Paletas complejas

[caliu]

Viendo el ultimo APOD de Vicent me he estado calentando la cabeza con el tema de las paletas complejas, veo que Vicent asigna la información del OII al color ¿morado?, el OIII al azúl, otra parte del OIII al verde, el H alpha al ¿naranja? y el NII al rojo, y yo me pregunto...¿como asignar esta información sui solo puedo asignarla al rojo verde y azul? como hago para asignarla al naranja o al morado? :shock:

[Juan Conejero]

Hola Caliu

PixelMath es la herramienta indicada para estas tareas. Por ejemplo, supongamos que tenemos tres imágenes:

Ha (H-alfa)
OIII (Oxígeno III)
SII (Azufre II)

y queremos utilizar la siguiente paleta:

Rojo: SII
Naranja: Ha
Cián: OIII

Sabemos que naranja=rojo+verde y cián=verde+azul (mezcla aditiva de colores). Con PixelMath, una posible solución podría ser:

Expresión para el rojo: SII/2 + Ha/2
Expresión para el verde: Ha/2 + OIII/2
Expresión para el azul: OIII

para usar PixelMath de esta forma, tienes que desactivar la casilla "Use a single expression for all channels" y  aplicar PixelMath globalmente (F6), o bien sobre una imagen RGB con las dimensiones apropiadas.

Fíjate que OIII, por ejemplo, participa en los canales verde y azul, con lo cual se va a representar como un cián, aunque más bien tirando hacia el azul que hacia el verde, porque hay el doble de OIII en el canal azul que en el verde.

Ha participa de igual modo en el rojo y en el verde, con lo cual se representaría como un color naranja. Más bien tirando hacia el marrón, porque el naranja puro tiene el doble de rojo que de verde.

Esta es la idea básicamente. Sin embargo, en la práctica una mezcla como esta no va a funcionar bien casi nunca. La razón es que normalmente la componente SII es mucho más débil que Ha, de manera que unas expresiones como las de arriba van a dar un canal rojo demasiado "flojo", porque la señal de SII no va a ser suficiente. Por lo tanto, hace falta encontrar unos pesos más equilibrados para cada componente.

En el ejemplo de NGC 5189 que hay en nuestro sitio web, utilicé las siguientes expresiones de PixelMath:

R: SII + 0.78×Ha
G: 0.15×Ha + OIII
B: OIII

Como ves, tuve que poner mucho más Ha en el rojo porque si no, con lo débil que era el SII, me quedaba sin rojo prácticamente. De la misma forma, tuve que eliminar prácticamente el Ha del verde porque me salía un color muy raro para el OIII (demasiado verde). Esto es porque en este caso Ha era tremendamente fuerte, y SII bastante débil.

Cada imagen (o sea cada juego de componentes obtenidas con filtros de banda estrecha) necesita unos pesos diferentes. Es cuestión de probar, pero esta es la idea.

Espero haberte aclarado el asunto

[caliu]

Pues muchisimas gracias Juan, mas o menos es lo que imaginaba, a ver si lo he entendido, con PixelMath mezclo la imagenes en escala de grises de diferente filtros y con el % que me parezca o crea conveniente, una vez mezcladas las puedo asignar al canal que desée usando o bien ChannelCombination o bien LRGBCombination ¿es asi?.
Salúd.

[Juan Conejero]

Hola Caliu

No, es mucho más sencillo: PixelMath lo hace todo. Por ejemplo, imaginemos que las tres imágenes tienen 2000x1500 píxeles. Entonces en PixelMath, tras escribir las fórmulas para cada canal, despliegas la sección Destination. Tendrías que poner los siguientes datos:

Activar "Create new image"

Image width = 2000
Image height = 1500

Color space = RGB color

y entonces pulsas F6 (o haces clic en la bolita azul). De esta forma, Pixelmath te generará una nueva imagen RGB con el resultado de la mezcla de componentes en cada canal, según las fórmulas que hayas puesto.

Una cosa más. La opción "Rescale result" debes tenerla desactivada si estás trabajando con imágenes lineales. De lo contrario cambiarás la linealidad de los datos.

