〖2005-8-31〗〖转帖〗燥点消除术

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燥点消除术                                                     王为毫

一幅影像中难免会有燥点, 尤其是当影像经过高强度的处理后, 燥点也会跟着放大. 但有燥点未必是坏事, 事实上, 最高强度的处理应处理到燥点恰好出现为止, 因为这表示影像中所有有用的资讯都被提取出来了, 再继续下去只是放大燥点而已. 若已处理到这一步, 我们可以做适度的燥点消除, 让画面看起来更平顺悦目. 以下介绍如何在PhotoShop中做简单的燥点消除, 进阶的燥点消除要靠其它软件, 这留待曰后再向大家介绍.

第一幅的影像是一幅经高强度处理的影像的局部放大, 其中可以看出有明显的底片颗粒, 也就是燥点. 这些底片颗粒的大小约在三到四个pixel不等, 有的地方是以暗斑呈现, 有的则是亮点. 而当然, 最亮的点都是星点, 并非燥点, 很多明暗结构也都是云气中的真实结构, 并非燥点. 如何将燥点抹平但不影响到星点与云气中的构造是此处最重要的课题. 我们第一件注意到的事是, 燥点除了具有明暗的不规则, 亦具有色彩的不规则, 而天体的色彩则在小空间范围内难以见到剧烈的变化, 就算有, 人眼也对这样的色彩变化不敏感, 而是对明暗变化较敏感. 透过这个色彩特性, 我们可以将燥点与来自天体的真实讯号做初步分离. 分离的方式是将影像模式从标准的RGB模式转换到PhotoShop Lab模式.

透过Image--Mode--Lab color可以将影像的色彩模式转换到Lab空间, 利用Window--show channels可呼叫出channels视窗, 如上图最左侧所示. 在channels视窗中点选L (Lightness) 或a或b任一格可显示这三个色频的长相, 如上图, L色频只记录影像中的明暗资讯, 而不载有色彩资讯, 可以把它当灰阶影像来看. ab两色频只记录影像中的色彩资讯, 而与明暗无关. 概略地说, a记载的是影像中紫红与生青这两个补色的资讯, b记载的则是影像中黄与蓝这两个补色的资讯. 如前一段所说, 现在我们只就色彩下手, 设法做初步的燥点消除. 如下图左, 透过滑鼠左键以及shift键, 我们从channels视窗中选择ab两个与色彩有关的色频, 此时影像视窗中看到的应如下图中一般, 画面中只有色彩资讯而没有明暗资讯. 如果各位不习惯看到这样的画面, 可以点选channels视窗中Lab那一格左侧的小眼睛, 如下图右, 此时影像视窗中看到的画面会恢复正常, 但仍然只有ab两色频被选取.

仔细观察ab两色频的内容, 我们发现主要的大尺度特征是云气的颜色变化, 有些地方蓝, 有些地方红, 不蓝不红的地方当然是背景以及黑暗星云的部份. 除了云气的大尺度颜色变化, 小尺度上仍可见到许多色彩的变化, 有些是绕着星点的, 这些显然与望远镜的色差有关, 有些则是画面里到处都有, 这些是燥点. 而不论是色差还是燥点, 都是我们想消除的. 试着做以下步骤并观察其所引起的变化:

1. Filter--Blur--Gaussian Blue, 模糊半径选1.5, OK
2. Edit--Fade Gaussian Blur, Opacity选70%, Mode维持预设的normal, OK
3. 再一次使用Gaussian Blur, 半径选4.0
4. 再一次Fade Gaussian Blue, Opacity选50%.

完成后的影像如上, 左侧是只看ab的模样, 右侧是完整显示Lab的模样. 与未处理的影像比较可以看出, 影像中的色彩燥点被抹去不少, 星点四周的有色光晕也被滤除了, 但云气的颜色变化却被保留了下来. (注一) 现在让我稍微解释一下以上四个步骤. 步骤1与3将色彩模糊化, 其中, 1.抹掉范围小于1.5像元的色彩变化, 而3.抹掉半径小于4.0的色彩变化. 步骤2与4则淡化了1与3的模糊化, 对影像做出若干的复原, 这是为了避免太强的模糊效应, 仍保留少量的燥点 (或者可能是真实的讯号) 在影像中, 一幅过度平顺而没有燥点的影像其实看起来是不舒服的. 其中, 步骤2的还原量较小, 步骤4还原较多, 这等于是在承认, 小范围 (半径1.5) 的色彩变化比较可能是燥点, 所以我不想做太多的还原, 而大范围的色彩变化较不像是燥点, 所以我不想做太多的抹平. 也因为我对不同尺度的色彩变化有着不同的价值判断 (所以做出不同程度的还原保留), 1与3这两个尺度不同的模糊化才需要分开做, 如果完全不做2与4的还原, 那只需做步骤3就好, 1就变得不必要了.

