フィルタ
シャープニングとスムージングのフィルターは、写真の細かい作業を目的としています。 また、暗い画像の差し引き、全体の画像の作成、色の補正など、他のすべての補正の最後に実行する必要があります。
フィルターを使用する前に、画像サイズを100％に設定する必要があります。 これは、画像の鮮鋭化または平滑化を実際に判断する唯一の方法です。 200％または50％で画像を見ると、結果はスケーリングの影響を受け、誤って評価および適用される可能性があるためです。
残念ながら、フィルターを使用する場合、良好な最終結果を得るために、どの動機をどのフィルターで最適に処理できるかについての一般的な規定はありません。 ガウスは主に、シャープ化、展開、ノイズフィルタリング、スムージングガウスフィルターおよび中央値フィルターに使用されます。
ノイズフィルター
ノイズフィルターは、加算された画像からの残留ノイズまたは個々の画像からのノイズを除去するための最も簡単な手段です。 まず、画像のスケーリングを100％に設定します。これは、画像フレームの左下で変更できます。 次に、平滑化ノイズフィルターを介してフィルターを呼び出します。 その後しきい値と半径を入力して、計算のプレビューを取得するために計算します。[OK]をクリックした場合のみ、計算が画像に適用されます。
ガウスによるシャープ
FitsWorkでは、フィルターはおおまかに2つのグループに分けられます。最初のグループはシャープ化を提供し、他のグループはスムージングを提供します。
シャープガウス
非常に現実的な理由により、実際にはすべての生の全体像に特定のぼかしが存在します。 これらは通常、典型的なガウス分布を持っています。
まず、「アーミング」は古典的なガウスフィルターです。 これはこの問題に非常によく適合しており、通常は非常に良い結果が得られますが、この記事で詳しく説明されているように、有名な障害もあります。
星の半径を小さくする（最小フィルター）
FitsWorkの特別なフィルターである最小フィルターは、星の半径を小さくする場合に特に効率的です。
原則として点光源に特化したこのフィルターを使用すると、正しく使用すると、非常に印象的な結果を得ることができます。
この投稿では、その方法を詳しく説明しています。
なぜガウス？ 簡単に言えば、天体写真では、ほとんどの場合にぼやけが発生するのは、架空の鋭い点（=星）が、露光時間中の視認によってすべての方向に統計的に移動するためです。 結果は、この点の周りの輝度のガウス分布です。
したがって、逆関数、「アンチガウスフィルター」を追加すると、実際にはこのタイプのシャープニングの正しい名前になります。パラメーターが適切に調整されていれば、この「ガウス輝度分布」を大幅に減らすことができます。 ただし、このアルゴリズムは残留ノイズを含むすべての画像コンテンツに影響を与えるため、実際には狭い制限があります。
ガウスシャープニングで最も重要なパラメータは、有効半径、つまり「反ガウス曲線」の幅です。 これが大きすぎると、右上の写真に示されているとおりに、星の周りに暗い中庭が形成され、星自体は誇張して明るくなります。
1.5ピクセルの有効半径は、この中心の星で非常に最適です。 力を止めるまで楽しくします！
何が起こっている？ ここでも、暗いが、かなり小さい中庭が星の周りに形成されています。この中庭は、今ではかなりシャープになり、今でも誇張されています。
強度を100％に修正しましょう。 しかし、今ではその効果は少し小さすぎます。 したがって、中心の星は、オーバーシュートする傾向なく、もう少し「アンチガウス」を使用できます。
