PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 2. 선형 후처리(Linear Post-Processing) – 1/5

1. File Preparation

Projects 기능 사용하기

PixInsight의 project기능을 사용하면 마스터 이미지를 안전하게 저장할 수 있을뿐만 아니라 매 처리과정을 기록하고 언제든지 되돌릴 수 있음. 가능하면 사용하는 것을 추천한다.
새 프로젝트(new project)를 만들기 위해서는 File/Save Project를 이용해 만들 수 있으며 Ctrl+Shift+J나 Project Tool Bar에서 Save Project를 클릭해서 사용할 수 있음.

프로젝트 파일은 .xosm 파일로 새로 형성되는데, 이것을 원본파일과 함께 저장하면 유용하게 사용할 수 있다.

2. DynamicCrop 사용하기

  • 사진을 로딩
  • Process메뉴의 DynamicCrop을 실행
  • DynamicCrop의 오른쪽 제일 아래 Reset버튼을 클릭
  • 화면 전체가 선택이 됨

ImageIntegration을 하게 되면 충분한 데이타가 없는 지역이 검은 색으로 표시되게 되는데, 사진의 네 모서리를 잘 확인해서 이 부분을 제거한다. 그리고 원하는 부분을 선택하면 된다.
설정된 선택 박스는 마우스 왼쪽 클릭으로 드래그 하면 언제든지 위치를 조절할 수 있다.

만약 LRGB의 다중 프레임을 가지고 작업을 하는 경우 Execute명령(녹색 체크)을 실행하기 전에 DynamicCrop 윈도우의 제일 왼쪽 아래 삼각형을 드래그 해서 화면 아무데나 옮겨 놓는다.
이렇게 하면 새로운 인스턴스가 생성이 되는데, 다행인 것은 이 인스턴스에는 우리가 앞서 선택한 사진의 선택영역이 고스란히 저장되어 있다. 이걸 이용해 LRGB각각의 프레임을 로딩해서 저장해 놓은 인스턴스를 드래그 & 드랍 하면 초기에 우리가 선택한 영역이 모든 프레임에 적용된다.
이렇게 Crop된 영역은 사이즈나 위치가 정확히 일치하므로 이후의 모든 작업에서 동일하게 처리할 수 있는 장점이 있다.

끌어도 툭! 떨구면 된다

3. Background Modelization

UFI (Uneven Field Illumination – 불균일한 시야의 조명)은 천체사진에서 가장 흔한 문제로 흔히 비네팅(Vinetting)으로 알고 있다. UFI의 가장 흔한 원인은 광공해와 달빛이고 이것 외에 지상에서 나오는 여러가지 광원이 UFI를 유발한다. 이 문제를 해결하기 위해 PixInsight는 크게 두 가지 프로세스-AutomaticBackgroundExtractor, DynamicBackgroundExtraction-를 제공하고 있다.
기억할 것은 어느 쪽이 항상 더 낫다는 보장이 없기 때문에, 촬영한 대상을 두고 양 쪽 다 사용해 보는 것을 권한다. 결과물을 확인해서 다음의 두 프로세스 중에 하나의 결과물을 사용하면 된다.

1) Automatic Background Extractor (ABE)

  • Sample Generation
    • Box seperation은 10~20으로 설정
  • Global Rejection
    • 초심자는 그냥 둔다
    • 이것 저것 완전 테스트(계속 바꿔가며 해보기)
    • 이 기능은 큰 사이즈의 방해요소를 해결하는데 사용
  • Local Rejection
    • 초심자는 그냥 둔다
    • 이것 저것 완전 테스트(계속 바꿔가며 해보기)
    • 작은 사이즈의 방해요소를 해결하는데 사용
  • Interpolation and Output
    • Function degree를 2로 설정
  • Target Image Correction
    • Correction: Subtraction으로 설정
      • 순수하게 Vinetting만 제거하고 싶을 때는 Division으로 설정한다
    • Normalize 체크해제
    • Discard backgroun model 체크해제
    • Replace target image체크해제
Backgroun model을 STF로 Auto-Stretch해보면 좀 더 명확한 UFI를 확인할 수 있다

2) DynamicBackgroundExtraction

제일 간단하게 하는 방법

  • 프로세스가 열리면 대상 프레임을 한번 클릭 해준다. 화면에 십자 격자가 나타난다
  • 각 격자마다 가장 까만 부분(별이 없는 부분)을 선택해 한번씩 클릭 해준다
  • 각 격자마다 10개 정도만 하면 충분하다
  • Target Image Correction
    • Correction : Subtraction
    • 나머지 모두 체크 해제

조금 섬세하게 하는 방법(딥스카이 사진촬영 가이드 참고)

  • Model Parameter (1)
    • Tolerance를 0.5~2.5로 조절
  • Sample Generation
    • Sample per row를 10~30으로 설정 (10 추천)
  • Target Image Correction
    • Correction : Subtraction
    • 나머지 모두 체크 해제
직접 해보면 느껴지지만 ABE와 DBE 처리 후 Background Model이 조금 다른 것을 알 수 있다

기타 참고사항

  • ABE나 DBE나 어느쪽을 쓰든 좀 더 나은 결과를 얻고 싶다면 OSC의 경우 ChannelExtraction 프로세스를 이용해 각각의 색상(RGB/K)에 따로 ABE/DBE 프로세스를 적요하는 것도 한가지 방법이라고 한다. 이후 ChannelCombination 프로세스를 이용해 다시 합치면 된다.
  • 심한 광공해가 있으면서 화면에 가득찰 만큼 큰 성운을 찍은 경우, Red 마스터 프레임이나 H-alpha 프레임을 이용한 후 New Instance기능으로 나머지 마스터 프레임에 적용하는 것도 한가지 방법이다.

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 1. 전처리(Preprocessing) – 3/3

1. Star Alignment

  • Reference image우측의 view를 File로 바꾼다
  • 정렬의 기준이 되는 프레임을 하나 선택하여 아래화살표를 클릭해 로딩한다
  • Registration model은 Projective Transformation으로 설정
  • Working mode는 Register/Match Images로 설정
  • Target Images에 Add Files를 선택하여 아까 레퍼런스로 잡은 프레임을 제외한 나머지 프레임을 모두 선택해 로딩한다
  • Output Images의 output directory를 설정
  • Apply Global(F6)을 클릭

Star alignment는 한번만 실행시켜야 하며, 대부분의 경우 별다른 무리 없이 작동함. 다만 별상이 오토가이딩 문제로 흔들렸을 경우 Star Detection항목의 Dectection scale을 8정도로 바꾸거나 Log(sensitivity)항목의 슬라이드를 왼쪽으로 줄여 해결할 수 있음

Distortion correction은 초점거리가 400mm이하인 경통을 사용했을때 체크하면 정렬에 도움이 됨

만약 별 정렬후 깁스 효과(Gibbs Effect)에 의해 별 주위에 어두운 동심원과 밝은 동심원(라쿤 아이-Racccoon Eye)이 나타나면 Clamping Threshold를 동심원이 사라질 때까지 줄이면 된다

2. Image Integration of Light Frames

우선 통합되는 프레임의 기준이 되는 레퍼런스 프레임을 선정해야 함. 레퍼런스 프레임은 아래의 기준으로 선택하면 좋음

  • 높은 SNR 값
  • 눈에 띄는 오류(위성이나 비행기 같은)가 없어야 함
  • 광공해 등에 의한 심한 그래디언트(Gradient)가 없어야 함

기본적으로 PixInsight는 가장 먼저 로딩한 프레임을 레퍼런스로 설정함. 하지만 좀 더 명확하게 하기 위해서 레퍼런스 프레임을 선택 후 그림과 같이 Set Reference를 클릭하면 됨.

  • 레퍼런스 프레임을 선정하여 로딩 후 Set Reference를 클릭
  • Add Files로 나머지 프레임들을 로딩
  • Image Integration 항목
    • Combination : Average
    • Normalization : Additive with scaling
    • Weights : noise evaluation
    • Scale estimator : Iterative k-sigma / biweight midvariance
    • Evaluate noise 체크
  • Pixel Rejection (1)
    • Rejection Algorithm
      • Percentile Clipping : 3~7장의 프레임
      • Averaged Sigma Clipping : 7~10장의 프레임
      • Winsorized Sigma Clipping : 15~25장의 프레임
      • Linear Fit Clipping : 최소 5장 이하 또는 최소 15장 정도일 때. 25장 이상일 때 최상의 선택임
    • Normalization : Scale + Zero Offset
  • Apply Global(F6) 클릭

Large-Scale Pixel Rejection

위성이나 비행기에 의한 오류를 제거하는데 사용. low large-scale은 경통에 묻은 찌꺼기에 의한 오류를, 그리고 high large-scale은 비행기나 인공위성 궤적에 의한 오류를 제거해 줌.

58장의 라이트 프레임을 통합한 결과물. M42 오리온 대성운

여기까지가 PixInsight에 의한 Preprocessing입니다. Preprocessing은 촬영한 프레임의 선형 데이터를 처리하기 전에, 촬영한 영상들을 정리하고, 오류를 제거하고, 합치는 과정입니다. 보다 자세한 내용은 Inside PixInsight 책을 참조하세요.

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 1. 전처리(Preprocessing) – 2/3

Light frame의 준비

1. Image Calibration of Light Frames

  • Add Files로 라이트 프레임을 로딩
  • Output directory를 설정
  • Master Bias에 마스터 바이어스 프레임을 선택
  • Master Bias에 Calibrate는 체크해제
  • Master Dark에 마스터 다크 프레임을 선택
  • Master Dark에 Calibrate와 Optimize를 체크
  • Master Flat에 마스터 플렛 프레임을 선택
  • Master Flat의 Calibrate는 체크해제
  • Apply Global (F6)을 실행

실행후 나타날 수 있는 콘솔의 다음 메시지 ‘Warning: No correlation between the master dark and target frames.’는 크게 신경쓰지 말 것.
이 과정이 끝나면 output directory에 …_c.xisf 파일이 만들어 짐.

2. Cosmetic Correction

라이트 프레임에 아직 남아 있는 핫 픽셀과 그와 유사한 잡티를 제거하는 과정

  • Add Files로 Calibration된 라이트 프레임을 로딩한다
  • Output directory를 설정한다
  • Use Master Dark를 체크하고 마스터 다크 프레임을 로딩해준다
  • 아래의 Hot Pixels Threshold의 Enable을 체크한다
  • Use Auto detect를 체크하고 아래 항목의 Hot Sigma를 체크하며 3.0을 입력한다
  • 로딩한 라이트 프레임 하나를 더블클릭한 후 Real-Time Preview (속이 빈 동그라미)을 클릭한다
  • 화면에 RTP화면이 나오면 아까 Hot Pixels Threshold의 Qty 슬라이더를 이리저리 옮겨 원하는 만큼 핫 픽셀이 선택되게 한다
  • 충분히 원하는 상태가 되면 Apply Global (F6)를 클릭한다
  • Output directory에 _cc.xisf파일을 확인한다

3. Debayer

CCD의 모자이크 패턴을 확인해 그레이스케일 영상을 칼라로 전환시키는 프로세스 입니다. 이 프로세스를 사용해 라이트 프레임의 원래 색상을 찾아 줍니다.
이 프로세스를 하기 위해서는 자신이 사용하는 CCD카메라의 모자이크 패턴을 정확히 알아야 합니다.

  • Add Files로 Cosmetic Correction이 끝난 파일( _cc.xisf)을 로딩
  • Bayer/mosaic pattern을 자신의 CCD에 맞게 설정
  • 다른 모든 설정은 그대로 둠
  • Apply Global (F6)을 클릭
Debayer 전과 후

주의사항:

라이트 프레임의 FITS 헤더를 읽어보면 베이어 모자이크의 패턴을 확인할 수 있습니다. 하지만 이 데이타대로 Debayer를 실행시켰을 때 촬영직후 내가 봤던 색상과 다른 경우를 발견할 수 있습니다.
이 경우 FITS 헤더의 기록을 무조건 믿지 마시고 Debayer를 했을 때 나온 결과물이 촬영직후 내가 봤던 색상과 일치하는 것으로 선택하시는 것이 좋습니다.

예) Meade DSI-IV의 경우 FITS헤더에는 BGGR이라고 모자이크 패턴이 기록되어 있으나 실제로 프로세싱을 해보면 GRBG가 맞는 것을 확인했습니다.

PixInsight 이미지 프로세싱 과정 – 1. 전처리(Preprocessing) – 1/3

본 설명은 PixInsight로 OSC(One-Shot Color) 이미지를 처리하는 방법을 설명하고 있습니다. LRGB-Ha의 경우는 다른 문서를 참조하세요.

기본 기능

1. Blink

Process 항목에서 Blink를 실행. 촬영한 Light frames을 전부 로딩한 후 그 중에 잘못 찍힌 사진을 확인함.
사진을 확인한 후 잘못 찍힌 파일을 새로운 폴더로 이동시키거나 잘 찍힌 사진만 새로운 폴더로 이동시킴. (아래 그림 참조)

2. ScreenTransferFunction (STF)

가장 많이 사용하는 프로세스로 선형 데이타를 비선형 데이타로 변환시켜 Light frame에서 제대로 보이지 않던 부분을 보여줌.
앞의 Blink 프로세스에서 조금 찝찝한 사진은 STF로 재확인 하는 것이 좋음.

