Tres herramientas clásicas de reducción de ruido de uso común: MureDenoise, MLT, TGVDenoise
Este artículo está recopilado a partir de notas de 2021; algunas herramientas o flujos de trabajo ya se han actualizado, así que tenlo presente al leer. Desde entonces han aparecido herramientas de reducción de ruido con IA (como NoiseXTerminator), y en la práctica estas herramientas clásicas ya se usan pocas veces por sí solas, pero entender su reparto de tareas y el momento de usarlas sigue ayudando a dominar los conceptos básicos de la reducción de ruido.
En PixInsight, los tres Process o Script de reducción de ruido que personalmente uso con más frecuencia son: MureDenoise, MLT y TGVDenoise. Cada uno tiene su momento adecuado.
1. MureDenoise
Adecuada para las imágenes de cámaras monocromas. El momento de usarla es en el estado lineal, una vez completada la integración.
Necesita dos flats y dos bias (darks) para estimar el ruido de lectura, así que antes de usarla debes tener listos estos frames de calibración. A los amigos que usan una cámara monocroma, les recomiendo incorporarla al flujo habitual de reducción de ruido.
2. MLT
MLT (MultiscaleLinearTransform) es una herramienta muy versátil, y para la reducción de ruido suelo usarla así:
- en la fase lineal, la uso (layer 1) para eliminar el ruido de color;
- en la fase no lineal, la combino con una máscara (layers 1 & 2) para eliminar el ruido diminuto.
La misma herramienta, combinada en distintas fases con distintos ajustes de layers, puede hacer frente al ruido de distintas escalas.
3. TGVDenoise
Una herramienta de reducción de ruido muy potente en PixInsight, que se puede manejar tanto en el estado lineal como en el no lineal.
Al usarla suele hacer falta combinarla con una máscara, para bajar a la vez el ruido del fondo y del sujeto sin dañar el detalle que se debe conservar. En cuanto al modo de reducción de ruido, normalmente recomiendo usar el modo Lab.
Antes de que la reducción de ruido con IA se generalizara, estas tres herramientas sostenían casi toda la demanda de reducción de ruido de la fase lineal. Aunque hoy ese trabajo se delega en su mayor parte a herramientas de IA, entender el papel de cada una —solo para monocromo, ruido de color multiescala y reducción de ruido integral con máscara— sigue siendo la base para juzgar «en qué fase y sobre qué escala conviene actuar».