보정의 개략적인 표현: 최종 결과는 원시 이미지에서 어두운 이미지를 빼고 밝은 필드 이미지로 나눈 후 얻습니다.
15부: 보정: 밝은 필드 및 어두운 이미지 촬영하기
디지털로 촬영한 천체 사진에는 촬영한 천체가 제공한 처리되지 않은 데이터뿐만 아니라 여러 가지 인공물, 즉 원치 않는 현상도 포함되어 있습니다. '보정'은 원시 이미지에서 이러한 아티팩트를 제거하는 과정입니다.
아티팩트의 원인
먼저 어떤 구성 요소가 아티팩트 형성을 담당하고 어떤 종류의 원치 않는 정보를 생성하는지 살펴봅시다:
1. 카메라
디지털 카메라의 이미지 센서와 판독 전자 장치로 인해 다소 뚜렷한 "이미지 노이즈"가 발생하며, 이는 특히 밝거나 어두운 영역에서 이미지의 "입자" 구조로 쉽게 알아볼 수 있습니다. 똑같이 밝은 피사체 영역의 픽셀이 무작위로 다른 밝기 값을 취하는 밝기 또는 휘도 노이즈와 실제로 같은 색의 피사체를 보여주는 픽셀의 색 재현이 약간 다른 색상 노이즈가 구분됩니다. 전자 이미지 노이즈에는 다양한 원인이 있습니다. 주요 원인 중 하나는 소위 열 노이즈로, 온도에 따라 달라지는 센서의 프로세스로 인해 픽셀에 "전하"가 자발적으로 생성되어 나중에 밝기 정보로 해석되는 현상입니다. 따라서 이 노이즈 성분은 센서가 전혀 노출되지 않은 경우, 즉 '노출 시간' 동안 센서에 빛이 닿지 않는 경우에도 발생합니다. 이를 위해 '암전류 노이즈'라는 용어가 만들어졌습니다.
노이즈의 양은 주로 다음 요인에 따라 달라집니다:
a) 온도(높은 온도에서 더 많은 노이즈 발생)
b) 노출 시간(노출 시간이 길수록 노이즈가 증가함)
c) ISO 값(ISO 값이 증가할수록 노이즈 증가)
사용된 센서의 유형, 카메라에 사용된 노이즈 감소 소프트웨어, 노출 후 센서 데이터를 측정하는 전자 장치로 인한 판독 노이즈도 언급해야 합니다. 그러나 이러한 요소는 카메라에 따라 다르며 사진작가의 영향을 받을 수 없으므로 자세히 설명하지 않겠습니다.
디지털 이미지 센서에는 노이즈 외에도 주변 밝기 값과 크게 차이가 나는 개별 픽셀이 있습니다. 예를 들어, 하나의 픽셀이 입사광에 전혀 반응하지 않는 경우 항상 검은색으로 유지되며 이를 '데드 픽셀' 또는 콜드 픽셀이라고 합니다. 반면에 다른 픽셀은 다른 픽셀보다 입사광에 훨씬 더 민감하게 반응하므로 매우 높은 밝기 값을 빠르게 취하거나 최대 포화 상태에 도달하여 흰색으로 나타납니다.
이러한 비정상적인 픽셀을 "핫 픽셀"이라고 합니다. "죽은" 픽셀과 "핫" 픽셀은 센서 제조 과정에서 사실상 피할 수 없는 것이므로 이러한 결함이 있는 픽셀은 일정 수 이상 수용해야 합니다. 센서가 몇 년에 걸쳐 노후화되면 영향을 받는 픽셀 수가 증가할 수 있습니다.
Canon EOS 450D로 ISO 100(왼쪽) 및 ISO 1600(오른쪽)에서 촬영한 어두운 이미지의 디테일. 노출 시간은 10분이었습니다. ISO 값이 높을수록 전체적인 노이즈가 어떻게 증가하는지 명확하게 확인할 수 있습니다. 두 이미지 섹션 모두 노이즈를 강조하기 위해 같은 방식으로 밝게 처리했습니다.
2. 광학 시스템
완벽한 이미지를 제공하는 망원경이나 렌즈는 없습니다. 광축에서 멀어질수록 눈에 보이는 수차가 더 커집니다. 이미지의 모서리가 특히 영향을 받습니다. 그러나 보정으로는 이러한 수차를 제거할 수 없습니다. 따라서 보정을 통해 해결할 수 있는 현상에 대해 집중적으로 살펴보고자 합니다.
