Preprocessing di un immagine in scala di grigi parte 1/2 · Questo segnale termico viene chiamato...
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Preprocessing di un immagine in scala di grigi parte 1/2 Preview Immagini CCD/CMOS a lunga esposizione sono sempre affette da tre tipi di difetti: (1) Durante l’esposizione, un segnale termico parassita viene aggiunto al segnale scientifico. Questo segnale è un accumulo generato da elettroni caldi a livello di ogni pixel. Questo segnale termico viene chiamato anche corrente di buio, poiché può essere osservato anche quando il sensore viene totalmente oscurato. Il CCD necessita di essere raffreddato ad una temperatura criogenica (100 K, o -173 °C) per ridurre questo segnale ad un livello trascurabile. Sfortunatamente, molte camere CCD o CMOS soffrono da effetti di questo segnale quando sono solo leggermente raffreddati (temperatura sopra -50 °C). La conseguenza principale della corrente di buio è un rumore sommato sull’immagine, proporzionale alla radice quadrata del segnale termico. L’unico modo semplice per ridurre questo rumore è di acquisire molte immagini dello stesso oggetto e quindi di mediarle. Tuttavia, il fatto che ogni pixel nell’immagine reagisce differentemente dalla corrente di buio restituisce un aspetto granuloso all’immagine grezza – un’apparenza simile alla neve. Questa differenza nella sensibilità alla corrente di buio è fortemente correlata da un’immagine all’altra, così è possibile produrre una mappa di referenza (una master map) della corrente di buio, per correggere l’immagine con una semplice sottrazione. La corrente di buio si ottiene dall’accumulo di molte (tipicamente da 7 a 10) immagini a lunga esposizione riprese in completa oscurità. Il CCD deve essere raffreddato di solito per ridurre la differenza tra la master map e l’immagine grezza. (2) In più al segnale grezzo, c’è quasi un segnale di offset aggiunto all’immagine, indipendente dal tempo di integrazione e piuttosto indipendente dalla temperatura del CCD. Questo offset, o segnale di bias, viene indotto dalle caratteristiche dell’uscita dell’amplificatore del CCD e dall’elettronica video. Questo segnale può essere facilmente eliminato con la sottrazione di un offset master map dall’immagine da processare. Questa mappa viene ottenuta mediando molte immagini acquisite con un tempo d’integrazione minimo in totale oscurità. (3) I pixel del CCD non hanno tutti la stessa sensibilità alla luce. Come conseguenza, se il rilevatore viene illuminato con un sorgente di luce uniforme, l’immagine risultante non sarà necessariamente uniforme. Proprio come per la corrente di buio, verrà registrato un rumore spaziale che degrada la leggibilità e la qualità fotometrica. In più, l’immagine non è mai perfettamente uniforme a causa della vignettatura ottica e della polvere lungo il cammino ottico. Questi effetti sono come una fluttuazione locale del guadagno del rilevatore. Questo guadagno può essere corretto dividendo l’immagine scientifica per l’immagine di un campo uniforme. Quest’immagine, chiamata flat-field, viene presa usando esattamente lo stesso setup ottico usato per le immagini scientifiche. La scena osservata è uno sfondo piatto (cielo prima o dopo la notte, scatole luminose, schermo bianco localizzato vicino alla pupilla d’ingresso del telescopio, etc.).
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Preprocessing di un immagine in scala di grigi parte 1/2 Preview Immagini CCD/CMOS a lunga esposizione sono sempre affette da tre tipi di difetti:
(1) Durante l’esposizione, un segnale termico parassita viene aggiunto al segnale scientifico. Questo segnale è un accumulo generato da elettroni caldi a livello di ogni pixel. Questo segnale termico viene chiamato anche corrente di buio, poiché può essere osservato anche quando il sensore viene totalmente oscurato. Il CCD necessita di essere raffreddato ad una temperatura criogenica (100 K, o -173 °C) per ridurre questo segnale ad un livello trascurabile. Sfortunatamente, molte camere CCD o CMOS soffrono da effetti di questo segnale quando sono solo leggermente raffreddati (temperatura sopra -50 °C). La conseguenza principale della corrente di buio è un rumore sommato sull’immagine, proporzionale alla radice quadrata del segnale termico. L’unico modo semplice per ridurre questo rumore è di acquisire molte immagini dello stesso oggetto e quindi di mediarle. Tuttavia, il fatto che ogni pixel nell’immagine reagisce differentemente dalla corrente di buio restituisce un aspetto granuloso all’immagine grezza – un’apparenza simile alla neve. Questa differenza nella sensibilità alla corrente di buio è fortemente correlata da un’immagine all’altra, così è possibile produrre una mappa di referenza (una master map) della corrente di buio, per correggere l’immagine con una semplice sottrazione. La corrente di buio si ottiene dall’accumulo di molte (tipicamente da 7 a 10) immagini a lunga esposizione riprese in completa oscurità. Il CCD deve essere raffreddato di solito per ridurre la differenza tra la master map e l’immagine grezza.
