Preprocessing di un immagine in scala di grigi parte 2/2

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1 Preprocessing di un immagine in scala di grigi parte 2/2 Preview Il comando Automatic preprocessing (2) del menu Preprocessing effettua un preprocessing totale. Il risultato è una sequenza di immagini allineate. In alcune situazioni è utile riservare la registrazione a comandi specifici. In effetti, la registrazione di alcuni tipi di immagini richiede particolari strumenti. È il caso in particolare se le immagini contengono poche stelle o al contrario, troppe stelle. Il comando Automatic preprocessing (1) del menu Preprocessing permette la sottrazione del offset, del dark e la divisione per il flat-field sulla sequenza di immagini. Ma il risultato è una nuova sequenza di sole immagini non registrate. Consideriamo le tre immagini raw del campo di Messier 105: m105_1 m105_2

2 e le tre rispettive immagini master: offset Dark

3 Qual è la soluzione se non è disponibile un master offset? Niente panico! Due soluzioni Metodo 1 Carica un immagine scientifica: >LOAD M105_1 Dai a tutti i pixel lo stesso valore, il livello tipico dell offset nella tua camera. Qui per esempio >FILL 377 L immagine corrente viene ora riempita con il valore 377. Infine salva questo master offset artificiale >SAVE OFFSET Metodo 2 Nota il formato dell immagine scientifica: >LOAD M105_1 >INFO Il formato dell immagine memorizzata è qui 384x256 pixel. Crea una nuova immagine nera >NEW Riempi >FILL 377 e salva >SAVE PFFSET Non ho un immagine flat-field! Niente panico (ma non è una buona cosa )! Crea un flat-field artificiale con un livello costante, per esempio il livello 10000: >LOAD M105_1 >FILL >SAVE FLAT Preprocessing Prima cosa, carica la prima immagine della sequenza da processare, e definisci col mouse un area che non contiene oggetti grossi e stelle brillanti se è possibile. Le dimensioni di questa zona è approssimativamente 100 o 200 pixel. Questa parte dell immagine sarà usata per calcolare l immagine di dark ottimale per minimizzare il rumore del risultato finale (vedi oltre). Allora, apri la finestra Automatic preprocessing (1) (del menu Preprocessing) e inserisci i parametri

4 Clicca OK. La sequenza i1.pic, i2.pic e i3.pic viene creata. Queste tre immagini sono preprocessate. Per vedere le immagini lancia: >LOAD I1 >LOAD I2 >LOAD I3

5 Come regolare le soglie di visualizzazione di una sequenza? IRIS conserva nell intestazione delle immagini (PIC o FITS) le attive soglie di visualizzazione appena prima il salvataggio delle operazioni. È possibile modificare queste soglie per tutta la sequenza con il comando TH_CUT. Per esempio: >TH_CUT I I Le nuove soglie delle immagini I1, I2 e I3 sono (1600, 500). Puoi lanciare anche il comando equivalente Threshold dal menu View: Ottimizzazione del dark Per immagini a lunga esposizione, una delle maggiori difficoltà durante il preprocessing è la correzione della corrente di buio. Questo segnale parassita, dovuto

