Изработване на "псевдо-HOO" изображения с Pixel Math в Siril и RGB камера

    Ако снимате с RGB камера или DSLR, рано или късно ще се сблъскате с едно голямо предизвикателство, а то е, че нямате пълен контрол върху процеса. Ще искате да извадите повече материал от някоя красива и впечатляваща емисионна мъглявина, а няма да можете. Известно е, че ако искате да правите истински теснолентови снимки, ще трябва да прибегнете към монохромна камера и филтри, но това е сложно и скъпо решение. Не е задължително да опирате до него, освен ако наистина не искате да го направите.  Не е нужно и непременно да инвестирате в скъпи софтуерни решения като PixInsight, освен ако наистина не искате. Има различни подходи, аз не съм нито най-опитният, нито най-знаещият, но ще споделя какво започнах да правя напоследък. Процесът, който ще изложа, се реализира само с безплатни софтуерни средства - с програмата Siril, която е open source и се развива много бързо.

Мъглявината "Розета" в Еднорог, псевдо-HOO изображение

    "Опитното ни зайче" ще бъде любимата на всички астрофотографи мъглявина Розета в Еднорог (NGC2238). Трудността на този тип обекти е, че има голямо количество информация, която се генерира от излъчването на йонизирания водород Hα. Имаме предимно Hα, който би трябвало да се появи в нашия червен канал. Ако снимате с RGB камера и не ползвате никакъв филтър, тази светлина ще остане почти недостъпна за вас. Ето пример, получен с моята скромна камера ASI183MC Pro, закачена на още по-скромния ми Нютон 150 мм. След около час и половина събиране на 5-минутни кадри, стакнати и обединени, виждаме това:

Сурови данни без теснолентов филтър

Siril, AutoStretch алгоритъм за визуализация

Червен канал

Зелен канал

Син канал

    Каква е равносметката? В червения канал няма почти нищо. Ако се издуе хистограмата докрай (например с алгоритъма за визуализация Histogram), ще се появят данни, но и много шум. В зеления канал има някаква смътна информация, която наподобява познатата форма на мъглявината, а синият е направо за изхвърляне (малка подробност е, че има светлинно замърсяване, което явно попада предимно в синия канал).

    Сега ще сложим теснолентовия двубандов филтър Optolong l-eNhance (Hα+OIII) и ще видим какво можем да изкараме с него в същата ситуация от същия обект.

Сурови данни с теснолентов филтър Optolong l-eNhance

Siril, AutoStretch алгоритъм за визуализация

Червен канал

Зелен канал

Син канал

    Качеството на събрания материал е съвсем друго! Първо ще разделим каналите на отделни файлове. За целта се ползва Image Processing -> Extraction -> Split Channels.

    След като натиснем Apply, получаваме три отделни FITS-файлчета за всеки от трите канала.

Комбиниране на RGB каналите с помощта на Pixel Math в Siril

    Да приемем, че червеният канал съдържа предимно информация за Hα-излъчването, а зеления ще приемем за предимно OIII. Можем да вземем и синия, можем и да не го вземем. Ще експериментираме, използвайки инструмента Pixel Math. Този инструмент е много сложен, но ние ще го използваме на съвсем базово ниво като начинаещи в това изкуство. В интернет може да се намерят много готови формули за различни подходи при комбиниране на каналите. Формулите, които се използват и в PixInsight, може да се използват и в Siril.

    След като изберем Image Processing -> Pixel Math, първо махаме отметката на  Use single RGB/K expression. Следва да заредим двата файла с каналите, които ще ползваме - червения и зеления. В горния десен ъгъл на прозорчето има плюсче, което натискаме и избираме файловете.

    Ще видим импортираните файлове в подпрозорчето, където им се дават имена на променливи. Можем да ги преименуваме както ни е удобно. Можем да ги оставим и така. Аз бих пременувал червения канал на Ha, а зеления - на Oiii (така ще можем да ползваме после някои формули наготово).

    Първият подход е да видим какво ще стане, ако просто наредим трите канала, като в червения сложим Ha данните, в зеления и синия - Oiii.

    Пред нас изгрява мъглявината в цялата си прелест. Да, зеленее заради това, че цветовете не са калибрирани. А какво ще стане, ако намалим синия и зеления канал равномерно? Достатъчно е да умножим променливата "Oiii*0.5".

    О, каква великолепна гледка! Само с един елементарен трик всичко си дойде на мястото. Сякаш нашата псевдо-HOO композиция е готова. Толкова е лесно, че чак не е за вярване. Разбира се, можете да се поровите за ресурси в интернет на тема Pixel Math и да експериментирате с всевъзможни формули. Например, тези са предназначени за PixInsight, но работят идеално също в Siril (взети са оттук след малко търсене в Google):

HaOO

R: Ha

G: ((Oiii*Ha)^~(Oiii*Ha))*Ha + ~((Oiii*Ha)^~(Oiii*Ha))*Oiii

B: Oiii

SHO

R: (Oiii^~Oiii)*Sii + ~(Oiii^~Oiii)*Ha

G: ((Oiii*Ha)^~(Oiii*Ha))*Ha + ~((Oiii*Ha)^~(Oiii*Ha))*Oiii

B: Oiii

    Сега ще дообработим материала в Siril, за да получим финалния резултат.

    Следват стъпките:

    Deconvolution (внимавайте с плъзгача, да не се прекали). Обикновено увеличавам максимално гледката, за да виждам добре какво се случва със звездите. Ако прекалите с плъзгача Radius, ще получите артефакти по ръбовете на звездите. При мен е добре, ако не преминавам 1.3. Обикновено там спирам.

    Stretch, който правя на две стъпки:

    Image Processing -> Asinh Transformation. Там избирам Black Point 0.00100 и плъзгам Stretch Factor, докато започне да се вижда някакво загатване за мъглявина. Всичко това се прави в режим Linear разбира се вече. Излизаме от AutoStretch. 

    Image Processing -> Histogram Transformation. Там просто натискам бутона за автоматично разтягане на хистограмата.

    След като натиснем бутона, получаваме следния резултат:

    Мъглявината вече придоби много приятен вид, с реалистични цветове, контраст и неутрален фон! Виждаме доста детайли по структурата. Ако искаме да подсилим с още малко контраст, можем да ползваме друг инструмент с "краткото" име:

    Image Processing -> Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization. 

    Само го стратирам и натискам Apply.

    Мъглявината направо оживя!

    Остана да й добавим малко сатурация, за да подсилим цветовете, съвсем малко, не повече от 10-15% (по-добре на малки стъпки, за да не се "предобри манджата", както казваха бабите ни едно време).

    Оттук-нататък вече всичко е въпрос на вкус ("сол до побеляване и после на вкус"). Можете да си експортирате и доизпипате резултата в любимия графичен редактор. Аз обикновено оставям нещата с минимум пипане. В новата версия на Siril се очаква да има и чистене на шум, така че необходимостта от ползване на други програми ще се сведе до наистина много специфични и ограничени операции.