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天文图像处理 – SHO窄带 – 青空のカナタ

天文图像处理 – SHO窄带

入坑这么久一直不太敢碰窄带,今天算是一次尝试,意外的比想象中要简单一些。那么这里也算是记录一下处理步骤,方便以后的改进。今天处理的对象是NGC7635气泡星云广域。

首先不得不提窄带的构图和正常的构图有不小差距,由于窄带的所有颜色仅仅来源于三条发射线,所以只有单一波长的目标会非常平淡。因此在构图的时候要多加注意是否颜色丰富。

对于SHO处理而言,所做的无非就是调色,其余和正常处理区别不大。

首先第一步肯定是做DBE去除背景梯度,但是在这里我注意到Ha的背景强度似乎远远大于其余两个。我的解决办法目前是要么勾上归一化Normalization,要么通道合成以后一起做DBE,效果上差别不大。通道合并之前看到鸭哥写的可以用线代矩阵的方法去适当的改变颜色,这个属于更高难度的东西这次就不做尝试了。

接下来是背景中性化,Background neutralization,和LRGB处理一样找一块背景选做review即可,重要的是颜色较准。由于Ha通道的背景星云信息远远大于另外两个,因此刚合并的图像必然是一片绿。然而恒星是全光谱光源,反而SHO三个通道的差别不是很大,所以问题就来了,我们无法像LRGB图像那样用星点作为白色参考。那么在这里参考PI官方的做法,直接将星云部分作为白色参考。具体做法如下:

因为带星点的话多少会影响白色参考系。所以首先复制一张原图,用Multiscale Median Transform去除频率在16(或者32也行)像素以下的结构,等同于是去除了星点的高频部分。

接下来如图所示根据个人对颜色的喜好将preview1/2/3设为color calibration的白色参考,背景部分选用之前的即可。

校准完以后我们会得到下边这样一幅图

由于本来是绿色远大于红蓝的图像被强行拉成1:1:1的样子,所以不可避免地本身为白色的恒星就产生红蓝远大于绿色的结果,也就是所谓的星点变成洋红色。这个问题留到非线性阶段处理,我们接下来要继续在不去绿的前提下压制绿色。这个方法很简单,只需要对红蓝通道进行一个boost即可,具体使用pixelmath进行如下公式操作:

R: ($T-med($T))*k+med($T)
G: $T
B: ($T-med($T))*k+med($T)
k = 1.2~1.7 (经验数值,这里用的1.5)

稍微解释一下公式的意义,由于存在黑色的背景,导致我们如果直接boost通道会让背景不再是黑色。因此减去全图均值med可以让背景部分的数值大致变为0,这时候再进行boost就几乎不会影响。当然最后还是要加回来的。那么可以看到boost以后绿色整体就不再那么明显了。

线性阶段的调色就到此为止,接下来回到正常处理流程,用对ab通道进行小波变换消除彩噪,反卷积orBXT提升细节,HT拉伸,我在这里对气泡和正上方主体做了一个低拉伸替换的软HDR。接下来开始处理星点的问题,这里有两个方法。一个是拍一组总时间1-2小时的rgb直接去星替换,这个应该是最自然的,可惜这次没时间懒得拍。重点说一下第二个,比较简单的做法是SXT去星,ctrl+I反相,SCNR去绿。结果如下,可以看到星点几乎回到了正常的状态。

顺便一提,曲线调整可以在回贴星点前进行操作。

最后就是一些微调了,比如用range selection和color mask对想要调整的地方拉一拉曲线。最后是最终效果图,除了构图有点翻车其他的还算比较满意。