H𝛼 Only (H𝛼 영상만 처리하기)

 

Linear Processing

마스터 파일의 처리를 위해서는 STF에서 Auto Stretch를 켜놓고 이미지를 처리하시는 것이 도움이 됩니다(STF의 Auto Stretch는 영상을 변화시키지 않고 우리 눈에만 달라 보이기 때문에 언제나 좋습니다). 다음의 처리는 선형 프로세싱에서 마스터 파일에 꼭 하셔야 합니다. 

1. DynamicCrop으로 사진의 불필요한 부분이나 사진상의 오류를 제거합니다
2. ABE나 DB를 사용해 균일하지 않는 영상물의 빛을 제거합니다
3. Deconvolution을 이용해 대기에 의한 별상의 왜곡을 수정합니다
4. MultiscaleLinearTransform(MLT)를 사용해 노이즈를 감소시킵니다

Delinearization

만약 H𝛼 영상을 (L)RGB와 함께 섞을 생각이라면 HistogramTransformation(HT)를 이용하시면 비선형 데이타로의 변화가 가능합니다. 

CurvesTransformation

만약 H𝛼만을 이용해 단일한 흑백영상을 만드는 것이 목적이라면 CurvesTransformation(CT)과 HistogramTransformation(HT)을 사용해 더욱 콘트라스트가 높은 영상으로 만드는 것이 좋습니다. 

특히 이 경우 HT만을 사용하는 것 보다 CT를 잘 이용하는 것이 더욱 높은 콘트라스트를 얻을 수 있습니다. 

HT와 CT의 그래프 차이
CT를 잘 이용하는 것이 훨씬 더 높은 콘트라스트를 얻을 수 있습니다

H𝛼 영상은 별의 영향이 적기 때문에 전체적으로 하이라이트(강하게 빛이 나는 영역)가 결여된 경우가 많습니다. 이 경우 단순히 HT만을 사용하게 되면 Midtone의 상부(중간에서 조금 밝은 영역)와 하이라이트 부분이 너무 압축되어 처음부터 끝까지 밋밋한 영상이 될 수 있습니다. 결국 이때 CT를 사용하면 어두운 영역에 비해 밝은 영역을 강조할 수 있어 보다 콘트라스트가 높은 영상으로 만들 수 있습니다. 

HT와 CT를 동시 사용

HT만 사용

잘 보면 검은 영역과 밝은 영역의 차이가 나는 것을 알 수 있습니다 
미묘하지만 이 정도라도 콘트라스트 조절을 해주는 것이 좋습니다

물론 실제로 이미지 처리를 할 때는 CT만으로 모든 커브의 조절을 하고 싶을 수도 있지만, 이렇게 하면 일이 너무 복잡해집니다. 평소와 같이 HT로 비선형화를 시킨 후, CT로 마무리를 하면 됩니다. 

이 정도까지 비선형화만 HT로 하시고,
끝마무리는 CT로 합니다

Nonlinear Processing

여러분이 어떤 종류의 프로세스(HT나 CT)로 비선형화를 하시든간에 비선형 이미지의 프로세싱에는 다음의 과정을 꼭 진행하시는 것이 좋습니다. 

• TGVDenoise를 이용해 비선형 데이타의 노이즈 감소 (마스크 사용할 것)
• 필요하다면 HDRMultiscaleTransform을 이용 (마스크 사용할 것)
• 콘트라스트 향상을 위해 LocalHistogramEqualization(LHE) 프로세스나 LocalFuzzyHistogramHyperbolization(LFHH) 스크립트를 이용 (마스크 사용할 것)
• 선예도를 증가시키기 위해 MultiscaleLinearTransform(MLT)를 사용할 것
  (선예도 항목을 참조하시고 마스크 사용할 것)
• UnsharpMask (마스크 사용할 것), DarkStructureEnhance, ExponentialTranformation, CloneStamp 등등을 적절히 사용할 것

Star Removal

협대역 이미지로 유명한 핀란드의 J. P. Metsavainio의 사진에서도 알 수 있듯이 협대역 영상은 별이 거의 없거나 최소한으로 보이게 하는 경향이 있습니다. 여러분도 이런 결과물을 얻기 위해 MorphologicalTransformation(MT) 프로세스를 이용해 별상을 줄이거나 완전히 제거할 수 있습니다. 물론 이때는 MT와 MLT를 동시에 이용하는 것이 도움이 됩니다. 하는 방법은 아래와 같습니다. 

1. StarMask 프로세스를 이용해 모든 별상을 포함하는 마스크를 만듭니다. 만약 필요하다면 HT나 CT를 이용해 마스크에 대한 마스크를 만들어 StarMask의 마스크가 더 많은 별상을 포함하도록 합니다 
2. 프로세싱할 사진에 마스크를 적용합니다
3. 이번 예시에서는 MT의 iteration을 한번만 적용합니다
4. MLT에서 작은 크기의 구조물에 대한 설정을 모두 끕니다. 아래의 그림과 같이 이 두 과정을 1~2회 반복하면 거의 모든 사진의 별을 제거할 수 있습니다
5. 이 과정의 대체방법으로는 StarReduction 스크립트가 있습니다

MLT와 MT를 같이 사용해서 영상에 존재하는 거의 모든 별을 제거해 줍니다

별이 거의 완전히 제거된 드라마틱한 영상이 되었습니다

물론 위와 같은 최종 결과물을 얻기 위해서는 수차례 테스트를 하는 것이 중요합니다.
일단 중간 사이즈의 별들이 영상에서 모두 제거가 되었다면 큰 구조물에 대한 레이어(3, 4번 레이어)를 활성화 시켜서 위의 과정을 몇 차례 반복해보는 것이 도움이 됩니다. 필요하다면 CloneStamp 프로세스를 이용해 매우 큰 별을 제거하는 것도 방법입니다. 

참고 : 전에 두루별님이 StarNet++ 라는 소프트웨어를 소개해 주셨는데, 그걸 써보는 것도 한가지 방법입니다. 기억하세요. 방법은 항상 여러가지가 있습니다. 

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