OptoLong 7nm H-alpha필터

잠시 지름신이 강림하여 구입했습니다.
중국제 진짜 싫어하는데 (이상하게 저랑 안 맞습니다) 그래도 돈이 무섭다고 독일제 사지 못하고 중국제를 하나 들였네요. 7nm 협대역 필터인데, astrobackyard 유튜버가 이거 쓰면 좋다고 하길래 그런가보다 하고 샀습니다. 네… 생각이 없습니다.

얼마나 대단한 필터인지는 모르겠지만 인공적인 녹색광을 완전 차단해줘서 광공해가 조금 있는 상황에서도 안정적인 촬영이 가능해지고 촬영대상에 높은 콘트라스트를 만들어줘서 심우주 천체를 찍을때 좋다고 합니다.
….왜 이렇게 남의 말을 옮긴 것 처럼 쓰냐면, 아직 써 본적 없으니까요. 솔직히.. 언제 쓰게 될 지 모르겠습니다. 12월의 추천 심우주 대상이라는 하트성운 & 태아성운 찍을때 도움이 될 것 같기는 하지만, 이거 들어보니 H-alpha필터로 찍을때 노출시간은 15분~20분 정도더라구요. 다시말해 LRGB-Ha로 찍으려면 첫 날에 LRGB를 다 찍고, 다음날에 H-alpha로 하루종일 찍어서 합치는 것 같습니다. 으으으… 15~20분이라니. 최소 1박 2일 또는 2박 3일 촬영에 적합한 필터겠네요. 대단한 인내와 노력, 그리고 이미지 프로세싱 기술이 필요 할 것 같아요.

아무튼 지름질은 이제 그만하려고 합니다. 사실…. 두루별님 블로그 보고 아무 생각없이 SQM-L을 주문했는데 다음주에 도착할 것 같습니다. 그래요.. 이제 지름질 그만 해야죠. 은행 대출님도 시퍼렇게 살아있는데.

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.

12월의 천체사진 대상

책에서 봤는데 촬영이 가능한 것만 기록한다

IC 1805, IC 1848

왼쪽 위에 것은 하트 성운, 오른쪽 아래 것은 태아 성운.
둘 다 약 6,000광년 떨어져 있는 대상으로 선명한 붉은 색이 특징적인 성운이라고 한다.
촬영에 주의점이 있다면 크게 두 가지인데 아래와 같다.

  • 상대적으로 어두운 성운이라 가능하면 H-alpha필터를 사용할 것
  • 노출이 길어지며 별상이 커지는데(Blooming) 가능한한 노출을 줄일 것

주위에 밝은 별이 많아 특히 별상이 커지는 문제가 어려운 부분이라고 한다. 전문가의 촬영 데이타는 아래와 같다.

하트 성운H-alpha 5분 31장, 2×2 bin
R & G 5분 6장, B 5분 9장, 2×2 bin
태아 성운 H-alpha 5분 24장, 2×2 bin
R & G 5분 6장, B 5분 9장, 2×2 bin

이 결과를 혼자 유추해 보면, 아무래도 다소 어두운 성운이라 주위 광해에 영향을 많이 받아 L필터 대신에 H-alpha필터를 사용한 것으로 보인다. 그리고 민감도를 높이기 위해 2×2 bin을 선택한 것이 아닌가 싶다. 마지막으로 B 필터만 유독 장수를 늘린 것은 전체적으로 대상이 붉은 색을 띄지만 태아 성운의 경우 뱃 속은 청색이라 그런 것 같다. 청색 신호를 올리기 위한 것이 아닐까 생각한다.

촬영후 이미지 프로세싱은 가능한한 별상이 커진 것을 줄이는 데에 초점을 맞추면 된다고 한다.

NGC 869, NGC 884

이중 성단(Double cluster)라고 부르는 대상이다. 350mm에서는 조금 대상이 작아보이는 것은 어쩔 수 없어 보인다. 그래도 초점거리가 짧은 망원경에서 쉽게 촬영이 가능하다고 하며, 초보자용 타겟에 가깝다고 한다.

NGC 869, NGC 884R, G, B모두 2분씩 15장, 1×1 bin

아마도 촬영 데이타의 의미는 OSC라도 쉽게 촬영이 가능하다는 것으로 해석이 된다. 다만 별 만을 촬영하는 것이라 이미지 프로세싱때 가능한한 정확한 별상 정렬(Star alignment)가 필요하다고 한다.

기타 대상들

책에 나오는 나머지 대상들은 모두 장초점 망원경이 있어야 가능한 것이었다. 목록은 아래와 같다.

  • Little Dumbbel Nebula (NGC 650)
  • Nautilus Galaxy (NGC 772)
  • Outer Limits Galaxy (NGC 891)
  • Barred Spiral Galaxy (NGC 925)
  • Spiral Galaxy (M77)

위의 다섯 가지 천체는 350mm로는 택도 없어 보이고, 그 중 몇 개는 극단적으로 높은 콘트라스트를 요구하거나 아주 정밀한 초점과 추적이 필요해 보이는 대상이었다.
뭐 능력이 된다면야 찍어보고 싶지만 아직 내 수준에서는 택도 없어 보였다.
그리고.. 하루만에 한 대상을 촬영하는게 꼭 정답은 아니라는 사실을 알게 된 후로, “여러가지 대상”을 촬영하겠다는 생각이 좀 희미해진 것도 사실이다.
하나라도 제대로 찍고 싶다는 생각이 든다고 할까?

당직하며 심심해 잠시 책을 정리해 올려봤다.