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.
- ChannelCombination을 이용해 RGB를 합칩니다
- RGB 이미지에 HDRComposition을 사용합니다
- Luminance 이미지에 HDRComposition을 사용합니다
- 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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