6 a cambiamenti termici, viene aggiunto al segnale prodotto dall oggetto osservato. Il problema è rimuovere questa componente rumorosa poiché i rilevatori sono affetti. Una classica soluzione è prendere un esposizione dell oggetto scientifico con un dato tempo d integrazione, poi un altra esposizione con lo stesso tempo d integrazione però ponendo il rilevatore al buio totale. Quest ultima esposizione viene chiamata mappa della corrente di buio. Questa mappa è una caratteristica per ogni dato rilevatore elettronico. Ad una prima approssimazione, il segnale termico è proporzionale alla temperatura del rilevatore e al tempo di integrazione. Se la temperatura del rilevatore è la stessa durante l acquisizione delle immagini scientifiche e delle immagini dark, la correzione è semplice: il dark frame viene direttamente sottratto alle immagini scientifiche. Questo è, comunque, lontano dalla soluzione ideale. Infatti, questa procedura implica che una mappa della corrente di buio deve essere presa dopo ogni immagine dell oggetto se la temperatura del rilevatore non viene strettamente controllata. Questo è molto costrittivo quando il tempo di esposizione è di molti minuti o più. Le cose sembrano andare meglio se la temperatura del CCD è perfettamente stabile. In questo caso, a priori solo una mappa è necessaria. Può essere presa, per esempio, all inizio della sessione osservativa, e può essere usato per correggere tutte le immagini scientifiche di una notte. Ma se il tempo di esposizione non è lo stesso tra la dark map e l immagina da processare, la dark map deve essere moltiplicata per un coefficiente prima della sottrazione. Questo coefficiente è il rapporto tra il tempo di esposizione dell immagine e il tempo di esposizione della dark map. Nota che la dark map ha un suo proprio rumore e quando la map viene sottratta dalle immagini, questo rumore viene effettivamente sommato alle immagini scientifiche. Così, la dark map è normalmente una media di numerosi dark frame. Il metodo efficiente: Prendi parecchie (da 5 a 15) immagini dark con tempo di integrazione simile all immagine scientifica (o più lungo). La temperatura del rilevatore è anche simile (ma non necessariamente identica). Per ogni esposizione al buio, un altra con un tempo di integrazione minimo viene presa. Questa fornirà l offset map. Per ognuna della immagini dark, sottrai la rispettiva offset map. Risultano immagini che contengono solo la componente termica del segnale. Somma (aritmetica o mediana) tutte le immagini del precedente punto per ottenere la dark map finale. La somma aggiunge il contributo termico per ogni immagini, ma media il rumore. Questa mappa può essere considerata caratteristica per un dato rilevatore (una costante strumentale). Sottrai il master dark frame appena calcolato ad ogni immagine raw. La difficoltà è trovare una coefficiente moltiplicativo, da applicare alla dark map, che correggerà questa immagine. IRIS risolve l ultimo problema in due modi.

7 Per prima cosa, IRIS calcola un coefficiente ottimale da applicare alla dark map per minimizzare il rumore in una area selezionata dell immagine scientifica. In secondo luogo, IRIS calcola un coefficiente ottimale da applicare alla dark map per ridurre l entropia di tutta l immagine scientifica È facile provare questi due metodi. Carica un immagine raw, apri la finestra Dark optmization del menu Preprocessing, seleziona Reduce entropy e inserisci il nome della tua dark map (non considerare il file cosmetic per il momento): Viene restituito il valore di un coefficiente, qui Puoi anche lanciare un equivalente comando da console: >OPTE DARK Se la dark map viene moltiplicata da questo coefficiente e se il risultato viene sottratto dall immagine scientifica, l entropia dell ultimo viene minimizzata. È spesso un buon criterio per l ottimizzazione del dark. La procedura da console è per esempio: >LOAD DARK >MULT O.323 >SAVE TMP >LOAD M105_1 >SUB TMP 0 >SAVE I1 >LOAD M105_2 >SUB TMP 0 >SAVE I2 >LOAD M105_3

8 >SUB TMP 0 >SAVE I3 o nella forma più compatta >LOAD DARK >MULT O.323 >SAVE TMP >SUB M105_ TMP I 0 3 Puoi anche selezionare l opzione Substract della finestra Dark optimization per giudicare il risultato. Il metodo di ottimizzazione del dark dalla mitizzazione dell entropia è automatico se selezioni l opzione Dark optimization della finestra Preprocessing (2). Se questa opzione non è selezionata, il coefficiente è uguale all unità. Molte variazioni sono possibili. Per esempio, separa il calcolo del coefficiente e il passo del preprocessing: >LOAD M105_1 >OPTE DARK >LOAD DARK >MULT >SAVE N e infine preprocessare con questi parametri La finesta Dark optimization propone anche il metodo di riduzione del rumore. Prima dell apertura della finestra di dialogo se è necessario seleziona una zona sull immagine (usa il mouse), escludendo se possibile oggetti astronomici principali:

9 IRIS restituisce il valore (la differenza non è significativa qui comparativamente al metodo dell entropia). Il comando equivalente da console è: >OPT DARK L ottimizzazione del dark per la minimizzazione del rumore è il metodo usato dal coamndo Automatic preprocessing (1) del menu Processing. Nota: la procedura dell ottimizzazione del dark di IRIS è compatibile con immagini a colori (i canali R, G e B vengono processati separatamente). Esempio

10 Lunga esposizione (immagine DSLR). Il dark frame.

11 L immagine dopo l ottimizzazione del dark (entropia).

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