• RGB tartományú (hagyományos L szűrős képeknél) a pontos WB beállítása Pixinsight segítsé

  • 2014. május 05.
  • Nem áll szándékomban senki képét kritizálni, a készítőjét megsérteni, de elég sok képet látunk galériákban, melyeknél a fehéregyensúly kezdeti rossz beállítása miatt a végeredmény sok esetben már nem azt tükrözi akár még morfológiában sem, mint amit anno az ég alatt a távcsöveinkkel, a kameránkkal begyűjtöttünk. Kifejezetten nem csak a hazai galériákra és megosztott fotókra gondolok, általánosságban az amatőr asztrofotósok által készített képekre, külföldi fotókra is.

    A leírás kezdő asztrofotósok számára úgy gondolom segítség lehet. Ugyan itt Pixinsight szoftver segítségével mutatom be az eljárást, de az alapelv bármely képszerkesztő szoftverben megcsinálható.

    Egy dolgot az elején gyorsan hozzáteszek, a saját képeimnél törekszem ugyan a helyes megjelenítésre, a hibamentes digitális előhívásra (ahogy ezt Fényes Loránd jól elnevezte régebben), de nekem sem sikerül ez teljesen, ugyanúgy, mint ahogyan másnak sem. Itt a galériában is van pár “jól benézett” képeim, ahol a helyes fehéregyensúly beállítása után magával ragadtak a részletek, vagy a háttérben lévő halvány dolgok kiemelése. Ez előbb vagy utóbb a helyes WB rovására fog menni, amit a készítő (jelen esetben én) csak utólag vesz észre, addigra pedig már az tetszik inkább, amit a monitoron lát… Egy képet többféle jellemzője tudja “széppé” tenni. Mivel a hobbink az asztro-fotózás, és nem asztro-……(pl. metria, fizika), így “képészetileg” is próbálunk – ha tetszik ha nem – a nézőben valamiféle tetsző hatást kiváltani. Ezt el lehet érni a választott objektum szépségével (ez szinte minden esetben adott), a színeivel, a szaturációjával, nem utolsó sorban a komponálásával, stb stb. Viszont ahogyan számomra nem tetszek magamnak kék színű arccal, egyre inkább nem tetszik mondjuk egy galaxis erősen zöldes “barna porsávokkal”. A fehéregyensúly beállítása a feldolgozás első lépcsője, és ezt nem lehet ízlés és kedv szerint elvégezni, csakis egzaktul.

    Viszont, amiért az alapelvet úgy gondoltam, hogy meg kell osztanom, az az, hogy legalább az elérhető legjobb digitális módszerekkel próbálom ezt közelíteni – legalábbis így gondolom jelenleg.

    Nem célom pálcát törni grafikai programok (pl. Photoshop) és célszoftverek (pl. Pixinsight) felett ezzel a cikkel. Annyit viszont biztosan látok, hogy míg grafikai programokban mondjuk úgy, hogy a szemünk tud a mérce lenni, vagy ha nem is konkrétan szó szerint a szemünk, hanem egy-egy skála, ennek elég alacsony felbontása (0-255) általában ahhoz mérten, mely felbontású adatokkal kell benne dolgoznunk. Célszoftvereknél ez jóval finomabb felbontású érték lehet, 16, 32, vagy akár 64 bit is.

    Én a célszoftverben azt szeretem a leginkább, hogy nem kell a szememre hagyatkozni a színeket illetően. Ez mindig is nehezen ment nekem. A színegyensúly egzaktul meghatározható egy asztrofotóban, és a szoftver ezt tökéletesen ki is számolja, nem is kell a képre néznem.

    Egy 12 bites kameránál az árnyalatok, jobban mondva a fényesség skálája 0-tól 4.095-ig terjed. Ennyiféle variációját tudjuk az árnyalatnak digitálisan kiolvasni pixelenként. 14 bites kameránál a digitális jel 16.384 féle árnyalatú, 16 bites kameránál 65.536 féle árnyalatú lehet. Egy 8 bites kamerából olvashatunk ki 256 féle árnyalatot, a “bűvös” 0-255-ig terjedő skálát.

