Primi passi con BlurXTerminator: guida e note sul campo

Questo articolo è tratto da appunti presi tra il 2022 e il 2023; alcune versioni degli strumenti o dei flussi di lavoro sono nel frattempo state aggiornate, quindi La invito a tenerlo presente durante la lettura.

BlurXTerminator (BXT) è un plugin per PixInsight lanciato da Russell Croman che porta a termine la deconvoluzione mediante un modello addestrato su una rete neurale convoluzionale. Non appena è uscito, è diventato uno dei temi più caldi nella comunità mondiale dell’astrofotografia amatoriale. Questo articolo raccoglie alcune delle mie impressioni, dalla prima esperienza all’uso quotidiano, insieme ad alcuni aspetti a cui prestare attenzione.

Prima esperienza: galassie e superficie lunare

Ho provato BXT dapprima su un’immagine di galassia che stavo elaborando in quel momento e su un’immagine della superficie lunare durante un’eclisse totale di Luna che avevo elaborato tempo prima.

Per la galassia, metto a confronto tre risultati affiancati: all’estrema sinistra l’immagine originale non elaborata, al centro il miglior risultato che all’epoca riuscivo a ottenere con la deconvoluzione nativa di PixInsight, e all’estrema destra il risultato di BXT. BXT ha reso il dettaglio migliore, le stelle grandi non hanno subìto danni e, per giunta, ha anche leggermente ridotto le stelle.

Per la parte lunare, di nuovo tre affiancate: l’originale, la mia versione con UnsharpMask e MMT applicati, e il risultato di BXT. Il risultato di BXT appare più naturale e sembra lasciare anche meno artefatti.

In origine volevo proseguire e provare un’immagine planetaria, ma buttandoci dentro uno scatto di Giove ha fallito di netto: non è riuscito a produrre alcun risultato sensato. A quanto pare, tra le immagini usate per addestrare il modello non c’era Giove, mentre immagini lunari ce n’erano di sicuro. Forse un futuro aggiornamento di versione aggiungerà immagini planetarie, e allora il campo d’uso di BXT si amplierebbe ancora di più.

Vale la pena comprarlo?

Dopo aver visto, e anche provato, ciò che BXT sa fare, in molti si pongono la domanda pratica: vale la pena spendere dei soldi? Questo plugin costa circa 99 dollari statunitensi e offre una prova gratuita di 30 giorni. Se è un utente di PixInsight, può richiedere direttamente un numero di serie e aggiornare l’installazione per provarlo.

La mia risposta è schietta: questa cosa se ne stava da un pezzo nel mio carrello e, finita la prova, l’ho acquistata.

Limiti e accorgimenti nell’uso

BXT è comodo, ma non è onnipotente. Riassumo alcune situazioni che si incontrano nella pratica:

La capacità di correzione ha un limite

Una volta avevo un lotto di immagini con problemi causati dai tile lungo i bordi e ho fatto ricorso a BXT per vedere se ci fosse qualche possibilità di recupero. Prendendo come esempio l’ammasso aperto nell’inquadratura: dopo la correzione le stelle sono effettivamente diventate più piccole, ma il miglioramento nella forma delle stelle è stato piuttosto limitato. Lo strumento può recuperare qualcosa, ma non ci si aspetti che spiani del tutto i gravi problemi strutturali.

Le zone luminose possono generare pixel saturi

Questo è un problema a cui prestare particolare attenzione quando si usa BXT (AI2). Le immagini seguenti sono tutte nella fase lineare.

Prendiamo come esempio un nucleo di galassia ingrandito all’800%: nell’originale il nucleo è piuttosto luminoso, vagamente visibile persino senza applicare uno screen stretch. Dopo essere passata per BXT, sia in modalità normale sia in modalità Luminance Only, l’immagine ha sviluppato alcuni pixel saturi, di luminosità elevatissima, prossima quasi a 1 (bianco pieno). Basta applicare un minimo di screen stretch a queste zone sature perché tutto ciò che le circonda, una volta sottoposto allo stretch, si saturi insieme a esse, perdendo colore e dettaglio.

Al momento questo problema non ha soluzione, e non compare solo nel nucleo delle galassie: si presenta anche attorno alle zone sature di alcune stelle luminose. Finora l’ho osservato solo su immagini a colori; su immagini monocromatiche non l’ho visto.

La soluzione attuale: coprire prima le zone sature con una maschera (per esempio estraendo il canale di luminanza e invertendolo), poi applicare BXT, e si può aggirare questo problema.

Un’aggiunta: con NoiseXTerminator (NXT), se l’immagine è un’immagine non lineare già sottoposta a stretch — specie una a cui sono già state forzate parecchio la saturazione o le curve —, mi sono imbattuto in una situazione simile, quindi gli amici che lo usano possono tenerne conto.

I cambiamenti al flusso di lavoro portati dall’IA

Era da molto che non facevo una deconvoluzione manuale. Una volta impostato adeguatamente, BXT gira un attimo ed è fatta; e se si ha installata una scheda video compatibile con CUDA, si può persino visualizzare in anteprima il risultato in tempo reale.

Il tempo che fa risparmiare va oltre il solo passaggio della deconvoluzione: dopo la rimozione delle stelle non occorre più dedicare una quantità enorme di tempo a sistemare i difetti residui nell’immagine senza stelle; e quando è ora di ridurre il rumore, non serve più creare ogni volta una maschera per escludere le aree che non ne hanno bisogno. L’intera toolchain di IA ha semplificato parecchi dei passaggi un tempo più logoranti.

(All’epoca nella comunità girava ancora la voce che il prossimo prodotto sarebbe stato un GradientXTerminator II addestrato su un modello di IA, ma alla fine sembra che la cosa sia andata piuttosto nella direzione di DBE.)

Il giusto atteggiamento nell’uso

Per concludere, cito un monito dello stesso Russell Croman. Sebbene BlurXTerminator AI4 possa correggere una gamma più ampia di aberrazioni ottiche, nulla può sostituire una corretta messa a punto dell’attrezzatura. Qualunque strumento si usi, dati grezzi migliori produrranno sempre un’immagine finale migliore.

AI4 può correggere senza sforzo alcune aberrazioni gravi, ma la capacità di qualunque strumento software di correggere i problemi è sempre limitata. Investa tempo e fatica nel ridurre al minimo gli errori di collimazione, l’inclinazione del piano focale, la flessione del treno ottico, gli errori di messa a fuoco e gli errori di guida, e ne sarà ricompensato con risultati superiori.

BXT è uno strumento potente, ma serve a rendere migliori i dati buoni, non è una pozione magica per salvare i dati cattivi. Questo atteggiamento conta più di qualsiasi impostazione dei parametri.