RGBWorkingSpace (RGBWS): nguyên lý và ứng dụng
Trong vô số process của PixInsight, RGBWorkingSpace (sau đây gọi tắt là RGBWS) có lẽ là cái dễ bị bỏ qua nhất. Không ít người dùng PI thậm chí còn không biết nó dùng để làm gì — chỉnh đủ loại tham số bên trong rồi mà ảnh dường như chẳng cho ra hiệu ứng thị giác nào nhìn thấy được, thế là họ để nó sang một bên.
Nhưng trên thực tế, với việc xử lý ảnh bầu trời sâu cần “trích xuất luminance” hoặc “thêm kênh luminance”, process này lại vô cùng quan trọng. Bài viết này chia làm hai phần: trước hết bàn về nguyên lý của RGBWS, sau đó bàn về ảnh hưởng của nó tới màu sắc trong quá trình xử lý thực tế.
Bắt đầu từ mắt người: vì sao màu xanh lá đặc biệt sáng
Hệ thị giác của con người rất nhạy với ánh sáng xanh lá, vì vậy khi tính độ sáng (luminance) trong một không gian màu tiêu chuẩn, màu xanh lá được gán trọng số lớn hơn hẳn so với màu đỏ hay màu lam.
Không tin ư? Hãy nhìn ảnh màu thuần RGB dưới đây — bạn có thấy màu xanh lá đặc biệt sáng, màu đỏ kém hơn một chút, còn màu lam thì cảm giác tối hơn không? Đó chính là kết quả do trọng số của mắt người tạo ra.
Cách phân bổ trọng số như vậy rất phù hợp với những cảnh thông thường được chiếu sáng bằng ánh sáng trắng hoặc ánh sáng mặt trời. Nhưng vấn đề nảy sinh: màu xanh lá thực ra chẳng quan trọng trong ảnh bầu trời sâu.
Chẳng hạn, ánh sáng phát xạ Ha có màu đỏ sẫm, còn tinh vân phản xạ thì màu lam. Với những thiên thể này, kênh đỏ và kênh lam nắm giữ phần lớn thông tin, còn kênh xanh lá thường chỉ chứa các ngôi sao. Ánh sáng OIII là hỗn hợp của lam và xanh lá, còn thiên hà thì phát ra toàn phổ. Vì thế, ngoài một số ít tinh vân hành tinh và vài cái đuôi sao chổi, trong ảnh bầu trời sâu bạn thường không tìm được pixel nào đáng gọi là “pixel xanh lá”, ngoại trừ nhiễu.
Việc mà RGBWS làm: định nghĩa lại các hệ số luminance
Đã vậy thì trong PI chúng ta có thể dùng RGBWS để định nghĩa một bộ hệ số độ sáng “không khớp với đặc điểm sinh lý của mắt người”, để dữ liệu thực tế đến từ mỗi kênh được đối xử công bằng hơn — tức là làm cho ba kênh RGB đóng góp như nhau vào luminance, qua đó tối ưu hóa việc xử lý ảnh bầu trời sâu.
Hãy tham khảo tấm ảnh phía trên:
- Nửa trên dùng tham số Default RGBWS (0.22 : 0.71 : 0.06), đây là bộ trọng số khớp với thị giác của mắt người, nên luminance trích xuất được của ba màu thuần khác nhau, và thứ thu được là ba ảnh thang xám có độ sáng khác nhau.
- Nửa dưới thì đặt tỷ lệ ba kênh bằng nhau (0.33 : 0.33 : 0.33), có thể thấy độ sáng của ba màu thuần hoàn toàn như nhau, nhờ đó thu được một ảnh luminance thang xám có giá trị đồng nhất.
Luminance trích xuất được trong hai trường hợp hoàn toàn khác nhau.
Ghi chú: RGBWS không liên quan gì đến quản lý màu hay tệp ICC. Nó chỉ tác động thuần túy ở giai đoạn xử lý ảnh; đừng lẫn lộn hai thứ đó với nhau.
Phần hai: khi RGBWS bị đặt sai, việc thêm luminance sẽ dẫn tới chuyện gì
Sau khi đã hiểu nguyên lý, tiếp theo chúng ta xem, nếu RGBWS không được đặt đúng thì khi “thêm kênh luminance” sẽ xảy ra tình huống gì.
- Nửa trên: ảnh màu dùng tỷ lệ “không theo thị giác của mắt người” R : G : B = 0.33 : 0.33 : 0.33. Sau khi thay luminance ban đầu bằng một ảnh thang xám chỉ có một giá trị duy nhất, độ bão hòa (Saturation) và tông màu (Hue) của ảnh màu vẫn giữ nguyên.
- Nửa dưới: ảnh màu dùng tỷ lệ “theo thị giác của mắt người” R : G : B = 0.22 : 0.71 : 0.06. Sau khi thay luminance ban đầu bằng một ảnh thang xám chỉ có một giá trị duy nhất, độ bão hòa và tông màu liền thay đổi.
Bạn có để ý màu lam không? Nó đã biến thành màu tím rồi.
Nói đến đây, hẳn bạn đã thấy được: khi chúng ta muốn “trích xuất” hoặc “thay thế” kênh luminance trong một ảnh màu thì thiết lập RGBWS quan trọng đến mức nào. Nó không phải là một process có cũng được mà không có cũng chẳng sao, mà là mắt xích then chốt quyết định màu sắc bạn vất vả chụp về có được giữ lại đúng đắn hay không.