PixInsight LE 操作指北

冬時 · Post time: 2015-8-1 22:19:54

PixInsight（下文简称PI）的主要开发人员Juan，是一个精通C++的图形数字化处理专家，而PTeam团队里，更是包含了来自世界各地的天文学/数字图像处理方面的专家级人物，其中PI1.0的测试团队里，就包括大家熟知的王为豪（夏威夷大学天文学博士）。豪华的阵容，打造出的PI1.0，在天文图像处理方面，取得了一鸣惊人的成绩。而这里所要介绍的PixInsightLE1.0（下文简称PILE），虽然是PI1.0的“缩水”版，但仍旧提供了诸如ATWT（À Trous Wavelet Transform 小波变换）、SGBNR（SelectiveGaussBlurNoiseReduction 选择性高斯模糊降噪）这样强力的工具，它的Histogram和Curves一点也没有缩水，和正式版的PI1.0保持了一致，此外，它还有直观的Mask（蒙板）操作，pixelMath（像素计算）、DBE（DynamicBackgroundExtraction 动态背景抽取）、MorphologicalFilter（形态学滤镜）等。时至今日，仍不失为一款值得深入的天文处理软件(相关概念、参数和思路仍适用于PI1.8等后续版本)。
第一部分首先介绍一下基本操作（可能会有你还不知道的哦~请一定要有耐心）。

基本窗体

预览的详细功能后面会讲到，此外

PanMode（Alt+P）是所谓全景模式，此状态下，可以实现鼠标拖动图像移动视野
ReadOutMode（Alt+R）读出模式，会在读出信息栏里显示当前像素参数等
鼠标滚轮，可以轻松缩放图像，也可以使用ctrl+数字键放大，ctrl+shift+数字键缩小

此处可以实现预览其他通道内容，拆分通道针对性处理，最后合并，也是一种不可或缺的方法。

此处数据，大家可以自己尝试设置需要的读数。

冬時 · Post time: 2015-8-1 22:50:46

说起PI最具特色的工具，非ProcessIcon莫属了，这个小小的“操作图标”，可以从效率、方式各种方面颠覆操作习惯，它的设计，可以算是恰到好处的解决了图像处理的流程问题。下面就要开动流程了哦~（思路清晰了之后，一切都会变得简单起来）

首先来看看PI的工作窗体，比如：

除了图中标记的常规调整/预览/应用，到一张或一批图片之外，左下角的小箭头，就是这次要出场的主角了。
首先，它可以拖向图片，比如：

当然，它可以拖向预览：

最重要的是，它可以被拖向桌面（PI的桌面）：

于是，它生成了一个小PI（ProcessIcon）(●'◡'●)：

这时候，你可以关闭原来的SGBNR工作窗。小PI里包含了在拖动出来的时刻，工作窗里的所有参数。
这个小小的PI，同样可以被拖向图片、预览。于是你有了一个固定“模块”，可以完成你预定的操作。
你可以给它起个名字，请右键点击它选择如下：

比如，我们这次的SGBNR，启动了明度蒙板，只针对背景大尺度结构做了一次降噪。于是，可以将它改名为：

这里有点小可惜，小PI的名字并不支持中文，不过，汉语拼音也行啦^_^，反正，只要自己能看懂就行了。
为什么这里说，需要能看懂每一步干了什么呢？接下来：

看到啦(～￣▽￣)～*
这些小图标，可以进行存储，存储成一个单个的文件，类似一个xml数据库（啊~~不要纠结是个啥，反正是个文本的，记录数据用的，很小）。无论是作图到一半打算歇了下次继续，还是觉得前面弄得太差劲，推掉重来，还是要copy曾经处理类似图片的感觉（神一般的手感），都可以载入！小图标到手之后，按着顺序应用就是啦。只需要关注：蒙板、反向、这些不会体现在表面上的内容→所以需要给小PI起个名字，提醒一下自己~然后就可以心安理得的往图片上拖了。某个步骤的大致思路是不会有显著变化的（错误操作除外），所以很多时候只需要微调即可，在有了ProcessIcons记录上次的操作数据之后，微调方向就会很明确，需要的尝试更少。而推掉重来，可能只是因为发现之前的某个步骤不理想，这时其他的ProcessIcons也有助于快速完成之前的流程。至于这个小小的存档，当然可以用来分享，互相交流参数、步骤、借鉴，总之，一切可能吧~
下面那是个PI处理的工作状态：

