Procesado de imágenes lunares

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parece cosa de magia negra, pero es posible.

* Haced clic en las imágenes para verlas correctamente.

Comencemos tratando el video con Registax. Aquí no voy a hacer un manual de Registax porque hay miles en la red. Sólo hay que buscar un poco en Google. En su web oficial existe también un manual muy completo.

Sólo hay que tener en cuenta algunos detallitos:

- Realizar el procesado con Multipunto. Hay que escoger detalles bien contrastados. Una opción interesante es pedirle al programa que los escoja él. Si no tenemos una CPU rápidita, mejor escogemos 8 ó 10 repartidos por toda la imagen.

- En "Optimize" viene bien hacer un "frame" de referencia (Create a Reference frame). Yo suelo crear uno de 20 imágenes y aplicarle unos wavelets no muy agresivos, pero sí parecidos a los de la imagen final.

- En la parte de apilado "Stack" hay que marcar la opción de "Use feather of" y ponerle un valor de unos 8 ó 12 píxeles. Con ello evitamos que aparezcan "juntas" ente las zonas de apilado multipunto. También es interesante tener activada la opción "Normalize intensity over frames" para que todos tengan el mismo brillo.

- Finalmente en Wavelets aplicamos unos valores muy suaves evitando la aparición de ruido en la imagen. Una muestra sería esta:

Activamos la opción Gausian (me da mejores resultados) y la capa 1 la bajamos para minimizar la aparición de ruido, sobre todo en la posterior Deconvulción de la imagen. 

Hacemos "Do All" para que se apliquen todos los cambios en la imagen y la guardamos en formato TIFF para no perder datos.

Abriremos ahora el programa Stellar Magic Freeware (de ahora en adelante SMF) para realizar un tratamiento de imagen basado en la Deconvulción. En concreto usaremos el algoritmo Lucy-Richardson (de ahora en adelante L-R). Lo podemos descargar desde su web www.stellar-magic.com Esta es la versión gratuita pero está bastante completa. Sólo reconoce los formatos JPG, BMP y FIT. La versión de pago tiene algunos filtros y utilidades más y podemos cargar imágenes en formato TIFF y PNG. En su web también existe un manual (en inglés, claro).

Para tener buenos datos con los que trabajar en SMF, abrimos con un programa de procesado de imágenes la imagen .TIF que hemos creado con Registax 4 y la convertimos a formato .BMP (yo lo guardo en 24 bits). Así no tenemos pérdidas de compresión como ocurre con el JPG.

Los resultados que podemos obtener con la Deconvulción pueden ser soberbios, pero hay que tener cuidado porque si nos pasamos, pueden aparecer "artefactos" extraños en la imagen que desvirtuarán el aspecto natural que le queremos dar.

Comencemos: Tras cargar la imagen BMP, pulsamos sobre el icono "Deconvolution"

que nos llevará a la pantalla siguiente:

Vemos en esta ventana la imagen completa a procesar (para mi gusto no debería estar reducida), otra con un zoom y el histograma para comprobar que no nos pasemos con el procesado.

Tras seleccionar "Richardson-Lucy", aplicaremos los valores (donde pone "Settings").

"PSF radius" idica el radio de los detalles que se van a manipular. He notado que cuanto mayor es el valor, el resultado es más agresivo y muy forzado, empeorando los detalles pequeños. Es mejor hacer una primera aproximación con un valor de 1,5.

"Iterations": La Deconvulción es un algoritmo recursivo, lo que significa que el resultado anterior sirve como base para el siguiente procesado. Cuantas más iteraciones pongamos más agresivo será el procesado. Aquí hay que ir experimentando. Comenzar con un valor de 10 y después ir comprobando si nos hemos pasado o no hemos llegado.

En "Weight" yo estoy marcando la opción "Sine", ya que "Constant" es más agresiva y se llega enseguida al sobre-procesado, apareciendo ruido a las pocas iteraciones.

Para hacer funcionar la Deconvulción hacemos clic sobre "Apply DeConvolution" y dejamos que trabaje. Cuanto mayor es el radio y mayor el número de iteraciones, más tiempo tardará. Tened en cuenta que este proceso consume muchos recursos del PC, así que disponer de una CPU algo rápida ayudará bastante. Para cancelar el proceso pulsamos la tecla Escape de nuestro teclado.

Si no nos gusta el resultado y deseamos probar otros valores, pulsamos sobre "Undo". Si queremos ver cómo quedaba antes y cómo queda ahora, pulsamos sobre "Undo" y "Redo" alternativamente. Fijarse en la imagen ampliada es muy útil para comprobar la aparición de ruido.

Si nos gusta y queremos grabar la imagen resultante, pinchamos en "Save". Si nos gusta la imagen pero queremos seguir forzándola un poco más, hacemos clic sobre "Save Later".

Un valor que me da buenos resultados es el de 0,8 con unas 15 ó 20 iteraciones y con "Sine" marcado. También ha ido bien comenzar con pocas iteraciones con valores de 1,4 y después otras pocas de 0,8 y otras de 0,5. Hay que parar un par de iteraciones antes de cuando empieza a aparecer ruido en la imagen.

Yo grabo las imágenes en BMP para poderlas capturar después en PhotoShop. También suelo guardar varias versiones procesadas con varios valores del filtro L-R. Así cuando la proceso finalmente con PhotoShop puedo valorar mejor en pantalla cómo quedan los ajustes de niveles y curvas en cada una de ellas. Es probable que tengáis que ajustar el Modo de la imagen a RGB, si no, no podréis aplicar posteriores filtros.

Pues nada, llegados a este punto, como he dicho, suelo usar PhotoShop para darle el "toque final" a la imagen. Con este programa ajusto los niveles, dejando el triángulo negro y el blanco justo donde empieza a haber datos en el histograma y el de los medios tonos (el gris) lo suelo dejar en el valor 1,10 ó 1,20, pero claro, eso ya va a gustos.

 Llegados a este punto, incluso podemos aplicarle a la imagen una "Máscara de Enfoque" del menú Filtros -> Enfoque. El cambio es muy sutil, pero se nota. Ojo, no hay que pasarse.

Después ajustamos las Curvas para enfatizar un poco los contrastes.

Como toque final convierto la imagen a escala de grises. El resultado es este:

 

Esta es otra imagen realizada con el mismo procesado. En este caso es el crater Gassendi.

Antes (un sólo fotograma):

 Después (vídeo de 600 fotogramas):