PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 3. 비선형 후처리(Nonlinear Post-Processing) – HT와 LRGBC

선형 데이타와 비선형 데이타

기본적으로 천체사진은 CCD각각의 픽셀에 들어오는 광자에 비례해서 밝기나 색감을 나타낸다고 합니다. 말 그대로 픽셀에 닿는 광자의 수에 비례해서 일정한 선형 그래프로 밝기가 결정되는 것을 ‘선형’이라고 표현하는 것 같습니다.
하지만 이 선형 데이타는 과학적 분석이나 분광학에서 필요한 자료이지 우리가 바라는 ‘멋진 사진’을 얻는 것 과는 아무 관계가 없다고 합니다. 다시말해 비선형 데이타라는 것은 이러한 선형 데이타를 우리 눈에 적합한 형태로 바꿔주는 것을 만합니다.
음.. 아무리 쉽게 설명하려고 해도 잘 안되는데, 결국 비선형 데이타라는 것은 선형 데이타를 클리핑을 최소화하며 우리가 강조하고 싶은 부분은 강조하고 필요없는 부분은 제거하는 과정이라고 이해하면 될 것 같습니다.

클리핑의 예

클리핑(Clipping)이란..

클리핑이라는 것은 전자공학이나 여러 분야에서 많이 쓰이는 용어인데, 들어오는 신호의 값 범위가 너무 넓어 기계가 받아들일 수 있는 범위를 초과하는 경우, 초과한 부분 전체가 동일하게 처리되어 버리는 것을 말합니다.
위의 오실로스코프 파형처럼 들어오는 신호가 오실로스코프의 측정한도를 넘어섰을 때, 경계값에 위치하는 것과 초과하는 모든 값이 동일하게 표현되어 버리는 것 입니다.
이걸 천체사진으로 돌려 생각해 보면, 과도하게 포화된 부분이 원래 본연의 색상을 잃고 모두 하얗게 타버리는 것으로 생각하면 될 것 같습니다.

선형데이타의 비선형 처리

가장 쉬운 것은 STF (ScreenTransferFunction) 프로세스를 이용해 조작하는 것입니다. 상당히 직관적인 프로세스라 그래프의 꼭지를 이리저리 움직여 보면 대충 어떤 기능을 하는지 알 수 있습니다.

하지만 실제로 가장 많이 사용하는 방식은 Auto-Strecth를 이용해 HistogramTransformation프로세스를 이용하는 방법입니다.

HistogramTransformation

일단 사진을 로딩하고 두 가지 프로세서를 실행합니다 (STF, HistogramTransformation)

  • STF의 Auto-Stretch를 실행합니다
  • 사진의 영상이 밝게 바뀝니다
  • 이 상태에서 STF왼쪽 아래의 New Instance를 드래그 해서 HT의 가장 아랫부분에 떨어뜨려 줍니다
  • HT의 선형 그래프가 비선형으로 바뀌는 것을 알 수 있습니다
  • Apply (F5)를 눌러 HT를 실행시킵니다
  • 갑자기 영상이 하얗게 변해도 놀라지 마시고 STF의 오른쪽 제일 아래 버튼, Reset을 눌러줍니다

STF와 HT이외에 Marked Stretch라는 스크립트나 ArcsinhStretch라는 기법이 있습니다. 이 중에 ArcsinhStretch는 하이라이트 부분의 색상과 디테일을 보전해주는 것이 특징이라고 하나 당장 사용할 일은 없을 것 같아 생략합니다.

LRGB Combination

LRGB 영상을 사용하는 경우 이제 모든 것을 합치는 단계입니다.
현재 가지고 있는 프레임이 L 프레임(Luminance)과 마스터 Chrominance 프레임(RGB프레임)이면 됩니다. 이미 앞 단계에서 RGB는 모두 합쳤기 때문에 L프레임과 RGB프레임을 가지고 계시면 맞습니다.

