Stap 2) Dit is meteen een van de belangrijkste stappen in de hele post-processing. We gaan de belichting van de stack in 1 keer helemaal gelijk trekken.
In dit geval heb ik dit gedaan met de “remove light pollution” tool. Dit is een interactieve tool waarbij je als gebruiker gebieden in de stack moet markeren/croppen, waarvan je denkt dat er alleen hemelachtergrond is. Dus er mag geen neveligheid zitten. De aanwezigheid van sterren in de crops is geen enkel probleem, want door het toepassen van robuuste statistiek worden die volledig genegeerd.
Aangezien er ook vignettering te zien is door het niet toepassen van flats is de correctie met deze tool theoretisch gezien niet correct. Vignettering moet je multiplicatief corrigeren terwijl lichtvervuiling additief gecorrigeerd dient te worden. Ik kan vignettering echter ook goed corrigeren middels Kang-Weiss modellen, dat zal zeker in een ander draadje aan bod komen.
De techniek van de module berust op een gedempte 3D Thin Plate Spline waarbij de gebruiker de hoeveelheid demping kan instellen. Het beste model dat wordt gevonden bij de meeste demping zal vrijwel altijd het meest correcte model zijn. Zonder demping kan je de correctie van de niet-gelijke belichting in de opname eigenlijk niet optimaal goed krijgen, vandaar de demping in de model regressie. Bij zorgvuldig toepassen van deze module krijg je de opname in 1 keer volledig gecorrigeerd. Je hoeft niet meerdere keren deze module te laten werken. (iets wat bij andere programma’s over het algemeen wel het geval is geloof ik). Tijdens het plaatsten van de crops kan je het model laten uitrekenen en de correctie laten toepassen. Je krijgt dan als gebruiker feedback over de geplaatste punten. Als punten niet binnen 1 standaard deviatie passen met het model worden ze geel en bij meer dan 2 standaard deviaties worden ze rood. Dat is dan vaak een teken dat zo’n crop niet goed is geplaatst. Die crop kan je dan makkelijk verwijderen. Dus de kleuren van de geplaatste crops geven je als gebruiker directe feedback of je misschien de crops op een andere plek moet/kan plaatsen, zodat je als gebruiker gestuurd wordt richting het vinden van een goed correctie model. Ik zal proberen om hier nog een mooi filmpje van te maken, want beelden maken het een stuk duidelijker lijkt me.
In de screenshot zie je links wat getallen over het gebruikte model en de bereikte precisie van het model. Er wordt gemodelleerd met een flexibility van 1: dat is maximale demping. Dat betekent dat de correctie erg eenvoudig te doen is over het algemeen. Dit komt ook tot uiting in de fout van het model per kleurkanaal, de Root Mean Square Error is in de orde van 0,00000001 ten opzichte van de achtergrond waarde. Dat is heel klein! Dat is een 1 millioenste %. Aangezien de noise in de stack bij lange na niet zo laag is, moet dit betekenen dat de modellering alleen gelimiteerd wordt door de ruis die nog aanwezig is. Een betere correctie zal niet kunnen.
Wat je in de screenshot ook ziet, is dat de achtergrond meteen neutraal wordt getoond. Op basis van de crops en de modellen per kleurkanaal, kan de achtergrond neutraal worden getoond. Als je klaar bent met de correctie wordt deze neutralisatie alleen nog niet toegepast. Dat is de volgende stap.
