PixInsight on tähtikuvauksen kuvankäsittelyohjelma, jota voi käyttää myös aurinkokuvien jälkikäsittelyyn. Aurinkokuvissa sen vahvuuksia ovat histogrammi- ja käyräsäädöt, useat terävöitystavat, SolarToolBox-prosessi sekä kuvasarjojen tarkastus ja sarjakäsittely. BatchLinearFit voi auttaa tasaamaan animaatioruutujen kirkkauseroja, Blink ruutujen vertailussa ja ImageContainer samojen käsittelyvaiheiden ajamisessa kuvasarjalle.
PixInsight voi näyttää aluksi monimutkaiselta, mutta aurinkokuvien perusjälkikäsittelyssä tarvitaan yleensä vain rajattu joukko työkaluja. Ohjelma on suunniteltu erityisesti tähtikuvauksen käsittelyyn, mutta aurinkokuvissa sitä voidaan käyttää pinotun kuvan terävöitykseen, sävytykseen, kontrastin hallintaan sekä animaatioruutujen tarkastukseen ja sarjakäsittelyyn.
HistogramTransformation ja CurvesTransformation ovat PixInsightin keskeisiä perusvälineitä aurinkokuvien sävytyksessä. Histogrammilla voi hallita kuvan yleistä venytystä, mustapistettä ja kirkkausjakaumaa, kun taas käyrillä voidaan tehdä tarkempia muutoksia kuvan eri sävyalueisiin.
Kun mustavalkoinen pohjakuva näyttää hyvältä, siitä voidaan rakentaa myös värillinen versio. On yleensä järkevää pitää luminanssi ja kontrasti hallinnassa ennen väritystä, jotta hienot yksityiskohdat eivät pehmene tai huku liian voimakkaan sävytyksen alle.
SolarToolBox on Cosmic Photonsin ja Bill Blanshanin yhteistyössä kehitetty kolmannen osapuolen PixInsight-prosessi. Se hyödyntää PixInsightin Real-Time Preview -toimintoa ja kokoaa aurinkokuvien väritystä, kontrastia, terävyyttä sekä himmeiden protuberanssien esiin nostamista samaan työkalukokonaisuuteen. Asennuksen jälkeen prosessi löytyy PixInsightissa Process > Solar -valikosta.
Käytännössä työkalun asetuksia kannattaa tarkastella kokonaisuutena. Jos terävyyttä lisätään voimakkaasti, samalla voi olla tarpeen hillitä kohinaa tai tarkistaa kontrastin voimakkuutta. Vastaavasti kirkkauden, tummuuden ja värityksen säätö vaikuttavat siihen, miten pinnan hienorakenne lopulta erottuu.
UnsharpMask on suoraviivainen tapa lisätä paikallista mikrokontrastia ja tehdä rakenteista terävämmän tuntuisia. Aurinkokuvissa se voi toimia hyvin silloin, kun tavoitteena on maltillinen viimeistely eikä haluta siirtyä heti raskaampiin menetelmiin.
Liian voimakkaana käytettynä UnsharpMask kuitenkin korostaa helposti kohinaa, koventaa reunoja ja voi synnyttää keinotekoisen vaikutelman. Siksi sitä kannattaa käyttää pienissä askelissa ja tarkistaa lopputulosta jatkuvasti koko kuvan eikä vain yksittäisen kohdan perusteella.
MultiscaleMedianTransform ja ExtractWaveletLayers sopivat tilanteisiin, joissa kuvan rakennetta halutaan tarkastella eri mittakaavoissa. PixInsightin wavelet-työkalut, kuten MultiscaleMedianTransform ja MultiscaleLinearTransform, eivät ole täysin sama asia kuin Registaxin klassiset wavelet-säätimet, mutta perusajatus on sama: kuva pilkotaan eri mittakaavoihin, joita voi käsitellä erikseen. Aurinkokuvissa tämä on hyödyllistä, koska kaikkein hienoin tekstuuri, keskikokoiset yksityiskohdat ja laajemmat kirkkauserot eivät aina reagoi samalla tavalla yhden ainoan terävöityksen alla.
Kun kuva jaetaan wavelet-tasoihin, voidaan nähdä paremmin millä kokoluokalla hyödyllinen informaatio sijaitsee ja missä vaiheessa mukaan alkaa tulla enemmän kohinaa kuin todellista rakennetta. Tämän vuoksi wavelet-pohjainen työskentely voi antaa paljon hallitumman lopputuloksen kuin yksi globaali terävöityssäädin.