  • 일단 화면에 RGB 프레임 (Chrominance 프레임)을 로딩합니다
  • L 프레임 (Luminance 프레임)도 로딩합니다
  • LRGBCombination프로세스를 실행시킵니다
  • 제일 위의 Channels항목에 L을 체크한 후 L 프레임을 선택해 줍니다
  • R/G/B는 모두 체크해제합니다
  • Channel Weights는 그대로 둡니다
  • Transfer Function의 Lightness는 0.5로 그대로 둡니다
  • 만약 색상을 더 강하게 표현하고 싶다면 Saturation을 왼쪽으로 내립니다
  • 꼭 필요하다면 Chrominance Noise Reduction을 체크합니다
  • 다 끝났으면 New Instance를 끌어다 화면에 띄워 놓은 RGB 프레임(Chrominance 프레임)에 떨어뜨립니다

이게 다 입니다.
가장 기본적인 비선형 프로세스 이 두 가지가 전부입니다.
이후 설명하는 모든 내용은 내 촬영물을 보고 필요한 부분을 적용하는 것입니다
예를들어 노이즈가 심하면 TGVDenoise를 실행하거나 너무 밝아 클리핑 된 부분을 살리기 위해 HDRMultiscaleTransform을 이용하는 등 여러가지가 있습니다.

이런 비선형 처리 각각은 따로따로 정리해 보겠습니다.

PixInsight 사용법

네 사용법 입니다.
사실 저도 아직 다 모릅니다. 그저 Inside PixInsight라는 책을 보고 하나하나 정리하고 있습니다. 이 책은 영어라 바로바로 읽기가 좀 어려우니까요…;
사실 이걸 블로깅 하는 이유는 내가 보려고 하는 것입니다. 남들이 어떻게 보든 말든 사실 큰 관심 안 가지고 만들었습니다. 그래도 참고하시면 좋겠네요.

하나씩 추가할 때마다 목차를 업데이트 해 나가겠습니다.

목차

1. 촬영 방식별 워크 플로우(Workflow)

2. 이미지 전처리 1

3. 이미지 전처리 2

4. 이미지 전처리 3

5. 이미지 선형 후처리 1

6. 이미지 선형 후처리 2

7. 이미지 선형 후처리 3

8. 이미지 선형 후처리 4

9. 이미지 선형 후처리 5

10. 이미지 비선형 후처리 (기본)

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 2. 선형 후처리(Linear Post-Processing) – 5/5

SCNR

Subtractive Chromatic Noise Reduction의 약자입니다. 이 프로세스는 노이즈를 제거한다기 보다는 색조 오차(Color bias)를 제거하는데 사용합니다. SCNR은 OSC에서 베이어 모자이크에 의해 발생한 오차(특정 색상 픽셀이 더 많은거)를 줄이는 용도로 쓰신다고 생각하면 쉽습니다.

심지어 사용법도 단순 간단합니다.

내 칼라 영상에서 많은 비율을 차지하는 색조를 골라 처리해 주면 됩니다.
프로세싱 시간도 짧아 맘에 들때까지 몇 번이고 하기도 쉽습니다.

MultiscaleLinearTransform (MLT)

선형 이미지에서 노이즈를 제거하고 부드럽게 만들어 줄 때 사용합니다. 비선형 이미지의 경우에는 TGVDenoise를 사용합니다.

잠시 참고 : Wavelet이란

PixInsight는 어도비 포토샵과 같은 레이어 개념이 있습니다. 하지만 포토샵의 레이어와는 조금 다릅니다. 영상의 레이어는 투명 필름에 이미지들을 그리고 그걸 한번에 묶어서 보는 느낌으로 만들어진 개념인데요, 각각의 투명 필름이 레이어가 되고, 그 레이어는 레이어 만의 그림 일부라든가 색조를 가지게 됩니다.
PixInsight에서는 포토샵의 레이어와는 다르게 Wavelet이라는 개념을 사용하고 있습니다.
이건 영상에 찍힌 대상을 그 크기에 따라 나누는 것을 말합니다. 쉽게 말해 큰 대상은 큰 대상끼리, 작은 대상은 작은 대상끼리 투명한 필름에 붙여 사진을 나눈다고 보시면 됩니다. PixInsight는 이렇게 대상의 크기에 따라 여러개의 투명 필름(레이어)를 만들어 각종 프로세스를 처리합니다.
사진 한 장을 대상물 크기에 따라 여러장의 투명 필름으로 나누는 것이 Wavelet입니다

위 세팅대로 설정하시면 됩니다.
보통 MLT는 고빈도의 노이즈를 제거하는 데에는 뛰어난 성능을 보이지만, 얼룩과 같은 왜곡은 잘 제거를 못합니다. 물론 몇 가지 세팅으로 조절은 가능하다고 합니다.

