[Texto en Español al final]Hi,
As all of you probably know already, we are working very hard to finish PixInsight 1.5. This new version was initially scheduled for March. The bad news is that, thinking realistically, I don't hope to be able to release it before the end of April; perhaps a bit later. The good news is that this delay is due to a large number of exciting new processing tools and features. So the net result is that PixInsight 1.5 is a much more powerful, versatile and stable image processing platform than what was initially planned. This post is to warm you up with a few screenshots that demonstrate some of the new capabilities that we are preparing for PixInsight 1.5.
New Feature: Virtual ViewsPixInsight 1.5 introduces a new and powerful concept:
virtual views. A virtual view is an object of the user interface that behaves just like an
actual view (a main view or a preview) in some fundamental aspects, even though it isn't actually a real view pertaining to an image window.
In version 1.5, the Real-Time Preview interface can be used as a virtual view. This means that any processing tool is able to work with the
internal real-time preview image that is being represented on the screen, irrespective of the process that owns the Real-Time Preview interface at a given moment.
Yes, I know that the above explanation sounds quite a bit confusing, so let's put an example:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/VirtualViews.jpgThe screenshot above shows the Real-Time Preview interface owned by the CurvesTransformation interface. The real-time preview image being shown is the result of the S-shaped curve being defined. So far everything looks pretty normal. But please look more carefully at the HistogramTransformation and Statistics interfaces. Specifically, pay attention to the fact that the RealTimePreview virtual view has been selected on both tools.
So the histogram and statistical data being shown are being calculated
in real-time for the current Real-Time Preview image. As soon as we move a curve point, the following happens:
- The Real-Time Preview image is regenerated to show the result of the current curve.
- The histograms of the resulting Real-Time Preview image are recalculated and drawn on the HistogramTransformation interface. Furthermore, a histogram transformation has been defined, and its effects are calculated and shown on the upper panel of HistogramTransformation.
- The statistics of the resulting Real-Time Preview image are recalculated and printed on the Statistics interface.
And everything happens smoothly in real-time, using all processors available. You'll love this feature 8)
Improved Tool: DynamicBackgroundExtractionThe DBE process can now apply a background correction. It can subtract the generated background model from the target image, or divide the target image by the model. Optionally, the subtraction or division can preserve the existing mean background values, or neutralize them (when the background model is accurate, of course). Here's a screenshot:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/DynamicBackgroundExtraction.jpgNew Tool: BackgroundNeutralizationThe new BackgroundNeutralization tool allows you to achieve a
perfect neutral background in just a couple clicks. No more PixelMath required to carry out neutralization operations.
In the following example:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/BackgroundNeutralization-1.jpgWe have a M17 DSLR image (courtesy of Vicent Peris and José Luis Lamadrid) before background neutralization. Although the overall color is good for the main object, it is obvious that the background has a strong green cast.
BackgroundNeutralization requires a good
background reference. A good background reference includes
mainly data that actually represents the sky background in the image. In this case, the image has few free sky background regions. Note that we have used the excellent PreviewAggregator script by David Serrano to gather five background areas into a single image, which we have selected to sample the background in the image.
Here is the same image after applying BackgroundNeutralization:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/BackgroundNeutralization-2.jpgNote that we have been working with a raw linear image all the time.
New Tool: ColorCalibrationAccurate color calibration made easy. No more PixelMath burden and complex procedures are necessary to accomplish this task: the ColorCalibration tool makes all the dirty work for you, both quickly and accurately.
Here is an example with the same M17 image used before:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-1.jpgAfter BackgroundNeutralization (which is a mandatory initial step for the sake of calibration accuracy), the above screenshot shows the ColorCalibration tool being used to calibrate the image by sampling a high number of stars in the image. Note the aggregated images with two and nine previews being used, respectively as the background and white references.
The basic idea behind this procedure is that when a sufficiently large number of stars are sampled, the resulting mean color should be a plausible
white reference for overall color correction. For more information on this topic, see this forum discussion:
http://pixinsight.com/forum/viewtopic.php?t=1074This forum thread has motivated the immediate release of this tool, which had been designed but not planned for version 1.5.
Here is the image after color calibration:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-2.jpgNote that ColorCalibration can generate a mask with the employed white reference pixels. This is a useful feature to gain tight control over the process.
The feature selection algorithm used to isolate stars as white references (or, more precisely, small-scale structures) is an adaptation of the star detection algorithm that I designed for the StarAlignment tool. It really works very well, as you can see.
