PixInsight - Masken sind nicht nur Theater

Astrofotografie
Bildbearbeitung


PixInsight – Masken sind nicht nur Theater

Als Vorlage für unsere Übungsschritte und zum Vergleich der Einstellungen dient der Artikel
Processing a H-Alpha CCD Image with PixInsight“ von Daniel Bosch  

http://www.pixinsight.com/examples/intro/dbosch-ha/en.html 

In Fortsetzung der Bildbearbeitung , beschrieben in : 
PixInsight – Grundlegende Programmfunktionen,
wollen wir uns der
Maskierungstechnik zuwenden.

Masken sind nicht nur im Theater von großer Bedeutung, sondern auch bei der Bildbearbeitung nicht wegzudenken.

Im Gegensatz wo durch Masken künstlerische Effekte im Theater hervorgerufen werden – sollen in der Bildbearbeitung
unnatürliche Effekte, sogenannte Artefakte, vermieden werden. 

Dazu dienen:

1. Schutzmasken (Protection Mask)

Die genaue Betrachtung des bisherigen Zwischenergebnisses mit besonderen Augenmerk auf die hellen Regionen , lässt die
Vermutung einer Verbesserungsmöglichkeit in den feinen Details aufkommen. 

Die hellen Bereiche haben ein realativ hohes Signal-Rausch Verhältnis (signal-to-noise ratio) , und sind damit sind damit ideale
Kandidaten für die Anwendung von Kanten-Verstärkungs-Techniken ( edge enhancement techniques), auch bekannt unter
Schärfungs-Techniken ( sharpening techniques) . Die Schärfungs-Techniken umfassen Deconvolution, Unsharp Mask, etc. Wir
bevorzugen hier die Anwendung eine Wavelet Transformation (wavelet transformation) in PixInsight. 

Schärfungstechniken sollten jedoch nicht auf den Himmelshintergrund angewendet werden. Ebenso nicht auf die schwächsten,
dunkelsten Nebelteile.

Wir müssen daher – diese dunklen Bereiche (dimmest regions) mit Hilfe einer passenden Maske korrekt schützen.
Die Sterne müssen ebenfalls geschützt werden, da Schärfungstechniken deren natürliches – weiches - Profil zerstören würde. 
Dazu ist eine zweite Maske erforderlich.

Unsere Gesamt-Schutzmaske besteht daher aus zwei Teil-Masken, eine Sternen-Schutzmaske und eine Dunkelzonen-Maske. 
Wie im Theater sind dazu einige Vorbereitungen und (viele) Proben erforderlich.

Zuerst extrahieren wir die Luminanz des Bildes. Für das vorliegende Grau-Bild ist dieser Vorgang gleich einer Duplizierung.
Wir machen zwei Duplikate, eines für jede Sub-Maske. Diese kombinieren wir später zu unserer Gesamt-Maske (final mask).

1.1 Sternen-Maske  

Beginnen wir mit der Sternen-Maske. Wir wollen das ATrousWaveltTransform Werkzeug anwenden und dabei die
Rest-Ebene (residual layer – R ) ausschalten (disabling).
 

AUSGANGSBILD (Bild10)
Ergebnis Schritt 1
Bilduntertext : Ergebnis letzter Schritt in Übung 1 - PixInsight Grundlegende Programminformationen


STERNENMASKE SCHRITT 1 (Bild11)
Sternenmaske 
Bilduntertext : Erster Schritt – Sternenmaske :  Entfernen der Restebene mit ATrousWaveletTransform
Click auf das Bild zur Vergrößerung) 

Wie wir sehen, beinhaltet die Sternenmaske auch ausgedehnte Nicht-Sternenobjekte, welche wir entfernen sollten.
Dies kann mit HistogramTranformation gemacht werden. 

Wir können den Schwarzpunkt (shadows clipping point) und den Graupunkt (midtones balance point) verbinden
(join  >durch Shift-Taste drücken) und ziehen, bis wir glauben einen guten Lösungskompromiss zwischen der Anzahl
der in der Maske erfassten Sterne und dem Betrag der unterdrückten anderen Objekte erzielt zu haben.
 

Da gibt es keine fixen Regeln. Es ist eine Angelegenheit der Übung und der persönlichen Entscheidung. Das Aktivieren
der Real-Time Preview Funktion ist eine große Hilfe.
 

VORHER (Bild12)
Sternenmaske verbessert mit Histogramm Funktion
Bilduntertext : Unterdrückung der Reste der Nicht-Sternenobjekte mit HistogramTransformation. VORHER
Click auf das Bild zur Vergrößerung) 

NACHHER (Bild 13)
Rest des Nebels aus Sternmaske entfernen.
Bilduntertext : Unterdrückung der Reste der Nicht-Sternenobjekte mit HistogramTransformation. NACHHER
Click auf das Bild zur Vergrößerung) 

Als Ergebnis der vorhergehenden Aktion haben die Größen der Sternen-Scheibchen bis zu einem Punkt abgenommen, wo die
daraus resultierende Maske die Sterne nicht mehr ausreichend schützen.