Restoraatio on yleinen käsite kuvan palauttavalle käsittelylle. PixInsightin RestorationFilter on eräänlainen restoraatiosuodatin eli PSF:ään perustuva palauttava suodatus. Se voi olla käyttökelpoinen menetelmä silloin, kun kuvaan halutaan palauttaa yksityiskohtia hallitusti ilman, että lopputulos muuttuu liian kovaksi.
Restoraation käyttöä kannattaa arvioida aina suhteessa aineiston laatuun. Hyvässä datassa se voi nostaa esiin hienoa informaatiota, mutta rajallisessa aineistossa tavoite on yleensä pitää kokonaisuus luonnollisena ja välttää liiallista terävöityneen näköistä pintaa. Tavoitteena on palauttaa kuvassa jo olemassa olevaa informaatiota, ei rakentaa näkyviin rakenteita, joita data ei oikeasti tue.
Dekonvoluutio on tehokas menetelmä hienorakenteen palauttamiseen silloin, kun lähtöaineisto on riittävän laadukasta. Oikein käytettynä se voi tuoda kuvaan huomattavan määrän lisää rakennetta, mutta samalla se on herkempi ylilyönneille kuin kevyempi viimeistely.
Siksi dekonvoluutiota kannattaa käyttää harkiten ja verrata tulosta jatkuvasti alkuperäiseen aineistoon. Tavoitteena on palauttaa kuvassa jo olemassa olevaa informaatiota, ei rakentaa näkyviin rakenteita, joita data ei oikeasti tue. Liian aggressiivinen dekonvoluutio alkaa käytännössä vahvistaa kohinaa ja rekonstruktiovirheitä, jolloin näkyviin tulee rakenteita, jotka eivät enää kuvaa todellista kohdetta.
BatchLinearFit on hyödyllinen erityisesti silloin, kun animaation ruutujen kirkkaustasoissa on vaihtelua. Seeing, ohut pilvihuntu tai pienet erot valotuksessa voivat tehdä ruuduista levottoman näköisiä, vaikka yksittäinen ruutu näyttäisi sinänsä hyvältä.
Kun ruudut sovitetaan samaan kirkkauslinjaan ennen varsinaista animaation kokoamista, lopputuloksesta tulee tasaisempi ja katsottavampi. Vaikutus näkyy usein selvemmin valmiissa animaatiossa kuin yksittäisiä ruutuja vertaillessa.
Blink on hyödyllinen työkalu silloin, kun kuvasarjan ruutuja halutaan vertailla nopeasti peräkkäin. Sen avulla voi arvioida ruutujen välisiä eroja, nähdä miten yksityiskohdat käyttäytyvät sarjan aikana ja huomata sellaisia poikkeamia, jotka eivät välttämättä erotu yksittäistä kuvaa katsoessa.
Erityisesti animaatioita rakennettaessa Blink auttaa hahmottamaan, mitkä ruudut pysyvät mukana lopullisessa sarjassa ja missä kohdissa kirkkaus, terävyys tai muu kuvallinen ilme muuttuu liikaa.
ImageContainer on kätevä silloin, kun sama käsittely halutaan ajaa usealle kuvalle tai ruudulle peräkkäin. Tämä säästää aikaa etenkin animaatioiden ruuduissa ja muissa tilanteissa, joissa saman session kuvia pitää käsitellä tasalaatuisesti.
Sarjakäsittelyn etu ei ole vain nopeus vaan myös yhdenmukaisuus. Kun samat vaiheet ajetaan samalla tavalla koko aineistolle, lopputuloksen ilme pysyy hallitumpana ja valmiista sarjasta tulee tasaisempi.
DynamicBackgroundExtraction eli DBE sopii tilanteisiin, joissa kuvassa on epätasaista taustaa, vinjetointia, vinossa oleva gradientti tai muuta laaja-alaista kirkkausvirhettä. Aurinkokuvissa sitä kannattaa käyttää varoen: tarkoitus ei ole poistaa Auringon kiekon luonnollista reunan himmenemistä tai laajoja fysikaalisesti oikeita kirkkauseroja, vaan korjata esimerkiksi pinon jäljiltä jääneitä epätasaisuuksia.
DBE:tä kannattaa käyttää maltillisesti, jotta oikea rakenne ja kiekon luonnollinen kirkkausprofiili eivät katoa samalla kun taustaa tasoitetaan. Oikein käytettynä se voi tehdä kuvasta siistimmän pohjan myöhemmälle sävytykselle ja yksityiskohtien käsittelylle, mutta aurinkokuvissa tulos on hyvä tarkistaa erityisen kriittisesti.
