Wie kann ich diese Bilder der Nordlichter "unscharf" machen?

Dies ist eine einfache Aufgabe mit Dekonvolution, da die Sterne im Bild scharfe Punkte sein sollten, aber sie sind verschwommen. Das bedeutet, dass die Sterne im Bild als Punktverteilungsfunktion verwendet werden können, mit der Sie eine Entfaltung durchführen müssen. Sie können dies mit dem kostenlosen Programm ImageJ und dem Plugin parallel iterative deconvolution oder DeconvolutionLab tun . Das Bild muss zunächst in den linearen Farbraum konvertiert und in die Farbkanäle aufgeteilt werden. Anschließend führen Sie die Dekonvolution an den Farbkanälen separat durch und setzen dann das Farbbild neu zusammen. Und dann konvertieren Sie das entfaltete Bild zurück in den sRGB-Farbraum.

Ich werde diese Antwort später mit dem Ergebnis mit Ihrem JPEG aktualisieren. Sie können versuchen, dies selbst mit einer TIFF-Datei zu tun, die aus der ursprünglichen Rohdatei kompiliert wurde.

Aktualisieren:

Ich habe versucht, das Bild durch Dekonvolution zu schärfen, aber um wirklich gute Ergebnisse zu erzielen, ist viel mehr Arbeit erforderlich, und außerdem muss die Rohdatei verwendet werden, da die JPEG-Datei Informationen über die Hochfrequenzkomponenten verschlechtert hat. Es gibt drei Hauptprobleme, denen man sich in diesem speziellen Fall gegenübersieht. Der erste sind Posterisierungseffekte (sichtbare diskrete Helligkeitssprünge), die auch darauf zurückzuführen sind, dass mit der 8-Bit-JPEG-Datei anstelle der 16-Bit-TIFF-Datei gearbeitet wird (die eigentlich nur aus den normalerweise 14-Bit-Rohdateien erhalten wird).

Ein weiteres Problem wird durch das Schärfen der Sterne verursacht, wodurch diese die maximale Helligkeit für 8-Bit-Bilder überschreiten. Während die Sterne im Originalbild nicht überbelichtet waren, werden sie de facto überbelichtet, wenn Sie die Standardmethode zum Beschneiden von Helligkeitswerten über 255 verwenden. Wenn Sie die Helligkeit einfach so einstellen, wie sie wird, wird das gesamte Bild auch viel dunkel. Wenn Sie nun die Helligkeitswerte auf 255 beschneiden, führt dies zu zwei Problemen, zum einen verlieren Sie die Farbe der Sterne.

Clipping führt auch zu einem anderen Problem. Die Sterne, die nach der Entfaltung ein scharfes Helligkeitsprofil aufwiesen, erscheinen nun mit einem flachen Helligkeitsprofil, das sich nicht allzu sehr von dem unterscheidet, wie sie im Originalbild erschienen. Beachten Sie, dass der springende Punkt dieser vom OP geforderten Übung darin bestand, die Sterne zu schärfen!

Das erste Problem kann gelöst werden, indem das Bild von sRGB in 32, aber lineares RGB transformiert wird (also achten wir darauf, nicht in 8-Bit-lineares RGB zu transformieren) und dies dann bei der Rücktransformation besser mit einer benutzerdefinierten Gammakorrektur anstelle von getan wird die Standardtransformation.

Die Probleme, die durch die Helligkeit der Sterne nach der Entfaltung verursacht werden, können mit Tone-Mapping-Methoden behandelt werden, ähnlich wie bei der Verarbeitung von HDR-Bildern zu 8-Bit-Bildern. Dies behebt die Probleme nicht vollständig, je heller der Stern, desto weniger scharf und desto weißer erscheint er. Auch Entfaltungsartefakte werden sichtbar.

Die Schritte mit ImageJ im Detail:

Laden Sie das Bild

Ändern Sie den Bildtyp in RGB Stack

Konvertieren Sie es von den aktuellen 8 Bit in 32 Bit.

Konvertieren Sie dann von sRGB in (lineares) RGB, indem Sie zuerst durch 255 dividieren und das mathematische Makro ausführen:

wenn (v < 0,040445) v = v/12,92; if(v>0.04044) v = pow((v+0.055)/1.055,2.4)

und mit 255 multiplizieren.

Zoomen Sie in das Bild und wählen Sie irgendwo in der Mitte des Bildes einen hellen Stern aus, duplizieren Sie das Bild (was in ImageJ nur mit der Auswahl ein neues Bild erstellt). Messen Sie dann den Hintergrund in den Farbkanälen, indem Sie einen Teil des Hintergrunds auswählen und die Funktion "Messen" verwenden. Wenn der Hintergrund einigermaßen gleichmäßig ist, können Sie diesen Wert von den Grauwerten in einigen Farbkanälen subtrahieren und Sie haben eine ziemlich genaue Punktverteilungsfunktion. Um dies wirklich genau zu tun, sollten Sie dies für ein paar Sterne in der Nähe wiederholen, die Bilder ausrichten und den Durchschnitt bilden.