喂，我可不是强迫症手动把这些家伙们摆的整整齐齐，有ArrangeProcessIcons呢，这个顺序下次载入的时候，也会生效的。如果要手动调整位置，PI会按照从上到下，从左到右的先后顺序进行Arrange（如果不Arrange，下次打开也会散落在桌面上的，总之和你保存的时候的位置完全相同）

冬時 · Post time: 2015-8-1 23:05:20

其实大量的计算还是挺费CPU的，即使是i7 4770K，或者E5 2697v3抗的住，硬盘的swap区也扛不住。有的同学手速那叫一个快，心情那叫一个急，怎么办。管中窥豹~ Preview

新建一个Preview
按下工具栏上的

，或者用快捷键（Alt+N），鼠标拖动框一个区域，即可新建一个预览。按下

或者快捷键（Alt+E），即可编辑预览，鼠标在边框处拖动，改变大小，在中间拖动，可移动预览框。

利用一个Preview
比如要对图片进行SCNR（减除彩色降噪），先切换到想要观察的预览上，这里选择了预览1

打开SCNR，挑选合适的参数，比如：

哎哟我乐个趣，减的太过了，没事，调整参数，再战。

嗯这个还凑合（不过当然，不会一次就成功的，所谓try and error嘛）
当然咯，每次只需要修改好参数，直接拖入预览即可，因为它是建立在原图的基础上的，每次应用参数，都是调用了原图的那一小块而已。管中窥豹嘛，参数合适之后，就可以将这个数值应用到全图去了。当然，还可以在桌面上生成一个ProcessIcon，比如再改个名字，叫移除绿色：

然后某次，觉得0.18的参数更合适（纠结嘛）。容易，推倒重来，一步步ProcessIcon到RemoveGreen的时候，双击它，启动工作窗，经过尝试，0.18确实合适，修改之，应用到全图，然后呢，自然是把参数小记一下，将箭头拖入ProcessIcon：

之后呢，系统会提示，是否更新ProcessIcon里的参数啊，当然选是了。不过歪果仁的口味太重，这么个提示，实在太血红血红的了，下次不想看见的话，就把Don't ask again钩上：

删除一个Preview：
在菜单栏-Preview里，Delete是删除当前选中的，DeleteAll是删除所有Preview

冬時 · Post time: 2015-8-1 23:17:02

虽然不是常常在用，但是有些时候会很需要它们。

Statistics：
点击工具栏上的

启动，如下：

从上到下，分别是：平均数、中位数、标准差、均差、方差、最小值、最大值。
Data Range用于限定图像数据范围，当然，不和图像一致也可以，会启动映射到所选的空间去的
下面可以选择该窗口作用的图像，你看，Preview也是可以单独计算的，默认是显示当前激活的那个窗口

ProcessHistory：
点击工具栏上的

启动处理历史记录，如下：

同样默认是显示当前激活窗口的历史记录，也可以通过下面的下拉菜单来选择。除了查看进行过哪些步骤之外，鼠标点住任意一条记录，拖向桌面，均可生成ProcessIcon。值得注意的是，历史记录里会标清楚，这个步骤处理的时候使用了哪个蒙板（图中橙色的方框），如果有记录Mask的ProcessIcon，就会是一件非常开心的事了，可以利用所有的Icon重现处理过程。ProcessHistory也支持拖放到桌面，此时PI会将该History视为一个集合，拖出来的1个Icon里面包含了所有历史操作。当然，如果提前准备好Mask（注意名字也要对应上，PI是以图片的ID来区分的），就可以一次拖入图片，静静等候啦。

