Introducción

Bajo el nombre de Transformaciones Exponenciales agruparemos al conjunto de operaciones entre imágenes que tiendan a aumentar el contraste en las sombras, evitando al mismo tiempo incrementar el ruido, y preservar la información en las zonas brillantes de las imágenes. En el presente tutorial revisaremos dos técnicas: SMI y PIP, en sus formas más básicas.

Pero primero, veamos las bases de estos procedimientos.

Nuestra intención es incrementar el contraste en las sombras, para poder hacer más visible la información más débil. Por ejemplo, esto significa revelar más nebulosidades en una foto de cielo profundo. Esto es muy fácil de hacer utilizando transformaciones de histogramas o curvas, pero existen dos problemas. Al aumentar el valor de los pixeles en las sombras no sólo hacemos visible la información. Ya que ella se encuentra casi en el mismo nivel del ruido de fondo, éste también se verá amplificado, haciéndose más visible. Otro problema es que comprimimos la información en los tonos medios y luces altas, y es posible que saturemos los objetos más brillantes. Por eso, habría que aplicar dicho proceso de forma selectiva, sólo a los niveles más bajos, y cuidar de no amplificar el ruido presente.

Aplicar selectivamente un proceso es realtivamente sencillo en PixInsight: utilizamos una máscara. Y la máscara más sencilla es usar la Luminancia invertida. Esto protegerá las estrellas más brillantes, y los objetos que sean significativamente luminosos. Para proteger más información, podemos modificar la máscara, ajustar los puntos negro y blanco, y el balance de tonos medios (o usar las curvas).

El problema es entonces que nuestro proceso amplifique solamente la información y no el ruido. Típicamente el ruido tiene una frecuencia alta de ocurrencia, y tamaños pequeños. Entonces, la estrategia más sencilla para eliminarlo es utilizar un filtro pasa-bajos (low-pass) que elimine dichos elementos. Tales operaciones incluyen la mediana, el promedio, filtros gaussianos y otras convoluciones. Sin embargo, dichos procesos tienden a difuminar los bordes, perdiendo la definición de la imagen.

Teniendo todo esto en cuenta, diseñaremos las transformaciones exponenciales como operaciones entre imágenes (pixel a pixel) que involucren a la imagen original, que aportará la definición necesaria, y otra convolucionada (filtrada) que esté "libre de ruido" y preserve a grandes rangos la iluminación de la imagen. Dicha operación deberá ser enmascarada apropiadamente para que afecte selectivamente sólo a las zonas más oscuras de la imagen.

G = (F*Fc)'Mf

Cabe recordar que la operación entre ambas imágenes debe incrementar los valores de los pixeles.

En este tutorial hablaremos de dos procedimientos en particular, SMI (Screen Mask Invert) y PIP (Power Inversed Pixels), y cómo aplicar ambas técnicas con PixInsight LE 1.0.1 o superior.

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