Três ferramentas clássicas de redução de ruído de uso comum: MureDenoise, MLT, TGVDenoise

Este artigo foi compilado a partir de anotações feitas em 2021; algumas ferramentas ou fluxos de trabalho já foram atualizados desde então, portanto tenha isso em mente ao ler. Depois disso surgiram ferramentas de redução de ruído com IA (como o NoiseXTerminator) e, na prática, essas ferramentas clássicas hoje são raramente usadas sozinhas — mas entender a divisão de papéis entre elas e o momento de usá-las ainda ajuda a dominar as noções fundamentais da redução de ruído.

No PixInsight, os três Process ou Script de redução de ruído que eu pessoalmente uso com mais frequência são: MureDenoise, MLT e TGVDenoise. Cada um tem o seu momento adequado.

1. MureDenoise

Adequado às imagens de câmeras monocromáticas. O momento de usá-lo é no estado linear, depois de concluída a integração.

Ele precisa de dois flats e dois bias (darks) para estimar o ruído de leitura, portanto é preciso preparar esses frames de calibração antes de usá-lo. Aos amigos que usam uma câmera monocromática, recomendo incorporá-lo ao fluxo habitual de redução de ruído.

2. MLT

O MLT (MultiscaleLinearTransform) é uma ferramenta muito versátil e, para fins de redução de ruído, costumo usá-lo assim:

• na fase linear, uso-o (layer 1) para remover o ruído de cor;
• na fase não linear, combino-o com uma máscara (layers 1 & 2) para remover o ruído minúsculo.

A mesma ferramenta, combinada em fases diferentes com configurações de layers diferentes, consegue enfrentar o ruído de escalas diferentes.

3. TGVDenoise

Uma ferramenta de redução de ruído muito poderosa no PixInsight, que pode ser operada tanto no estado linear quanto no não linear.

Ao usá-la, normalmente é preciso combiná-la com uma máscara, de modo a abaixar ao mesmo tempo o ruído do fundo e do motivo sem prejudicar o detalhe que se deve conservar. Quanto ao modo de redução de ruído, costumo recomendar o uso do modo Lab.

Antes de a redução de ruído com IA se difundir, essas três ferramentas sustentavam quase por inteiro a demanda de redução de ruído da fase linear. Mesmo que hoje boa parte desse trabalho seja entregue às ferramentas de IA, entender o posicionamento de cada uma — exclusiva para monocromático, ruído de cor multiescala e redução de ruído abrangente combinada com máscara — continua sendo a base para julgar “em que fase e sobre qual escala convém intervir”.