ColorCalibration can also work with a view as its white reference image. This is particularly useful to calibrate an image using a nearby galaxy. The integrated light of a nearby galaxy is a plausible white reference, since it contains large samples for all star populations and its redshift is negligible. This method has been proposed by PTeam member Vicent Peris, who has implemented it to calibrate a number of images taken with large telescopes. According to Vicent, ideal calibration galaxies should have the following properties:
- Closer than 50 mpc
- Hubble classifications Sa, Sb, Sc, Scd, SBa, SBb, SBc or SBcd
- Inclination less than 60 degrees
- Integrated intrinsic intergalactic and galactic reddening < 0.5 mag in Johnson B
Here is an example with Vicent's NGC7331 image taken with Calar Alto's 3.5 meter telescope:
The RGB composite image before calibration:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-3.jpgAfter BackgroundNeutralization:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-4.jpgAfter ColorCalibration:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-5.jpgNew Tool: ImageIntegrationVersion 1.5 comes with a first version of the ImageIntegration tool. This tool performs a combination of an unlimited number of FITS files into a single integrated (stacked) image. ImageIntegration is a high-performance tool with the following main features:
- Mean, median, minimum and maximum image combination operations.
- k-Sigma clipping, percentile clipping, min/max, CCD-clip and average sigma clipping rejection algorithms.
- Automatic image scaling and normalization, definable separately for image combination and pixel rejection.
- Generation of pixel rejection maps.
- Exhaustive pixel rejection statistics console output.
- Optional generation of a 64-bit combined image.
Here is an example with 20 raw images of the M81/M82 region by Oriol Lehmkuhl and Ivette Rodríguez:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ImageIntegration.jpgImproved Tool: ATrousWaveletTransformATrousWaveletTransform (ATW for short) has been completely redesigned and reimplemented from scratch. This tool had not been revised seriously since its initial implementation in PixInsight LE. ATW is now the state-of-the-art tool that all PixInsight users deserve.
Everything has changed inside ATW, in fact, even if most changes are not directly visible to the user. One of the most important changes is the new deringing algorithm, which has been designed by Vicent Peris, our resident wavelets guru
ATW's deringing now
works, works
always, and works extremely well. Here's an example:
The original image:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-1.jpgA relatively strong bias applied to the second wavelet layer, no deringing:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-2.jpgSame bias, deringing enabled:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-3.jpgNote that there is no dark ringing at all. Similar results can be obtained consistently for all linear and nonlinear images. In this example, we have applied deringing to
dark rings exclusively (dark Gibbs artifacts). Ringing can also be controlled for bright artifacts:
Original Lena image:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-4.jpgStrong bias applied to the second wavelet layer, no deringing:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-6.jpgNote the bright artifacts on the borders of bright-to-dark discontinuity transitions. For example, the bright ringing artifact on Lena's shoulder is conspicuous. These artifacts virtually disappear with the new deringing algorithm, as can be seen below.
Same bias, deringing applied to dark and bright artifacts:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-5.jpgAnother important improvement in ATW is the new wavelets-based noise reduction algorithms. This is an example with a Leo Trio raw CCD image by PTeam members Oriol Lehmkuhl and Ivette Rodríguez:
Raw RGB composite image, before noise reduction:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-noise-reduction-1.jpgAfter multiscale noise reduction with ATW:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-noise-reduction-2.jpgTake into account that the above noise reduction has been applied
without a protection mask. Pay special attention to the preservation of star colors and subtle details on the main galaxy. Note also that this noise reduction can be applied to linear images, as in the above example. This is an extremely powerful noise reduction algorithm.
Core GUI Improvement: Enhanced Script EditorThe script editor includes now a nice line numbering feature, bookmarks and parenthesis matching:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ScriptEditor.jpgCore GUI Improvement: Redesigned Explorer WindowsThe right panel of the Process Explorer window has been redesigned to provide exhaustive information about the capabilities and parameters of each process. This information is intended to facilitate the work of developers on the PixInsight/PCL framework:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ProcessExplorer.jpgThe Format Explorer and View Explorer windows have seen similar evolutions:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/FormatExplorer.jpghttp://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ViewExplorer.jpgBy the way, the above screenshot also shows the new file formats supported in PI 1.5: GIF (Graphics Interchange Format), ICO (Windows Icon Format) and MNG (Multiple Network Graphics). Note that GIF and MNG animations are not supported, and that the GIF and MNG format implementations provide read-only support.
