Цвет в узкополосной съёмке: палитры SHO и часто используемые скрипты цветового картирования

Цветовое решение узкополосных изображений — это первая стена, в которую упираются многие, переходя из RGB/LRGB в область узкополосной съёмки. В этой статье я собрал воедино понятия и инструменты, накопленные за последние годы работы с цветом в узкополосной съёмке — от базовых понятий и принципа палитр SHO до нормализации каналов и разных полезных скриптов, — чтобы у тех, кто ещё нащупывает свой путь, была карта, по которой можно двигаться.

Сначала сформируйте правильный настрой

На самом деле узкополосная астрофотография не сводится к тому, чтобы просто распихать SHO по каналам RGB в разных комбинациях (SHO, HSO, HOO…), — обычно такой подход даёт неудовлетворительный результат.

Это точно так же, как обработка туманности после удаления звёзд: дело не решается простым добавлением звёзд обратно — так вы часто получаете побледневшие или изменившие цвет звёзды. Настоящее ноу-хау скрыто именно в этих ключевых деталях.

Иллюстрация различий в результатах цветового решения узкополосного снимка в зависимости от уровня обработки

Поэтому мой совет таков: новичку, взявшемуся за узкополосную обработку изображений, нужно прежде всего навести порядок в собственной базе. Сначала как следует освойте RGB и LRGB, а затем постепенно, шаг за шагом, переходите к узкополосной съёмке. Исключение — если вы умеете программировать и у вас совершенно нет затруднений с использованием PixelMath, тогда, возможно, вы сможете продвигаться по обоим направлениям одновременно, но должен сказать, что это нелегко.

На изображении ниже — один и тот же исходный файл, обработанный на разных уровнях обучения. На одно только «как окрашивать пыль» — на путь от понимания принципа до умения воплотить его на практике — у меня ушло два года. Это далеко не так просто, как немного подтянуть насыщенность.

Сравнение результатов узкополосной обработки одного и того же исходного файла на разных этапах обучения

Что такое палитра SHO

Цвет SHO — это распространённый в астрофотографии «метод цветового картирования узких полос»: он использует особенности свечения трёх газов, чтобы на этапе постобработки распределить сигналы разных длин волн по разным цветам и тем самым «визуализировать» распределение разных элементов внутри туманности.

Его главное преимущество в том, что туманность, которая на глаз выглядит сплошь красной, под SHO разделяется на слои, отчего структура, границы и различия по энергии становятся совершенно ясными. При этом у SHO нет фиксированного вида — тон, насыщенность и интенсивность можно полностью подстраивать под стиль и вкус фотографа, поэтому это одновременно и метод научного отображения, и форма космического художественного творчества.

Ниже на трёх изображениях показаны три разных способа сопоставления каналов.

1. Кислород синий, сера красная, водород посередине

Демонстрация цвета SHO, где OIII соответствует ледяному синему, SII — яркому красному, а Ha передан тёмным оранжево-жёлтым

OIII (кислород) → ледяной синий
Ha (водород) → тёмный оранжево-жёлтый
SII (сера) → яркий красный

Области, богатые кислородом, приобретают ледяной синий цвет, богатые серой — красный, а водород располагается между красным и зелёным, превращаясь в тёплое тёмное оранжево-жёлтое свечение; в некоторых местах, где он встречается с кислородом, проявляется розовый оттенок.

2. Естественно выглядящая палитра: водород зелёный, кислород синий, сера красная

Это изображение демонстрирует ещё один способ цвета SHO: Ha соответствует главным образом зелёному, OIII — синему, а SII — красному. Он немного отличается от традиционной палитры Хаббла: такое сопоставление приближает цвета туманности к естественному восприятию, при этом сохраняя свойство узкополосных снимков раскрывать распределение элементов.

Демонстрация естественно выглядящей палитры SHO, где Ha склоняется к оливково-зелёному, OIII — к небесно-голубому, а SII — к кирпично-красному

Ha → приглушённый оливково-/травянисто-зелёный: не яркий насыщенный зелёный, а сдержанный природный зелёный с оттенком спокойствия, используется для очерчивания основного каркаса и контуров туманности.
OIII → от небесно-голубого до озёрно-синего, как синева ясного неба или мелководной морской поверхности: он даёт холодное, прозрачное ощущение и распределён в основном по большим областям, создавая атмосферу простора и эфирности.
SII → кирпично-красный / обожжённый оранжево-красный, не такой резкий, как чистый красный, а тёплый красный с оттенком оранжевого, выглядит более тяжеловесным, в основном сосредоточен в нижней части и по краям изображения, подчёркивая ощущение энергии, как пламя или лава.

Благодаря такому цветовому решению области распространения разных ионизированных элементов становятся понятны с первого взгляда, придавая туманности объёмность, подобную «цветной карте».

3. Вариант, близкий к традиционной палитре Хаббла

Последнее изображение этой серии использует цвет SHO, близкий к традиционной «палитре Хаббла»: SII соответствует красному, Ha — зелёному, OIII — синему. Такой способ сопоставления впервые получил распространение благодаря космическому телескопу «Хаббл», а его цель — преобразовать три узкополосных световых сигнала в цвета, различимые человеческим глазом.