첫째, 이미지 모서리가 어두워지는 비네팅이 있습니다. 비네팅은 조리개가 최대 개방인 사진 렌즈를 사용할 때 특히 두드러집니다. 한편으로는 조리개를 조이면 비네팅을 제한 범위 내에서 유지할 수 있습니다. 반면에 스톱다운을 하면 필요한 노출 시간이 늘어나기 때문에 천체 사진 촬영에는 바람직하지 않은 경우가 많습니다. 또한 물리적인 이유로 망원 렌즈는 이미지 모서리보다 광축에서 더 높은 이미지 밝기를 제공하기 때문에 비네팅은 천체 사진 촬영에서 사실상 피할 수 없는 현상 중 하나입니다. 사용하는 카메라의 이미지 센서가 클수록 비네팅이 발생할 위험이 커집니다.
고속 50mm 렌즈와 개방 조리개로 촬영한 북두칠성 별자리 이미지. 이미지 모서리가 어두워지는 형태의 비네팅은 간과해서는 안 됩니다.
극단적인 경우, 예를 들어 광학 경로에 내경이 너무 작은 부품을 사용하거나 광학 시스템이 너무 작은 시야를 비추는 경우 빛이 더 이상 센서의 가장 바깥쪽 모서리에 도달하지 못합니다. 그러면 이미지의 모서리가 검은색으로 남아 더 이상 보정을 통해 저장할 수 없습니다.
둘째, 센서나 광학 시스템의 렌즈 또는 거울에 침전된 먼지 입자가 이미지화됩니다. 카메라와 광학 장치를 주의 깊게 청소하면 사진에 어두운 점이 나타나는 것을 최소화할 수 있지만 완전히 방지할 수는 없습니다. 먼지 입자와 센서 사이의 거리가 짧을수록 사진에 더 선명하게 나타납니다. 따라서 센서 앞의 보호 유리에 직접 떨어진 입자는 거의 날카롭게 보입니다.
반면 전면 렌즈의 먼지는 크게 문제가 되지 않지만 렌즈 후면 렌즈의 먼지는 사진에 눈에 띄는 흔적을 남길 수 있습니다. 반사망원경을 사용하는 경우, 먼지 입자는 빔 경로의 보조 거울로 인해 흐릿한 이미지가 입구 동공의 모양을 취하기 때문에 어두운 고리 형태로 이미지에 나타날 수 있으며, 반사망원경에서는 고리 모양을 띠게 됩니다.
빔 경로의 먼지는 어두운 반점의 형태로 보입니다. 세 개의 위쪽 반점은 센서 위에 놓인 입자입니다. 아래쪽 먼지 반점은 다소 흐릿하며 사용된 대물렌즈에 위치합니다:
은하수의 왼쪽 이미지에서 매우 선명하게 이미지화되어 센서의 보호 유리에 쌓인 먼지 실을 발견했습니다. 카메라 메뉴에서 센서 청소 기능을 사용한 후 골칫거리였던 먼지가 사라졌습니다(오른쪽):
많은 카메라에 내장된 센서 청소 기능은 고주파 진동을 통해 센서 앞의 보호 유리에 쌓인 먼지 입자를 '털어내는' 기능을 시도합니다. 이 기능이 항상 완벽하게 작동하는 것은 아니지만 이 기능의 유용성은 의심할 여지가 없습니다(다음 이미지 예시 참조).
보정을 위한 사진 촬영
이미지 보정을 수행하면 앞서 설명한 아티팩트를 제거하거나 최소한 완화할 수 있습니다. 이를 위해 두 가지 유형의 보정 이미지를 만들어야 합니다:
1. 어두운 프레임
어두운 프레임은 실제 하늘 이미지와 정확히 같은 시간 동안 "노출"됩니다. 그러나 전면 렌즈 캡을 씌우는 등 빛이 센서에 닿지 않도록 주의를 기울입니다!
어두운 이미지에는 어두운 전류 노이즈가 모두 포함되어 있기 때문에 완전히 검은 이미지가 나오지 않습니다. 이는 이 암전류 노이즈가 하늘 이미지의 노이즈와 동일하다는 가정을 기반으로 합니다. 노이즈에는 항상 통계적으로 예측할 수 없는 구성 요소가 포함되어 있기 때문에 이러한 가정은 위험합니다. 그러나 다행히도 이 구성 요소의 양이 상대적으로 적기 때문에 위에서 언급한 가정이 첫 번째 근사치에 정확합니다.