New 64-bit Mac OS X VersionPixInsight 1.5 will be available as a 64-bit application for Mac OS X 10.5 and later. Breaking all memory barriers on the Mac!
Of course 32-bit and 64-bit versions will continue being available for Linux, Windows and Mac OS X.
Improved Compatibility with Linux DistributionsNo more problems on all (modern) Linux distributions. PixInsight 1.5 runs out-of-the-box on the latest Red Hat, Fedora, Debian, Ubuntu, SUSE and Mandriva Linux distributions.
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Hola
Como probablemente sabéis todos vosotros, estamos trabajando muy duro para terminar PixInsight 1.5. Esta nueva versión estaba inicialmente prevista para ser publicada en marzo. La mala noticia es que, pensando de forma realista, no creo que podamos publicarla antes de finales de abril; quizá algo más tarde. La buena noticia es que este retraso obedece a un gran número de nuevas herramientas y características. El resultado es que PixInsight 1.5 es una plataforma de procesasmiento de imágenes mucho más potente, versátil y estable de lo que inicialmente estaba previsto. Este mensaje pretende enseñaros algunas de las nuevas herramientas y funciones que estamos preparando para que tengáis aún más ganas de probar PixInsight 1.5
Nueva Función: Vistas Virtuales
PixInsight 1.5 introduce un nuevo y potente concepto: vistas virtuales. Una vista virtual es un objeto de la interfaz que se comporta como una vista real (una vista principal o una previsualización) en algunos aspectos fundamentales, aunque en realidad no sea una vista perteneciente a una ventana de imagen.
En la versión 1.5, la interfaz Real-Time Preview es capaz de funcionar como una vista virtual. Esto significa que cualquier herramienta de procesamiento puede trabajar con la imagen interna en tiempo real que está siendo representada en pantalla, independientemente del proceso que posea la interfaz Real-Time Preview en un momento concreto.
Sí, sé que la explicación anterior suena algo confusa, así que mejor pongamos un ejemplo:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/VirtualViews.jpg
Esta copia de pantalla muestra la interfaz Real-Time Preview controlada por la interfaz de CurvesTransformation. La imagen que se está mostrando en tiempo real es el resultado de la curva en forma de S que se está definiendo. Hasta ahora todo parece muy normal. Pero por favor mirad más atentamente a las interfaces de HistogramTransformation y Statistics. Específicamente, prestad atención al hecho de que la vista virtual RealTimePreview ha sido seleccionada en ambas herramientas.
De esta forma, los histogramas y datos estadísticos que se están mostrando están siendo calculados en tiempo real para la imagen actual en Real-Time Preview. Tan pronto como movemos un punto de la curva, ocurre lo siguiente:
- La imagen de Real-Time Preview es generada para mostrar el resultado de la curva actual.
- Los histogramas de la imagen resultante en Real-Time Preview son recalculados y dibujados sobre la interfaz de HistogramTransformation. Más aún: una transformación de histograma ha sido definida, y sus efectos son calculados y mostrados en el panel superior de HistogramTransformation.
- Las estadísticas de la imagen resultante en Real-Time Preview son recalculadas y escritas en la interfaz de Statistics.
Y todo eso ocurre suavemente en tiempo real, utilizando todos los procesadores que haya disponibles. Os va a encantar esta función 8)
Herramienta Mejorada: DynamicBackgroundExtraction
El proceso DBE puede aplicar ahora una corrección del fondo. Puede restar el modelo del fondo generado de la imagen destino, o dividir la imagen destino por el modelo. Opcionalmente, la resta o división puede preservar los valores medios del fondo existentes, o puede neutralizarlos (cuando el modelo del fondo es preciso, por supuesto). Aquí tenemos una copia de pantalla:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/DynamicBackgroundExtraction.jpg
Nueva Herramienta: BackgroundNeutralization
La nueva herramienta BackgroundNeutralization permite conseguir una fondo perfectamente neutro en sólo un par de clics. Ya no es necesario utilizar PixelMath para llevar a cabo estas operaciones.
En el ejemplo siguiente:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/BackgroundNeutralization-1.jpg
tenemos una imagen DSLR de M17 (cortesía de Vicent Peris y José Luis Lamadrid) antes de la neutralización del fondo. Aunque el color general es bueno para el objeto principal, es obvio que el fondo tiene una fuerte dominante verde.
BackgroundNeutralization requiere una buena referencia del fondo. Una buena referencia del fondo incluye principalmente datos que realmente representan el fondo del cielo en la imagen. En este caso, la imagen tiene pocas zonas libres de cielo. Como véis hemos usado el excelente script PreviewAggregator por David Serrano para recoger cinco áreas del fondo en una única imagen, que ha sido seleccionada para muestrear el fondo en la imagen.
