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PixInsight入门到精通 第九章 窄带 第六节 使用窄带数据增强颜色通道(2019-03-09 新增)

11 12月
作者: Terry |分类:天文资料 | 转载时间:2019年12月11日
【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 第六节 使用窄带数据增强颜色通道(2019-03-09 新增)
在上节教程中,我们使用窄带数据增强明度通道,这次我们将增强颜色通道。

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上节的方法可以被用于特定颜色通道

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我们将选择性地混合窄带以避免损坏星点,背景天空和最终图像的总体色彩平衡。

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虽然脚本在某种程度上实现了这一点

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高级处理可能依赖于由PixelMath蒙版提供的控制。

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因为在这里是颜色而不是亮度属性会受到影响,你可以选择在线性状态下工作。

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使用 ChannelExtraction进程,我们首先获取RGB图像的红色通道。

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我们然后应用上图中这个表达式到Ha图像,

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以去除大多数星点和连续光谱发射物。

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公式把红色通道减去中值,并将该结果的25%与原始Ha图像相减。只需在表达式中替换您的图像的名称并且根据需要改变百分比。

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现在让我们复制图像。这个克隆将作为一个仅作用于星云蒙版

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为此,我们应该使其阴影变暗以保护背景天空,并且使使亮部亮起以允许Ha通过星云。我们还可以考虑使用wavelet transform让蒙版的过渡更平滑。

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接下来,将蒙版粘贴到(L)RGB图像并返回到PixelMath将Ha数据应用于彩色图像。我们现在把这个表达式运用到红色通道。再一次,在适当的地方换上您的图片的名称。

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表达式Ha图像减它自己的中值并乘与2倍(倍增效应),然后把它添加到现有的红色通道。

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您可以更改乘的倍数,得到更强或更弱的结果。

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虽然我们只改变红色通道,但确保在绿色和蓝色通道键入$T,表示只使用他们现有的信息。如果留空,PixelMath将假定为零。

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现在将PixelMath应用于(L)RGB 图像

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以增强红色通道。

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这种方法也可以适用于O3。

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访问此链接有一个有点不同的方法。

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正如我们所看到的,有几种方法将窄带数据组合成伪彩色图像,以及用于将窄带添加到 (L)RGB 图像。不断试验,并找到特定项目的流程。


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