Da ein Teil der Unschärfe von der langen Belichtungszeit herrührt, die dazu führt, dass die Sterne zu Sternspuren werden, ist die Punktverteilungsfunktion im gesamten Bild nicht einheitlich. Dies erfordert die Verwendung vieler verschiedener Punktverteilungsfunktionen für verschiedene Teile des Bildes. Die Berge in der Ferne sollten mit einer anderen Punktverteilungsfunktion basierend auf der Breite der verschwommenen Sterne geschärft werden.

Ich habe gerade meine Punktverteilungsfunktion basierend auf dem Bild von nur einem Stern zusammengestellt, daher gibt es hier viel Raum für Verbesserungen. Dann besteht der nächste Schritt darin, das 32-Bit-RGB-Bild in seine Farbkomponenten aufzuteilen, indem Sie "Bilder zum Stapeln" auswählen und dann "parallele iterative Dekonvolution" ausführen. Ich habe die MRSND-Methode ausgewählt, da dies die besten Ergebnisse für dunkle Bilder liefert (Leads zu weniger Artefakten, die in Kombination mit Posterisierung wirklich hässlich aussehen können), für die Vorkonditionierung "keine" auswählen, kann die Grenze als Null angenommen werden, da die Grenzen ziemlich dunkel sind, dies führt nicht zu Artefakten (andernfalls ist die Auswahl von reflexiv normalerweise besser ). Da wir die Berechnungen so genau wie möglich durchführen möchten, wählen Sie am besten "nächste Zweierpotenz" für die Größenänderung, geben Sie "float" aus aber in diesem Fall ist dies dasselbe wie die Auswahl von "gleich wie Quelle". Die Genauigkeit sollte auf doppelt eingestellt werden. Für MRSND sollte die maximale Anzahl der Iterationen ziemlich groß sein, ich habe diese mit 50 angenommen. Die maximale Anzahl der Threads hängt von Ihrem Computer ab, sie ist normalerweise auf den richtigen Wert für Ihren Computer voreingestellt.

Dann klickst du auf "deconvolve", dann kann es passieren, dass aufgrund eines Speichermangels etwas schief geht. In diesem Fall können Sie die Genauigkeit von doppelt auf einfach reduzieren, oder Sie können das Bild in Teile schneiden, die Teile separat entfalten und am Ende alles zusammenfügen. 8 GB RAM sind für dieses Bild ausreichend, aber bei etwas größeren Bildern kann man mit nur 8 GB RAM auf dieses Problem stoßen.

Dann habe ich das Ergebnis wie folgt verarbeitet. Ich habe ein Tone-Mapping durchgeführt; Helligkeitswerte unter 212 wurden halbiert, während größere mit der Funktion 71.03109*log(v) - 274.48416 mit dem Math-Makro auf den Bereich 106 bis 255 abgebildet wurden. Sie können mit verschiedenen Funktionen experimentieren, die hier gewählte logarithmische Funktion ist wahrscheinlich nicht die beste Wahl. Was Sie tun müssen, ist, den hellsten Grauwert mit der Funktion "Messen" zu messen und dann eine kontinuierliche Funktion zu berechnen, die den Helligkeitsbereich der Sterne auf ein anständig großes Intervall abbildet.

Sie können dann die 3 Bilder zu einem Farbbild kombinieren. Anstatt die Standardtransformation zurück zu sRGB zu verwenden, können Sie dann mit Gammakorrekturen experimentieren. In diesem Fall führt das Teilen der Grauwerte durch 255, Anwenden eines Gammas von 0,4 und Multiplizieren mit 255 zu einem dezent aufgehellten Bild, das viel besser aussieht als die Standardtransformation nach sRGB (es sind keine schwerwiegenden Artefakte sichtbar).

Der letzte Schritt besteht darin, das 32-Bit-Farbbild in 8 Bit zu konvertieren.

Ich besitze kein Photoshop oder ein anderes Fotobearbeitungstool.

Sie müssen sich ein Fotobearbeitungstool besorgen, aber es gibt eine Reihe kostenloser Tools, die Sie verwenden können . Wenn Sie ein Mac-Benutzer sind, schärft die in MacOS X enthaltene Fotoanwendung ein Foto. Gimp ist auf jeder der drei wichtigsten Desktop-Plattformen verfügbar und kann auch leicht geschärft werden. Schließlich können Sie mit der Canon Digital Photo Professional Software, die mit Ihrer Kamera geliefert wurde, auch ganz einfach Fotos schärfen.

Sie können dieses Bild mit DPP (im Lieferumfang von Canon-Kameras enthalten) bearbeiten. Ich hoffe, du hast in RAW aufgenommen, nicht in JPEG.