MLT는 OSC 영상이든 모노크롬이든 모든 마스터 프레임에 다 적용합니다. OSC의 경우에는 OSC 마스터를 이용하면 되고 LRGB는 Luminance 마스터와 Chrominance 마스터 모두에 적용을 합니다.

  • Algorithm : Multiscale Linear Transform
  • Layers : Dyadic으로 설정하고 layer수를 5로 바꿈
  • 바로 아래 layer를 하나 선택하고 아래쪽에 Noise Reduction항목을 체크해 적혀 있는 수치를 전부 다 입력한다

만약 흐린 별과 그 주위의 노이즈를 제거하고 싶다면 Deconvolution을 할 때 만들었던 마스크를 이용해 원하는 지역만 선택해 MLT를 실행시킨다. 이건 Linear Mask설정에서 할 수도 있다.

  • Linear Mask를 사용하려면 클릭한다. Preview mask를 체크하고 윈도우 제일 아래의 Preview모드를 켠다. 원하는 정도로 슬라이더를 조절하면 된다

여기까지가 PixInsight의 선형 데이타 처리과정입니다. 상당히 길고도 복잡하다고 느끼시겠지만 그래도 선형 데이타처리까지는 순서가 일관되고 큰 변수가 없는 것이 특징입니다. 하지만 비선형 데이타의 처리는 정확이 무얼 무엇보다 먼저하고 그런것이 희미해지며 촬영 영상의 상태에 따라 이건 쓰고 저건 안쓰고 하는 식이라 혼란이 가중됩니다.
그래도 힘내시고 워크플로우 적어 놓은 것을 참조하시며 하나하나 프로세싱을 해 나가시면 열심히 찍은 사진이 점점 멋져 지는 것을 발견하실 수 있을 겁니다.

네… PixInsight라고 해서 딱히 편하지도 않고 힘든 것 같습니다.
그래도.. 촬영하며 추위에 떠는 것 보다는 나을지도 모르지요. ㅎ

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 2. 선형 후처리(Linear Post-Processing) – 4/5

Linear Color Processing and Noise Reduction

칼라 이미지를 만들고 노이즈를 줄이고, 잘못된 색조를 제거하는 정도가 선형 이미지 프로세싱의 대부분입니다. 아래의 프로세스 중에 안 한 것을 해 나가면 쉽게 됩니다.

  • ChannelCombination
  • BackgroundModelization
  • BackgroundNeutralization
  • ColorCalibration
  • PhotometricColorCalibration (PCC)
  • SCNR
  • MultiscaleLinearTransform (MLT)

이 중에 BackgroundModelization은 ABE나 DBE 프로세싱을 말하는 것이라 이미 하셨을 것 같습니다. 하지 않았다면 프로세싱 해 주면 됩니다.
색조를 좀 더 정확하게 입히는 작업으로 ColorCalibration과 PhotometricColorCalibration (PCC)가 있는데 이 중에 하나만 하면 됩니다. 두 개 다 할 필요는 없습니다. MLT는 합친 이미지의 노이즈를 줄여주고 좀 더 부드럽게 만들어주는 효과가 있습니다.

ChannelCombination

LRGB이미지를 처리하고 계시다면 이 프로세스를 거쳐야 합니다. R/G/B 마스터 프레임을 합쳐 색조 프레임(Chrominance Frame)을 만드는 작업입니다. 매우 직관적인 프로세스라 딱히 설명할 것은 없습니다.