つまり200％です。 今では収まります。 しかし、詳しく見てみましょう。 アスタリスクはかなりシャープになりましたが、バックグラウンドノイズが明るくシャープになり、目立つようになりました。 私たちが必要とするのは、それより下ではシャープネスが行われない「しきい値」のようなものです。
このしきい値は、このダイアログでも定義できます。
もちろん、異なるフィルターは奇跡的に互いに補完し合うことが多いため、異なるフィルターを互いに組み合わせることができます。 最小限のフィルターを使用して事前に星の半径を減らした場合、ガウスフィルターは多くの場合、より良い「攻撃」を行い、驚くべき鮮明さを生み出すことができます。 半径が小さく、強度が低い。
展開する
デコンボリューション
以下で説明するように、展開は原則としてガウスシャープニングの一般化です。
何が起こっているのかを理解するために、アスタリスクを取りましょう。その中の1つだけを確認したいだけです。 見る、追跡するエラー、視準、コマ収差などのさまざまな影響により、この「ポイント」はぼやけた、やや細長い構造になります。 「数学のメガネ」を通して見ると、「ぼやけている」のではなく、この点はどんな種類の関数でも折りたたまれていると言えるでしょう。私は、これを「マトリックス」と呼びたいと思います。 この畳み込み行列は、PSF（=点像分布関数）とも呼ばれます。
この時点で、最終的には次第に明確になっていきます。何かが必要です。もちろん、この種の画像の疎外を「広げる」には、適切なPSFが必要です。 そして、まさにそれが展開も行うことです！ 残念ながら、そうでなければ素晴らしいアイデアには3つの落とし穴があります。
展開の限界
1. そのようなPSFがこの1つのポイントに当然最適である場合、それは全体像の残りの部分には理想的ではありません。
2. このとき、ノイズが「発生」して大幅に増幅されるため、細部が単純に失われます。 FitsWorkで展開が常にノイズフィルターと組み合わされる理由の1つ。
3. 理想的なPSFは、カラーチャネルごとにカラー画像で常に異なります。 したがって、展開は純粋な白黒画像でその効果を「展開」するのに最適です。
多くの場合、展開によって驚くほど良い結果が得られますが、改善の程度はPSFの品質、特に録画の「ノイズレベル」に大きく依存します。 これが大きすぎると、細かいディテールが失われ、この強力なフィルターで再び「調整」することはできません。
FitsWorkの開発-それ以外の場合はどうなるのか-は非常に巧妙に構造化されています。 一方では、可能な限り適切に調整されたそのようなPSFを内部で生成でき、他方では、そのようなPSFを外部イメージとして追加してイメージに適用することもできます。
上記のダイアログは「マウスアクティブ」です。コントロール要素の上にマウスを移動すると、その意味と目的が示されます。
実用的な例
Lalande 21185 - カラー記録
下の画像では、最も近い恒星の隣人の1つの未処理の要約画像を見ることができます。 赤い矮星のぼやけと非対称の形に注意してください。
Lalande 21185 - 緑のンチャンネル
次に、画像を3つのカラーチャネルに分解し、緑色のチャネルを取得します。もちろん、これらのエラーもあります。 この白黒画像の64×64ピクセルのセクションがコピーされ、背景ノイズが除去されます。 背景の値は0に設定されます。 理想的なPSFは、後で展開する準備ができています...
Lalande 21185 - 緑のチャンネル、展開
この方法で取得したPDFは、展開用の外部「画像」として使用されます。 これでアスタリスクがくっきりとなり、何よりも歪みが取り除かれました。
Lalande 21185 - 展開、G-RGB
残りは簡単です。G-RGBは、展開された緑のチャネルと未処理のカラー画像から作成されます。 その結果、シャープで歪みのない赤い矮星ができました...
