INTRODUZIONE
Tutti sanno che PixInsight è uno strumento formidabile per l'elaborazione di immagini deep sky: offre al fotografo moltissimi strumenti che spaziano dal preprocessing al tocco finale su qualsiasi immagine astronomica
Non tutti sanno però che PixInsight è anche un potente strumento per l'elaborazione di immagini planetarie
Sfortunatamente PI non ha strumenti specifici per il preprocessing di immagini planetarie e lunari come stima della qualità delle immagini e registrazione dei frame, anche se, in alcuni casi, può essere utilizzato il processo StarAlignment ( si legga ad esempio Zenithal Color Moon nel forum ufficiale di PI), di solito però con immagini ad alta turbolenza e basso contrasto StarAlignment non funziona adeguatamente.
Per questo motivo ho scelto di utilizzare AviStack 2.00 per allineamento e somma delle immagini
I dati
I dati consistono in 31 filmati da 400 frame ciascuno catturati con una Lumenera SkyNix 2-1C a colori collegata al fuoco diretto del mio Celestron C 9.25 su una montatura 10Micron GM1000 HPS la sera dell'11 giugno 2014 da casa mia a Castenedolo.
Ogni filmato è stato preprocessato in AviStack2.00, sommando le 150 immagini migliori utilizzando la funzione di elaborazione batch del software e salvando le immagini in formato TIFF a 16 bit.
Sfortunatamente l'atofera era estremamente turbolenta e le immagini sono risultate poco contrastate e con scarsa risoluzione.
Creare il mosaico
In PI il miglior strumento per creare mosaici è GradientMergeMosaic; per poter funzionare correttamente lo strumento richede che le immagini siano preventivamente allineate ma, come detto sopra, StarAlignment non è in grado di gestire le immagini lunari a basso contrasto, quindi ho dovuto utilizzare un trucco:
Ho creato una "immagine di riferimento" montando i singoli tasselli con un programma di fotoritocco manualmente salvando poi l'immagine in formato TIFF a 16 bit.
Pe questo lavoro ho usato Krita un software di fotoritocco freeware che permette di gestire immagini a 16 bit per canale.
Questo mosaico intermedio è ben lungi dall'essere senza saldature a causa delle differenze di illuminazione e tinta delle singole immagini, dovute principalmente alla variazione dell'altezza della Luna sull'orizzonte e a piccole variazioni nella risposta della telecamera.
Una volta salvata l'immagine a 16 bit è il momento di far partire PixInsight.
La primissima cosa da fare è ritagliare le singole immagini per eliminare il timestamp stampato sul bordo dal software di acquisizione: per far questo si usa il processo DynamicCrop .
Come detto sopra poi, la sera della ripresa c'era forte turbolenza che ha degradato la risoluzione, quindi ho deciso di riscalare l'immagine di un fattore due utilizzando il processo IntegerResample .
Far questo su così tante immagini può far perdere un sacco di tempo, ma PI permette di creare un processo batch:
Prima si creano le icone di processo per DynamicCrop e IntegerResample quindi lsi aggregano in un ProcessContainer.
Utilizzando ImageContainer si carica la lista delle immagini da processare quindi si salva anche la sua icona di processo trascinando il triangolino blu sull'area di lavoro.
Infine si applica l'operazione trascinando l'icona del ProcessContainer sopra l'icona dell'ImageContainer:
PI applica DynamicCrop and IntegerResample a tutte le immagini e le salva nella cartella di destinazione
Ora è giunto il momento di preparare i singoli tasselli per il montaggio finale.
Si apre l'immagine di riferimento creata in Krita e la si riduce di un fattore due come fatto sille singole immagini, quindi si deve allneare ogni scatto all'immagine di riferimento utilizzando il processo DynamicAlignment : dal momento che si deve solo eseguire una traslazione è sufficiente un unico punto di allineamento: prima si seleziona un dettaglio luminoso (come il bordo di un craterino) sull'immagine di riferimento poi si seleziona il corrispondente dettaglio sull'immagine da allineare.