BackgroundModelization

OSC와 LRGB의 차이가 생기는 부분인데, OSC의 경우에는 이미 이 프로세스를 처리했을 겁니다. 하지만 LRGB의 경우에는 ChannelCombination을 하고 나서 Chrominance frame에 이 프로세스를 적용합니다. 사용법은 이미 써 놓은 다른 문서를 참조하세요.

BackgroundNeutralization

다음 프로세스인 Color Calibration을 하기 전에 반드시 해야 하는 프로세스 입니다. 이 프로세스는 비네팅을 제거하는 것이 목적이 아니라 RGB각각의 채널의 데이타를 수집해 모든 채널을 균일하게 바꿔주는 역할을 합니다.

  • 프로세스 가장 위의 Reference image는 설정을 해주지 않으면 이미지 전체를 대상으로 처리함. 만약 이미지 전체에 완전히 중성적인(neutral) 하늘이 없다면 이미지를 설정해주지 않고 프로세스를 돌리는 것도 문제 없음
  • 관심 영역을 설정해 하고 싶은 경우에는 Alt + N이나 Preview를 여러개 설정한 후 스크립트(SCRIPT)항목 – UTILITIES – PreviewAggregator를 이용해 사진을 프리뷰 영상을 하나로 통합해 Reference image로 설정한다
PreviewAggregator 스크립트를 이용하면
여러개의 프리뷰를 하나의 이미지로 만들 수 있다.
  • 위의 설명대로 Reference image를 설정한다
  • Working mode는 Rescale as needed로 설정한다
  • 나머지는 그대로 두고 실행시켜도 큰 문제는 없다

ColorCalibration

적절한 칼라 밸런스를 잡아주는 프로레스로, 다음 세 가지 선행조건에 반드시 맞아야 한다

  • Background modelization (ABE, DBE)등으로 반드시 배경을 균일하게 만들어 줘야 함
  • Background가 반드시 중립(neutral)적이야 함. 이건 BN 프로세스로 처리
  • 이미지는 반드시 선형 데이타여야 함

총 세 가지 모드가 있습니다.

1. Structure Detection Mode

Structure Detection mode 적용시

위 그림과 같이 설정해서 사용하면 됩니다. 그림의 왼쪽 하얀색 상자는 Preview와 Range 프로세스를 이용해 임의로 만들어 사용하면 됩니다.

2. Manual White Balance Mode

이 모드는 Structure Detection을 끄고 Manual White Balance를 선택한 후 내가 원하는 대로 RGB를 조절해서 사용하는 방식입니다.

3. Galaxy Mode

이 모드는 은하를 대상으로, 상대적으로 가까이 있고 정면을 바라보고 있는 은하에 대해 사용하는 방식입니다. 이 모드로 최적의 결과를 얻기 위해서는 다음의 조건을 어느정도 만족해야 합니다.

  • 대상이 50메가 파섹보다 가까이 있어야 함
  • 허블 분류(Hubble classification)의 Sa, Sb, Sc, Scd, SBa, SBb, SBc, SBcd중에 하나여야 함
  • 기울어짐이 60도 이하여야 함
  • Integrated intrinsic intergalactic and galactic reddening이 0.5 mag.미만이어야 함 (잘 모름)

위의 그림을 잘 보고 따라 하시면 됩니다.

ColorCalibration에 대해 상대적으로 대충 설명하는 이유는, 이제는 거의 필요 없어졌기 때문입니다. (?!) 다음에 설명하는 PhotometricColorCalibration이 한방에 해결해 줍니다.

PhotometricColorCalibration

약 3~4분 정도의 프로세싱 시간이 걸리는 프로세스이나 일반적으로는 CC보다 우위에 있는 것으로 알려져 있습니다. PixInsight 1.8.5이후 버전이면 누구나 사용할 수 있습니다.
이 프로세스는 Star catalog database (APASS)에 접속하여 이미지를 플레이트 솔징하고, 그에 결과값을 이용해 해당 대상의 분광학적 분류를 이용한다고 합니다.
다시말해, 분광 데이타를 이용해 절대값으로 칼리브레이션을 한다고 생각하시면 됩니다.

