Три часто используемых классических инструмента шумоподавления: MureDenoise, MLT, TGVDenoise

Эта статья составлена на основе заметок 2021 года; часть инструментов или процессов с тех пор обновилась, так что учитывайте это при чтении. С тех пор появились инструменты шумоподавления на основе ИИ (например, NoiseXTerminator), и на практике эти классические инструменты теперь реже используются по отдельности — но понимание их распределения ролей и момента применения по-прежнему помогает освоить базовые понятия шумоподавления.

В PixInsight я лично чаще всего использую три Process или Script для шумоподавления: MureDenoise, MLT и TGVDenoise. У каждого из них есть свой подходящий момент применения.

1. MureDenoise

Подходит для изображений с монохромной камеры. Момент применения — линейное состояние после завершения интеграции.

Для оценки шума считывания ему нужны два флэта и два биас-кадра (дарка), поэтому перед использованием нужно заранее подготовить эти калибровочные кадры. Друзьям, использующим монохромную камеру, я рекомендую включить его в стандартный процесс шумоподавления.

2. MLT

MLT (MultiscaleLinearTransform) — очень многофункциональный инструмент, и для целей шумоподавления я обычно использую его так:

• на линейном этапе использую его (layer 1) для удаления цветного шума;
• на нелинейном этапе применяю его вместе с маской (layers 1 & 2) для удаления мелкого шума.

Один и тот же инструмент, скомбинированный с разными настройками layers на разных этапах, способен справляться с шумом разного масштаба.

3. TGVDenoise

Очень мощный инструмент шумоподавления в PixInsight, который можно применять как в линейном, так и в нелинейном состоянии.

При использовании обычно требуется сочетать его с маской, чтобы одновременно снизить шум фона и объекта, не повредив при этом детали, которые нужно сохранить. Что касается режима шумоподавления, обычно я рекомендую использовать режим Lab.

До того как шумоподавление на основе ИИ получило широкое распространение, эти три инструмента почти полностью покрывали потребности в шумоподавлении на линейном этапе. Даже если сейчас эта работа в основном передаётся ИИ-инструментам, понимание того, за что отвечает каждый из них, — только монохром, многомасштабный цветной шум, всестороннее шумоподавление в сочетании с маской — по-прежнему остаётся основой для того, чтобы судить, «на каком этапе и с каким масштабом работать».