Pixinsight 1.8 详解官方标准化后期处理流程
【特别声明】
本文摘自网络，原文 作者/网站：
whyaaaning
Pixinsight作为全球第一的天文后期处理软件，功能完备，算法强大，效果出众，堪比天文界的Adobe。也正是因为它太强大了，以至于功能复杂到初次打开竟然都不知道该怎么用，这也是相当尴尬的事情。
我开始使用PI的时候，没有那么多教程，也没有见过别人处理视频。上PI的官网我发现了一个M81和M82处理样例(英文名Deconvolution and Noise Reduction Example with M81 and M82），看似是讲反卷积和降噪而已，其实它非常的有价值，如果能仔细的研究一下其中的每一步，就可以悟出一套标准的处理流程。
现在，我就把这个处理样例用中文进行说明，并加上我自己的一些理解。
1. 反卷积（包含准备工作）提升细节
2. 降噪
3. 非线性拉伸
4. HDR（非必须）
了解了以上4个基本步骤，我们就进入PI处理的第一大步骤：
假定通过仪器的光学路径是光学理想的，与点扩散函数（PSF）卷积在一起，描述光路理论点源通过仪器的表现。通常，这样的点源对最终图像贡献了小范围的模糊性。 如果可以确定这个函数，那么计算它的反函数或互补函数，并将获取的图像与其进行卷积。 结果就可以获得原始的，未失真的图像。
反卷积在别的软件可能就一下搞完了，然后效果渣的惨不忍睹。PI则很讲究，先要做一堆预备工作。
1.1 获得点扩散函数（PSF）样本
使用DynamicPSF工具对星点进行采样。
现在目标附近选择清晰锐利的小星点，选择大约50个左右即可。
然后点击右下角这个照相机按钮，生成一个SPF星点参考样本。
1.2 建立反卷积用的全图星点蒙版
反卷积是一种细节加强算法，如果不保护星点的话，星点会失真的很厉害。
星点蒙版分两次进行：
第一次，用MultiscaleLinearTransform工具，将第一层和R层给叉掉。然后点击左下角小三角图标-执行并生成新的图形。
参数放大后是这样的：
生成Starmask1文件，这个文件只是中间文件。接下来，还需要再用StarMask功能，给刚才生成的Starmask1再进行一次处理，生成真正可用的Starmask2文件。
这次的参数选择如下：
非线性拉伸，使用HistogramTransformation工具：
参数拉伸强度如下面图中第二幅的曲线所示：
最后，用Convolution工具对星点蒙版进行柔化处理，这样做是为了让后面反卷积的时候星点更自然。
参数选择如下：
1.3 反卷积主流程
反卷积对话框里面需要做三件事情：
2. 选择反卷积的星点蒙版，就是刚才处理了半天的Starmask2。
3. 选择合适的反卷积轮数（一般是10-20轮）以及反卷积的降噪选项。下图中凡是亮着的都需要设置。
下面我们来看一下反卷积Deconvolution对话框里具体的参数设置：
星点样品（PSF）部分
算法（Algorithm）部分
1. 算法Algorithm:选Regularized Richardson-Lucy
2. 次数Iterations:选择20轮（如果长焦RC照片一般过采样可以选40次或者更多，APO和牛反一般欠采样可以选10-20次）
3. 目标Target:选Luminance(CIE Y)，只对明度做处理。
去光环（Deringing）部分
1. Global dark: 0.005是对于这幅图合适的，自己拍的图需要自己去试验，我用ES127APO拍的用0.05比较合适。
2. Global bright:0，这个没啥好说的
3. 勾选Local deringing
4. Local support选择刚才处理了半天的starmask2文件。
5. Local amount选0.5先试试。
wavelet 处理（wavelet Regularization）部分
1. Noise model: Guassian
2. wavelet layers: 选3， B3 Spline(5)。都是照猫画虎。
3. Noise Threshold和Noise Reduction按照下图的参数设置，基本不会错。
点左下角的执行按钮，等待执行成功，就可以看到效果。
图1：反卷积之前
图2：反卷积之后，明显看到比上图的细节清晰了，星点也更小更锐。
下面是错误的一些示范：
图1：没有设置Deringing，会导致星点出现环，失真。
图2：设置了Deringring，但没有做Local Deringing文件（就是前面处理了半天的Starmask2文件），也会有残留的光环。
2.图像降噪
反卷积完成后，图像的噪点依然没有解决，甚至还更严重了一些。所以需要通过降噪工具先将背景噪声磨平。
2.1 图像降噪基本设置
搞定了蒙版，就可以开始降噪了。同样有一些参数是可以照猫画虎的。
打开MultiscaleLinearTransform工具。
下面的参数：
1. 最上面的Algorithm：选Multiscale linear transform
2. Layers：选Dyadic模式，Layers数量5层。
3. 表中的每一层Layer，Parameters都按照这个图里的设置好。
4. Detail Layer 1/5, 这里设置0
5. Noise Reduction，按照下图设置。
6. Linear Mask，在下一幅图里面详解怎么用这个Mask.
2.2 Linar Mask图像蒙版
这次图像蒙版的意义是，保护图像明亮的细节部分和星点，确保他们不会因为降噪而模糊掉。
1. 勾选Preview mask，可以实时预览蒙版的情况。Linear Mask要想看到预览，需要点击对话框左下角的“O”按钮，实现预览。
2. Amplification:这个需要预览蒙版去选择，有时候是10，有时候是2，甚至图像非常暗的时候选1。具体选多少，看上面那个图上黑白星系蒙版的效果就能明白。尽量让星系全部都蒙上，只对背景做降噪。
3. Smoothness，选1.00
4. 勾选Inverted mask。反转亮度，因为蒙版是反的，就是黑的部分其实是被保护的，亮的部分是透明的作用区域。
下面看一下降噪对比效果。
图1：降噪前
图2：降噪后
图3：M81降噪前的局部放大
图4：M81降噪后的局部放大
3.非线性拉伸
将黑乎乎的原片，色阶拉伸到人眼可以舒适欣赏的状态。
很多人可能会奇怪，刚才那些图不是挺明亮的吗，还需要拉伸？哈哈，你们都被PI强大的预览功能骗了，其实刚才所有的图像都是做了预览拉伸的，也就是预览拉伸后的效果，但是其实没有实际做过这件事情，这时候关闭拉伸预览，就只留下黑乎乎的图了。
我们要做的也很简单，再次打开HistogramTransformation功能。
1. 点左下角“O”预览按钮
2. 控制第二个黑色背景的色阶图上去拉动左侧和中间的两个指针。
3. 观察第一个黑色背景的色阶亮度显示直方图。记住一个基本要领，就是直方图左侧不要被切，直方图最高点大概是正好位于图表宽度的1/4左侧位置。
4. 点左下角方块按钮执行拉伸。
5. 第一次拉伸可能很难到位。不用怕，可以继续在第一次拉伸的基础上再做一次拉伸，微调一下。
下面这幅图就是做完HDR后的效果，可以对比上一幅图看到星系特别亮的部分被压低了亮度，让更多的细节凸显出来。HDR说白了就是让图片更适合人眼的观赏。毕竟人眼对于很亮的物体，很难分辨它的细节，所以压低亮度，看起来就更舒服。（PS：原图亮归亮，但不能过曝，才能做HDR压出细节）
HDR之前，还需要做两个蒙版，但是复杂度有点高怕大家一时接受不了。我们就略过好了。直接介绍HDR的基本参数：
1. Number of layers: 选5，中规中矩；选6，亮度压得比较轻；选4，亮度会压得很厉害。
2. Number of iterations:1
3. Overdrive:0
4. Scaling fuction: B3 Spline(5)
5. 勾选Lightness mask
6. 点左下角方块按钮执行。
下面是两组HDR之前和HDR之后的局部效果对比。
好了，到这里，完整的处理流程就学完了。这就是PI最基本的一系列处理步骤，别小看这个教程，如果你学会了它，已经几乎可以超越所有没用PI的同学们的照片了（如果把他们原图拿过来按照这个流程走一轮）。对，就是这么犀利。
当然PI里面的功能还远不止这些，像降噪，就还有好几种工具。而蒙版其实是PI所有处理的精华，也有许多种蒙版制作方法。还有图像预处理的成套解决方案，帮你搞定暗平偏校准和叠加。还有通道合成的公式。太多太多有用的后期功能，以后等我总结好了，我再继续给大家介绍吧。今天就到这里吧。如果您喜欢本文，记得关注我的微博哟！
关键词(标签)：PixInsight PI 后期 教程 处理流程
2019-07-10 11:29:36
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