ガウスによるスムーズ化
見ることでほとんど分離できない狭い二重星を、完全に分離されたペアとしてどのように表現できますか？
非常に簡単です-ガウス平滑化フィルターを使用します！ これは少しおかしいように聞こえますが、以下に示すように、このような連星の明るさの焦点を計算する優れた方法です。
Kaitain - 合計画像
これは、細い二重星Kaitain（αPSC）の赤外線による一連の記録の未処理の全体像です。これは、1.8インチの距離では、中央ヨーロッパの通常の条件下で分離するのは簡単ではありません。 ぼかしがはっきりと見えるだけでなく、カップルの周りの明るい光の境界線も見えます。
現在、ガウスフィルターが使用されています。 半径が小さい画像は少し滑らかになります。
Kaitain - キャプテン-画像全体を平滑化
その結果は、私たちが望んでいないものであり、明るい光の境界線を持つわずかにぼやけた画像です。 ただし、オリジナルとの違いはごくわずかです。これと滑らかでないオリジナルの違いを見つけることができれば、あなたは鋭い目です！。
平滑化された画像を差し引く
この「エラーパターン」をオリジナルから差し引いています。 これにはCombineツールを使用します。これにより、減算も実行できます。FitsWorkは内部的に浮動小数点数で動作し、発生する負の数は必ずしも「黒よりも黒い」ことを意味しないため、表現できるものが出てきます-差分画像、
「技術的にヒストグラム」は大きく伸ばすことができます（!!!する必要があります）。 これにより、「望まれる」画像部分が大幅に増幅されるだけでなく、高周波ノイズ部分も増幅されます。 ただし、青色の背景とわずかな縞模様は消えました。
上限値（「ノイズマスク」）
圧縮性を優先してノイズを除去する非常に効果的な方法は、後で「ノイズ低減」のための「ノイズマスク」を作成することです。 原則として、どの輝度値がまだノイズに属していて、信号がどこから始まるかを決定する必要があります。 したがって、「上」の画像はこの輝度値に制限されます（値の範囲を参照）...
「ノイズ控除」を実行する
...そして、これをノイズの多い画像から差し引いた。 その結果、「バックグラウンドノイズ」のない、明らかにこの二重星が出現します。
なので元々は熱画像でしたが色情報がずれているので...
白黒に変換
...全体が白黒に変換されます...
結果を少し滑らかにする
...ガウス平滑化によるやや角度のあるアスタリスク。 この狭い二重星のほぼ完璧な表現が完成しました。
原則として、この方法はアンシャープマスキングと非常に似ていますが、すべての処理フェーズで制御するのがはるかに簡単であるため、そのような場合により適しています。
中央値フィルター
メディアンフィルターでは、置き換えられるピクセルの近くのピクセルが計算に使用されます。
結果は常にスムージングです。これは、統計的に分布した明るさの変動（ノイズ）に特に強い影響を与えますが、鋭いエッジや明るい星などの明るさのジャンプにはあまり影響しません。
環境の平均値とは対照的に、中央値はここで決定されます。 これは平均値からではなく、ソートされたリストの（幾何学的）平均値から形成されます。 今は少しトリッキーに聞こえますが、基本的には非常に簡単です。 次の例は、それがどのように機能するかを示しています。
Triton - フィルターなし
これは海王星の月トリトンのわずかに（16×）拡大画像です。 その上にマウスを移動すると、9ピクセルの値が表示されます。 言い換えると、値が252の最も明るいピクセルとその周囲の8つの隣接ピクセル。 したがって、値248、235、163、248、252、183、177、183、118を1行ずつ読み取ります。
「中央値原則」
上記の例の数値シリーズは、単純にソートされています... 118、163、177、183、183、235、248、248、252
...そして、このリストの真ん中（赤でマーク）から取られた値で、値252は183に置き換えられます。平均は201でした。 このようにして、画像全体が行ごとおよび列ごとになり、値がこのように置き換えられた新しい画像が作成されます。
もちろん、「9つの中央値」だけが可能ではありません。 すべての奇数の正方形番号9、25、49、および4つの「コーナーピクセル」が欠落しているものと同じ、つまり5、21、45が考えられます。
Triton - 中央値フィルタリング