(2) In più al segnale grezzo, c’è quasi un segnale di offset aggiunto all’immagine,
indipendente dal tempo di integrazione e piuttosto indipendente dalla temperatura del CCD. Questo offset, o segnale di bias, viene indotto dalle caratteristiche dell’uscita dell’amplificatore del CCD e dall’elettronica video. Questo segnale può essere facilmente eliminato con la sottrazione di un offset master map dall’immagine da processare. Questa mappa viene ottenuta mediando molte immagini acquisite con un tempo d’integrazione minimo in totale oscurità.
(3) I pixel del CCD non hanno tutti la stessa sensibilità alla luce. Come
conseguenza, se il rilevatore viene illuminato con un sorgente di luce uniforme, l’immagine risultante non sarà necessariamente uniforme. Proprio come per la corrente di buio, verrà registrato un rumore spaziale che degrada la leggibilità e la qualità fotometrica. In più, l’immagine non è mai perfettamente uniforme a causa della vignettatura ottica e della polvere lungo il cammino ottico. Questi effetti sono come una fluttuazione locale del guadagno del rilevatore. Questo guadagno può essere corretto dividendo l’immagine scientifica per l’immagine di un campo uniforme. Quest’immagine, chiamata flat-field, viene presa usando esattamente lo stesso setup ottico usato per le immagini scientifiche. La scena osservata è uno sfondo piatto (cielo prima o dopo la notte, scatole luminose, schermo bianco localizzato vicino alla pupilla d’ingresso del telescopio, etc.).
L’operazione di prepocessing consiste nel calcolare l’equazione
)()()(
)()()(
mapoffsetmapdarkfieldflatgrezzofieldflat
mapoffsetmapdarkgrezzaimmagineimageprocessed−−
−−=
Preprocessing totalmente automatico Supponiamo di avere le tre immagini master OFFSET, DARK e FLAT (circa i metodi per ottenere le immagini master vedi il capitolo 10). Volgiamo processare una sequenza di sei immagini del campo della galassia NGC 4294. Qui l’aspetto delle immagini master
Offset map
Dark map
Flat-field map
E una delle immagini da processare:
La prima immagine della sequenza (n4294-1.pic). Nota la presenza di hot pixel (segnale dark localmente intenso) e l’ombra della polvere Le immagini raw sono nominate n4294-1, n4294-2, …, n4294-6. Suggerimento: Come determino il numero di immagini in una sequenza? Risposta: lancia il comando NUMBER dalla console >NUMBER N4296- Il parametro del comando NUMBER è il nome generico della sequenza (nome delle immagini prima dell’indice numerico). IRIS restituisce il risultato: 6 immagini e l’orario medio dell’acquisizione della sequenza. La prima immagine della sequenza viene anche caricata automaticamente. Lancia la voce Automatic preprocessing (2) dal menu Preprocessing:
Solo alcune voci sono già riempite perché il comando NUMBER è stato lanciato per primo. Clicca OK. Per tutte le immagini della sequenza, il programma sottrae l’offset, sottrae il dark, divide per il flat-field, allinea tutte le immagini relative alla prima immagine, e infine, le sei immagini vengono sommate e il risultato viene mostrato. Anche, la sequenza preprocessata ed allineata i1, …, i6 viene creata della working path. Qui viene mostrata l’immagine finale (una semplice addizione dei sei frame – simile a ADD2 I 6):
Il tocco finale Ritaglia la parte comune delle sei immagini. Per questo, seleziona la parte desiderata dell’immagine con il mouse, clicca il tasto destro per richiamare il menu a tendina, quindi, lancia il comando Crop:
La nuova immagine croppata
Il fondo cielo non è proprio uniforme (l’immagine è stata ripresa in condizioni suburbane). Il problema può essere facilmente corretto. Lancia il Remove gradient dal menu Processing…
Clicca OK. IRIS seleziona automaticamente i punti nello sfondo e fitta un polinomi di grado alto che passa per questi punti. Il cielo artificiale viene automaticamente sottratto all’immagine processata.
Il programma seleziona i punti (fuori da stelle e galassie)
Il risultato
Il fondo cielo è ora più uniforme. Ma, alcune alte frequenze non uniformi sono ancora presenti. Sebbene l’immagine sia abbastanza corretta puoi provare a migliorare il
fondo cielo usando la tecnica della ring median. Per esempio, dalla console dei comandi, salva l’immagine, calcola la ring median, salva il risultato in un file intermedio, e sottrai l’immagine piatta a l’immagine ring median: >SAVE TMP >RING_MEDIAN 25
>SAVE RING >LOAD TMP >SUB RING 150 Il secondo parametro del comando SUB è una costante aggiunta a tutti i pixel dopo la sottrazione dei due file. Il risultato dopo il crop:
o una visione negativa (inverti le soglie alta e bassa) per apprezzare meglio le zone più elusive dell’immagine. Comparla anche con una singola immagine raw!
![Manuale Avanzato · 2018-07-01 · 4 Selezionare [Scala di grigi]. 5 Fare clic su [Stampa]. • Selezionando [Scala di grigi] nel driver della stampant e consente di stampare un documento](https://static.fdocumenti.com/doc/165x107/5ece4aafedfbbe5918472fd3/manuale-avanzato-2018-07-01-4-selezionare-scala-di-grigi-5-fare-clic-su-stampa.jpg)