설정이 매우 복잡하고 많은 것이 특징입니다. 침착하게 하나씩 입력해 나가면 됩니다.

  • Working mode : OSC, LRGB는 Broadband를 설정
  • White reference : 잘 모르면 Average Spiral Galaxy설정
  • Database server : 그냥 가까운 곳. 한국은 일본을 설정
  • Apply color calibration을 체크
  • Image Parameters : 촬영한 Light프레임 중 잘 나온 것을 불러와 선택하고 Acquire from Image를 선택하면 자동으로 긁어옴
    • FITS데이타를 제대로 긁어오지 못하는 경우 File – FITS Header의 데이타를 읽어본다. 만약 원하는 데이타가 없는 경우, Stellarium을 연다
    • Stellarium에 촬영한 날짜와 시각을 입력한 후, 대상 찾기를 한다.
    • 대상에 나오는 적경과 적위를 찾아 PCC에 입력한다
필요한 PCC데이타 야매로 찾는 법
  • Focal length : 망원경의 초점거리를 mm단위로 넣는다
  • Pixel size : 카메라의 픽셀 사이즈를 um(마이크로미터) 단위로 넣는다
  • Plate Solving Parameters : 그냥 디폴트로 둬도 상관 없다
    • 만약 망원경의 초점거리가 400mm이하면 Distortion Correction을 체크한다
    • 만약 Plate solving이 실패하면 Automatic Limit Magnitude를 해제하고 Limit를 디폴트인 12에서 16이나 18로 조절한다
  • Advanced Plate Solving Parameter는 그대로 둬도 상관 없다
    • 프로세스가 충분한 별을 찾아내지 못하면 Log (sensitivity) 왼쪽으로 내려 더 많은 별을 찾을 수 있게 한다
    • 만약 이미지에 심한 노이즈가 있는 경우 Noise reduction을 1~2로 조절한다
  • 기본적으로 PCC에는 Background Neutralization항목이 있다. 다시 말해 ColorCalibration을 하지 않고 PCC를 할 것이라면 굳이 이 프로세스 전에 BN을 실행시킬 필요는 없다

PixInsight 워크 플로우

Inside PixInsight책에서 확인한 가장 일반적인 이미지 프로세싱의 워크플로우를 정리했습니다.

OSC (DSLR포함) 워크 플로우

모노크롬 워크 플로우

협대역 필터 워크 플로우

상당히 복잡하긴 합니다. 그렇지만 책에도 적혀 있듯이 이게 100% 왕도라는 보장은 없습니다. 특히나 비선형 이미지 프로세싱으로 넘어가면 그때 그때 사진의 상태에 맞춰서 어떤 프로세스를 넣어주고 빼주고 해야 한다고 합니다.
그래도 “일반적인 PixInsight 이미지 프로세싱 과정이 이렇구나” 정도로 이해하시고 참고하시면 작업에 도움이 될 것 같습니다.

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 2. 선형 후처리(Linear Post-Processing) – 3/5

Deconvolution

이제 지옥의 Deconvolution입니다. 통상적으로 이 프로세스는 대기에 의한 별상의 왜곡이나 블러링(Blurring)을 수정하기 위해 사용하며, 과도한 노출에 따른 별상의 퍼짐(Blooming)을 해소하기 위해서도 사용합니다.
Deconvolution은 LRGB의 L 프레임이나 RGB (OSC)이미지의 Luminance 컴포넌트에만 적용하며, 반드시 비선형 프로세스를 하기 전의 이미지에 적용해야 합니다. 이것은 별상의 퍼짐(Point spread function, PSF)의 평균값을 측정해야 하기 때문이라고 합니다.

Deconvolution처리의 전후 차이
(솔직히… 전 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ)

통상적으로 deconvolution프로세스는 여러가지 알고리즘 – Maximum Entropy, Van Cittert, Positive Constraint, Richardson-Lucy- 이 존재하나 심우주 천체에 대해서는 Richardson-Lucy가 가장 낫다고 합니다.

