Как обрабатывать астрофото, не изучая PixInsight

«Учите PixInsight» — стандартный ответ на вопрос «как обработать мои астрофото», и совет этот неплохой. Но у него есть ценник, который редко называют вслух: несколько месяцев, прежде чем у вас появится фотография.

Есть версия этого хобби, в которой такую цену очевидно стоит заплатить. Но есть и гораздо большая группа людей, которые хотят хорошее изображение туманности Ориона из кадров, лежащих на диске, и для которых три месяца изучения среды обработки сигналов — неразумное требование. Этот текст написан для второй группы.

Что такое обработка на самом деле

Уберите софт, и останется восемь операций в таком порядке:

1. Калибровка — вычесть то, что добавила камера. Дарки убирают шумовые узоры сенсора, флэты — тени от пыли и виньетирование, биасы — смещение считывания.
2. Оценка кадров — найти испорченные. Облака, спутники, ушедший фокус, срыв ведения, чьи-то фары.
3. Выравнивание — совместить каждый кадр по одним и тем же звёздам с точностью до доли пикселя.
4. Интеграция — сложить их с отбраковкой выбросов, чтобы шум упал, а сигнал нет.
5. Удаление градиента — небо с одной стороны ярче, чем с другой, и это нужно убрать, не утащив вместе с ним туманность.
6. Калибровка цвета — решить, что такое белый, в идеале сопоставив звёзды в кадре с каталогом звёзд известного цвета.
7. Растяжка — данные линейны, и слабые участки невидимы. Здесь изображение появляется — и здесь же теряется большинство снимков новичков.
8. Резкость и шумоподавление — аккуратно, и меньше, чем хочется.

Каждая программа делает всё это. Разница — в том, кто подставляет числа.

То, для чего нужен PixInsight

Прежде чем идти дальше, аргументы в пользу PixInsight стоит изложить как следует, а не отмахнуться.

Его настоящее преимущество — маски. Маски диапазона, маски яркости, звёздные маски и PixelMath позволяют применить коррекцию к части изображения — растянуть внешние области, не выжигая ядро, подавить шум только в фоне, добавить резкости структурам, которые её выдержат, и оставить в покое те, что нет. Это разница между обработанным изображением и законченным, и ничто автоматическое её не заменяет.

Если вы смотрите на астрофотографии, берущие призы, и хотите делать такие же, вы рано или поздно окажетесь в PixInsight, и правильно. Дальше речь о том, как пройти путь от папки кадров до настоящей фотографии, не делая это первым шагом.

Путь первый: Siril, и пусть его скрипты сделают середину

Siril бесплатен, открыт и работает на Windows, macOS и Linux. Его скрипты предобработки для цветных камер калибруют, выравнивают и складывают сессию почти без ваших указаний — это покрывает шаги с 1 по 4.

Шаги с 5 по 8 вы затем делаете в Siril вручную: извлечение фона, фотометрическая калибровка цвета, растяжка гистограммой или обобщённой гиперболической функцией и любое шумоподавление на ваш вкус. Это настоящий навык, но гораздо меньший, чем PixInsight, и документация Siril написана для людей, а не поверх их голов.

Цена: ничего. Что требуется: выучить шесть-семь операций и примерно понимать, что делают их параметры. Где предел: скрипты фиксированы. Они применяют одни и те же настройки к каждой сессии, потому что никогда не смотрят на данные — так что широкое поле и плотный кроп получают одну и ту же точку чёрного, а ночь, в которой сиинг развалился в полночь, всё равно складывается целиком.

Путь второй: GraXpert и Photoshop для финиша

Если вы уже знаете Photoshop, рабочий вариант такой: DeepSkyStacker или Siril для шагов с 1 по 4, GraXpert для шага 5 и Photoshop для шагов с 6 по 8 с кривыми и уровнями.

Цена: сколько вам стоит Photoshop. Что требуется: уже имеющееся владение Photoshop плюс достаточно астрознаний, чтобы понимать, что инстинкты обработки обычной фотографии здесь не работают — фон не должен быть чёрным, а кривая, которая хорошо выглядит на дневном снимке, уничтожит слабый сигнал.

Путь третий: пусть измерения сделают за вас

Причина, по которой эти восемь шагов учат месяцами, не в том, что какой-то из них концептуально сложен. Причина в том, что у каждого есть параметры, а понимание, на что их выставлять, — это распознавание образов, накопленное за десятки сессий.

Но почти ни один из этих параметров не является вопросом вкуса. Какой метод отбраковки подходит стеку — функция числа кадров и их разброса. Насколько сильно деконволюировать — функция измеренной ширины звёзд и отношения сигнал/шум. Где должна стоять точка чёрного — зависит от того, какая доля кадра занята небом. Это измерения, и программа может их выполнить.

Именно это делает Akastroid — мы его разрабатываем, так что взвешивайте соответственно. Он читает папку, измеряет сессию, выполняет все восемь шагов по этим измерениям, а затем перечисляет каждое решение вместе с числом за ним, чтобы вы могли любое из них отменить. Сессия из сотни кадров занимает меньше минуты, а бесплатный уровень прогоняет полный конвейер на пяти сессиях и позволяет сохранить результат трёх, прежде чем попросит лицензию.

Цена: бесплатно со всеми функциями, три экспорта, затем 79 $ один раз. Что требуется: папка. Где предел: корректировки глобальные. Ни масок, ни выборочного редактирования. Та же стена, ради преодоления которой существует PixInsight.

Сочетание, которое на самом деле стоит использовать большинству

Вот вариант, которому уделяют меньше всего внимания и который подходит большинству людей — включая многих, у кого PixInsight уже есть.

Используйте что-то автоматическое для шагов с 1 по 4, а заканчивайте где угодно.

Калибровка, оценка, выравнивание и интеграция — механика. У них есть правильный ответ, он определяется данными, и делать их вручную не даёт ничего, кроме знания, что вы сделали это вручную. Кнопка Akastroid Сохранить сложенное изображение без обработки записывает интеграцию до применения какого-либо финиша — ровно то, что PixInsight или Photoshop хотят в качестве исходной точки.

Своё время вы затем тратите на шаги с 5 по 8, где на самом деле живёт суждение, в том инструменте, которым владеете, — и тратите его на данные, о которых уже знаете, что они стоят усилий, потому что автоматический прогон выдал готовую версию за три минуты и сказал, что было не так с вашей ночью.

Когда глубокий инструмент всё же нужно учить

Честно ответьте себе, что из этого про вас:

• Вам нужны маски и выборочные коррекции. Ничто автоматическое их не даёт.
• Вы делаете изображения для конкурсов или публикаций.
• Вы делаете узкополосные композиты с собственным распределением каналов и хотите контроля на каждом этапе.
• Вам нравится обработка как занятие само по себе. Это совершенно законная причина, и немало людей здесь именно ради этого.

Если ничто из этого вас не описывает, месяцы не обязательны. Они никогда не были обязательны — просто долгое время это был единственный путь, который у кого-либо был.

С чего начать сегодня

Возьмите одну сессию, которую вам так и не удалось обработать. Прогоните её тем из путей выше, который соответствует вашим ограничениям. Получите из неё готовое изображение, каким бы несовершенным оно ни было.

Затем прочитайте, что делал каждый шаг, потому что самый быстрый способ понять обработку — посмотреть на результат и разобрать его в обратном порядке, а не учить теорию заранее в надежде, что в конце появится изображение.