เครื่องมือลดสัญญาณรบกวนแบบดั้งเดิมสามตัวที่ใช้บ่อย: MureDenoise, MLT, TGVDenoise

บทความนี้รวบรวมจากบันทึกปี ค.ศ. 2021 เครื่องมือหรือขั้นตอนบางส่วนอัปเดตไปแล้ว โปรดสังเกตขณะอ่าน หลังจากนั้นเครื่องมือลดสัญญาณรบกวนด้วย AI (เช่น NoiseXTerminator) ได้ถือกำเนิดขึ้น ทำให้ในทางปฏิบัติเครื่องมือดั้งเดิมเหล่านี้ใช้งานตามลำพังน้อยลง แต่การเข้าใจการแบ่งหน้าที่และจังหวะการใช้งานของแต่ละตัวยังคงช่วยให้เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการลดสัญญาณรบกวนได้

ใน PixInsight เครื่องมือลดสัญญาณรบกวนประเภท Process หรือ Script ที่ผมใช้บ่อยที่สุดมีสามตัว ได้แก่ MureDenoise, MLT และ TGVDenoise แต่ละตัวมีจังหวะที่เหมาะสมของตัวเอง

1. MureDenoise

เหมาะกับภาพจากกล้องขาวดำ ใช้ในสถานะ Linear หลังจาก Integration เสร็จสมบูรณ์

ต้องใช้ Flat Frame สองภาพและ Bias Frame (Dark Frame) สองภาพเพื่อประมาณสัญญาณรบกวนจากการอ่านค่า (Read Noise) ดังนั้นต้องเตรียมไฟล์ Calibration เหล่านี้ให้พร้อมก่อนใช้งาน สำหรับเพื่อน ๆ ที่ใช้กล้องขาวดำ ผมแนะนำให้นำ MureDenoise เข้าสู่ขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนตามปกติ

2. MLT

MLT (MultiscaleLinearTransform) เป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้หลากหลายมาก ในการลดสัญญาณรบกวนผมมักใช้แบบนี้

• ในขั้นตอน Linear ใช้ layer 1 เพื่อลบสัญญาณรบกวนสี
• ในขั้นตอน Non-linear ใช้ร่วมกับมาสก์ (layers 1 & 2) เพื่อลบสัญญาณรบกวนขนาดเล็กมาก

เครื่องมือตัวเดียวกันนี้ เมื่อใช้ร่วมกับการตั้งค่า layer ที่ต่างกันในแต่ละขั้นตอน ก็สามารถรับมือกับสัญญาณรบกวนในระดับสเกลที่ต่างกันได้

3. TGVDenoise

เป็นเครื่องมือลดสัญญาณรบกวนที่ทรงพลังมากใน PixInsight ใช้งานได้ทั้งในสถานะ Linear และ Non-linear

เวลาใช้งานมักต้องใช้ร่วมกับมาสก์เพื่อลดสัญญาณรบกวนทั้งพื้นหลังและตัวแบบไปพร้อมกัน โดยไม่ทำลายรายละเอียดที่ควรเก็บไว้ ในด้านโหมดลดสัญญาณรบกวน ผมมักแนะนำให้ใช้โหมด Lab

ก่อนที่การลดสัญญาณรบกวนด้วย AI จะแพร่หลาย เครื่องมือทั้งสามนี้แทบจะแบกรับความต้องการลดสัญญาณรบกวนทั้งหมดในขั้นตอน Linear เอาไว้ แม้ตอนนี้งานส่วนใหญ่จะส่งต่อให้เครื่องมือ AI จัดการ แต่การเข้าใจตำแหน่งของแต่ละตัว (เฉพาะกล้องขาวดำ สัญญาณรบกวนสีหลายสเกล และการลดสัญญาณรบกวนแบบครอบคลุมด้วยมาสก์) ก็ยังคงเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจว่า “ควรลงมือในขั้นตอนไหน กับสเกลใด”