Deconvolution을 하기 위해서는 사진에 보이는 별상의 실제 왜곡 정도를 확인할 수 있도록 PSF를 측정해야 한다고 합니다. PSF의 측정 방식은 Parametric PSF, Motion Blur PSF, External PSF가 있습니다.

Deconvolution을 할 때는 반드시 Star Mask를 걸어주세요.

1. PSF 준비하기

1) External PSF

DynamicPSF (DPSF)프로세스로 사진에 보이는 별상을 합성해 생성하는 방식입니다. 프로세스를 실행시킨 후 사진에 있는 작은 별들을 하나 하나 꼭꼭 클릭합니다.

클릭할 때마다 DPSF의 창에 뭔지 모르는 리스트가 추가되는 것을 알 수 있습니다.
각각의 항목에 대한 설명은 아래와 같습니다. 아래의 설명을 읽고 해당되지 않은 별은 Delete키로 제거하시면 됩니다.

  • 가장 왼쪽 별 표시에는 Gaussian과 Moffat 방식이 표시되어 있습니다. 크게 차이는 없으나 가능하면 Moffat 항목은 남기고 Gaussian항목을 제거합니다
  • Channels : 모노크롬 영상인 경우 모두 0으로 표시되어 있으나 OSC이미지의 경우 0, 1, 2로 표시되어 있습니다. 각각의 뜻은 Red, Green, Blue입니다
  • A: Amplitude 입니다. 여기서 찾아야 하는 것은 너무 밝거나 너무 어둡거나 이미지가 너무 포화된 별(값으로는 1.0)을 찾는 것이 아니라 0.3~0.5 사이의 별을 찾는 것입니다. 최소 20~30개의 별을 남겨야 합니다.
    0.5이상의 별을 찾는 것도 크게 문제는 없으나 0.3보다 작은 별은 모두 제거합니다
  • r 과 쎄타 : 이 두 수치는 다른 별들과 함께 살펴봐서 유독 너무 크거나 작은 값을 제거해 줍니다. 전체적으로 어느정도 비슷한 수치의 별들만 남겨놓습니다
  • MAD : 이 수치는 실제 별상과 이상적인 모델로서의 별상의 절대적 차이를 보여줍니다. 가능하면 작은 값이 좋습니다

이거저거 하나씩 항목을 보며 제거해 나가면 결과적으로 대략적으로 비슷해 보이는 수치들만 남게 됩니다. 다 끝났다고 생각되면 Ctrl + A를 눌러 전체선택을 한 후 윈도우의 우측에 있는 카메라 버튼을 클릭합니다.

새로 합성된 별상이 만들어 집니다. 가능하면 이 영상은 버리지 마시고 저장해 둡니다. 나중에 또 쓸 일이 있습니다.

2) Parametric PSF

모든 별상이 가우시안 표준편차에 맞을 거라는 가정으로 최적의 수치를 추정합니다. 통상적으로 1.5~2.5정도가 적절합니다.
이 방식은 빠르고 나름 괜찮은 결과를 제공하지만 그래도 External PSF가 더 낫다고 합니다.

3) Motion Blur PSF

Motion Blur PSF는 가이딩 오류나 광학적 왜곡으로 인해 별이 길쭉하게 변한 것을 수정할 수 있습니다.
대상 사진의 프리뷰를 하나 만들어 놓고 거기에 보이는 왜곡된 별상과 가장 유사하게 Length와 Angle을 조절합니다. Iteration은 보통 1이나 2면 충분합니다.
만약 Motion Blur PSF를 선택한 후, Deconvolution으로 길쭉한 별이 원래 모양으로 돌아오며 양쪽 끝에 검은 부분이 선명하게 나타났다면 Deringing항목의 Global Dark슬라이드를 검은색 부분이 눈에 띄지 않게 될 때까지 올립니다.