Di norma DynamicAlignment mancherà il bersaglio a causa delle diverse dimensioni delle due immagini, basterà trascinare il quadratino verde nel punto desiderato a mano: fatto ciò premere il pulsantino con la "v verde" per eseguire l'allineamento.
Ho ripetuto la procedura per ciascuna delle 31 immagini salvando i risultati in una cartella separata.
Terminata l'operazione si apre il processo GradientMergeMosaic e si carica l'elenco delle immagini allineate da saldare, fatto ciò si preme il pulsante col cerchietto blu eseguendo il processo.
Dopo qualche minuto appare il mosaico completo: nell'immagine che segue si vede un confronto tra il mosaico composto in Krita e quello composto in PixInsight
Bilanciamento dei colori
Dal momento che l'immagine è stata ottenuta con una camera RGB è importante bilanciare i colori prima di procedere con ulteriori elaborazioni.
Il primo passo consiste nel cambiare lo spazio colore RGB utilizzando il processo RGBWorkingSpace in modo da avere una luminanza uniforme lineare: impostare tutti i coefficienti di luminanza a 1, quindi impostare il fattore Gamma a 1 (questo renderà la luminanza lineare in modo da poter applicare correttamente la deconvoluzione)
Neutralizzare il backgrund
Bilanciare i color disattivando la "Structure Detection" e utilizzando l'intero disco lunare come riferimento per il bianco.
Gestire la turbolenza
Il principale effetto della turbolenza è quello di smussare i dettagli superficiali dando all'immagine un aspetto "sfuocato".
Nel linguaggio tecnico significa che la point spread function (PSF) del sistema ottico è molto piu larga rispetto a quella teorica.
Il problema può essere parzialmente risolto da un potente strumento di PI: la Deconvoluzione (Deconvolution).
PI include diversi algoritmi di deconvoluzione: secondo me il migliore in ambito planetario è senza dubbio l'algoritmo di Van Cittert regolarizzato.
Sulle immagini deep sky la PSF viene valutata misurando la forma di alcune stelle non sature, ma con immagini planetarie questo non è possibile e l'unico modo per trovare i paramenti corretti è per prove ed errori cambiando il parametro stdDev.
L'agoritmo di Van Cittert regolarizzato tende a produrre un risultato piuttosto rumoroso, quindi è molto importante calibrare bene i parametri di regolarizzazione.
Ecco il set di parametri utilizzato per questa immagine
Dare un po' di vita alla superficie lunare
Nonostante ciò che pensa la maggior parte delle persone, la Luna non è completamente grigia: il colore è solo difficile da vedere perchè poco saturo.
Il processo CurvesTransformation permette di cambiare la curva di trasferimento delle immagini in diversi canali tra i quali la saturazione.
Tracciando una curva di satruazione molto ripida nella parte sinista dell'istogramma, si aumenterà la saturazione nelle zone a saturazione bassa, senza sovrasaturare quelle già colorate (per esempio a causa della rifrazione differenziale dell'atmosfera nei punti più luminosi).
Dopo questo passo potrebbe essersi evidenziato del rumore nel canale di crominanza, se accade è possibile applicare un processo di riduzione del rumore.
MultiscaleMedianTransform permette di elaborare separatamente luminanza e crominanza semplicemente selezionando nel parametro Target il canale desiderato.
Fatto ciò potrebbe essere rimasta una leggera dominante verde che può essere corretta semplicemente con processo SCNR.
Infine ho voluto aumentare il contrasto a larga scala dell'immagine; per farlo si utilizza il processo LocalHistogramEqualization con un Kernel piuttosto grande (400 pixel).
Dal momento che l'effetto che si ottiene è molto forte, ho abbassato a 0.5 il parametro Amount, in modo da mescolare il 50% dell'immagine processata con l'immagine originale.
Ecco un confronto fianco a fianco tra il mosaico ottenuto con PixInsight e quello ottenuto con Krita elaborati nello stesso modo: la differenza è stupefacente e dimostra la potenza di GradientMergeMosaic
