HDRComposition

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HDRComposition

다음은 Light Vortex Astronomy의 내용을 정리한 것입니다.

이 프로세스를 이용해 HDR처리를 하기 위한 선결조건입니다.
이미 선형처리의 앞단계를 다 마치셨다면 더 이상의 준비는 필요없겠지만 그래도 설명드리겠습니다. 
  • 전처리(Pre-processing)가 끝나 있어야 한다
  • StarAlignment가 되어 있어야 한다
  • 아직 선형 데이타 상태여야 한다
다음은 데모를 목적으로 M42 오리온 대성운을 H𝛼로 찍은 사진입니다. 왼쪽은 1분 노출의 서브 프레임을 합친 것이고, 오른쪽은 7분 노출의 서브 프레임을 합친 것입니다. 
데모를 위해 잠시 Auto-stretch를 한 상태입니다. 


이 사진을 보시면 7분 노출을 한 오른쪽 사진이 훨씬 더 희미한 영역을 잘 살렸다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 둘 다 중심부는 완전히 포화된 상태이지요. 그런데 잠시 Auto-stretch를 꺼보면 왼쪽의 1분 노출에서는 중심부에 위치한 네 개의 트라페지움 별들이 보이는 것을 알 수 있습니다. 


이제 HDRComposition을 시작할 건데, 혹시라도 배경의 UFI를 해결하지 않았다면 반드시 처리하셔야 합니다. ABE를 쓰시든 DBE를 쓰시든 꼭 하십시요. 


위의 이미지는 HDRComposition의 기본 형태입니다. 이 프로세스를 실행하기 위해 우리는 따로 대상이 되는 이미지를 화면에 로딩할 필요가 없습니다. 

Add Files를 눌러서 HDR 처리를 할 파일을 집어 넣습니다. 이때 가장 노출시간이 긴 파일이 위에 오도록 파일을 넣으시면 됩니다. 


HDRComposition은 사용자가 별다른 옵션을 처리해주지 않아도 디폴트 상태로 굉장히 잘 작동합니다. 하지만 그래도 각각의 항목들을 좀 살펴보기로 합니다. 

Automatic exposure evaluation

일단 Automatic exposure evaluation은 항상 켜놓는 것이 좋습니다. 특히 사진을 노출시간에 상관없이 집어넣었을 때는 매우 중요한데, 이 기능이 켜져있으면 PixInsight가 알아서 사진들의 통계값을 바탕으로 어느것을 레퍼런스로 삼을지 정합니다. 추가로 설명드리면 PixInsight는 이 옵션을 사용할때 FITS 헤더의 데이타를 사용하지 않습니다.
아무튼 이 기능을 켜놓으면 알아서 노출순서에 따라 처리를 준비하는데 가끔 말을 듣지 않을때가 있습니다. 그렇기 때문에 앞에서 '가장 긴 노출의 이미지를 먼저' 넣도록 말씀드린 것입니다. 

Reject black pixel

이것 역시 켜놓는 것이 좋습니다. 이 기능은 긴 노출의 픽셀 영역을 짧은 노출의 검은 픽셀로 대체하는 것을 막아줍니다. (체크를 해제한 경우 이미지에 시꺼먼 픽셀 구멍이 뻥뻥 생길 수 있습니다) 

Generate a 64-bit HDR image

이 기능 역시 처리가 끝난 HDR이미지에 촬영한 모든 디테일이 남도록 하기 위해선 꼭 필요합니다. 보통의 32비트의 비 HDR이미지라면 상관이 없지만 우리는 충분한 디테일을 살린 HDR 이미지를 만들고 있는 것이기 때문에 꼭 필요합니다. 

Output composition masks

이 기능은 사용자에게 이미지의 어느부분을 긴 노출 이미지로 대체했는지와 어느부분을 짧은 노출 이미지로 대체했는지 알려주기 때문에 매우 유용합니다. 이 정보는 보통 HDRComposition 프로세스가 끝나는 시점에 새로운 윈도우로 나타납니다. 