    Egészen addig, míg egy szoftverben ezt a számhalmazt nem dekódoljuk képpé, kép helyett egy mátrix-szerű számhalmazunk van. Más kérdés persze, hogy ebből a monitor mit tud megjeleníteni, soha nem azt a finomságot, melyet elérhetnénk. Más kérdés az is, hogy a szemünk mennyiféle árnyalatot képes megkülönböztetni, soha nem annyit, mint amennyit elkapkodtunk az ég alatt. Viszont a feldolgozás során, mikor abből főzünk amink van (nyers, sztekkelt képek), elkezdjük a skála egyre kisebb felbontású részeit használni ahhoz, hogy az adott objektumot először előcsaljuk, majd ha úgy gondoljuk, ízeire szedjük, apró részleteit dolgozzuk fel csak. Adottak tehát a kezdeti pixel-értékek, melyek bődületes finomságúak, ezt a skálát kezdjük el “felezgetni”, a skála azon része kell csak a képhez,melyben van is információ. A hisztogram mutatja meg azt, hogy mely skála ponton, árnyalaton (x tengely) mennyi információt sikerült begyújtenünk (y tengely). Ez a halmaz egy képet alkot.

  • Így fest a hisztogram ablak a Pixinsight-ban. A görbe bal oldali része a nulla, középső a szürke, jobb oldali sávja a fehér (telített) fényességeket jelzi.
  • A képen is látható, a szoftver 4 tizedes pontosságig megjeleníti, és fogalmam sincs hány tizedes mélységig lekezeli az adott pixelértékeket. Grafikai szoftverben, amikor a képet kihúzzuk, a megfelelő WB (fehéregyensúly) eléréséhez a görbéket, szinteket tologatjuk, ezeket a számokat nem vesszük figyelembe. Nem is tudjuk, mivel ezt a szoftver nem mutatja felénk, nem számokkal kommunikál, értékeket esetleg adhatunk meg, általában 0-255-ig terjedő tartományban. A grafikai programokban is van automata fehéregyensúly, automata színegyensúly, de egy sztekkelt, nyers asztrofotónál ezeket én még soha nem tudtam úgy használni, hogy a végeredmény (jó WB) megfelelő legyen. Valószínűleg ez a PS hiányosságom miatt is van. Kényelmesebb számomra a Pixinsight célszoftver. Ebben a szoftverben a kihúzás, WB, színkalibráció és még pár alapművelet látványos eredményt ad, és valószínűsítem, hogy az automata programrészek sok-sok tizedesig felhasználják a kép egyes pixeleinek adatait, tehát azt teszik, amit az én gépész indíttatásom, reál-beállítottságom szeret látni, tudni.

  • Nézzük a lépéseket:

  • Egy kalibrált és sztekkelt nyerskép. A kép középen az NGC188 számú nyílthalmaz van (lesz). Canon EOS 100D géppel és 150mm-es Sigma objektívvel készült. Látható, hogy az RGB csatornák eléggé szét vannak esve, a kép még elég sötét.
  • Egy kalibrált és sztekkelt nyerskép. A kép középen az NGC188 számú nyílthalmaz van (lesz). Canon EOS 100D géppel és 150mm-es Sigma objektívvel készült. Látható, hogy az RGB csatornák eléggé szét vannak esve, a kép még elég sötét.

  • Az előző kép lineárisan kihúzva. Csak azért mutatom meg, ez sokunk számára ismerős, innét kezdődik a sötétszürke háttér beállítása, az objektum kihúzása.
  • A Pixinsight lehetővé teszi, hogy úgy dolgozzunk benne kihúzatlan képekkel (tehát a következőkben az előző, sötét képet fogom mutatni), hogy közben láthatjuk az eredményt, de ez csak vizuálisan, a monitoron van így, a feldolgozás a lineáris képeken történik. Nagyon hasznos funkció, vannak műveletek, melyeket kihúzott képen már nem alkalmazhatunk, nem fognak egzakt eredményt adni (pl. grádiens vonás, színkalibráció, normalizálás, dekonvolúció, stb).