2. Deconvolution 실행

  • External PSF 탭을 선택해 아까 생성한 PSF영상을 선택해 줍니다
  • Algorithm : Regularized Richardson-Lucy를 선택합니다
  • Iteration: 30~50회를 선택합니다
  • Target : Luminance나 RGB/K를 선택합니다
  • Deringing : 항상 선택해 줍니다. 이것은 Decovolution의 원치 않는 결과물인 라쿤 아이(깁스 현상 또는 효과, Gibbs Phenomenon)를 감소시킵니다
    • Global dark : 0.01정도가 좋습니다
    • Global bright : 이것은 별상이 작아진 후에 빈 공간(검은 공간)이 생겼는데 그 바깥에 밝은 동그라미게 생기는 것을 줄여줍니다
      0.018~0.025정도가 좋습니다.
    • Local support : 없어도 되나 이후에 설명하겠습니다
    • Local amount : 0.7정도면 됩니다
  • Wavelet Regularization : 노이즈의 보호와 억제를 위해 사용합니다.
    • Noise model : Poisson으로 선택합니다
    • Wavelet layers : 3으로 설정합니다
    • Noise threshold & Noise reduction : 위의 그림과 같이 설정합니다
Deringing을 하지 않았을때의 결과물.
가운데 작아진 별을 기준으로 별이 작아진 후에 생긴 검은 부위,
그리고 바깥에 하얀 동그라미가 생깁니다.

실행합니다.
Iteration을 높여 놓으면 성능이 떨어지는 컴퓨터의 경우 정말 오랜 시간이 소요됩니다.. 네.. 오래 걸립니다. 그런데 Deconvolution은 중요한 프로세스라, 몇 번이고 마음에 드는 결과물이 나올때까지 반복해야 합니다. 힘들어도 꾸욱 참고 차라도 드시며 기다리세요.

….정말 더럽게 오래 걸립니다.
심지어 이 블로그 다 쓸때까지 계속 계산하고 있습니다.. ㅠㅠ

프로세스가 끝나고 영상을 충분히 확대해 보면 원래 있던 별상이 작아지고 대신 주위에 어두운 동그라미가 생긴 것을 알 수 있습니다. 그리고… 항상 이 프로세스를 할 때마다 마음에 들지 않지만 우측에 큰 별처럼 속이 빈 것 같은 동그라미도 만들어 집니다.


마음에 드는 결과물이 나올때 까지 이것저것 슬라이드를 조절해 가며 수십번…(?!) 반복합니다. 죄송합니다..; 왕도는 없습니다.
그저 여러분이 마음에 들 때까지 하시면 됩니다. 속이 좁은 전, 남들이 눈치 못 챌 정도가 되면 그만합니다. (부끄)

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 2. 선형 후처리(Linear Post-Processing) – 2/5

Mask 사용하기

마스크는 내가 원하는 부분만 선택적으로 프로세싱 하기 위해 사용하는 일종의 보호장치임. 다시 말해 마스크로 가려진 부분은 프로세싱에 영향을 받지 않지만 가려지지 않은 부분은 프로세싱에 의해 영향을 받게됨.
마스크를 사용하는 이유는 여러가지가 있으나 내가 원하는 부분만 선택적으로 프로세싱 하기 위한 것이 가장 큼.

다음의 두 가지 마스크 방법이 있음

  • StarMask
  • RanageSelection
왼쪽 사진을 이용해 만들어낸 마스크.
흰색으로 표시된 부분은 프로세스에 영향을 받고(선택),
검은 색으로 표시된 부분은 프로세스의 영향을 받지 않는다(보호)
마스크를 본래의 사진에 적용한 예
우측 마스크의 제목 부분을 드래그 해서
마스크를 걸 이미지의 제목 아랫부분 빈 공간에 떨구면 사진과 같이 마스킹이 된다.
이때 붉은색이 보호면으로 프로세스의 영향을 받지 않는다.