Canon EOS 1000D로 ISO 1600에서 10분의 '노출' 시간 동안 촬영한 어두운 이미지의 단면. 왼쪽은 변경되지 않은 이미지, 오른쪽은 Photoshop(명령 이미지>조정>계조 곡선...)으로 톤 값을 높인 후의 결과입니다.
이제 아이디어는 어두운 이미지를 사용하여 노이즈 성분만 캡처한 다음 나중에 하늘 이미지에서 이를 빼는 것입니다. 이렇게 하면 노이즈가 사라지거나 최소한 줄어듭니다. 동시에 여전히 사용 가능한 데이터를 포함하고 있는, 즉 완전히 포화되지 않은 모든 핫 픽셀은 복구됩니다. 반면에 죽은 픽셀과 완전히 포화된 픽셀은 어두운 이미지로 "복구"할 수 없습니다.
"적합한" 어두운 이미지를 생성하려면 어두운 노이즈가 의존하는 모든 일반적인 조건이 하늘 이미지의 조건과 최대한 동일해야 합니다. 즉, 노출 시간뿐만 아니라 ISO 값도 하늘 이미지와 비교하여 변경해서는 안 됩니다. 한 가지 문제는 대부분의 카메라(모든 디지털 SLR 카메라 등)에서 조절할 수 없는 센서의 온도입니다. 즉, 어두운 이미지는 하늘 이미지와 가능한 한 가까운 시간, 즉 하늘 이미지 직전이나 직후에 촬영해야 합니다. 노출 시간이 길어지면 센서가 뜨거워지기 때문에 서로 다른 시간에 여러 장의 어두운 이미지를 촬영하고 나중에 평균을 내면 결과가 더 좋아집니다. 예를 들어, 장시간 노출로 여러 장의 연작을 촬영한 후 그 전에 어두운 프레임을 촬영하고 그 후에 두 번째 프레임을 촬영할 수 있습니다.
실제 예시:
디지털 SLR 카메라로 거문고자리 고리성운의 사진을 찍으려고 합니다. 이를 위해 각각 10분씩 8번의 노출을 계획합니다. 그런 다음 카메라 메뉴에서 제공되는 모든 노이즈 억제 옵션을 끕니다! 그렇지 않으면 카메라가 각 노출 후 동일한 "노출 시간"으로 어두운 이미지를 자동으로 생성하여 귀중한 관찰 시간을 낭비하기 때문에 이것은 "장시간 노출 시 노이즈 감소" 항목에 명시적으로 적용됩니다. 그러면 자동으로 생성된 어두운 프레임에 관찰 시간의 절반을 투자해야 합니다.
이 기능을 끈 후 먼저 하늘 이미지에도 사용하려는 모든 설정으로 어두운 이미지를 촬영합니다. 그런 다음 10분 노출을 8회 연속으로 촬영한 다음 또 다른 어두운 프레임을 촬영합니다. 어두운 이미지를 촬영하려면 렌즈 또는 망원경에 렌즈 캡을 씌웁니다. 그런 다음 두 개의 어두운 이미지를 나중에 평균을 내어 모든 하늘 이미지에서 뺍니다. 하늘 이미지와 어두운 이미지 모두 RAW 형식으로 캡처해야 하며, 그렇지 않으면 보정이 작동하지 않습니다.
2. 밝은 필드 이미지(플랫 프레임)
평평한 필드 이미지는 균일하게 밝은 표면을 촬영할 때 생성됩니다. 물론 하늘 이미지를 촬영할 때 사용하는 것과 동일한 광학 시스템을 사용해야 합니다.
밝은 필드 이미지를 얻으려면 렌즈 앞에 종이를 붙이면 됩니다. 그런 다음 이 종이를 토치 등으로 최대한 균일하게 비춥니다.
이렇게 하면 빛의 경로에 비네팅과 먼지 입자가 모두 보이는 이미지가 생성됩니다. 나중에 하늘 이미지를 밝은 필드 이미지로 나누면 이러한 아티팩트도 제거할 수 있습니다.
일반적인 밝은 필드 이미지입니다. 여기에는 비네팅(어두운 이미지 모서리)과 빔 경로에 묘사된 먼지(반점)가 포함되어 있습니다.
암전류 노이즈가 추가로 발생하지 않도록 하기 위해 가능한 가장 낮은 ISO 값과 짧은 노출 시간으로 밝은 필드 이미지를 촬영하는 것이 이상적입니다.
실제 예시입니다:
"어두운 이미지" 장에서 설명한 고리 성운의 이미지와 일치하는 어두운 이미지가 이미 "상자 안에" 있습니다. 이제 밝은 필드 이미지도 만들고 싶습니다. 첫째, 카메라와 렌즈의 배열을 절대 변경하지 않는 것이 매우 중요합니다! 따라서 카메라에서 렌즈를 제거하거나 망원경에서 카메라를 제거하지 말고 어떤 상황에서도 초점을 변경하지 마세요! 먼지 입자가 하늘 이미지와 동일한 센서 부분에 이미지화되도록 하려면 카메라를 만지지 않는 것이 좋습니다. 이 옵션을 사용할 수 있다면 연결된 노트북을 통해 카메라를 제어하는 것이 좋습니다.
특히 카메라와 망원경 또는 망원경의 연결이 안정적이지 않은 경우 특히 중요합니다. 이제 문제는 밤에 균일하게 밝은 조명이 있는 곳을 찾을 수 있는 곳입니다. 한 가지 방법은 대물렌즈나 망원경의 전면 렌즈 앞에 반투명 물질(예: 종이 조각)을 부착한 다음 램프로 전면을 비추는 것입니다. 플래시 유닛을 광원으로 사용할 수도 있습니다. 원하는 짧은 노출 시간을 실현하려면 밝은 광원이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 밝은 필드 이미지를 올바르게 노출하는 것이 중요합니다. 노출은 충분해야 하지만 포화 상태가 되지 않아야 합니다.
이렇게 하려면 "데이터 산"이 중앙의 오른쪽에 위치해야 하지만 오른쪽 정지에 도달하지 않은 밝은 필드 이미지의 히스토그램을 확인합니다. 지속광에서는 카메라를 조리개 우선("Av" 또는 "A")으로 설정하고 수동 노출 보정을 "+1.5" 값으로 설정하기만 하면 됩니다. 그러면 카메라의 자동 노출로 밝은 필드 이미지를 촬영할 수도 있습니다. 하늘 촬영에 사용한 것과 동일한 조리개를 렌즈에 설정하는 것이 중요합니다.
요약하자면, 어두운 필드 이미지와 밝은 필드 이미지를 모두 생성할 때는 최대한 주의를 기울여야 한다는 점을 언급해야 합니다. 한편으로는 제거한 후에는 더 이상 재현할 수 없기 때문이고, 다른 한편으로는 "잘못된" 보정 이미지를 사용하면 결과가 개선되지 않고 오히려 악화될 수 있기 때문입니다.
보정 수행하기
궁극적으로 보정은 각 픽셀의 원시 이미지에서 어두운 이미지를 뺀 다음 밝은 필드 이미지로 나누는 수학적 연산입니다. 공식은 다음과 같습니다:
이미지 보정 공식.
하지만 디지털 카메라의 수백만 픽셀에 대해 이 산술 연산을 직접 수행할 필요는 없으며, 적절한 소프트웨어가 자동으로 수행하므로 걱정하지 마세요.
어둡고 밝은 필드 이미지를 사용하는 천체 이미지의 보정은 Adobe Photoshop과 같은 기존 이미지 처리 프로그램으로는 수행할 수 없습니다. 이는 특히 디지털 SLR 카메라와 같은 컬러 카메라로 촬영한 사진에도 적용됩니다. 그 이유는 이미지 센서의 개별 픽셀에 서로 다른 컬러 필터("베이어 매트릭스")가 제공되어 이미지 파일을 열 때 각 픽셀의 RGB 컬러 값이 자동으로 보간되는 원시 이미지에서 컬러 합성이 이루어지기 때문입니다. 하지만 색상 합성을 수행하기 전에 보정을 수행해야 합니다!
보정을 제대로 수행하기 위해 사용하기 매우 쉬운 소프트웨어는 웹사이트 http://deepskystacker.free.fr/german/index.html 에서 무료로 다운로드(프리웨어)할 수 있는 "DeepSkyStacker"입니다. 이 프로그램을 사용하여 보정 과정을 설명하겠습니다.
먼저 하늘 이미지("라이트 프레임")를 어두운 프레임 및 밝은 필드 이미지("플랫 프레임")와 함께 폴더에 저장합니다. 이 특정 사례에서는 7개의 라이트 프레임과 1개의 다크 프레임, 1개의 플랫 프레임이 있습니다. 피사체는 거문고자리의 고리 성운인 '메시에 57'이며, Canon EOS 450D로 ISO 800에서 2분 동안 7번 노출했습니다. 혼동을 피하는 가장 좋은 방법은 이미지가 밝은 프레임인지, 어두운 프레임인지 또는 평면 프레임인지를 나타내는 파일 이름을 사용하는 것입니다.
"말하는 파일 이름"을 사용하면 실제 하늘 이미지, 어두운 프레임 및 평면 프레임을 구분할 수 있으므로 혼동하지 않습니다.
그런 다음 DeepSkyStacker 프로그램을 시작합니다.
딥스카이스태커 소프트웨어: 프로그램 시작 후 화면.
밝은 프레임, 어두운 프레임, 평면 프레임을 서로 혼동하지 않도록 주의하면서 왼쪽 바의 상단 세 가지 명령으로 녹화물을 열 수 있습니다.
딥스카이스태커 소프트웨어: 라이트프레임 열기 명령을 선택해서 하늘 이미지("라이트프레임")를 엽니다 ...
또는 Windows 탐색기에서 파일을 DeepSkyStacker로 끌어다 놓 을 수도 있지만, 항상 파일 유형을 지정해야 하므로 3단계로 진행해야 합니다.
딥스카이스태커 소프트웨어: '드래그 앤 드롭'을 사용해 파일을 딥스카이스태커로 가져오면 프로그램에서 파일 유형을 묻습니다.
모든 파일(어두운 프레임과 평면 프레임 포함)이 추가되면 파일 목록에서 가져온 파일에 대한 개요를 볼 수 있습니다. 유형 열에서 "라이트", "다크" 및 "플랫" 할당이 올바른지 다시 확인합니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: 필요한 모든 파일을 가져왔습니다. 올바른 파일 유형이 지정되었는지 목록에서 확인할 수 있습니다("유형" 열, 빨간색 줄임표).
목록에서 파일을 클릭하면 DeepSkyStacker가 파일을 메모리에 로드하고 이미지 창에 표시합니다. 라이트프레임을 한 번 클릭하면 이미지가 표시될 때까지 몇 초간 기다려야 합니다. 오른쪽 상단의 중앙 삼각형을 왼쪽으로 이동하여 디스플레이를 더 밝게 만들어 이미지의 어두운 모서리가 선명하게 보이도록 비네팅의 결과를 얻었습니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: 목록에서 단일 이미지 표시(아래쪽 빨간색 화살표). 회색 점(빨간색 위쪽 화살표)을 왼쪽으로 이동하면 더 밝게 표시됩니다.
이제 플랫 프레임을 클릭하면 잠시 기다린 후에 표시됩니다. 어두운 이미지 모서리도 평면 프레임에서 선명하게 인식할 수 있습니다.
딥스카이스태커 소프트웨어: 밝은 필드 이미지 표시(아래쪽 화살표). 위 4개의 화살표로 표시된 것처럼 비네팅으로 인한 어두운 이미지 모서리가 포함되어 있습니다.
보정 루틴을 시작하기 전에 파일 이름 왼쪽에 있는 확인란을 선택하여 모든 파일이 선택되었는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 왼쪽 메뉴 열에서 모두 선택 명령을 클릭합니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: 가져온 모든 파일을 선택합니다:
그런 다음 빨간색으로 강조 표시된 선택한 이미지 스택 명령을 선택하여 시작합니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: "선택한 이미지 스택..." 명령을 선택하여 보정 루틴을 시작합니다. 여기서 "스택"은 개별 이미지의 오버레이를 의미합니다.
곧 자동으로 수행될 처리 단계의 요약이 포함된 대화 상자가 나타납니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: 보정 및 스태킹 절차를 시작하기 위한 대화 상자.
DeepSkyStacker는 이미지를 오버레이하기 전에 이미지를 자동으로 정렬, 즉 일치하지 않는 사진을 이동 및 회전하여 정렬하므로 몇 가지 프로그램 매개변수를 설정하고 확인해야 합니다. 이를 위해 스태킹 매개변수... 버튼을 클릭하면 8개의 탭이 있는 또 다른 광범위한 대화 상자가 나타납니다. 모든 옵션으로 이동하지 않고 기본 설정에 해당하는 설정이 있는 8개의 탭을 모두 보여드리겠습니다:
딥스카이스태커 소프트웨어의 스태킹 매개변수, "결과" 탭입니다. 여기에서 "표준 모드"를 선택합니다.
딥스카이스태커 소프트웨어의 스태킹 파라미터, 조명 탭. 극단값이 평균값 계산에 포함되지 않는 카파 시그마 클리핑 스태킹 모드는 좋은 결과를 제공합니다:
딥스카이스태커 소프트웨어의 스태킹 파라미터, 다크 탭. 어두운 이미지가 하나뿐이므로 여기서 어떤 스태킹 모드를 선택하든 상관없습니다.
딥스카이스태커 소프트웨어의 스태킹 파라미터, 평면 탭. 여기에는 밝은 필드 이미지가 하나만 있으므로 스태킹 모드도 관련이 없습니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어의 스태킹 매개변수, 정렬 탭. 자동 방식은 별이 기준점으로 선택되는 개별 이미지의 정밀한 오버레이를 보장합니다. 기준점도 완전히 자동으로 인식됩니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어의 스태킹 매개변수, 중간 이미지 탭. 이 프로그램은 중간 결과를 저장하기 위해 충분한 메모리 공간이 필요합니다. 따라서 충분한 여유 메모리가 있는 임시 파일 폴더를 선택하는 것이 좋습니다.
딥스카이스태커 소프트웨어의 스태킹 매개변수, 화장품 탭. 보정에도 불구하고 개별 결함이 있는 픽셀이 남아있을 수 있습니다. 소프트웨어가 이를 자동으로 인식하고 제거할 수 있습니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어의 스태킹 파라미터, 출력 탭. 여기에서 계산 결과에 어떤 일이 일어날지 지정할 수 있습니다.
확인으로 광범위한 대화를 끝내고 위에 표시된 스태킹 단계 대화 상자에서 확인을 다시 클릭하여 보정 절차를 시작합니다. 그 다음에는 매우 계산 집약적인 시간이 이어지며, 제 컴퓨터에서는 30분 이상 걸렸습니다. 이 시간 동안 DeepSkyStacker는 처리 상태에 대한 상태 메시지를 제공했습니다:
딥스카이스태커 소프트웨어: 보정 및 스태킹에는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 시간 동안 상태 메시지가 표시됩니다.
프로그램이 작업을 완료하면 이미지 창에 결과가 표시됩니다:
DeepSkyStacker 소프트웨어: 보정 및 스태킹 후 결과 이미지가 표시됩니다.
별도로 지정하지 않는 한, 결과는 처리된 파일들이 있는 동일한 폴더에 "Autosave.tif"라는 파일 이름으로 동시에 저장됩니다. TIF 형식의 이 이미지는 픽셀 및 컬러 채널당 32비트의 "색심도"를 갖습니다. 이러한 이미지를 Adobe Photoshop에서 처리하려면 버전 CS2 이상이 필요합니다. 이전 버전을 사용하는 경우 DeepSkyStacker에서 다른 이름으로 이미지 저장... 명령을 클릭하고 파일 형식으로 TIFF 이미지(16비트/K )를 선택해야 합니다.
DeepSkyStacker 소프트웨어: "다른 이름으로 저장..." 대화 상자에서 파일 형식(이 경우 픽셀당 16비트 및 컬러 채널(빨간색 화살표)이 있는 TIF 형식)을 선택할 수 있습니다.
아래에서 Adobe Photoshop CS3을 사용하여 DeepSkyStacker에서 만든 "Autosafe.tif"에 마무리 작업을 합니다. Photoshop에서 문제없이 열 수 있으며 파일 창의 헤더를 보면 32비트 파일임을 한눈에 알 수 있습니다:
Adobe Photoshop CS3에서 32비트 파일을 열었습니다. 픽셀당 32비트와 색상 채널은 이미지 창의 제목 표시줄(빨간색 화살표)에 표시되어 있습니다.
이 이미지를 한 눈에 봐도 보정의 성공이 분명하게 드러납니다. 어두운 이미지 모서리가 사라졌습니다!
그러나 Photoshop에서 32비트 사진을 추가로 처리하는 것은 매우 제한적입니다. 따라서 먼저 16비트 형식으로 변환합니다. 이미지/모드/16비트 채널... 명령을 선택하면 다음과 같은 대화 상자가 나타납니다:
Adobe Photoshop CS3으로 이미지를 32비트에서 16비트로 변환하기.
설정을 변경하지 않고 단순화를 위해 여기에서 확인을 선택하고 이제 16비트 이미지와 함께 거의 완전한 Photoshop CS3 명령 세트를 사용할 수 있습니다.
다음에 일어나는 일은 소스 자료에 따라 크게 달라지며 일반화할 수 없습니다. 고리 성운 이미지에서 먼저 왼쪽의 히스토그램을 잘라내어 하늘을 더 어둡게 만들었습니다(명령 이미지>조정>톤 보정....):
검은색 점(빨간색 화살표로 표시)을 영점 위치에서 오른쪽으로 이동합니다.
그런 다음 이미지>조정>계조 곡선... 명령을 사용하여 곡선을 "구부려" 하늘을 더 어둡게 하고 밝은 피사체 영역(계조 곡선의 "S자 모양")을 밝게 하여 이미지 대비를 높였습니다:
Photoshop에서 그라데이션 곡선을 S자 모양으로 구부리면 대비가 증가합니다. 왼쪽의 빨간색 화살표는 곡선이 아래쪽으로 구부러진 지점을 나타내고 오른쪽의 화살표는 곡선이 위로 올라간 지점을 나타냅니다.
채도를 약간 높인 후( 이미지>조정>색조/채도... 명령) 당분간은 최종 결과에 만족했습니다:
고리 성운의 완성된 사진입니다. 보정 작업으로 인해 모든 인공물이 사라졌습니다. 배경에 있는 은하, 즉 IC 1296이 화살표로 표시되어 있습니다.
왜 이 모든 문제가 발생했을까요?
딥스카이스태커를 사용하면 보정 측면에서 다음과 같은 이점이 있습니다:
어두운 이미지를 빼서 개별 이미지의 어두운 노이즈 감소
단일 이미지의 작은 부분을 고배율로 보면 노이즈 감소와 핫 픽셀 및 데드 픽셀 제거를 모두 명확하게 볼 수 있습니다. 이 비교를 위해 어두운 이미지를 보정하는 데에도 DeepSkyStacker를 사용했습니다:
어두운 프레임을 통한 단일 노출 보정(왼쪽). 결과는 오른쪽에서 볼 수 있습니다: 노이즈 성분이 감소하고 결함이 있는 픽셀이 사라졌습니다. 전체 이미지의 작은 부분만 볼 수 있습니다.
비네팅과 빔 경로의 먼지 입자 제거하기
먼저 전체 이미지를 살펴보고 비네팅으로 인한 어두운 이미지 모서리를 평가합니다. 딥스카이스태커가 밝은 필드 이미지를 적용함으로써 이 결함을 완전히 제거할 수 있었음을 분명히 알 수 있습니다:
원시 이미지(왼쪽)에서는 어두운 이미지 모서리 형태의 비네팅을 볼 수 있지만, 밝은 필드 이미지를 적용하면 이 인공물이 제거되었습니다(오른쪽).
이제 이미지의 작은 부분을 다시 자세히 살펴보면 센서에 달라붙은 것으로 추정되는 먼지 반점이 보입니다. 이 반점 역시 밝은 필드 이미지를 사용했을 때 완전히 사라졌습니다:
자세히 살펴보면 개별 이미지에서 센서의 먼지로 인한 작은 어두운 반점을 발견할 수 있습니다(맨 왼쪽, 원시 이미지의 한 부분). 밝은 필드 이미지의 같은 부분(가운데)에서도 이 먼지 입자를 볼 수 있습니다. 보정하면 이 먼지 입자가 사라집니다(오른쪽).
위 이미지에서 또 한 가지 추측할 수 있는 것이 있습니다: 단일 원시 이미지(왼쪽)와 7개의 이미지를 평균한 결과(오른쪽)를 비교하면, 여러 개별 이미지를 오프셋함으로써 노이즈가 더 감소한 것을 알 수 있습니다. 이미지 노이즈를 제거하는 이 방법은 "천체 사진 및 하늘 사진" 튜토리얼 시리즈의 다음이자 마지막 파트에서 다룰 주제입니다.