ProcessContainer：
点击菜单里的General

可以找到它，是ProcessHistory的本体：

它实际上就是一组ProcessIcon的容器，装完这些Icon之后还可以自成一个单独的Icon，里面可能有一堆小Icon。需要注意的还是Mask，蒙板。

后面的内容，要进入一些实际应用了，如果熟悉了之前的这些操作，就会很容易啦。

冬時 · Post time: 2015-8-1 23:37:44

NoiseReduction，降噪，是个永久的话题。天文摄影一直在和信噪比（SNR，Signal Noise Ratio）做斗争，且不论片子品质如何，想出片，应该没有不做降噪的（嗯，哈勃科普片也做）。既然如此，就来看看我们都能针对“噪声”做些什么（单从软件使用角度，而非深入理解噪声层次的）。
PILE提供了3种降噪工具，ATWT、SGBNR、SCNR，这3个工具都被保留在后续的正式版本中（有改进和变形）。

ATWT：À Trous Wavelet Transform
看上去，它是做小波变换的。可究竟什么是小波变换呢，为了不扯到基波和正交上去，就理解成不同的细节，越靠上的层次，越“细”，越靠下的层次，越“粗”。下面是PI里的ATWT窗：

在降噪方面，小波层分布一般采用Dyadic的方式，Count4或者5都可以。
BIAS用来增强所选定的层次，也就是所谓”锐化“。
NoiseReduction（后面简称NR）里的Amount的意思是：假如NR计算得到的该像素数值为m，原始的值为n，经过Amount=a，之后的最终值s=am+(1-a)n，所以当A=0时，后面的参数是不起作用的。后面的参数n=NR的迭代次数，k=kernel滤镜孔径。迭代次数较易理解，关于滤镜孔径，越是小的层次，孔径应当越小。Dyadic情形下，第1、2层可以用3，第3层可以用5，第4层可以用9。而事实上，第一层可以被”抹平“，因为在采样充足的情况下，没有1像素的星点，这种高离群的内容极有可能是噪声。
Deringing在使用了BIAS的情况下，可以适当尝试一下，但和降噪无关。Amount计算方式同上，Threshold是阈值，可以这么理解，Threshold设置的越高，deringing的范围越大。
接下来是NoiseThresholding：这是另外一个非常强大的NR装置。基本原理是中位数滤镜变换+计算像素值。如果要形容它，有一句话：这个方式可以真正让画面”平静“下来。刚开始不要过分纠结，就算纠到原理，也不明白实际效果，多做NR，自然就会体会到。这里Threshold推荐选1-3之间的值，Amount作用方式同上，这个就需要自己权衡了，拉个Preview试一试才能确定具体的值。
关于小波层基波选择，最上面的ScalingFunction下，可以进行选择。最常用的，是5x5 B3Spline函数。

SGBNR，Selective Gauss Blur Noise Reduction，选择性高斯模糊降噪：

为何要分工作空间进行降噪，因为众所周知的L管细节。其实在彩色噪声不重的情况下，L即使少降噪一点，也会有更好的视觉感受。总之为不同通道控制不同的参数，可以更好的保护细节，取得更好的视觉感受。省时省力，CIE L | ab（明度/彩色，两个部分）。
低通滤镜的运算，受到3个因素影响。StdDev是标准差，事实上它定义了低通滤镜的大小，在这里0.5是最常用的值，但也需要根据实际情况，一般情况下，超过2.5就没有意义了。Amount算法同上。迭代次数的话，可以这么理解，能用更小的StdDev和略多次数的Iteration，效果是好于大的StdDev+少次数Iteration的，所以，还是那句话，拉几个Preview来进行尝试。
明/暗边缘保护，可以这么理解：Threshold越高，细节保护越差。不得不说的是，在你拥有多次迭代的情况下，一个略低一点的Threshold会有更好的保护效果，因为每次迭代都会让边缘更加逼近Threshold，而overdrive在有蒙板的情况下，可调整的幅度很小。

好了，接下来就要利用这两个工具，完成基本的NR。
我们的图片来自ESO巡天的M45，单张没做过校准（资源链接：http://pan.baidu.com/s/1gdzkoBD，在文件夹Astronomy/PixInsighLE_Resource里，M45.fits是图片素材，NR.pi-psm是ProcessIcons，在PILE桌面点右键选择Load ProcessIcons即可）。
打开图片（原图被强烈拉伸过，首先做了gammar调整，并重新拉伸，但这并不在NR范围内）：