Aquí está la misma imagen tras aplicar BackgroundNeutralization:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/BackgroundNeutralization-2.jpg
Como podéis comprobar, hemos estado trabajando todo el tiempo con una imagen lineal.
Nueva Herramienta: ColorCalibration
Calibrar el color con precisión es ahora fácil. Ya no son necesarios complejos procedimientos con PixelMath para llevar a cabo esta tarea: la herramienta ColorCalibration hace todo el trabajo sucio por vosotros, de forma rápida y precisa.
Aquí hay un ejemplo con la misma imagen de M17 utilizada anteriormente:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-1.jpg
Después de BackgroundNeutralization (que es un paso previo obligatorio para poder alcanzar precisión en la calibración), la copia de pantalla anterior muestra cómo la herramienta ColorCalibration está siendo utilizada para calibrar la imagen mediante el muestreo de un alto número de estrellas. Dos y nueve previsualizaciones han sido agregadas para utilizarlas, respectivamente, como referencias del fondo y el balance de blanco.
La idea básica tras este procedimiento es que cuando se muestrea un número suficientemente grande de estrellas, el color promedio resultante debería ser una referencia de blanco plausible para corregir la imagen en conjunto. Para más información sobre este tema, ver esta discusión en el foro:
http://pixinsight.com/forum/viewtopic.php?t=1074
Esta discusión ha motivado la implementación inmediate de esta herramienta, la cual estaba ya siendo diseñada pero no estaba planificada para la versión 1.5.
Aquí está la imagen tras la calibración de color:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-2.jpg
Fijaos en que ColorCalibration puede generar una máscara con los píxeles empleados para calcular la referencia del blanco. Esta función es útil para adquirir un control más estrecho sobre el proceso.
El algoritmo para selección de estructuras empleado para aislar las estrellas como referencias del blanco (o, más propiamente, estructuras de pequeña escala) es una adaptación del algoritmo de detección de estrellas que diseñé e implementé en la herramienta StarAlignment. Realmente funciona muy bien, como podéis comprobar.
ColorCalibration también puede trabajar con una vista como la imagen de referencia del blanco. Esto es particularmente útil para calibrar una imagen utilizando una galaxia cercana. La luz integrada de una galaxia cercana es una referencia de blanco plausible, puesto que contiene grandes muestras de todas las poblaciones estelares y su corrimiento hacia el rojo es despreciable. Este método ha sido propuesto por el miembro del PTeam Vicent Peris, quien lo ha implementado para calibrar varias imágenes adquiridas con grandes telescopios. Según Vicent, las galaxias ideales para calibración deben tener las siguientes propiedades:
- Más cercanas que 50 mpc
- Clasificación de Hubble Sa, Sb, Sc, Scd, SBa, SBb, SBc o SBcd
- Inclinación menor que 60 grados
- Enrojecimiento intrínseco intergaláctico y galáctico integrado menor que 0.5 magnitudes en Johnson B
Aquí hay un ejemplo con la imagen de NGC7331 de Vicent, tomada con el telescopio de 3.5 metros de Calar Alto:
Imagen compuesta RGB antes de la calibración:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-3.jpg
Tras BackgroundNeutralization:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-4.jpg
Tras ColorCalibration:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ColorCalibration-5.jpg
Nueva Herramienta: ImageIntegration
La versión 1.5 viene con una primera versión de la herramienta ImageIntegration. Esta herramienta lleva a cabo la combinación de un número ilimitado de archivos FITS en una única imagen integrada (stacked). ImageIntegration es una herramienta de altas prestaciones con las siguientes características principales:
- Operaciones de combinación de imágenes: media, mediana, mínimo y máximo.
- Algoritmos de rechazo de píxeles: k-Sigma clipping, percentile clipping, min/max, CCD-clip y average sigma clipping.
- Escalado y normalización automática de imágenes, definibles separadamente para la combinación de imágenes y el rechazo de píxeles.
- Generación de mapas de rechazo de píxeles.
- Salida por consola de estadísticas exhaustivas de rechazo de píxeles.
- Generación opcional de una imagen integrada de 64 bits.