프레임 Calibration과 Integration

촬영시 발생한 전자기적 오류나 렌즈의 이물에 의한 영향을 제거하기 위한 과정입니다.
가능한한 바이어스 프레임(Bias Frames), 다크 프레임(Dark Frames), 플렛 프레임(Flat Frames)을 촬영하여 사진의 불필요한 오류를 제거하는 것이 좋습니다.
모든 프레임은 최소 세 장 이상의 프레임이 필요합니다.

1. Master Bias프레임 생성

ImageIntegration process를 실행.

  • Add Files로 각각의 바이어스 프레임을 로딩합니다.
  • Image Integration항목의 Combination method는 Average로 선택
  • Normalization은 No Normalization으로 선택
  • Weights는 Don’t care를 선택
  • 아래쪽 Evaluate Noise의 체크를 해제
  • Pixel Rejection(1)의 Rejection Algorithm을 선택
    • Linear Fit Clipping : 프레임이 25장 이상일때
    • Winsorized Sigma Clipping : 프레임이 15~25장 일 때
    • Averaged Sigma Clipping : 프레임이 7~10장일 때
    • Percentile Clipping : 프레임이 7장 이하일 때
  • Pixel Rejection(1)의 Normalization은 No Normalization을 선택
  • Pixel Rejection(1)의 Generate rejection maps는 선택해제
  • Pixel Rejection(2)의 설정은 그대로 유지

Apply Global (F6)을 실행시켜 Master Bias프레임을 생성. Save As.. 로 저장함. 이때 저장 방식은 .xisf파일의 기본 설정이면 충분함.

2. Master Dark 프레임 생성

마스터 다크 프레임 역시 바이어스 프레임과 동일한 설정으로 ImageIntegration을 실행하면 됨. 항상 기억할 것은 절대로 Evaluate Noise를 체크해선 안됨.

3. Flat frames의 Calibration

Flat frames은 이미지 Integration을 하기 전에 반드시 바이어스와 다크 프레임의 마스터 판으로 교정(Calibration)을 해 줘야 함.
Process항목의 ImageCalibration을 실행함.

  • Add Files로 플랫 프레임을 로딩
  • Output Files의 Output directory를 설정
  • 한 칸 아래의 Postfix (접미어)는 그래도 둠
  • Master Bias항목에 폴더 아이콘을 클릭해서 마스터 바이어스 프레임을 선택
  • 아랫칸의 Calibrate는 체크를 해제
  • Master Dark항목 역시 폴더 아이콘을 클릭해서 마스터 다크 프레임을 선택
  • 아랫칸의 Calibrate와 Optimize는 모두 체크
  • CFA pattern detection은 Detect CFA로 그대로 둠
  • Apply Global (F6) 클릭

이 과정을 거치면 해당 폴더에 …._c.xisf로 끝나는 파일들을 확인할 수 있음

4. Flat frames의 Integration

  • Add Files로 파일 이름이 _c로 끝나는 파일들(Calibration이 끝난) 프레임들을 로딩
  • Combination은 Average
  • Normalization은 Multiplicative with scaling
  • Weights는 Dont’ care
  • 아랫쪽의 Evaluate Noise는 체크 해제
  • Pixel Rejection(1)은 아래의 기준으로 선택
    • Percentile Clipping : 플렛 프레임이 7장 이하일 때, 또는 Sky flat (하늘을 찍어 만든 flat frame일 때)인 경우 유용.
    • Averaged Sigma Clipping : 7~10장일 때
    • Winsorized Sigma Clipping : 15~25장 일 때
    • Linear Fit Clipping : 25장 이상의 플렛 프레임이 있을 때
  • Pixel Rejection(1)의 Normalization은 Equalize fluxes 선택
  • Generate rejection maps는 선택해제
  • Apply Global (F6) 클릭

참고사항 :
Pixel Rejction(2)의 경우 EL패널이나 라이트박스로 플렛 프레임을 만든 경우 그대로 두고 시작해 본다.
Sky flat인 경우 별이 같이 찍혀있는 경우가 있는데, 이때 Maximum슬라이드를 오른쪽으로 옮겨 조절한다.

Master Flat을 생성 후, STF의 AutoStretch기능을 써보면 렌즈에 생긴 얼룩이나 먼지, 찌꺼기 등이 보이는 것을 알 수 있다. 사진의 화살표를 보면 동그란 얼룩이 보인다.

여기까지가 촬영한 프레임의 가장 기본 준비입니다.
아직 시작도 안 했어요.