为了着重说明NR，直接应用ProcessIcon里的regammar和DSO1即可看到效果：

图片调整好后，进入蒙板制作环节。这是PI里制作精良的功能，蒙板非常直观，也容易理解：

首先利用Image菜单里的Duplicate克隆一张图出来，之后选择Invert进行反相。接下来，分别将制作蒙板用的3个Icon（clip_M，Adjust_M1，Blur_M）拖入克隆出来的图片上：

蒙板就制作完成了，目的是保护高SNR的部分。关于蒙板的理解：遮罩在原图上的，与Amount类似，黑色a=0，白色a=1，而灰色则要看它的明度取（0，1）之间的值。最终运算：原始像素值为n，经过计算的值为m，最终结果s=am+(1-a)n，与Amount一致。
工具栏可以进行方便的蒙板操作：

红色方框里的按钮：选择蒙板（Select Mask），注意，蒙板是有方向的，即当前激活的窗口是谁，就是为谁选择一个蒙板。弹出的选择窗里，会以图像ID的方式列出可用的蒙板。
蓝色方框里的按钮：打√蒙板生效匚蒙板失效
绿色方框里的按钮：打√显示蒙板匚不显示蒙板
接下来选择刚才制作好的蒙板，并去掉S前面的√，不显示蒙板，这里定义了3个预览区域，用来观察NR的效果：

切换到Preview01，这时候就可以对Preview进行NR操作，来查看参数效果了：

小尺度降噪可以用ATWT完成，这里顺带一提，预览的结果是可以存储的，之前说过，每次对预览操作，都是调用了原图的一小块而已，当然也可以对操作完的结果进行暂时存储，继续后面的操作步骤：

推荐使用快捷键ctrl+alt+S来完成。比如在这个例子里，切换到Preview01，应用Icon：small_scale_NR，ctrl+alt+S存储预览结果，应用Icon：SGBNR，如下：

PILE的swap空间比较小，只支持后退一步（预览后退/重做快捷键ctrl+shift+Z），不过对于预览来说，毫无影响，因为要过度到2步以上，必须进行暂存。另外，重置一个Preview是ctrl+R （rest）。再看看其他两个区域如何：

于是，对于这个参数，可以应用到全图上了。
最后的Icon：darkclip可以将降噪完成后余留的直方图左侧截去（参数是带着蒙板的，当然也可以不带蒙板，自己微调一下就可以啦）

冬時 · Post time: 2015-8-1 23:49:19

使用黑白CCD+滤镜拍摄过的同学都知道，LRGB拍摄方式具有得天独厚的优势：L明亮速度快，RGB着色可快打，再加上尽量优化 L | RGB 的时间分配，可以更有效地利用资源。而此时，L和RGB就工作在不同的WorkSpace里，它们之间的权重并不相同。
然而经常被忽略的是，RGB三个通道之间的权重本身也是不同的：
1.感光器件的频率响应特性，比如：

这里顺带一提的是，ICX674/694果然是上佳的选择之一，而KAF3200ME貌似QSI有款QSI532，Apogee也有一款是F32好像。
2.视觉感受：人眼对绿光是敏感的，大多CCD似乎也是如此。可深空天体并不是这样，比如数量庞大的发射星云们，他们最具丰富的Ha波段，集中在656nm左右，是我们更需要表现的内容。

然而对于很多软件内置的“翻译”标准来说，L的合成并非如此。它们会将人眼敏感的绿色更多的配比给L，以符合视觉上的“成像”。而对于许多深空天体来说，G通道的信息也有可能非常少。所以，我们若是能够手动调整这些权重，L通道应该会取得更好的效果，比如：

PI可以直接切换到CIE L|ab 模式下的L通道进行查看

结果如下：

而事实上，NGC6992富含红色的Ha和青色的O3，在这幅图里，G通道几乎只有恒星。

于是进行RGB工作空间的修改，通过工具栏上的

启动RGBWS，针对这幅图，参数可以类似下面的设置：

这里修改了用于生成L通道的三色系数，1，0.4，0.9，之后应用到目标图像上：

对比之前的L通道，结果是大不相同了。在一些工作于LAB模式下的模块，尤其是SGBNR，处理彩色图像选择了CIELab模式时，就显得很有意义。另外，在制作蒙板的时候，也可以通过调整RGBWS，并提取L通道，来获得所需的结果。
最后看看，通过适当的变换，得到的结果：

