{"id":442,"date":"2021-07-19T10:33:20","date_gmt":"2021-07-19T08:33:20","guid":{"rendered":"https:\/\/astropills.it\/?p=442"},"modified":"2021-07-19T10:33:23","modified_gmt":"2021-07-19T08:33:23","slug":"riduzione-gradienti-con-pixinsight-abe-vs-dbe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/astropills.it\/riduzione-gradienti-con-pixinsight-abe-vs-dbe\/","title":{"rendered":"Riduzione gradienti con PixInsight: ABE vs DBE"},"content":{"rendered":"\n<p>Nell&#8217;elaborazione con <a href=\"https:\/\/astropills.it\/tutorial-di-elaborazione-con-pixinsight\/\">PixInsight<\/a>, il primo passaggio fondamentale dopo la somma \u00e8 la riduzione dei gradienti e gli strumenti pi\u00f9 potenti a disposizione sono <strong>AutomaticBackgroundExtractor<\/strong> e <strong>DynamicBackgroundExtractor<\/strong>. Quando utilizzare l&#8217;uno e quando l&#8217;altro?<\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"PixInsight, la serie - Tutorial 3: RIDUZIONE gradienti con Automatic e Dynamic Background [ITALIANO]\" width=\"580\" height=\"326\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Jt27WwRGx8s?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><figcaption>Il tutorial dedicato alla riduzione dei gradienti della serie su PixInsight <a href=\"https:\/\/youtube.com\/c\/AstroPills\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">disponibile sul canale.<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Riduzione gradienti: quando farla?<\/h2>\n\n\n\n<p>Questo step di elaborazione viene fatto <strong>subito dopo la somma<\/strong> delle immagini, sia che voi siate in monocromatico o con una camera a colori. Infatti anche in mono \u00e8 preferibile eliminare i gradienti sui vari canali prima di sommarli. \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">AutomaticBackgroundExtractor (ABE)<\/h2>\n\n\n\n<p>Il primo dei due processi che ci viene in soccorso nella riduzione dei gradienti \u00e8 ABE o AutomaticBackgroundExtractor. Questo processo \u00e8 molto potente e come dice la parola stessa, funziona in modalit\u00e0 &#8220;automatica&#8221;. <br>Dati alcuni parametri \u00e8 lui che <strong>determina i sample del fondo cielo<\/strong> per poter scartare ci\u00f2 che \u00e8 un gradiente e ci\u00f2 che non lo \u00e8. \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n<p>Il processo di riduzione di gradienti funziona creando un modello matematico del fondo cielo, chiamato anche <strong>background sintetico<\/strong>.<br>Questo modello viene applicato all&#8217;immagine da elaborare in modo tale da rimuovere segnale indesiderato.<\/p>\n\n\n\n<p>I processi automatici sono fantastici quando funzionano bene, ma per far s\u00ec che la riduzione dei gradienti fornisca un buon risultato, questo va configurato come si deve.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/astropills.it\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Screenshot-from-2021-07-19-09-53-38.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-444\" width=\"281\" height=\"529\" srcset=\"https:\/\/astropills.it\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Screenshot-from-2021-07-19-09-53-38.png 393w, https:\/\/astropills.it\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Screenshot-from-2021-07-19-09-53-38-160x300.png 160w\" sizes=\"(max-width: 281px) 100vw, 281px\" \/><figcaption>Il processo ABE in PixInsight.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>I parametri fondamentali da prendere in considerazione quando si usa ABE sono:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Box size e separation<\/strong>: questi rappresentano la dimensione e la separazione dei sample piazzati sull&#8217;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 \u00e8 un buon valore di partenza.<\/li><li><strong>Tolerance<\/strong>: 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&#8217;immagine!<\/li><li><strong>Function degree<\/strong>: il grado della funzione utilizzato per generare il modello. Utilizzando uno verr\u00e0 usata una funzione lineare e ci\u00f2 \u00e8 ottimo per rimuovere gradienti che seguono un pattern lineare. Per gradienti pi\u00f9 complessi, soprattutto in ambito urbano, spesso \u00e8 necessario usare esponenti da 2 in su. Solamente provando i vari valori di esponente \u00e8 possibile determinare il valore ideale.