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人工平场去除背景中的灰尘

28 05月
作者: 记忆定格 |分类:天文资料 | 转载时间:2020年05月28日
【特别声明】 本文摘自网络,原文 作者/网站: 记忆定格
人工平场去除背景中的灰尘

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2020-5-23 18:05 上传

人工平场去除背景中的灰尘
最近拍摄遇到一个问题,拍摄过程滤镜落灰了,后面拍平场奇迹般地又没了,估计是滤镜轮转动的过程中灰尘掉落了,所以平场是没办法解决这粒灰了,所以采用人工平场的方法尽量去除,接下来介绍一种使用PIPS制作人工平场的方法,可能比较复杂,不知道有没有更好的方法

人工平场去除背景中的灰尘
准确的平场与原图,可以完美校准


一般平场包含了望远镜结构的减光信号、灰尘造成的减光信号等,我们在这里只讨论如何提取灰尘信号并降其去除,一般结构减光信号可以通过正常的平常去除,并且大部分的灰尘信号也会去除,我们这里讨论的是在平场不准的情况下提取剩余的灰尘信号。


整体思路是这样的:原图线性拉伸——导入PS——污点修复涂抹星点——降噪——得到灰尘信息——导入PI——还原原始亮度(图1)——DBE提取背景(图2)——背景(图2)灰尘部分替换为灰尘图(图1)——得到背景+灰尘信息(图3)——原图减去图3


详细过程:
因为我们要导入到PS中涂抹掉星点,所以首先对原图做线性拉伸,使得原图中的星点较为明显,重要的是记住shadowsHightlights的数值,方便之后还原
人工平场去除背景中的灰尘



不用担心主体过曝,因为我们只用背景有灰尘的一小部分,线性拉伸后储存为TIFF格式导入到PS,注意储存为16位,使用污点修复画笔工具把灰尘附近的星点涂抹掉
人工平场去除背景中的灰尘
人工平场去除背景中的灰尘
人工平场去除背景中的灰尘
大概涂抹成这样就可以


降噪,可以多做几次
人工平场去除背景中的灰尘


储存,导入到PI



然后需要将这张图的亮度还原到之前的状态得到(图1
具体操作方法是:拉伸后的图*Hightlights-shadows+shadows
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人工平场去除背景中的灰尘
还原后的图


使用DBE提取背景,注意参考点不要选在灰尘上,得到背景图(图2
人工平场去除背景中的灰尘
人工平场去除背景中的灰尘


把之前提取的背景中的灰尘位置替换为灰尘信息图
具体操作方法:
DBE做出来的图与原图分辨不同,不是很清楚为什么算法是这样的,这就要求我们进行重采样统一分辨率,重采样工具在PI中为Resample,取消比例限制填写目标分辨率就可以
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建立一张与图1分辨率相同的纯白图(Pixelmath公式填1,小三角拖到目标图)
人工平场去除背景中的灰尘
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1复制一张(图1_C),打开克隆图章工具,先点击目标图(图1_C)再点击克隆源(纯白图)
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将图1_C灰尘涂白,再使用RangeSelection工具提取涂白部分(可以加一些Smoothness使得过度平滑),作为背景图(图2)的蒙版
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人工平场去除背景中的灰尘
人工平场去除背景中的灰尘


将背景图灰尘部分替换为灰尘图
Pixelmath公式填灰尘图名称,下方选择Replace target image,小三角拖入带蒙版的背景图完成替换,得到背景+灰尘图(图3)。
人工平场去除背景中的灰尘
人工平场去除背景中的灰尘


最后只需将原图减去背景+灰尘图(图3)即可去除灰尘(为了避免背景死黑可以加一个很小的bias数值,这个数值可以参考原图的背景亮度水平)
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其实最后校准完还是有点痕迹,可以通过调整蒙版的边缘或者做DBE的参数来调整


可能有些地方表述不是很清楚,可以结合视频
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标签:人工平场 平场 PI PixInsight PS DBE Resample RangeSelection Pixelmath
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