結果は、元の画像がわずかに滑らかになり、「干渉ピクセル」が大きく異なります
以下に示すように、鋭いエッジよりもはるかに減衰されます。
なぜ中央値ですか？
そのような不具合を見てみましょう。 その周辺を見れば、
次の一連の数値：100 100 100 100 255 100 100 100 100
この結果をソートすると、100、100、100、100、100、100、100、100、255になります。
ここで、値を置き換えるのは常に100（平均値117ではありません）です。 そして、干渉ピクセルはなくなりました。 しかし、残念なことに、単一のピクセルしか占めないすべての星も、非常にまれです。
Triton - 平均フィルタリング
比較のために平均値で平滑化すると、柔らかさはありますが詳細度が低くなります。
中央値フィルターは、シャープネスとディテールの解像度が犠牲になるため、注意して使用する必要があります。
ほとんどの場合、その後の削減が意図されていない限り、「5シリーズ」または「9シリーズ」のままにしておきます。
ウェーブレット
ウェーブレットフィルターの特定の強さは、このフィルタリングが4つの個別の周波数範囲（「レイヤー」）に作用し、これらの強さを互いに独立して設定できるという事実に基づいています。 同じことがディテールの強調にも当てはまります。これは原則としてハイパスフィルターに基づいています。
ただし、ウェーブレットフィルターは、あらゆる種類のノイズの多いぼやけた録音に対する「奇跡の治療」とは見なされません。
特にDeepSkyは、使用する場合は特に注意して使用する必要があります。
以下に詳細を示します
M15のこの少しノイズの多い画像の例を使用すると、ウェーブレットフィルターがどのように機能するかは、特に明確に示すことができます。
フィルタリングが強すぎる
不注意に、ノイズフィルターを適切に「上げ」ましょう。 下の図に致命的な影響が見られます。
ノイズフィルターはここで素晴らしい働きをし、「実際の」ノイズを完全に排除しただけでなく、弱い星のほとんどは、ノイズ信号として認識され、「処分」されます。
「レイヤー1」シャープニング
ノイズフィルターの効果を減らして試してみます。
ディテール拡張「Layer1」の倍。 これは高周波にのみ影響し、下の図でも確認できます。すべての微細構造が増幅されますが、残念ながら、同様に細かい粒子の残留ノイズもあります。 このような高レベルのディテールにより、星はわずかに過度にシャープになり、暗くなります。 全体的に、それは動作します
画像はもはや自然ではなく、「修正」されています。
「Layer2」シャープニング
次に、低い周波数である「レイヤー2」をテストします。
シャープネスが粗く、強く、不自然になりました。 明るい星の周りの暗い中庭がはっきりと見えるようになりました。
「Layer3」シャープニング
Layer3を試してみましょう。
オフ、次に低い周波数。 シャープネスはさらに粗く、より強力で、より不自然になりました。 明るい星の周りの暗い中庭は見過ごせなくなりました。 全体として、画像はすでに多くの詳細を失っています。
「Layer4」シャープニング
それがどうなるかはすでに疑っていますが、最も低い周波数である「Layer4」の詳細を強化します。 シャープネスが非常に粗くなり、画像が非常に細かく失われるため、それが何を表すべきかを推測する必要があります。
スターフィールドの場合-球状星団は極端な場合です-ノイズによって引き起こされた明るいピクセルは、弱いランダムスターのフォトンに由来するピクセルとほとんど区別できません。 このため、ノイズフィルタリングは失敗します。
原則としてウェーブレット法。 このような場合は、デコンボリューション法を使用してノイズを強化するフィルタリングをわずかに注意するだけで十分です。 その性質上、ランダムに分布した光の点を含まない平らなオブジェクトの場合、状況は完全に異なります。
完全に異なるウェーブレットフィルターへのウェーブレットフィルターの影響を考えてみましょう。
「モチーフ」、月のクレーターErastothenes。 ここでウェーブレットフィルターはその長所を発揮します。
鮮明な画像は明らかにその1つではありません。 この画像の細部は、約3〜4ピクセルの「見る」ために使用される焦点距離がほぼ3mであるために制限されます。 さらに細かいものはすべて安全にフィルターで取り除くことができます。