  • Automata fehéregyensúly. STF funkciónak hívják egyébként a programban. Rövidke paraméterezés után a kép fehéregyensúlyát számítja ki.
  • A képen látható, hogy a színek egészen jól kialakulnak, az objektum felismerhető középen, a csillagok előkerültek. Viszont az is látható, hogy a kép szélein illesztésből adódan fényesség különbség van, illetve a képet uralja egy háttér grádiens a jobb alsó sarokból kiindulva (városi égről én még gradiens nélküli képet soha nem kaptam). Így az STF funkció fals WB-t ad, a képet meg kell vágni, a grádienst el kell tűntetni.

  • Kivágott kép, az illesztés széli hibái nélkül. A DBE funkcióval a kihúzatlan képről a grádiens jó paraméterezéssel teljesen eltűntethető. A DBE többek között tipikusan az a művelet, melyet kihúzatlan képeken lehet csak alkalmazni, az eredeti fényesség arányokkal.
  • Elvégeztük a vágást és a grádiens vonást, az STF mostmár a helyes WB-t tudja számolni.
  • Alul látható az 1:1 arányú kivágásokon, hogy a csillagok színei kifogástalanok, a színzaj még ugyan kissé festi a hátteret, de ezt később le lehet kezelni. A kép fehéregyensúlya rendben, a hisztogramon a kék-zöld-vörös csatornák görbéi totálisan fedik egymást. Mivel a kép legnagyobb része ennél a témánál a háttér, így ez tökéletesen rendben is van. Ha egy szinte teljes látómezős vörös köd lenne az objektum, akkor a csúcsok kb egybeesnének, a vörös csatorna elnyúlna jobb oldalra, de a háttér-részt kivágva, ott is ennyire egyben lennének a színcsatornák.

  • Ezt a metódust nem azért gondoltam megosztani szélesebb körben, mert a célszoftver erényeit akartam kidomborítani a grafikai programokkal szemben. Úgy gondolom, hogy aki ezen képek alapján érti meg esetleg azt, hogy hogyan is kell a fehéregyensúly után kutakodni, a képek alapján a saját alkalmazott és bevált szoftverének nyelvezetére esetleg könnyebben le tudja fordítani. Nekem ami a legjobban tetszik a metódusban, hogy pillanatok alatt megvan a végeredmény, amiből utána tovább lehet lépni, és a végén a kész képet meg lehet kapni. Nem utolsó sorban azért is, mivel a folyamatba nem is tudok beleszólni, dolgozik a háttér-matematika. Úgymond nézzen ki bárhogyan is, de teljes biztonsággal tudom “elhinni” a végeredményt.

    Más egy kicsit a helyzet kiterjedt ködösségek, vagy akár teljes látómezős ködösségek WB állítása esetén. Ha a képünkön van háttér-rész, úgy először azon kell a WB állítást megcsinálni, majd ugyanazt a metódust, mellyel azt rendbetettük, egy az egyben a teljes képre másolni.

    Ha a képünkön valószínűsíthetően nincs háttér-rész, akkor vagy egy előző kép alapján “másolhatjuk” ugyanazon optika által kapott WB-t az adott képre, vagy keresgélünk G2V színképű csillagot a fotón, és annak színét, színértékeit állítjuk fehérre (ha RGB egyáltalán a színtér, melyben fotóztunk, HST-nél ez mind nem igaz).

    Amennyiben a fehéregyensúlyt már beállítottuk, olyan féle műveleteket, kijelöléseket érdemes használni, melyek ezt nem fogják lerontani. Egy Luminance maszk például nem tud rontani a jó WB-n, egy szelektív színkijelölés, majd kihúzása teljesen elrontja az elején elért eredményünket.

Vissza