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PixInsight入门到精通 第九章 窄带 第五节 使用窄带数据增强明度通道(2019-03-09 新增)

作者: Terry | 分类:天文资料| 发布:2019年12月11日
关键词(标签):PixInsight PI 后期 Terry 窄带 PixelMath HDRMultiscaleTransform HistogramTransformation LinearFit ChannelCombination CurvesTransformation ColorSaturation

【特别声明】 本文摘自网络,原文 作者/网站: Terry

PixInsight入门到精通 第九章 窄带 第五节 使用窄带数据增强明度通道(2019-03-09 新增)
我们现在返回到把窄带与(L)RGB混合的PI进程。在本节和下一节,我们提出两种不同的方式来操作。记住,每个对象是独特的,没有唯一正确的方法去处理这个目标。

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实验并找到最适合您的特定图像的处理方法。

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对于第一个例子,让我们将Ha与明度混合。在应用非线性伸展之后,我们使用HDRMultiscaleTransform来压缩明度图像的动态范围。这将有助于更好地与Ha混合。虽然一个有丰富对比度的Ha的图像作为一个灰度分布存在是很理想的,但是其过于尖锐,无法补充明度。

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为了使它与L一致,我们再次使用HDRMultiscaleTransform来压缩其亮度范围。如果两个图像的亮度级别仍存在差异,使用HistogramTransformationLinearFit去平衡他们

PixInsight入门到精通 第九章 窄带 第五节 使用窄带数据增强明度通道(2019-03-09 新增)
打开PixelMath,我们把20%明度与80%Ha相加,从而充分利用Ha的细节,但是同时也利用了L通道对星点的贡献。还有两个步骤要做。

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我们用新的Ha+L组合替换RGB的亮度通道

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使用ChannelCombination在Lab模式下,将新的Ha/L图像应用于彩色图像。

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最后,如果有需要,可以用CurvesTransformation或者ColorSaturation还原饱和度

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接下来,更多关于窄带和 (L)RGB 组合的内容。



关键词(标签):PixInsight PI 后期 Terry 窄带 PixelMath HDRMultiscaleTransform HistogramTransformation LinearFit ChannelCombination CurvesTransformation ColorSaturation


11 12月

2019-12-11 10:05:18

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