Извлечение

Разделить каналы

Эта функция создает три монохромных изображения из трехканального цветного изображения, в зависимости от настроенного цветового пространства. Для RGB это просто разделение файла на три канала. Для других цветовых моделей требуется пересчет в эквивалентное цветовое пространство, такое как HSL (hue-saturation-lightness), HSV (hue-saturation-value), или CIELAB.

Диалоговое окно разделения каналов.

Совет

Если каналу не задано имя, то этот канал не извлекается.

Командная строка Siril

split file1 file2 file3 [-hsl | -hsv | -lab]

Разделяет цветное изображение на три отдельных файла (по одному для каждого цвета) и сохраняет их как file1.fit, file2.fit и file3.fit. Последний необязательный аргумент, -hsl, -hsv или lab, указывает применять ли извлечение HSL, HSV или CieLAB. Если никакой опции не указано, извлекаются RGB изображения, что означает, что преобразование не выполняется

Разделить каналы CFA

CFA означает массив цветных светофильтров. Этот термин часто используется для описания одноканального содержимого, находящегося в цветном изображении, где каждый пиксель соответствует значениям, полученным через цветные фильтры, расположенные на сенсоре камеры. Это противопоставляется изображениям после дебайеризации (или дебайеризованным, или демозаичным).

Открытие CFA изображений в Siril необходимо для предварительной обработки, например удаления темнового шума перед преобразованием изображения в цветное трёхканальное. Мы так же можем использовать информацию о цветных светофильтрах для извлечения изображений следующими способами:

• Разделить каналы CFA: создаются четыре изображения из CFA-изображения, каждое соответствует одному из фильтров матрицы Байера, обычно это R.fit, G1.fit, G2.fit и B.fit. Это полезно, если целью является обработка разных цветов изображения.

• Извлечь Ha: использование фильтра H-alpha с камерой цветного изображения означает, что будут полезны только пиксели с красным фильтром, то есть, как правило, только четверть из них. Эта функция создает новое изображение, содержащее только пиксели, связанные с красным фильтром, задокументированным в матрице Байера изображения.

• Извлечь Ha/OIII: для цветных камер появились фильтры, пропускающие фотоны с длиной волны H-альфа и O-III. Такое извлечение создает два изображения: изображение из красных пикселей, как и Извлечение Ha, и изображение, объединяющее зеленые и синие пиксели в одно для O-III. Оба изображения имеют половину разрешения входного изображения.

  Примечание

  Часто задаваемый вопрос о том, почему изображения Ha и OIII имеют разные размеры и как они разделены. В этой заметке делается попытка дать ответ на этот часто задаваемый вопрос.

  У сенсора цветного изображения пиксели покрыты очень тонкой матрицей фильтров, называемой массивом цветных фильтров (CFA) или матрицей Байера. Расположение фильтров на пикселях соответствует одному из следующих шаблонов: RGGB, GBGR и т.д.

  

  Оригинальное изображение by Cburnett, лицензированное как CC BY-SA 3.0.

  Из этих пикселей только R-пиксели чувствительны к Ha. Итак, сначала мы выделяем все красные пиксели в изображение Ha. Поскольку только 1 из 4 элементов CFA красного цвета, высота и ширина изображения Ha в два раза меньше, чем у исходного изображения.

  Остальные пиксели, G и B, чувствительны к OIII. Чувствительность пикселей с фильтром G к OIII отличается от чувствительности пикселей с фильтром B к OIII, однако они отображают одну и ту же сцену и равномерно распределены, поэтому средняя интенсивность должна быть одинаковой.

  \[ \begin{align}\begin{aligned}\text{G}_\text{i} = \text{G}_\text{io} \times \frac{3 \times \overline{\text{G}_\text{o}}}{2 \times \overline{\text{G}_\text{o}} + \overline{\text{B}_\text{o}}}\\\text{B}_\text{i} = \text{B}_\text{io} \times \frac{3 \times \overline{\text{B}_\text{o}}}{2 \times \overline{\text{G}_\text{o}} + \overline{\text{B}_\text{o}}}\end{aligned}\end{align} \]

  Где \(\text{B}_\text{i}\) — это \(i^{\text{й}}`синий пиксель, :math:\)text{B}_text{io}`— это \(i^{\text{й}}`исходный синий пиксель и :math:\)overline{text{B}_text{o}}`— это среднее значение всех исходных синих пикселей (и аналогично для зелёных).

  Пока что у нас есть выровненный набор пикселей G и B с промежутками в тех местах, где были удалены R пиксели. Итак, наконец, мы используем билинейную интерполяцию для оценки значений R пикселей и в итоге получаем полноразмерное изображение OIII.

  Примечание

  Параметр Масштабировать Ha/OIII — это способ обработки выходных данных Извлечь Ha/OIII. Выбор Без масштабирования позволяет получить изображение OIII с полным разрешением и изображение Ha с половинным разрешением; выбор Увеличить Ha увеличивает размер изображения Ha в 2 раза для соответствия изображению OIII; выбор Уменьшить OIII уменьшает размер изображения OIII в 2 раза для соответствия изображению Ha.

  Возможно, вы захотите использовать Сверхразрешение (2x) для увеличения Ha вместо функции Увеличения Ha. Поскольку Сверхразрешение (2x) — это метод, применяемый при укладке, то в этом случае вам следует использовать seqextract_HaOiii для извлечения Ha и OIII для каждого из кадров последовательности, и затем сделать укладку изображений OIII обычным способом, а изображения Ha с включенной опцией Сверхразрешение (2x).

• Извлечь зелёный: для фотометрии часто бывает полезно обрабатывать только зеленую часть изображения CFA, поскольку она более чувствительна и имеет два пикселя для усреднения, что еще больше снижает шум. Конечно, при этом четкость созданного изображения уменьшается вдвое.

Диалоговое окно Разделить каналы CFA.

Примечание

Эти функции работают только в том случае, если матрица Байера была надлежащим образом задокументирована программным обеспечением для сбора данных и если формат изображения ее поддерживает, то есть, как правило, FITS или SER.

Предупреждение

Это не работает с другими матрицами фильтров, отличными от матриц Байера, например, Fujifilm X-TRANS.

Частотные слои

Этот инструмент извлекает различные плоскости изображения путем применения вейвлет-обработки. Каждая плоскость сохраняется как отдельное изображение, и набор этих изображений может быть прочитан как последовательность. Вы можете выбрать до 9 слоев для вейвлет-вычислений, а тип алгоритма может быть либо Линейный, либо B-сплайн. Обычно последний является предпочтительным.

Диалоговое окно Извлечение вейвлетных слоёв.

Разложение выполняется с помощью ряда слоев деталей, определенных в возрастающих масштабах характеристик, и конечного остаточного слоя, который содержит оставшиеся неразрешенные структуры.

Исходное изображение M45 (любезно предоставлено V. Cohas).

6 извлечённых плоскостей.