显然地, 对ab两色频做模糊化让影像品质增进不少, 在精神上这与数位影像的LRGB合成是一致的. 不论如何, 影像中还是有燥点, 小的暗斑与亮斑依旧存在, 这就不能靠只对ab下手来改善了, 我们无可避免得要对L下手. L的燥点消除最难是在于L中除了燥点外亦含有星点与云气, 任意对其做模糊化处理只会让影像糊掉而已. 如何不让影像糊掉但又滤除部份燥点是很棘手的事, 至少在Photoshop中并不易完美做到. PhotoShop中有个勉强可用的工具叫Smart Blur, 它会侦测影像中高振幅的结构, 譬如星点, 保护这些结构不被模糊化. 在选取L色频后, 试做以下步骤并观察影像的变化:

5. Filter--Blur--Smart Blur, Radius选2.0, Threshold选40, quality与mode维持预设值.
6. Edit--Fade Smart Blur, Opacity选35%.

其中, Smart Blur的半径值意义与Gaussian Blur的模糊半径意义是一样的, 我们应选一个与最小星点直径差不多的数字 (一两倍以内), 因为我们知道最小星点直径代表的是这张影像的解析力, 比最小星点小的结构是不该存在的, 当然应是燥点, 而比最小星点大的结构则不太可能是底片粒子或其它燥点, 应该是真实结构, 不然最小星点就不会那么小了. 是故, 我们不希望用比最小星点直径大太多的模糊半径, 这会损及影像中的真实结构. 在本例中, 我试用1与3之间的数字, 最后选择2.0. Threshold决定了多弱的讯号会被抹平, 这值太小的话, 抹平燥点的效果会太弱, 太大则可能会抹到星点翟绘实结构. 利用预览功能, 我决定对此例来说, 40的Threshold是最适合的. 而不论Threshold如何选定, Smart Blur的效应都太强, 最后我用Fade功能将影像还原为原来的65%, 经Smart Blur处理的影像只占最终合成的35%, 约三分之一而已. 处理后的影像如下. 可以看出, 高振幅的星点都被顺利保留了, 但小振幅的燥点却被抹平了些. 值得注意的是, 虽然我用Fade将Smart Blur的效应冲淡成约1/3而已, 其消除燥点的效果还是满强的, 使用Smart Blur必需小心不要过度处理了.

完成以上处理后可以将影像还原回RGB模式, 其结果也或可做进一步的微弱处理, 譬如利用Image--Adjust--Hue/Saturation来稍稍提高影像的色彩饱和度, 以补偿在ab两色频的去燥点之后产生的微弱饱和度丧失. 也可以用Unsharp Mask来对云气中的细节做出微弱的强化, 这可以在L色频做, 亦可在RGB模式下做. 如果要在此时做Unsharp Mask要注意几点, 首先, 此时Unsharp Mask的半径值一定要大于步骤5中的半径, 用Unsharp Mask来强化原先我们认为是燥点的结构是没意义的. 其次, 宜善用Unsharp Mask中的Threshold, 在1至5之间寻找最适值, 以保护当初我们遗留下的微妙燥点不再被强化了. 最后让我提醒大家, 这样的燥点消去术因为牵涉到移除影像中的特定结构, 它最好是在影像处理的最后段再进行, 一些基本的阶调调整, 或Unsharp Mask强化, 都应在去燥点之前进行. 一但做了去燥点这动作, 剩下的都应该只是微调了.

此处提供的只是最基本的例子而已. PhotoShop因为缺少系统化的燥点消除工具, 使用者只好自己变魔术, 而这也意味着我们其实有很大的自由度来变出各种花样. 我不打算就此多所著墨, 因为其实还有不少比PhotoShop更强的软件可以做更好的燥点消除, 让大家了解PhotoShop所能做到的基本动作也就够了. 在各类能去燥点的软件中, 最值得推荐的 (可能也是最难用的) 是套称作PixInsight的软件, 它是专为天文摄影设计的, 它的限制版PixInsight LE可以免费下载, 其中的SGBNR是很强大的燥点消除功能, SCNR则可用来消除底片影像所特有的绿色燥点, 最高频的小尺度燥点则可用Wavelet来消除, 有兴趣的读者不妨下载这套软件来玩玩.

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补充:
其实有一款著名的降燥叫Neat Image Pro 可以在PS中运行！（当然也可以独立运行）！