值得一提的是，通过适当的操作，即使彩色CCD也可以获得一些类似窄带效果，比如使用CLS-CCD(V4)这样的滤镜，针对发射类天体，就可以在城市中使用彩色CCD摄影（因其透过特性，郊外也可以得到更高的反差）。其中L通道，自然是通过RGBWS来获得，不过配色方面，就需要大幅度下手，就如同合成HOO一样，今后可能还会写一些。

冬時 · Post time: 2015-8-6 14:27:06

PixInsight LE 操作指北（七）DBE

DBE（Dynamic Background Extract）和“平场”并无任何关联，从字面意思看，它是一种动态的背景提取工具。所谓动态，在PI里，就是某个模块，其工作范围可以在图像上，人工选取。然而为什么大家都把DBE叫做人工平场呢？因为该模块提取的背景，在经过像素运算（减法）之后，可以将渐变减去。其初衷本是为了减掉天光，各种气体辉光等——这是环境条件特别好的时候，才会出现、明显影响到“深”空天体的，不过当然，也可以减掉光害、CCD表面受光不均、还有，修复轻微的暗角等等。

于是乎，初衷被抛弃，变成了不拍平场的偷懒工具（PI团队放弃LE的主要理由：LE变成了一个平场工具，而不是后期软件）。不过既然读到这里，肯定是决心用好PILE，那么大家绝对不会仅仅把它当作一个人工平场工具那么简单。

首先要了解一下渐变的特性，所谓渐变，就是渐渐变化，这个“渐渐”，在摄影的片子里，可以被视为图像中最为低频的信号之一。另外还需要了解一下样条曲线/面。【最初，样条曲线都是借助于物理样条得到的，放样员把富有弹性的细木条（或有机玻璃条），用压铁固定在曲线应该通过的给定型值点处，样条做自然弯曲所绘制出来的曲线就是样条曲线。样条曲线不仅通过各有序型值点，并且在各型值点处的一阶和二阶导数连续，也即该曲线具有连续的、曲率变化均匀的特点】——引用自百度百科。

正是因为这些特性，DBE模块通过给定图像上的点，通过二维的方式得到一个光滑的曲面，这就是2-D Surface Spline。

DBE的使用界面

1.CurrentSample界面，可定义每个/当前采样点属性：

橙色区域：Total当前总采样点数量，可通过输入数字或右侧上下箭头选择采样点序号；Go跳转到指定序号的点；Delete删除指定序号的点。

蓝色区域：AnchorX,Y表示当前点描点坐标；Radius是该点的采样半径(方形滤镜边长，单位：像素)

绿色区域：指示采样点的对称方式，以DBE中的两条垂直的贯穿整幅画面的线条及其交点为准。H:Horizontal水平对称 V:Vertical垂直对称 D:中心对称(对角) Axial:轴对称，其实是旋转对称(稍后做解释)

紫色区域：只有在勾选了Fixed value之后才会弹出右边的SampleColor窗，可以手动对采样点具体数值进行修正，成为FixedValue，参数固定。

2.Global界面，定义了全局属性：

默认采样半径：是每次鼠标选点或者自动生成采样点时默认的方形滤镜边长，如果需要对所有点修改参数，需要点击后面的ResizeAll

自动采样间隔：是自动生成采样点的水平间隔，比如数值为10，就是水平方向的点，总共有10个间隔（即一行有11个点），点击Generate会按以上数据自动生成采样点

对称中心坐标：DBE启动既有一个水平垂直交叉线，该线是采样点HVDA对称方式的依据，其交叉点XY坐标标示在这里，可以通过点击Reset复位（水平/垂直中心）

函数建模属性：

Tolerance:是一个比较重要的参数，原理如下：计算整幅图片的mean background值(statistics里的mean值)，以此值为sigma参考值，tolerance以σ单位计数，对采样点采得的所有像素进行sigma clip运算，剩余的像素才参与建模。由此可见更大的Tolerance值将允许与mean background偏差更大的像素，参与背景建模，但更大值将可能导致引入非背景范围内的像素值。因此，tolerance在生成的图片能够正常扣减天光的情况下，越小越好。

