NoiseGenerator
PixInsight
1.0 beta
Carlos
Sonnenstein (PTeam)
En muchas ocasiones, una buena tarea de reducción de ruido en cielo profundo o
planetaria puede provocar sobre nuestras imágenes un aspecto ligeramente artificial. Esto sucede a menudo,
entre otras cosas, porque el cerebro humano tiende a distinguir mejor los
finos detalles de una
fotografía en presencia de algo de ruido. NoiseGenerator se basa principalmente en mejorar la percepción de los detalles desde el punto de vista del espectador, introduciendo artificialmente en las imágenes una cantidad de ruido sintético
uniformemente distribuido.
La nueva versión
beta de
PixInsight, la cual se encuentra actualmente en desarrollo, contiene entre otras
novedades la posibilidad de instalar/desinstalar herramientas de procesamiento en forma de módulos. Estos módulos permiten al usuario la posibilidad de
incluir nuevas herramientas de procesamiento con la PCL (PixInsight Class Library), o descartar
aquellas que no utiliza regularmente.
NoiseGenerator es un módulo más dentro de un set de
herramientas destinadas a tareas de reducción de ruido que Juan Conejero ha desarrollado recientemente
sobre la nueva plataforma de
PixInsight.
En uno de los experimentos llevados a cabo con
NoiseGenerator, Juan ha trabajado sobre una imagen del Quinteto de Stephan adquirida por Vicent Martínez y Fernando Ballesteros (Universidad de Valencia), Rodney Smith (Universidad de Cardiff) y Vicent Peris (miembro del PTeam) a través del foco f/3.3 del telescopio INT (Isaac Newton Telescope) de 2.5m en el observatorio del Roque de los Muchachos (Isla de la Palma). El resultado es una combinación de tres exposiciones de cinco minutos a través de un filtro
fotométrico (B):
Imagen
procesada y mostrada aproximadamente al 25% de su tamaño original
Después de la calibración, registro e integración de cada una de las exposiciones, Juan aumentó el contraste mediante una transformación de curvas y deconvolucionó la imagen con nuestra implementación del algoritmo regularizado
Richardson-Lucy. Ya que este tipo de algoritmos regularizados aíslan
mucho mejor las estructuras significativas evitando la propagación del ruido durante cada iteración, no se ha conseguido detectar incremento alguno del mismo después de aplicar
dicho proceso. A este resultado se aplicó una segunda transferencia de curvas que permitió hacer más visibles las estructuras débiles pertenecientes a las regiones exteriores del quinteto y otras muchas galaxias de
fondo.
Recorte de la
zona central reducido al 50%
Pero el
experimento con NoiseGenerator realmente empieza con el resultado de la última transformación de curvas. En
ese momento Juan aplica nuevas estrategias de reducción de ruido, las cuales consisten en una serie de transformaciones con
À Trous Wavelets y SGBNR, con la intención de aislar y reducir el ruido a diferentes escalas dimensionales. Como siempre, la meta de estos procedimientos es conseguir la mejor reducción de ruido posible preservando las estructuras significativas de la imagen.
Así, los wavelets son muy útiles en este caso para aislar el ruido de pequeña escala (alta frecuencia), mientras
SGBNR trabaja mejor sobre escalas medianas y grandes. Todo este procedimiento ha sido aplicado utilizando máscaras que
tienden a preservar en cada uno de los pasos aquellas regiones que contienen una elevada relación señal/ruido. Por supuesto,
la intención es también desarrollar en la medida de lo posible herramientas que automaticen y faciliten todos estos
procedimientos.
Este primer recorte pertenece a la imagen resultado de dicha estrategia de reducción de ruido:
Y este es el mismo recorte, pero sin reducción de ruido:
A
continuación se aplica NoiseGenerator de forma recursiva sobre la imagen libre de ruido, es decir, introduciendo ruido sintético en incrementos de intensidad constantes. Así, cada iteración generada combina un 3% de ruido aleatorio distribuido uniformemente con el resultado del paso anterior.
En los siguientes cuatro recortes sobre la imagen del Quinteto de Stephan
se muestra el resultado de cada unos de dichos pasos aumentados al 200% sin utilizar
para ello ningún método de interpolación.
Figura
1. Una iteración
Figura
2. Dos
iteraciones
Figura
3. Tres
iteraciones
Figura
4. Cuatro
iteraciones
Dicho procedimiento puede ser mejorado sustancialmente
mediante el empleo de máscaras que permitan un incremento del nivel
de ruido generado artificialmente con NoiseGenerator, pero aplicado tan solo sobre
las regiones de la imagen que muestran una mayor relación señal/ruido.
NoiseGenerator
está disponible como módulo de PixInsight dentro de un paquete de
libre distribución sobre una aplicación beta de tiempo limitado,
especialmente concebido para evaluar y comprobar las capacidades y
rendimiento de PixInsight 1.0 beta.
Para
descargar PixInsight Standard Beta, visitar el siguiente enlace:
http://www.pleiades-astrophoto.com/download/STD/index.html
Más
información escribe a astro35mm@astrosurf.com