Wir müssen daher die Stern-Scheibchen etwas erweitern. MorphologicalTransformation ist das perfekte Werkzeug dazu.
Wir verwenden dazu das Dilation-Filter, zusammen mit Parameter-Einstellungen, wie sie im Bild …... dargestellt sind.  

STERNE VERGRÖSSERN (Bild 14)
Sterne erweitern
Bilduntertext : Erweitern der Sternescheibchen mit MorphologicalTransformation. (Click auf das Bild zur Vergrößerung)   

Die grauen Sternen-Halos welche plötzlich  aufscheinen brauchen uns nicht zu beunruhigen. Wir werden diese neutralisieren,
in dem wir die Maske leicht unscharf machen. Dies geschieht mit ATrousWaveletTransform. Zu diesem Zweck können wir einige
small-scale wavelet Ebenen ausschalten. In unserem Beispiel haben wir die ersten zwei Ebenen ausgeschaltet. Dies entspricht
Bildskalen (scales) von einen und zwei pixels.
 

STERNENSCHEIBCHEN WEICHGEZEICHNET /Bild 15)
Sternenscheibchen nach Dilation
Bilduntertext : Sternenscheibchen nach Ausdehnung (dilation filter) (Click auf das Bild zur Vergrößerung)  

Wir haben nun die Sternen-Maske hergestellt und wollen diese auch so benennen.

Dazu in oberer Bildschirmleiste Image anwählen , Identifier anclicken 
und in den Current Identifier den New Identifier: Sternenmaske
einschreiben. 
 

1.2 Large-Scale Mask  (Grob-Strukturen-Masken)

Der deutsche Ausdruck ist wahrlich grob, sodass ich beim englischen Fachausdruck bleibe.  
Wir beginnen mit dem zweiten Duplikat des Originalbildes und entfernen die Ebenen (wavelet layers) der
nicht benötigten Strukturen.

Dazu verwenden wir wieder ATrousWaveletTransform   (Bild 16)
Large Scale Maske
Bilduntertext : Unterdrückung kleiner und mittlerer Strukturen als ersten Schritt zur large-scale Maske (Click auf das Bild zur Vergrößerung) 

Wie wir es vorher für die Sternen-Maske machten, so wenden wir auch diesmal die HistogramTransformation an.

Wir wünschen den Hintergrund gut geschützt (schwarz auf der Maske), aber gleichzeitig müssen wir auch die
wesentlichen Gradienten der großen Strukturen bewahren. Dies kann durch sorgfältige Anpassung des Schwarzpunktes
und des Graupunktes erreicht werden (shadows clipping and midtones balance control points).

Wieder ist der Real-Time Preview sehr hilfreich. 

(Bild 17
Large Scale Maske mit HTF
Bilduntertext : Kontrastanpassung der Large-Scale Maske mit HistogramTransformation.
(Click auf das Bild zur Vergrößerung)
 

Es empfiehlt sich – mehrere Varianten der Large-Scale Maske anzufertigen und abzuspeichern. Die unterschiedlichen
Kontrastverhältnisse der Maskenvarianten ergeben verschiedene Resultate in der kombinierten Maske.

Nicht vergessen, die einzelnen Masken zu taufen:  LargeScaleMaske01, LargeScaleMaske02  usw. 
 

1.3 Kombinierte Maske (Combined Mask)

Wir vereinigen nun unsere Teil-Masken zur Gesamt-Maske. Zuerst müssen wir die Sternen-Maske durch drücken
von   C t r l + I ( oder Auswahl Image > Invert vom Hauptmenü ) invertieren.

INVERTIERTE STERNENMASKE (Bild 18)
Kontrastanpassung Maske
Bilduntertext : Invertierte Sternenmaske (Click auf das Bild zur Vergrößerung)   

 

Der nächste Schritt ist die Anwendung des folgenden Ausdruckes in PixelMath: 

Min(LargeScaleMaske01,Sternenmaske) 

Vorher machen wir noch von der Sternenmaske ein Duplikat und taufen diese auf „Sternenmaske_Original“.
Durch Anwendung obigen Ausdruckes wird jedem Pixel der Kombinierten Maske der kleinste (dünkelste) Wert der
Teil-Masken zugewiesen.
 

Das Ergebnis sieht man in Bild 19
Kombinierte Maske
Bilduntertext Die Kombinierte-Maske, zusammengefügt mit PixelMath (Click auf das Bild zur Vergrößerung)  

Mit Änderung des Ausdruckes auf LargeScaleMaske02 bis … gewinnt man Varianten der Kombinierten Maske

Nicht vergessen, die einzelnen Masken zu taufen:  KombinierteMaske01, KombinierteMaske02  usw. 