正しいウェーブレットフィルタリング
しかし、注意してください！ 録画のノイズと細かい「合法」の細部の間の流れる境界がすべて簡単に超えてしまい、録画の自然さに影響を与えます。 ウェーブレット法によるフィルタリングは常に多くを使用する必要があります、繊細さが作れます。
結論
ウェーブレットフィルタリングは、事前シャープニング後の残留ノイズを減らすのに非常に適しています。
焦点距離を多く使用する場合。 これは通常、太陽、月、惑星の写真に当てはまります。 ディープショットは通常、焦点距離が短くても機能します。
さらに、多かれ少なかれ緑豊かなスターフィールドが一般的です。ランダムに分散された光点は、計算の点でノイズとほとんど区別できません。
DDP
DDPは非常に使いやすいフィルターですが、すべての詳細も表示されるように、ピクセルあたりの高解像度（16ビット以上）で画像を処理する場合に非常に効果的です。
このフィルターは、画像コンテンツのダイナミックレンジが特に大きい場合に特に便利です。ほとんどのDSO、特にほとんどすべての銀河に当てはまります。
効果
次の例でこれを明確にしましょう。
M77のコア領域は非常に明るく、明るさはさらに急激に減少します。 10のべき乗。これを線形的に表すことはできません。
これで、明るさのスケーリングを対数にして、ガンマ値を増やすことができます。 それはかなりうまくいきます、
ただし、1つの欠点があります。特に、明るい場所では、ヒストグラムの輝度曲線が非常に平坦であるため、画像のコントラストが失われ、これも理にかなっています。 したがって、必要なのは一種の「適応コントラスト」です。これは、画像の明るい部分のコントラストを過度に弱めることなく、輝度分布をより平坦にするものです。
そして、それはまさにDDPが行うことです。 以下で説明するように2つのパラメーターを注意深く設定すると、画像の明るい部分でより多くの詳細を確認できます。 すぐに目立つのは、一方で数値範囲全体が大幅に減少していることと、もう一方のガンマ制御をほぼ1にできる可能性です。
サービス
FitsWorkのDDPフィルターの操作は非常に簡単です。ダイアログを開始すると、すぐに別の画像ウィンドウが開きます。
フィルタリングされた画像はすでに表示されています。 これで「ガンマ値」スライダーを操作して、リアルタイムで結果を確認できます。 下の図はマウスでアクティブになっています。マウスを上に移動すると、個々のコントロールのより深い意味が明らかになります。
L-RGB
一般的な使用例は、L-RGBコンポジットの作成です。鮮明で詳細な白黒画像は明暗情報を提供し、鮮明度の低いカラー画像は色情報を提供します。 両方の記録を1回のマウスクリックでFitsWorkで組み合わせて、L-RGBコンポジットを形成できます。
カラー記録
少しシャープで少しノイズのあるカラー画像は3つのカラーチャネルに分類されます...
黒と白、少しシャープ
...ノイズを低減する目的で生成された白黒画像を互いに組み合わせる。 これらは少し研ぐことができます
L-RGBコンポジット
これで、両方の画像を1回のマウスクリックでL-RGBコンポジットに処理できます。 メインウィンドウに他の画像がある場合は、小さな画像が自動的に表示されます。 中間ダイアログが実行され、それを介して適切な「パートナー」を選択しましょう。
点滅する
小惑星の狩猟に化学フィルム材料がまだ使用されていた「古き良き時代」では、これが最初の選択方法でした。 この目的のために、2つの正確に位置合わせされた領域の画像を交互にスクリーンに投影する「フラッシュジェネレーター」が使用されました。 FitsWorkの点滅ツール、まさにこの仕事を引き受けます。
したがって、背景の星の前を移動しているように見える小さな惑星、この例ではパラスを見つけることは、もはや問題ではありません。 このツールは、2つの処理ステップの結果を直接比較する場合に特に役立ちます。 処理の不要な変更と「副作用」はすぐにわかります。
ダイアログの操作は非常に簡単です。2つの「上下」ボタンを使用して、画像の変更間隔を1/10秒単位で正確に設定できます。 また、対応するチェックボックスにチェックを入れると点滅が始まり、再度クリックすると点滅が止まります。 手動切り替えも可能です。 明るさの違いを補正するために、「画像2」は2つの「上下」ボタンで明るさを調整できます。