M42 - Nebulosa de Orión
por Alejandro Tombolini
Introducción
Imagen de dhb2206i publicada en Image Processing Challenges - Fue provista una imagen integrada RGB de la Nebolusa de Orión hecha por 282 subs de 1 minuto - Notas principales: DynamicBackgroundExtraction (DBE) para remover gradientes, MultiscaleLinearTransformation (MLT) para reducir ruido y varias otras herramientas para aumentar contraste en la nebulosidad. Fecha: Mayo 2019
Información de la Imagen
- Objecto: M42 - Nebulosa de Orión
- Cámara: Canon DSRL
- Telescopio: Lente - Longitud Focal 300 mm - f/5.6
- Imagenes: 282 x 1 segundo @ ISO 1600
- Tiempo Total: 4 hs 42 minutos
- Programa de Procesamiento: PixInsight
- Comentarios: sin darks, sin flats y sin bias
- Autor: dhb2206i
Procesamiento
Estrellas Saturadas: Aún con exposiciones individuales de un minuto, hay muchas estrellas saturadas y también la zona más brillante de la nebulosa. En este caso hubiera sido aconsejable hacer una composición HDR agregando imágenes de menor tiempo de explisición, (Podrían ser de 30 segundos, 10 segundos, 5 segundos y 1 segundo). Hay también algunos problemas ópticos mas notorios en las estrellas de la perisferia de la imagen.
Primero aplicaré DynamicBackgroundExtraction (DBE) para corregir el gradiente del fondo de la imagen. Para una mejor visualización de donde colocar las muestras aplicaré un primer DBE para obtener una imagen auxiliar que usaré como referencia para definir la correcta ubicación de las muestras.
Para un mejor y adecuada visualización estiré la imagen con STF ajustando Shadows clipping a -1.15 y Target background a 0.36.
Aplicar DBE sobre la imagen para obtener la imagen auxiliar
Una vez que el DBE está hecho, clono la imagen y aplico STF en ella y coloco las muestras del DBE teniendo cuidado de no ubicarlas sobre estrellas o nebulosidades relvantes. Genero el icono del DBE arrastrando el triángulo azul sobre el workspace, cierro la imagen auxiliar y la herramienta y aplico DBE en la imagen original
Luego uso el scrpit Repaired HSV Separation para reparar los centros saturados de las estrellas más grandes. Esta solución no es la mejor y el resultado no es muy bueno en este caso, la sugerencia es siempre hacer una composición HDR para no tener estrellas saturadas.
Usando ChannelCombination genero la nueva imagen con los canales _H, _Sv y _Unrepaired_V
Calibración de color con PhotometricColorCalibration tool (PCC). Esta herramienta permite resolver la imagen, hacer la calibración de color y la neutralización del fondo en un solo paso.
Las próximas dos capturas de pantalla muestran el antes y el después de PCC con STF aplicado y los canales unidos en ambos casos
El próximo paso es la Deconvolución. Con la herramienta DynamicPSF elijo las estrellas de referencia en la zona central de la imagen y genero la PSF para ser usada en la herramienta Deconvolution como modelo externo de PSF.
El proceso de Deconvolution es aplicado a las estrellas medianas y pequeñas mientras los centros de las estrellas más grandes están protegidos con una máscara de estrellas.
En la herramienta StarMask ajustar los parámetros para obtener una máscara que contenga solo las estrellas grandes. Para ver más acerca de máscaras clic aquí.
Deconvolucón:
Tiempo de estirar la imagen. Se pueden intentar diferentes enfoques para estirar la imagen. MaskedStretch dá un buen resultado ya que realza la nebulosidad del fondo que este objeto tiene.
Usando el canal V previamente generado con el script Repared HSV Separation como imagen de base, genero una máscara que protegerá la luminosidad mientras se realza el nebulosidad más débil del fondo. Aplico primero ExponentialTransformation y luego estiro con la herramienta HistogramTransformation
Con la máscara habilitada protegiendo la nebulolsa aplico consecutivamente ExponentialTransformation y LocalHistogramEqualization a la imagen
Usando el canal azul de la imagen como máscara y protegiendo el fondo, aplico la herramienta Saturation
Usando el canal rojo de la imagen como máscara protegiendo las zonas brillantes, aplico la herramienta Saturation para desaturar el fondo
Reducción de ruido con MultiscaleLinearTransformation, primero a RGB con mácara y luego a Chrominance sin máscara.
Para hacer la máscara extraigo la luminancia y recorto las sombras
Activo k-Sigma Noise Thresholding y busco los parámetros adecuados para aplicar reducción de ruido a los componentes RGB/K protegiendo con la máscara las estrellas y nebulosidad más brillante
Sin máscara aplico MultiscaleLinearTransform para reducir el ruido de crominancia
Mas detalles con UnSharpMask y ColorSaturation. Para esto, primero construyo una rangemask con la herramienta RangeSelection que protegerá el fondo y los centros de las estrellas al mismo tiempo.
Con Curves incremento el color en la nebolucidad más débil usando rangemask2 para proteger la nebulosa brillante
Con Curves reduzcon la saturación en el fondo usando rangemask1 para proteger la nebolusa brillante
Remuevo el verdozo con SCNR protegiendo con la máscara de luminancia
Recorte de sombras
Todavía hay algo de espacio para realzar la nebulocidad. Para ello primero reduzco nuevamente el ruido de crominancia usando la herramienta TGVDenoise aplicada sin máscaras
MorphologicalTransformation para reducir las estrellas grandes protegiendo con la máscara de estrellas
Imagen Final