Nun haben wir unsere Maske fertiggestellt. Wie wir uns überzeugen können auf Bild 20, wenn wir die Maske
in Bezug auf das zu bearbeitende Bild aktivieren
(Mask > Set Mask vom Hauptmenü, oder Ctrl+M), sind die geschützten Zonen dunkel (oder rot) und die ungeschützen hell
(in weißer Farbe).

Um die Maske zu verstecken oder zu zeigen kann man vom Hauptmenü auswählen Mask > Show Mask. 

MASKE ÜBER BILD GELEGT (BILD 20)
Kombinierte Maske über Bild
Bilduntertext Die aktiverte Kombinierte-Maske zusammen mit dem zu bearbeitendem Bild.
(Click auf das Bild zur Vergrößerung) 

 

  

2.  Schärfen mit ATrousWaveletTransform

Sobald wir uns auf den Schutz einer passenden Maske verlassen können, können wir sicher wavelets auf unser Bild anwenden.
Mit ATrousWaveletTransform wird die Schärfung durch Anhebung des Bias Parameter für die smale-scale wavelet Ebenen
erreicht. Die exakten Werte hängen zwar vom persönlichem Geschmack ab – man sollte jedoch nicht übertreiben und gemäß
der vorhandenen Signalstärke Einschränkungen vornehmen.

Als Daumenregel werden Werte von 0,5 und nicht über 2,5 empfohlen.

ACHTUNG, VORSICHT

Übertriebene Bias-Werte verursachen die grauslichen Ring-Artefakte.

SCHÄRFUNG MIT MASKE (Bild 21)
Vor Schärfung mit Maske
Vor Schärfung mit ATrousWaveletTransform.
(Click auf das Bild zur Vergrößerung)  
 

 

 

NACH SCHÄRFUNG (BILD 22)
Nach maskierter Schärfung
Nach Schärfung mit ATrousWaveletTransform. (Click auf das Bild zur Vergrößerung)  



3. Minderung des Bildrauschens mit ACDNR

ACDNR steht für AdaptiveContrast-DrivenNoiseReduction
In seinem Buch The New Astro Zone System for Astro Imaging, ermutigt uns Ron Wodaski dort zu schärfen, wo ein
hohes Signal/Rausch-Verhältnis vorherrscht. Genauso ermutigt er uns, in Regionen mit geringem Signal/Rausch-Verhältnis
Rauschen zu reduzieren.

Dies tun wir nun bei unserem Bild.

Die niedrigen SNR-Bereiche (signal-noise ratio) sind durch unsere „LargeScale-Maske“ geschützt, sodass wir die aktuelle
KombinierteMaske durch die LargeScale Maske austauschen und auf dem Hauptmenü  Mask > InvertMask oder mit
Ctrl+Shift+I die Maske invertieren. Damit sind die dunklen Bereiche zugänglich und die hellen Bereiche geschützt.

ANDERE MASKE AUSWÄHLEN (Bild 23)

LargeScaleMaske, invertiert als als Noise-Reduction Maske
(Click auf das Bild zur Vergrößerung)   

Die Rausch-Reduzierung wird mit ACDNR in PixInsight durchgeführt.

Die voreingestellten ACDNR parameter sind eine erste Hilfe, aber müssen sorgfältig den Bilderfordernissen angepasst
werden. Üblicherweise ist es notwendig den Amount Parameter abzusenken und die Anzahl der Iterationen zu erhöhen. 

Die Verwendung von Previews erleichtert das Finden der optimalen Werte. Harte Wechsel zwischen gedämpften
(smoothed) und geschützten Bereiche, insbesonders vorher geschärften, sind unbedingt zu vermeiden (Artefaktbildung). 

MASKE FÜR ACDNR ANWENDUNG SICHTBAR (Bild 23a)
Maske über BILD fertig für ACDNR



ACDNR MASKIERT ANGEWENDET (Bild 24)
ACDNR Anwendung
Rausch-Reduzierung mit ACDNR unter Zuhilfenahme der invertierten Large-Scale Maske (Click auf das Bild zur Vergrößerung)  

 
Leichte Kontrastanhebung mit Histogramm Transformation (Bild 25)
Final HTF

Vorläufiges Endprodukt: (Bild 26)
Vorläufiges Endprodukt

 

Fragen und Anregungen an Gerald Wechselberger mailto: oldwexi@aon.at

Bilder und Texte von Dr. Franz Gruber.
PI Screenshots und Layout von G.Wechselberger
 


Aktualisiert am 18.08.2010

© BAA
 

Gerald Wechselberger