Binarizing threshold

이 항목은 우리가 이 프로세스를 사용함에 있어 가장 중요한 변수입니다. 기본값은 0.8000으로 설정되어 있으며 대부분의 경우 이대로 두어도 매우 좋은 결과를 보여줍니다. 
기본적으로 이 항목은 긴 노출 이미지에서 짧은 노출 이미지로 대체되는 픽셀 영역을 결정하는 파라미터입니다(상대적 밝기로 결정하는 것입니다). 만약 이 값을 너무 높게 설정하면 긴 노출의 이미지와 짧은 노출의 이미지가 제대로 섞이지 않아 밝은 부분의 디테일을 잃게 됩니다. 그리고 만약 이 수치를 너무 낮게 설정하면 긴 노출에서 잡아낸 희미한 영역이 짧은 노출에 적용되지 않아 희미한 영역의 디테일이 사라지게 됩니다. 
뭐 언제나 그렇듯 여러가지 수치를 넣어보며 조절해보는것이 가장 좋습니다. 

Mask smoothness

이 항목은 긴 노출의 밝은 영역을 짧은 노출의 영역으로 대체할 때 얼마나 부드러운 마스크를 만들어 적용할지에 대한 것입니다. 기본값 7로도 대부분 좋은 결과를 보여주지만 사실은 최대수치인 25까지 올리지 말아야 할 이유도 딱히 없습니다. 어쨌든 이 값은 이미지에서 밝은 영역과 희미한 영역의 변화를 얼마나 부드럽게 할지를 나타냅니다.

Mask growth

이 항목은 대체된 밝은 영역에, 어두운 헤일로가 나타나거나 기타 이상한 노이즈 같은 것으로 둘러싸인 것처럼 보이지 않는다면 그냥 기본값인 1을 사용합니다. 하지만 헤일로가 보이거나 노이즈 같은게 나타나면 이 수치를 조금씩 올려보는게 좋습니다. 

다음은 Mask smoothness를 25로 설정한 상태에서 실행(Apply)한 결과물입니다.


양쪽 이미지 다 HDRComposition 프로세스를 한 결과물입니다. 왼쪽 이미지가 실제 HDRComposition의 최종 결과물이고, 오른쪽은 마스크로 긴 노출의 이미지에서 어두운 노출의 대상으로 바뀐 부분을 보여줍니다. 
이 사진에서 완전히 포화된 영역 대부분이 짧은 노출로 대체된 것을 알 수 있습니다. 하지만 조금 더 넓은 영역을 대체하고 싶네요. 대체할 영역을 넓히고 싶다면 아까 설명드린 것처럼 Binarizing threshold의 값을 줄이면 됩니다. 0.600이 더 나은것 같습니다. 


이제 마스크 이미지를 다시 보면 아까보다 더 커진것을 알 수 있습니다. 하지만 너무 심한 정도는 아니네요. 다음이 최종 결과물입니다(Auto-stretch).



자 여기까지가 HDRComposition의 예입니다. 비록 이번 예시는 H𝛼영역에 대해서만 했지만 OSC를 처리할때나 모노크롬 LRGB 이미지를 처리할때나 방법은 동일합니다. 


다음은 모노크롬 LRGB 이미지를 칼라 HDR 이미지로 바꾸는 일반적인 순서입니다. 
  1. ChannelCombination을 이용해 RGB를 합칩니다
  2. RGB 이미지에 HDRComposition을 사용합니다
  3. Luminance 이미지에 HDRComposition을 사용합니다
  4. 각각의 HDR이미지에 대해 Post-processing을 진행합니다. 이 Post-processing 과정에는 Dynamic range를 압축하기 위해 반드니 HDRMultiscaleTransformation(HDRMT)를 포함시킵니다. 
만약 여러분이 협대역 이미지를 가지고 있다면 모든 협대역 이미지에 대해 각각 HDRComposition을 진행합니다. 그리고 꼭 HDRMT를 실행합니다. 



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