1) RangeMask 만들기

  • 일단 Luminance mask를 만들어야 하는데 이걸 만들기 위해서는 반드시 선형 데이타를 비선형 데이타로 바꿔야 함
  • L필터의 프레임을 이용하거나 OSC인 경우 Luminance프레임을 추출
    • OSC인 경우 사진에서 마우스 오른쪽 클릭을 해서 Duplicate를 실행
    • 복제된 영상에서 RGBWorkingSpace를 실행시켜 Luminance Coefficients를 모두 1.0으로 변경하고 적용함
    • ChannelExtract을 실행하고 Color Space는 CIE L*a*b를 선택하고 Channels는 L만 남기고 모두 체크 해제
    • 아까 복제(Duplicate)한 영상은 지움
OSC의 예시 : 원본 영상에서 마우스 오른쪽 클릭, Duplicate를 한다
RGBWorkingSpace를 실행시켜 프레임을 지정하고 아래 RGB를 모두 1.0까지 옮긴다.
이때 절대로 Apply Global을 하면 안되고 네모 버튼을 클릭한다.
ChannelExtraction을 실행시키고 채널을 그림과 같이 설정한다
OSC에서 만들어진 Luminance 프레임
  • STF (ScreenTransferFunction)을 실행
  • 방사선 표시인 Auto Stretch를 Luminance프레임에 적용
  • HistogramTransformation (HT)를 실행
  • STF 창의 왼쪽 아래의 삼각형(New Instance)를 드래그해서 HT 창의 제일 아랫쪽 부분에 드랍한다. 직선이던 HT의 그래프가 비선형으로 바뀌는 것을 알 수 있다
  • HT의 Apply (F5)를 클릭한다
  • Luminance 프레임이 하얗게 포화되면 당황하지 말고 STF 창의 오른쪽 끝에 있는 Reset을 클릭한다
  • Range Selection을 클릭한다
  • 아래 왼쪽에서 세 번째 있는 Real Time Preview를 클릭한다
  • Lower limit / Upper limit와 Fuzziness, 그리고 Smothness를 적절히 조절해 내가 마음에 드는 범위까지 설정한다
  • 아래 체크박스의 Invert는 체크하지 않는다
  • 마음에 드는 범위가 형성되었으면 Apply (F5)를 클릭한다
  • 만들어진 마스크의 네임 태그를 드래그 해서 원본영상의 네임 태그 아랫부분에 드랍한다. 화면이 붉게 바뀌면 마스크가 적용된 상태이다
  • 적용한 마스크는 마스크 메뉴의 명령을 통해 보이게 하거나(Show) 숨기거나 (Hide) 적용 범위를 반전시키거나(Invert) 삭제(Remove)할 수 있다

2) Star Mask만들기

  • Star Mask는 선형 데이타를 굳이 비선형으로 바꾸는 HT작업을 할 필요는 없다
  • Process의 StarMask를 선택한다
  • 옵션에 신경쓰지 않고 바로 Apply (F5) 를 눌러도 큰 문제는 없다
    • 만약 잡음이 많거나 원치 않는 비 천체대상물이 포함되어 있다면 Noise Threshold를 0.15보다 크게 설정한다
    • 대상에 큰 별들이 포함되어 있지 않다면 Scale amount를 6보다 크게 한다
    • Mask Generation의 Smoothness를 10보다 작게 해본다
    • 빛이 흐린 별들을 제외(보호)하고 싶다면 Midtones 슬라이드를 올려본다 ( > 0.75)
    • 밝은 별들로만 선택을 제한하고 싶다면 Shadows 슬라이드를 올려본다 (>0.25)
    • 별 중심부의 보다 강한 신호만을 선택하고 싶다면 Truncation을 줄여본다
    • 은하나 성운이 선택되었는데 이걸 제거하고 싶다면 CloneStamp 프로세스와 HT의 Midtone슬라이더로 조정할 수 있다는데 이건 잘 모르겠습니다

자아.. 선형 후처리 과정의 가장 재미없는 부분 중 하나가 지나갔습니다. 뭐, 다음은 Deconvolution인데 재미는 없지만 진짜 중요한 부분입니다.
아무튼 마스킹 기법은 이후 진행하는 모든 과정에서 매우 중요한 기술입니다.
처음에는 “이 쓰지도 않을 것을 뭐하러 만드나?”하는 생각이 드시겠지만 어느정도 능숙하게 익혀 놓으셔야 이후 과정에서 스트레스를 받지 않습니다.

고생하셨습니다. ^^)b