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Deconvoluzione: maschere, PSF e riparazione delle stelle (uno sguardo storico)

Fase lineare2020.07Note iniziali

Questo articolo è tratto da appunti sulla deconvoluzione manuale presi tra il 2020 e il 2022, prima che comparisse BlurXTerminator. Nel PixInsight di oggi questa lavorazione è stata perlopiù sostituita da strumenti di IA come BXT — veloci e di qualità, senza più bisogno di costruire a mano un mucchio di maschere. Tuttavia, comprendere i principi della deconvoluzione manuale e i problemi che affronta rimane molto prezioso: Le mostra che cosa BXT risolve dietro le quinte per Lei, e L’aiuta a individuare dove sta il problema quando incontra qualche intoppo.

Che cosa fa la deconvoluzione e perché la si esegue nella fase lineare

Cominciamo con una misurazione. In PixInsight c’è uno script chiamato FWHMEccentricity, che permette di misurare e tracciare il grafico di distribuzione di FWHM (larghezza a metà altezza) ed Eccentricity (eccentricità). Ho confrontato le stelle prima e dopo la deconvoluzione: dopo la deconvoluzione, la FWHM delle stelle Moffat4 si è ridotta in tutti i casi al di sotto di 2, e anche l’Eccentricity è migliorata.

Una breve spiegazione del significato di questi due numeri:

  • Se la FWHM diminuisce, le stelle appaiono più piccole;
  • Se l’Eccentricity diminuisce, le stelle appaiono più rotonde.

È esattamente questa la ragione per cui si raccomanda di eseguire la deconvoluzione in stato lineare: questo processo rende le stelle in modo sostanziale più piccole e più rotonde.

Confronto dei grafici di distribuzione di FWHM ed Eccentricity delle stelle prima e dopo la deconvoluzione

Aggiungo alcuni prerequisiti per l’esecuzione: per le immagini a colori, estragga prima il canale di luminanza e poi proceda; l’immagine deve trovarsi in stato lineare. Se usa una camera monocromatica, nella fase lineare eseguo sempre la deconvoluzione sul canale di luminanza, e la differenza tra prima e dopo è molto evidente (particolarmente chiara ingrandendo al 300%). Anche le immagini di una camera a colori si possono trattare allo stesso modo: basta ugualmente estrarre il canale di luminanza.

Confronto del canale di luminanza di una camera monocromatica prima e dopo la deconvoluzione

Il metodo di un tempo: PSF, Local Support e Object Mask, non se ne può tralasciare nessuno

Un tempo trovavo sempre la deconvoluzione in PixInsight una seccatura e molto complicata: bisogna fare una PSF, poi Local Support, poi anche Object Mask. Solo più tardi mi sono reso conto che queste cose sono in realtà piuttosto elementari; facendole qualche volta e prendendoci la mano, si va anzi piuttosto veloci.

Il vero collo di bottiglia non sta in questi passaggi in sé, ma nelle maschere. Per elaborare una singola immagine si finisce per creare in media almeno cinque o sei maschere. All’epoca il collo di bottiglia maggiore si verificava in realtà nel cervello umano e non nel computer: il computer corre veloce; è la persona a dover giudicare una per una e disegnare una per una.

Screenshot del flusso di elaborazione con i passaggi e le maschere coinvolti nella deconvoluzione di una galassia (i riquadri rossi contrassegnano i passaggi relativi alla deconvoluzione)

I due grattacapi più comuni della deconvoluzione manuale

Nell’era manuale, i problemi più fastidiosi della deconvoluzione si concentravano perlopiù nelle regioni di nebulose brillanti:

  1. Le stelle deboli all’interno di nebulose brillanti finiscono sempre per avere un anello nero attorno alla stella;
  2. Le stelle brillanti all’interno di nebulose brillanti si danneggiano al centro.

Entrambi questi problemi sono fondamentalmente causati da una maschera di deconvoluzione mal realizzata. All’epoca provai a regolare Local Support, ma faceva poca differenza; anche dopo aver regolato la maschera migliorava solo di poco e non sembrava mai eliminarsi del tutto. Esempi tipici di queste nebulose brillanti sono M42 e NGC 3372.

I problemi dell’anello nero e del danneggiamento del centro delle stelle brillanti prodotti dalla deconvoluzione nelle regioni di nebulose brillanti

Il prezzo di una maschera mal realizzata: l’hard edge

L’importanza della maschera si vede più chiaramente da questo confronto qui sotto. L’immagine di sinistra è un lavoro che ho elaborato due anni fa, quella di destra è un lavoro più recente, entrambe riprese con un sistema CDK da 17 pollici o più grande.

L’immagine di sinistra mostra proprio il problema comune quando la maschera delle stelle grandi della deconvoluzione non è fatta bene: la luminosità delle stelle grandi si contrae eccessivamente, creando un bordo marcato (hard edge). Per inciso, anche Topaz Denoise AI provoca lo stesso problema quando viene usato senza alcuna maschera, ed è per questo che ne sconsiglio l’uso diretto senza una maschera.

Confronto tra un lavoro più vecchio e uno più nuovo, che mostra l’hard edge causato da una maschera delle stelle grandi mal realizzata

A volte, anziché scrivere un mucchio di spiegazioni, è meglio dedicare quel tempo a sistemare per bene le stelle. Questa frase calza particolarmente bene per l’epoca della deconvoluzione manuale: il suo successo o insuccesso si gioca quasi interamente sul faticoso lavoro delle maschere.

Conclusione

Oggi BXT ha semplificato tutto questo: non serve più fare la PSF a mano, non serve disegnare cinque o sei maschere, ed evita in larga misura le conseguenze di una maschera mal realizzata, come gli anelli neri e gli hard edge. Ma l’obiettivo che la deconvoluzione si propone di raggiungere non è mai cambiato: rendere le stelle più piccole e più rotonde, e recuperare il dettaglio che l’atmosfera e il sistema ottico hanno sfocato. Una volta compreso con che cosa doveva vedersela l’era manuale, avrà un’idea più chiara di quale lavoro, esattamente, BXT Le stia risparmiando.