Continuity order:是指2-D Surface Spline建模时的连续性。更大的值将会使目标曲面更精确，但可能会导致更多的波纹产生，建议采用默认值2。

Smoothing:建模采样点平滑度，建议采用默认值0.025

Subsample output:缩减采样，如2即意味着采样点将被bin2，再进行后续计算。通常背景的渐变是非常平滑的，因此适当的缩减采样可以大大节约背景生成计算的时间。

最后两个可选的颜色，控制了采样点标记的颜色，有时候采样点看不清楚，可以适当调整。

接下来要通过实例来详细介绍DBE的用法

（该图像由Crazygame同学提供，使用 135mm镜头+QHY8L+SA星野拍摄）

首先载入这张叠加完毕的图像

可以看到两侧留下了overscan区域，为了采样曲面建模准确，需要先裁剪overscan。与此同时产生了一个问题，黑乎乎的线性图像如何动态采样呢。

PI的ProcessIcon很好的解决了这一问题

首先对图像进行非线性变换以便“看清”上面的大致内容

接下来将图片用crop工具裁剪掉overscan区域和一些边角因为dither带来的低信噪比区域，同时，不要忘记生成ProcessIcon

这张猎户广域拍摄时，受到严重的光污染，HTStretch之后很多目标都淹没在光害中。这对取点造成了干扰。但是没有关系，先暂取几个点：

因为根本无法看清光害里的内容，根据渐变的特点，以D对称(中心/对角对称)来“预估”，采样点在可以看到内容的部分，另外一部分是由DBE的D对称自动映射的：

再次生成DBE的ProcessIcon，将图片关闭，不要保存

再次打开原图，这次不需要再拉伸，直接利用之前的数据进行“摸黑”操作。线性环境的工作，将得到最佳的效果。

接着，双击DBE的ProcessIcon，调出之前存储的采样点数据

点击Generate生成背景，之后利用PixelMath里的subtract-减法，进行背景扣减。

注意：光害，月光等的影响需要使用减法，而渐晕等光学素质引起的变化需要使用除法，没错，只有线性图像里的除法，才能够正常运作。由此可见，如果你有光害，那么你得有平场，只有完全无天光影响的情况下，才能做到真正的除法的人工平场，如果你的系统根本就没有任何CCD表面的波纹、渐晕、灰尘等等，真的想放弃平场，那好吧。

请注意，PixelMath里，一定要勾选Rescale，以保证所有像素输出正确，Operator是运算方式，选SUB:减法，同时注意选择Create new image，我们需要后面的进一步操作，保留原图是必须的，接下来就可以将左下角的箭头拖入裁剪过的原图，进行计算了，计算完毕会生成一张新图，不会对原图做任何改变。

对简单DBE完的图进行拉伸，发现肯定是没有DBE到位，不过没关系，天体的“内容”出现了更多的部分，继续对你所认为的“0信号位”进行取样：

取样完毕，将DBE的ProcessIcon信息进行更新，之后关闭这张DBE过的图，放弃保存。再次选定原图的窗口，双击DBE的ProcessIcon，这次我们更新后的采样点数据已经出现了，继续之前Generate背景然后做PixelMath-SUB的操作。

可见由于左下角和右下角并不能看清楚内容，所以取点有很大的随意性，继续DBE后

从拉伸的结果来看，已经较为理想了。但左下角某些部分取点还存在不足（当然，因为看不清楚），不过没关系，双击DBE的ProcessIcon，将采样点进行更新，通过微调采样点的大小、位置、增补删除等，我们将采样点覆盖一些比较重要的“0信号”位置(CCD上没有天体信息，或量极少)，并且避开亮星。由于是在DBE过的图上取点，我们已经可以非常方便的辨识出这些内容，虽然它们还不够完善。

采样点完成之后，再次更新DBE的ProcessIcon，关闭拉伸过的图片，放弃保存，回到原图。之后再双击DBE的ProcessIcon，进行“摸黑”操作，我们的数据都是通过明亮的图片得来，但是通过ProcessIcon来转移到原片上。之后：

左下角的问题已经彻底解决，并且并没有对高光害影响的区域产生大幅度信噪比衰减，这是非线性图像进行DBE操作所做不到的