Демонстрация цвета SHO, близкого к палитре Хаббла (SII красный, Ha зелёный, OIII синий); изображение ещё не подвергалось значительному усилению и выглядит тусклым

Красный цвет серы (SII) придаёт устойчивые переходные градации
Зелёный цвет водорода (Ha) формирует основную структуру и контуры
Синий цвет кислорода (OIII) расстилается по пустотам и краям

Такое сочетание позволяет выделить сложную морфологию туманности и различия по энергии, превращая изначально трудноразличимый, наслоённый пласт за пластом газ в космическую картину, подобную живописи маслом.

Примечание: изображение выше находится на этапе цветового решения и почти не подвергалось значительному усилению, поэтому выглядит тусклым.

Нормализация каналов и компромиссы «преобразования цвета в один клик»

В последние годы в интернете стало популярным с помощью PixelMath превращать HOO в палитру SHO одним нажатием — это очень легко в использовании, быстро и дружелюбно к новичкам. Однако, попробовав это на изображениях, снятых мной ранее с двухполосным фильтром, я обнаружил, что получившиеся результаты часто выглядят очень похоже друг на друга (не хватает разнообразия).

Сравнение до и после преобразования HOO в SHO одним нажатием в PixelMath

При использовании подобных формул мой совет таков:

Для начинающих: используйте с осторожностью и при необходимости регулируйте цвет самостоятельно. Кроме того, учтите, что эти формулы PixelMath лишь нормализуют каналы (Normalization) и не имеют других функций для усиления деталей, поэтому всё равно нужно сначала хорошо освоить основы, а цветовое решение оставить на потом.
Для продвинутых: посмотрите видео автора-разработчика, чтобы понять принцип, разберите шаги на составные части и сделайте их своими, добавив ещё один инструмент в свой набор. Когда вы столкнётесь с проблемой, которую не можете сразу решить, дополнительный инструмент под рукой позволит переключиться.

Часто используемые скрипты цветового картирования

Процессы и скрипты PI могут разрабатывать и выпускать сами участники сообщества — именно поэтому в последние годы PI смог так быстро развиваться в области астрономической обработки изображений в ногу с сообществом. Считаете, что официальный процесс написан плохо или обновляется слишком медленно? Вы можете написать свой собственный. Если вы астроном-любитель, умеющий программировать, форум PixInsight — определённо то место, где можно проявить свой талант в полной мере. Ниже — несколько скриптов, которые я часто использую или рекомендую.

Интерфейс скрипта для цветового решения узкополосных снимков

Иллюстрация результата вывода скрипта для цветового решения узкополосных снимков

SHO-AIP

Если смешивание каналов через PixelMath вызывает у вас страх, SHO-AIP — отличная альтернатива. Он работает как в линейном, так и в нелинейном состоянии и позволяет сразу же просматривать результат. HSO, HOO и SHO на изображении ниже были получены именно этим скриптом. Если PixelMath кажется вам не слишком интуитивным, используйте именно его.

Сравнение трёх вариантов цвета — HSO, HOO и SHO, полученных скриптом SHO-AIP

Color Shifter

Ещё один скрипт, часто используемый для цветового решения узкополосных изображений, подходит для тонкой настройки оттенка. Если его нет в вашем PI, достаточно немного погуглить, чтобы найти место для скачивания.

NB Colour Mapper

Этот скрипт совместно разработали Mike Cranfield и Adam Block, и его особенность — возможность окрашивать узкополосные каналы в линейном состоянии. Почти все распространённые скрипты смешивания каналов работают в нелинейном состоянии, поэтому объединение в линейном состоянии позволяет изображению сохранить больше пространства для последующей обработки после слияния каналов.

Иллюстрация скрипта NB Colour Mapper

NB to RGB Star Combination

Если вы сняли узкополосную серию (монохромную или двухполосную), но не сняли звёзды в RGB, я рекомендую сначала отделить звёзды в линейном состоянии, а затем использовать этот скрипт, чтобы преобразовать линейные узкополосные звёзды в звёзды с цветом, близким к RGB — результат получается довольно хорошим.

Традиционно для обработки таких пурпурных или зелёных узкополосных звёзд оставалось только убирать насыщенность цвета либо получать звёзды RGB через довольно сложную последовательность шагов; этот же скрипт позволяет всего за один шаг получить звёзды RGB с более-менее нормальным цветом. Скрипт можно получить в репозитории скриптов PI от setiastro: https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/

Иллюстрация результата преобразования узкополосных звёзд в цвета RGB с помощью NB to RGB Star Combination

Официальные обучающие материалы

Вы всё ещё смотрите те обучающие видео по обработке, в которых сам автор толком не разбирается в принципе? Вы всё ещё применяете готовые формулы PixelMath, но то и дело сталкиваетесь с проблемами цвета или получаете результат, выглядящий монотонно и безжизненно?

Команда PixInsight выпустила на своём официальном канале YouTube обучающие видео по обработке узкополосных изображений, в которых разъясняются базовые элементы узкополосной обработки и формулы PixelMath. Если вы ещё не знакомы с узкополосной обработкой, их определённо стоит посмотреть; а для таких скриптов, как NB Colour Mapper, подробные объяснения и демонстрации есть также на канале Adam Block.

Официальные обучающие видео PixInsight по обработке узкополосных изображений (всего три):

Иллюстрация из официального обучающего материала по обработке узкополосных изображений

Подробное объяснение NB Colour Mapper можно найти, выполнив поиск на канале YouTube Adam Block.