En esta figura del artículo que te comentaba ayer (¡y que tenemos que traducir!) tienes un ejemplo real:

http://pixinsight.com/examples/deconvolution/Gemini-NGC5189/Fig06.jpg

[Simon Hicks]

Hi Juan,
               The way you have just explained it, and the example in the link, it is really clear. The picture really explains it so well. Please keep using these sorts of pictures to explain things....I can't be the only person who finds them so easy to follow.  :lol:

PixelMath is actually much more powerful and easy to use than I thought. Just like Caliu, I would have probably done this by the LRGB Combination method....but the PixelMaths method looks much easier and much more flexible, i.e. easier to try out different values....but only once you can see the pciture example.

Could the above be made into a really short tutorial for the web site? (Or is it already on one I have missed?  :lol: )

I do think Caliu's suggestion to have a module to do this is a good one though. So many people seem to have the same question and more and more people seem to be doing narrowband combination work.

Thanks again for the picture example.....it helped me understand.....even when my Spanish is not good!

Cheers
              Simon

[Juan Conejero]

Hi Simon,

Thank you. Yep an image is worth a thousand documentation paragraphs

PixelMath is without doubt the best tool to combine narrowband images. In fact, Pixelmath is one of the most powerful and versatile tools that we have implemented in PixInsight. We have ideas to improve it that we'll implement in incoming versions.

LRGBCombination is the tool of choice to combine separate RGB and luminance images, although it can also be used in a number of tricky ways. For example, there are folks that love LRGBCombination just for its integrated color saturation and chrominance noise reduction, and use it with plain RGB images to perform those tasks.

Caliu's suggestion is of course an excellent one, and indeed we are working on a high dynamic range integration tool that will make easy the task of combining different exposures. To be more precise, Carlos Milovic is the man in this case

The image I linked pertains to the NGC5189 Gemini deconvolution example:

http://pixinsight.com/examples/deconvolution/Gemini-NGC5189/en.html

which I'm sure you know already. In this tutorial there are many important techniques described that make extensive use of PixelMath. One of them is background neutralization, which is a piece of cake with a few simple formulas.

Best,
Juan

[Simon Hicks]

Hi Juan,
               I knew it would be in a tutorial somewhere.

I actually read this tutorial sometime ago....I've read all the tutorials and can't wait for new ones to come along. Maybe you just need another Tutorial called 'Combining narrowband Images using Pixel Math'....and just put a link to the relevant section in this Tutorial. In a way the Tutorials almost cover too many topics in one document, so its difficult to find the bit you actually want.

This is just meant as a contructive feedback, not a criticism!!!!

And I'm a bif fan of the Tutorials and Examples....so please keep them coming.....when you are not writing documentation, answering forum enquiries, writing more modules, fixing bugs, etc.....oh, and maybe even doing some astrophotography!  :lol:

Cheers
              Simon

[Juan Conejero]

and maybe even doing some astrophotography!

You probably won't believe this, but my last images date back to 2003. In those days I was shooting with film. Wait a moment, here is one of M106, rescued from a forgotten corner of the cyberspace:

http://www.jubema.com/pleiades-astrophoto/gallery/LX20012.m106.en.html

and here is another one from 2002:

http://www.jubema.com/pleiades-astrophoto/gallery/LX20012.m51.en.html

Oh, the good old days of film...

Then I started writing PixInsight LE in 2004, and since then... no astrophotography. I've processed thousands and thousands of images, but none mine! :roll:

[caliu]

Hola Caliu

No, es mucho más sencillo: PixelMath lo hace todo. Por ejemplo, imaginemos que las tres imágenes tienen 2000x1500 píxeles. Entonces en PixelMath, tras escribir las fórmulas para cada canal, despliegas la sección Destination. Tendrías que poner los siguientes datos:

Activar "Create new image"

Image width = 2000
Image height = 1500

Color space = RGB color

y entonces pulsas F6 (o haces clic en la bolita azul). De esta forma, Pixelmath te generará una nueva imagen RGB con el resultado de la mezcla de componentes en cada canal, según las fórmulas que hayas puesto.

Una cosa más. La opción "Rescale result" debes tenerla desactivada si estás trabajando con imágenes lineales. De lo contrario cambiarás la linealidad de los datos.

En esta figura del artículo que te comentaba ayer (¡y que tenemos que traducir!) tienes un ejemplo real:

http://pixinsight.com/examples/deconvolution/Gemini-NGC5189/Fig06.jpg

Gracias Juan, PixelMath es sin duda realmente estupendo, me lo guardo en el disco duro para que no se me pierda pues como sabes se acerca el veranito y los objetos nebulares ya comienzan a ponerse a tiro :wink: