모니터 플랫의 성능이 궁금하기도 했고 기존 티셔츠 플랫의 약점을 보완할 수 있는 좋은 방법이 될 것 같아
직접 촬영한 사진으로 테스트를 시작해 보기로 하였습니다.
-- 시작하기에 앞서
1) 2010년 02월 23일 촬영한 1시간 노출의 m57을 대상으로 시작해보겠습니다.
2) 원글에서 수정된 단락은 *로 표시하겠습니다.
3) 노트북 LCD로 시작하였습니다.
1. 티셔츠 플랫 촬영 방법 및 단점.
티셔츠 플랫을 직접 활용한 것은 몇개월도 안되었습니다. 플랫을 매번 매이미지에 적용하고 나서부터
이미지처리가 무척 수월해졌습니다. 특히 넑은 영역의 바탕에 균일한 밝기가 제공됨으로 인해
커브, Shadow-Highlights 뿐만 아니라 DDP 등에서도 좋은 결과를 보였습니다.
티셔츠 플랫으로 플랫을 찍고 적용하는 방법은 다음의 링크를 활용하시면 되겠습니다.
올해 설 연휴때 한번 더 수정하여 올려놓았습니다.
http://astrobusan.com/xe/?mid=info&page=5&document_srl=83568
티셔츠 플랫의 단점은 다음과 같이 요약해 볼 수 있겠습니다.
1) 티셔츠를 구해 고무줄로 경통 입구를 막아야 한다. 귀찮다.
구경이 큰 10인치 반사는?
2) 광원은 하나이어야 한다. 따라서 낮에는 촬영할 수 없다.
태양빛이 잡광으로 작용해 플랫이 잘 안빠집니다.
3) 광원이 상당히 근거리에 있고, 광원이 근거리의 작은공간에 존재한다.
플랫을 찍으려면 무한대서 들어오는 균일한 흰색의 빛이 필요합니다.
집의 형광등은 상당히 근거리에 있습니다. 게다가 하나의 점광원이라면 빛이 평행하게 들어오지 않습니다.
4) 초점길이가 긴 반사망원경이나 굴절 망원경은 찍기가 매우 불편하다.
집에서 다시 적도의를 셋팅해서 천장을 바라보게 해야 하므로 매우 귀찮습니다.
모니터 플랫은 위의 4가지 문제에 대해 자유롭습니다.
특히 낮에도 태양 잡광보다 모니터 광원이 훨씬 밝고 경통의 입구가 모니터이 딱 붙어있기 때문에 가능합니다.
2. 모니터 플랫을 위한 기본 셋팅법
아래의 그림처럼 노트북에 최대한 가까이 경통의 입구를 들이댑니다.
모니터의 바탕은 흰 바탕으로 합니다. (바탕화면의 아이콘을 정리해서 한 곳으로 모으고 바탕화면을 하얀색으로 셋팅)
모니터 면과 광축은 수직이 되게 합니다. (모니터 면과 미러가 평행이 되게 합니다.)
아래 그림을 보면 카메라가 돌아가 있는데, 이는 촬영시 셋팅을 그대로 유지시켜 놓았기 때문입니다.
즉 촬영지 셋팅을 기억하거나, 그대로 고정해서 들고와야 합니다.
이는 매우 중요한 이슈입니다.
카메라 셋팅을 촬영한 대상과 일치시켜야 한다는 의미는,
같은 날 카메라를 한번 셋팅하면 회전시키거나 움직여서는 안된다는 의미입니다.
만일 같은날 여러 대상을 찍는 다면? 회전량에 대한 표시를 망원경에 해두고 그 값을 적어오거나,
같은 방향으로 다른 대상을 찍는 방법이 있습니다.
플랫을 찍을때 초점을 변화시키면 절대 안됩니다.(이부분을 많이 혼동하시는 듯 합니다.)
초점을 변화시키면, 광축으로부터 주변부로 전파되는 비넷의 양식이 변화하기 때문입니다.
F수가 빠른 광학계에서는 더욱 심각하게 변화하기 때문에
초점도, 화각도 고정시켜서 시스템을 가지고 오거나,
작은 표시를 하거나 해서 가지고 와서 다시 셋팅해서 찍는 것이 중요합니다.
만일 영상센서의 센터와 광학적 중심이 정확하게 일치한다면 카메라회전은 가능합니다.
초점부까지 잘 설계된 굴절 망원경은 충분히 가능하겠죠.
다음 그림을 참조해 주세요.
빨간색 점은 이미지 센서의 중심, 파란색 점은 광학적 중심입니다.
광학적 중심으로 부터 광량이 점점 감소하는 비넷이 존재한다면, 카메라를 회전시켰을 때 주변부에 다른 비넷의 양상이 나타납니다.
이를 실제로 보여드리겠습니다.
이제 준비가 되었다면 촬영합니다.
ISO100, RAW mode, AWB mode
노출은 1/40s 입니다.
(1/40s 는 제 시스템의 최적값입니다. 이 노출값은 광학계나 노트북 화면의 밝기에 의해 변화할 수 있습니다.
16비트 이미지라면 Maximum 값인 65535의 1/3 ~ 1/2 에 해당하는 20000 ~ 30000 정도로 값이 나오게 촬영합니다.)
총 10장을 촬영합니다. (장수는 많은수록 좋습니다)
그리고 플랫의 감도는 낮을수록 좋습니다. 저는 ISO100으로 셋팅합니다.
10장을 찍어 포토샵으로 불러옵니다.
아래 그램의 우상단에 보면 RGB 값이 모두 중앙에 위치합니다. 이렇게 Histogram상 RGB 값이 대충 중앙으로 오게하는 것이 Flat의 적정노출입니다.
CCD로 ADU값을 3만근처로 노출을 설정하라는 의미는, 16비트 CCD의 최고값은 65535이므로 이의 반값인 3만으로 플랫이 찍히도록 노출을 조정하라는 의미입니다.
불러온 파일을 모두 TIF 16비트로 저장합니다. 어떠한 처리를 해서는 안됩니다.
마찬가지로 망원경으로 찍은 사진을 처리할때도 Temperature와 Tint를 조정하는 것을 제외하고
아래의 Saturation이나 Shadow를 플랫이나 다크를 뺄때 건드리면 안됩니다.
좀더 적색으로 찍힌 이유는 적외선 필터를 뗀 CMOS의 R채널에 적외선이 더 많이 들어오거나, 더 민감하기 때문인 것으로 추정됩니다.
이렇게 해서 얻은 10장의 이미지를 모두 합성합니다.
합성은 맥심에서 하였고 그 결과는 다음의 사진과 같습니다.
Screen Stretch가 medium이기 때문에 이렇게 보이는 것입니다.
광학계의 먼지, 주경의 센터마킹, Fixed Pattern Noise, 비넷등 다양한 정보가 들어가 있습니다.
이미지센서의 중심과 광학적 중심이 일치하지 않음은 아래 사진을 보시면 바로 이해가 갑니다.
파란선의 교차점은 이미지 센서의 중심. 단독으로 있는 노란점은 광학적 중심입니다.
카메라가 회전함은, 파란색 교차점이 단독의 노란점을 빙빙 도는 효과와 마찬가지입니다.
이런 불일치는 이미지센서의 주변부의 비넷정도가 모두 다르게 합니다.
따라서 대상을 찍을때의 구도와 초점은 플랫을 찍을 때도 변화하지 말아야 합니다.
(다크는 변해도 되겠죠... 비슷한 온도라면 한번 찍어둔 다크를 활용할 수 있지만 온도가 바뀌었다면 다시 촬영해야 합니다.)
맥심에서 0~65535 범위로 보고, Line Profile을 찍어보면 다음과 같습니다.
Line Profile을 보면 해당 라인에서 주변부로 갈수록 밝기가 감소하는데, 이것이 바로 광학계의 비넷입니다.
이 비넷을 빼주지 않으면, 커브를 올릴때 중심부가 타버리고 주변부가 검어지는 현상이 나타납니다.
특히 최종 처리된 이미지의 주변부가 중심부에 비해 많이 어둡다고 느끼는 이미지는 플랫처리가 안된 이미지 입니다.
또한 한 채널의 플랫이 제대로 빠지지 않는다면 주변부에서 color saturation 불일치가 나타납니다.
이제 대상을 촬영한 이미지를 TIF 16비트 변환합니다. 변환한 이미지와 플랫을 맥심으로 불러옵니다.
이제 Screen Stretch window 셋팅은 0~65535나 Maxval로 설정하신 후 보는 것이 더 좋습니다.
촬영한 이미지에서 m57 바로 위에 라인을 하나 설정해 보겠습니다.
원본이미지에 비넷이 보입니다.
이제 촬영하고 합성한 플랫을 불러옵니다. 이 플랫을 원본이미지에세 빼주기 위해 Pixel Math를 실행합니다.
빼기 모드로 설정하고, 뺄 이미지를 Flat이미지로 합니다.
Scale Factor를 조정해 Line Profile 상 r,g,b 값의 Baseline이 직선이 되도록 변화시킵니다.
보통 100% 전후로 설정이 됩니다. 10분 장노출의 경우 120% 전후에서, 3븐 이하의 짧은 노출은 70% 근처에서 설정됩니다.
중요한 것은 Add Constant를 해서 (10000 ~20000 정도) 베이스 레벨이 음수가 되는 결과를 막아주어야 합니다.
베이스 레벨이 너무 높아도 안됩니다. 그럼 밝은 영역이 (별, 밝은 성운) saturation이 되기 때문입니다.
베이스 레벨은5천~1만 사이가 되도록 설정하고 나중에 이렇게 뜬 값은 Level이나 DDP에서 다 빼버릴 수 있습니다.
또 아래 사진을 보면 베이스 레벨이 직선이 되었지만, 직선이 기울기가 있습니다.
이는 광해에 의한 영향으로 보입니다. 아니면 경통과 모니터가 완벽히 평행을 이루지 않아서 발생할 수 있는 문제점일 수도 있습니다.
직선의 기울기가 보여도 그냥 두시고, 최대한 직선이 되도록 만드는 것도 중요합니다.
직선의 기울기는 맥심의 Auto Remove Gradient로 빼버립니다.
PixelMath의 Fullscreen을 누르면 계산된 결과가 화면과 그래프에 모두 나타납니다.
<Auto remove gradient 적용 전, Flat은 적용>
<Auto remove gradient 적용 후>
베이스 레벨이 직선이면서 기울기가 0 근처로 매우 평탄해졌습니다.
이런 작업을 촬영한 모든 이미지에 해줍니다. (위 과정은 처음에만 해보면 되고, 이후 맥심에 파일을 등록해서 자동으로 빼주는 방법이 있습니다. 저는 그냥 수동빼줍니다. ^^;)
이렇게 5분간 촬영한 10장의 이미지를 모두 합성하였습니다. R,G,B의 각 베이스 레벨이 평탄하지만 R값이 많이 쳐져있습니다.
이제 마지막으로 이를 수정해야 합니다.
Graph에서 R,G,B 값의 차이를 보고, 더해줄 값을 계산합니다. R은 대략 4천정도 더해주면 되겠습니다.
RGB를 분리합니다. 그리고 R값에 4천을 더합니다.
RGB 재합성은 Align 2 star로 해서, 광학계의 미세한 색수차등을 보정합니다.
최종결과입니다. 이렇게 하고 Line Profile로 한번더 검증해보면 됩니다.
참, 이 이미지는 Dark도 같이 빼준이미지로 원본에서 플랫을 빼고나서 다크도 같이 빼주고 합성하면 됩니다.
이렇게 합성한 이미지는 2배 확대 시켜서 Deconvolutio과 DDP 작업을 해주고
다시 1/2 resize 작업을 해서포토샵으로 처리해 전체적인 처리를 완성합니다.
마지막으로, 일반적으로 플랫을 빼는 연산은 나누기 연산입니다.(원본 / 플랫)
하지만 이렇게 뺄셈으로도 문제없이 평탄한 이미지를 만들 수 있습니다.
요즘음 귀차니즘으로 인해 맥심에서 자동으로 연산시키지만, 많은 양의 데이터를 찍어 더 평탄한 이미지를 만들때는 직접 작업하고 있습니다.
플랫이 과연 잘 빠지는지 때로는 정말 궁금할때가 많거든요....
또 생각나는 아이디어나 이미지 처리 방법이 있다면 올려보겠습니다.
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