{"id":424,"date":"2021-06-23T13:02:46","date_gmt":"2021-06-23T11:02:46","guid":{"rendered":"https:\/\/astropills.it\/?p=424"},"modified":"2021-06-23T13:02:50","modified_gmt":"2021-06-23T11:02:50","slug":"pixinsight-elaborazione-con-separazione-starless-con-starnet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/astropills.it\/pixinsight-elaborazione-con-separazione-starless-con-starnet\/","title":{"rendered":"PixInsight: elaborazione con separazione “starless” con Starnet"},"content":{"rendered":"\n

Quando si elabora con PixInsight per ottenere un beneficio a livello di stelle e cura dei dettagli, soprattutto nelle nebulose, a volte si decide di separare il soggetto e le stelle utilizzando il processo Starnet<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Perch\u00e9 separare soggetto e stelle con Starnet?<\/h2>\n\n\n\n

I vantaggi di fare due elaborazioni separate sono legati al poter lavorare meglio su contrasto, saturazione e dettagli di immagine senza creare artefatti strani<\/strong> nelle stelle. Infatti spesso accade che nel cercare di migliorare la struttura e i colori della nostra nebulosa, le stelle diventino sature o di colori non proprio naturali. \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n

Come separare in PixInsight le stelle tramite Starnet?<\/h2>\n\n\n\n

Nulla di pi\u00f9 semplice! Starnet \u00e8 un processo molto potente che si avvale del machine learning<\/strong> per poter individuare le stelle all’interno delle immagini e separarle da questa, oltretutto andando anche a “riempire” gli spazi altrimenti lasciati vuoti con una logica simile al Content-Aware tool di Photoshop.<\/p>\n\n\n\n

Tuttavia \u00e8 doveroso fare un paio di premesse importanti<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

  1. Starnet funziona con immagini non lineari, anche se dall’ultimo aggiornamento di PixInsight c’\u00e8 lo script LinearStarnet che permette di applicarlo anche in fase lineare. Figo, ma non ancora ho avuto modo di provarlo e quindi rimando ad eventuali update dell’articolo. \ud83d\ude00<\/li>
  2. Starnet funziona bene quando l’immagine ha un alto rapporto segnale-rumore<\/a>. Pi\u00f9 \u00e8 alto e meglio funziona, perch\u00e9 il rumore d\u00e0 non poco fastidio all’algoritmo del processo. Quindi se avete immagini rumorose lasciate perdere questo approccio perch\u00e9 vi dar\u00e0 pi\u00f9 dolori che gioie.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Detto questo passiamo all’azione! Aprite il processo Starnet che trovate sotto Process >> MaskGeneration >> Starnet<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"
    La finestra del processo Starnet in PixInsight<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

    Potete lasciare il valore Stride<\/em> a 128 che \u00e8 quello di default. Selezionate la checkbox<\/strong> Create star mask<\/em> per creare un’immagine separata delle stelle, altrimenti il processo vi restituir\u00e0 solo la versione starless. Per i file RGB e Grayscale weights se non sono gi\u00e0 popolati potete trovarli nella cartella di installazione di PixInsight e poi nella sottodirectory library<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

    Ora basta semplicemente trascinare il triangolino del processo sull’immagine ed attendere che Starnet faccia il suo lavoro, pu\u00f2 richiedere del tempo a seconda del PC che possedete e della dimensione dell’immagine. \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n

    Una volta finito ecco a voi le due immagini con e senza stelle per proseguire l’elaborazione in maniera separata!<\/p>\n\n\n\n

    \"\"
    Le due immagini ottenute con il processo Starnet, senza stelle e solo stelle.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Da qui potete procedere con la riduzione delle stelle e aumento dettagli e contrasto come meglio preferite. \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n

    Come unire le immagini con e senza stelle ottenute da Starnet?<\/h2>\n\n\n\n

    Sicuramente alla fine dell’elaborazione vorrete rimettere le stelle al loro posto (o no?). Anche qui nulla di pi\u00f9 semplice con PixelMath<\/strong>! Fino a poco tempo fa usavo la semplice somma delle due immagini, ma il mio caro amico Attilio mi ha mostrato una formula migliore che rende decisamente meglio!<\/p>\n\n\n\n

    Ve la lascio qui in basso:<\/p>\n\n\n\n

    iif((Stars_only_image_name <=0.01), Stars_only_image_name, 0.001);~(~Starless_image_name * ~Stars_only_image_name)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
    Copiatela cos\u00ec com’\u00e8 in PixelMath, ovviamente cambiando gli identificativi delle immagini con e senza stelle in modo che corrispondano alle vostre immagini in PixInsight!<\/p>\n\n\n\n
    Et voil\u00e0, le \u00e9toile son faites!<\/p>\n\n\n\n
    Conclusione<\/h2>\n\n\n\n
    Quando si lavora soprattutto con immagini a banda stretta con altissimo SNR, questa tecnica pu\u00f2 fare davvero un’enorme differenza tra una bella immagine ed una cos\u00ec cos\u00ec. Un processo del tutto automatico che se usato nelle situazioni giuste pu\u00f2 davvero essere potentissimo!
    Per altri tutorial su PixInsight vi rimando sempre al mio canale YouTube<\/a>, dove trovate una serie completa dedicata. \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n
    Starnet, quando il machine learning \u00e8 al servizio dell’astrofotografia!
    Cieli sereni!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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