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Riduzione gradienti con PixInsight: ABE vs DBE

Nell’elaborazione con PixInsight, il primo passaggio fondamentale dopo la somma è la riduzione dei gradienti e gli strumenti più potenti a disposizione sono AutomaticBackgroundExtractor e DynamicBackgroundExtractor. Quando utilizzare l’uno e quando l’altro?

Il tutorial dedicato alla riduzione dei gradienti della serie su PixInsight disponibile sul canale.

Riduzione gradienti: quando farla?

Questo step di elaborazione viene fatto subito dopo la somma delle immagini, sia che voi siate in monocromatico o con una camera a colori. Infatti anche in mono è preferibile eliminare i gradienti sui vari canali prima di sommarli. 😉

AutomaticBackgroundExtractor (ABE)

Il primo dei due processi che ci viene in soccorso nella riduzione dei gradienti è ABE o AutomaticBackgroundExtractor. Questo processo è molto potente e come dice la parola stessa, funziona in modalità “automatica”.
Dati alcuni parametri è lui che determina i sample del fondo cielo per poter scartare ciò che è un gradiente e ciò che non lo è. 🙂

Il processo di riduzione di gradienti funziona creando un modello matematico del fondo cielo, chiamato anche background sintetico.
Questo modello viene applicato all’immagine da elaborare in modo tale da rimuovere segnale indesiderato.

I processi automatici sono fantastici quando funzionano bene, ma per far sì che la riduzione dei gradienti fornisca un buon risultato, questo va configurato come si deve.

Il processo ABE in PixInsight.

I parametri fondamentali da prendere in considerazione quando si usa ABE sono:

  • Box size e separation: questi rappresentano la dimensione e la separazione dei sample piazzati sull’immagine. Sample troppo grandi restituiscono risultati inadeguati per una corretta creazione del modello. Quelli troppo piccoli invece possono includere piccole variazioni come rumore a bassa scala e stelle. Il valore di default 5 è un buon valore di partenza.
  • Tolerance: il valore di tolleranza determina quanto inclusivo o meno il processo deve comportarsi rispetto ai sample utilizzati. Un valore basso vuol dire meno inclusivo e quindi meno rumore e stelle, ma potrebbe lasciare qualche residuo. Un valore troppo alto invece potrebbe erodere anche segnale buono e degradare comunque l’immagine!
  • Function degree: il grado della funzione utilizzato per generare il modello. Utilizzando uno verrà usata una funzione lineare e ciò è ottimo per rimuovere gradienti che seguono un pattern lineare. Per gradienti più complessi, soprattutto in ambito urbano, spesso è necessario usare esponenti da 2 in su. Solamente provando i vari valori di esponente è possibile determinare il valore ideale.
  • Correction: il tipo di correzione. None genera solo il modello, ma non applica alcuna correzione, Subtraction sottrae il modello dall’immagine, Divisione invece lo divide. Quest’ultimo è utile in caso di vignettature residue, ma è un altro argomento che esula da questo articolo. 🙂

DynamicBackgroundExtractor (DBE)

Il DBE è il fratello maggiore di ABE ed è sicuramente un processo molto più potente e complesso del primo. Spiegarne il funzionamento a fondo richiederebbe probabilmente un blog intero. 😀

Tuttavia cercherò di soffermarmi sulla differenza principale rispetto ad ABE. Sto parlando del piazzamento dei sample sull’immagine che viene fatto manualmente, anche se una generazione automatica è possibile, ma non l’ho mai trovata molto comoda…

Il DBE rispetto ad ABE crea il modello sintetico a partire dai sample che noi andremo a mettere sull’immagine, quindi è ovvio che è fondamentale mettere tali sample con criterio!

Come generare i sample correttamente per il DBE?

Io uso questo approccio: parto dai quattro angoli dell’immagine e comincio pian piano ad aggiungerne altri.

Prima seguo i bordi, poi procedo verso l’interno con un pattern a spirale. Quanti sample? Difficile dirlo con un numero esatto, ma sicuramente non 10 e nemmeno 200. Pochi sample correggono poco, troppi creano un fenomeno chiamato in statistica “overfitting” per cui il modello generato funziona bene per i punti selezionati, ma male per le zone di fondo cielo dove non è stato messo un quadratino.

Per quanto riguarda la tolleranza e la dimensione dei sample, vale lo stesso discorso di ABE.

DBE vs ABE: quando usare l’uno e quando l’altro?

In questi anni di elaborazione con PixInsight mi sono chiesto a lungo quale dei due processi dovessi utilizzare nelle mie foto. Non c’è un processo che sia migliore dell’altro, anche se DBE permette di replicare esattamente il risultato di ABE, ma non il contrario.

Quello che ho imparato però è che in immagini che hanno una nebulosità sparsa e fitta in tutto il campo, ABE è migliore e sicuramente più veloce. Piazzare i sample con DBE quando ci si trova nelle regioni nebulari del Cigno può essere un vera sfida che richiede molta, molta pazienza. 🙂

In questi casi quindi meglio usare ABE e giocare con i suoi valori. L’algoritmo che genera il modello è molto avanzato e difficilmente fa davvero cilecca! In situazioni invece di gradienti molto complessi e di situazioni più gestibili a livello di segnale nel fondo cielo, allora il DBE è il vostro migliore amico!

Armatevi di pazienza e non mettetevi fretta, è un processo lungo, ma che se fatto bene può salvarvi immagini che sembravano compromesse.

Conclusione

La riduzione gradienti la conosciamo bene noi che viviamo nelle città e dobbiamo combattere l’inquinamento luminoso urbano. PixInsight ci mette a disposizione due strumenti potentissimi e non c’è uno migliore dell’altro, esiste solamente lo strumento giusto per il lavoro giusto!

Al prossimo articolo, cieli sereni!

2 risposte su “Riduzione gradienti con PixInsight: ABE vs DBE”

Ottimo ripasso, grazie! Domanda al volo: ABE dici che può gestire meglio i gradienti da cielo urbano, e fin qui nulla di strano, ma se uso il filtro L-Pro o ancor più a banda stretta com L-Extreme posso comunque pensare che ABE sia il mio strumento ideale o meglio DBE? Ovviamente al netto del discorso di nebulosità diffuso e quindi del soggetto…

Ciao Enrico! Solitamente ABE fa un ottimo lavoro da solo, DBE è fondamentale per chi deve combattere gradienti complessi, pensa ad esempio chi fa monocromatico in RGB dalla città e ha quattro canali ai quali rimuovere i gradienti e sommare..si può fare anche con ABE, ma in quei casi spesso ottengo risultati migliori con DBE. 🙂

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