<\/li><li><strong>Correction<\/strong>: il tipo di correzione. None genera solo il modello, ma non applica alcuna correzione, Subtraction sottrae il modello dall&#8217;immagine, Divisione invece lo divide. Quest&#8217;ultimo \u00e8 utile in caso di vignettature residue, ma \u00e8 un altro argomento che esula da questo articolo. \ud83d\ude42<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">DynamicBackgroundExtractor (DBE)<\/h2>\n\n\n\n<p>Il DBE \u00e8 il fratello maggiore di ABE ed \u00e8 sicuramente un processo <strong>molto pi\u00f9 potente e complesso<\/strong> del primo. Spiegarne il funzionamento a fondo richiederebbe probabilmente un blog intero. \ud83d\ude00<\/p>\n\n\n\n<p>Tuttavia cercher\u00f2 di soffermarmi sulla differenza principale rispetto ad ABE. Sto parlando del piazzamento dei sample sull&#8217;immagine che viene fatto manualmente, anche se una generazione automatica \u00e8 possibile, ma non l&#8217;ho mai trovata molto comoda&#8230;<\/p>\n\n\n\n<p>Il DBE rispetto ad ABE crea il modello sintetico a partire dai sample che noi andremo a mettere sull&#8217;immagine, quindi \u00e8 ovvio che \u00e8 fondamentale mettere tali sample con criterio!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Come generare i sample correttamente per il DBE?<\/h3>\n\n\n\n<p>Io uso questo approccio: parto dai quattro angoli dell&#8217;immagine e comincio pian piano ad aggiungerne altri.<\/p>\n\n\n\n<p>Prima seguo i bordi, poi procedo verso l&#8217;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 &#8220;<strong>overfitting<\/strong>&#8221; per cui il modello generato funziona bene per i punti selezionati, ma male per le zone di fondo cielo dove non \u00e8 stato messo un quadratino.<\/p>\n\n\n\n<p>Per quanto riguarda la tolleranza e la dimensione dei sample, vale lo stesso discorso di ABE.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">DBE vs ABE: quando usare l&#8217;uno e quando l&#8217;altro?<\/h2>\n\n\n\n<p>In questi anni di elaborazione con PixInsight mi sono chiesto a lungo <strong>quale dei due processi dovessi utilizzare<\/strong> nelle mie foto. Non c&#8217;\u00e8 un processo che sia migliore dell&#8217;altro, anche se DBE permette di replicare esattamente il risultato di ABE, ma non il contrario.<\/p>\n\n\n\n<p>Quello che ho imparato per\u00f2 \u00e8 che in immagini che hanno una <strong>nebulosit\u00e0 sparsa e fitta<\/strong> in tutto il campo, <strong>ABE \u00e8 migliore<\/strong> e sicuramente pi\u00f9 veloce. Piazzare i sample con DBE quando ci si trova nelle regioni nebulari del Cigno pu\u00f2 essere un vera sfida che richiede molta, molta pazienza. \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n<p>In questi casi quindi meglio usare ABE e giocare con i suoi valori. L&#8217;algoritmo che genera il modello \u00e8 molto avanzato e difficilmente fa davvero cilecca! In situazioni invece di <strong>gradienti molto complessi<\/strong> e di situazioni pi\u00f9 gestibili a livello di segnale nel fondo cielo, allora il <strong>DBE \u00e8 il vostro migliore amico<\/strong>!<\/p>\n\n\n\n<p>Armatevi di pazienza e <strong>non mettetevi fretta<\/strong>, \u00e8 un processo lungo, ma che se fatto bene pu\u00f2 salvarvi immagini che sembravano compromesse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusione<\/h2>\n\n\n\n<p>La riduzione gradienti la conosciamo bene noi che viviamo nelle citt\u00e0 e dobbiamo combattere l&#8217;inquinamento luminoso urbano. PixInsight ci mette a disposizione due strumenti potentissimi e non c&#8217;\u00e8 uno migliore dell&#8217;altro, esiste solamente lo strumento giusto per il lavoro giusto!<\/p>\n\n\n\n<p>Al prossimo articolo, cieli sereni!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell&#8217;elaborazione con PixInsight, il primo passaggio fondamentale dopo la somma \u00e8 la riduzione dei gradienti e gli strumenti pi\u00f9 potenti a disposizione sono AutomaticBackgroundExtractor e DynamicBackgroundExtractor. 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