Aquí tenéis una ejemplo con 20 imágenes raw de la región de M81/M82 por Oriol Lehmkuhl e Ivette Rodríguez:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ImageIntegration.jpg
Herramienta Mejorada: ATrousWaveletTransform
ATrousWaveletTransform (ATW para abreviar) ha sido completamente rediseñada y reimplementada partiendo de cero. Esta herramienta no había sido revisada seriamente desde su implementación incial en PixInsight LE. ATW es ahora una herramienta representativa del estado del arte en procesamiento por wavelets, como todos los usuarios de PixInsight merecen.
Todo ha cambiado dentro de ATW, aunque la mayor parte de los cambios no son visibles directamente por el usuario. Uno de los cambios más importantes el el nuevo algoritmo de deringing, que ha sido diseñado por Vicent Peris, nuestro gurú de wavelets residente
El nuevo deringing de ATW funciona, funciona siempre, y funciona extremadamente bien. Aquí tenemos un ejemplo:
La imagen original:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-1.jpg
Un bias relativamente fuerte aplicado a la segunda capa de wavelets, sin deringing:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-2.jpg
Mismo bias, con deringing:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-3.jpg
Notad que no hay artefactos oscuros de ringing en absoluto. Se puede obtener resultados similares de forma consistente para todas las imágenes lineales y no lineales. En este ejemplo, hemos aplicado deringing a los anillos oscuros exclusivamente (artefactos oscuros de Gibbs). El ringing se puede controlar también para artefactos brillantes:
Imagen original de Lena:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-4.jpg
Fuerte bias aplicado a la segunda capa de wavelets, sin deringing:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-6.jpg
Hay artefactos brillantes en los bordes de todas las transiciones brillante-oscuro de discontinuidad. Por ejemplo, el artefacto brillante de ringing en el hombro de Lena es muy evidente. Estos artefactos virtualmente desaparecen con el nuevo algoritmo de deringing, como se puede ver a continuación.
Mismo bias, deringing aplicado a artefactos oscuros y brillantes:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-deringing-5.jpg
Otra mejora importante en ATW es el nuevo algoritmo de reducción de ruido basado en wavelets. Esto es un ejemplo con una imagen CCD del trío de leo obtenida por los miembros del PTeam Oriol Lehmkuhl e Ivette Rodríguez:
Imagen raw compuesta RGB, antes de la reducción de ruido:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-noise-reduction-1.jpg
Tras reducción de ruido multiescala con ATW:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ATW-noise-reduction-2.jpg
Tened en cuenta que la reducción de ruido anterior se ha aplicado sin máscara de protección alguna. Prestad atención a la conservación de los colores estelares y de los sutiles detalles en el interior de la galaxia principal. Notad también que esta reducción de ruido se puede aplicar a imágenes lineales, como en el ejemplo anterior. Se trata de un algoritmo de reducción de ruido extremadamente potente.
Mejora en la Interfaz Gráfica: Script Editor Mejorado
El editor de scripts incluye ahora una bonita función de numeración automática de líneas, marcadores de texto y emparejamiento de paréntesis:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ScriptEditor.jpg
Mejora en la Interfaz Gráfica: Ventanas de Exploración Rediseñadas
El panel derecho de la ventana Process Explorer ha sido rediseñado para proporcionar información exhaustiva sobre las capacidades y los parámetros de cada proceso. Esta información está orientada a facilitar el trabajo de desarrolladores en el entorno PixInsight/PCL:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ProcessExplorer.jpg
Las ventanas Format Explorer y View Explorer han visto evoluciones similares:
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/FormatExplorer.jpg
http://forum-images.pixinsight.com/legacy/1.5-preview/ViewExplorer.jpg
Por cierto, las copias de pantalla anteriores también muestran los nuevos formatos de archivo soportados en PI 1.5: GIF (Graphics Interchange Format), ICO (Windows Icon Format) y MNG (Multiple Network Graphics). Notad que las animaciones GIF y MNG no están soportadas, y que la implementación de los formatos GIF y MNG proporcionan únicamente soporte de sólo lectura.
Nueva versión de 64 bits para Mac OS X
PixInsight 1.5 estará disponible como una aplicación de 64 bits para Mac OS X 10.5 y posterior. ¡Rompemos todas las barreras de memoria en el Mac!
Por supuesto, las versiones de 32 y 64 bits seguirán estando disponibles para Linux, Windows y Mac OS X.
Compatibilidad Mejorada con Distribuciones de Linux
No más problemas en todas las (modernas) distribuciones de Linux. PixInsight 1.5 funciona directamente en on las últimas versiones de Red Hat, Fedora, Debian, Ubuntu, SUSE y Mandriva.
