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Le immagini CCD/CMOS del cielo e di esposizione lunga sono sempre distorte da tre tipi di difetti:
1. Durante l'esposizione, un segnale termico parassita è aggiunto al segnale scientifico. Questo
segnale è un'accumulazione degli elettroni generati dal calore sul livello di ogni
pixel. Questo segnale termico inoltre è denominato dark perché può essere osservato anche
quando il sensore è nella copertura totale. Il CCD deve essere raffreddato ad una
temperatura criogenica (100K, o a -173°C) per ridurre questo segnale ad un livello
trascurabile. Purtroppo, la maggior parte delle macchine fotografiche di CMOS o del CCD
soffrono gli effetti di questo segnale quando sono poco raffreddate (temperatura sopra
-50°C). La conseguenza principale della corrente di buio è un rumore aggiunto
sull'immagine, proporzionale alla radice quadrata del segnale termico. L'unico modo
semplice per ridurre questo rumore è acquisire parecchie immagini dello stesso oggetto ed
effettuare la loro media. Inoltre, il fatto che ogni pixel nell'immagine reagisce diversamente
rispetto alla corrente di buio dà una funzione granulare all'immagine grezza - a neve- .
Questa differenza, nella sensibilità alla corrente di buio è fortemente correlata, utilizzando
una successione di immagini è possibile riprodurre una mappa di riferimento del segnale di
buio, in modo da correggere la nostra ripresa con una semplice sottrazione. L'immagine di
buio è ottenuta tramite l'accumulazione di molte (in genere 7 - 10) immagini di lunga
esposizione prese nell'oscurità completa. Il CCD dovrebbe essere raffreddato come di
consueto per ridurre la differenza fra il dark e il segnale scientifico.
2. Oltre al segnale utile, vi è un segnale di offset costante aggiunto all'immagine, indipendente
dal tempo di integrazione ed in qualche modo indipendente dalla temperatura del CCD.
Questa immagine di offset, o segnale di bias, è indotta dalle caratteristiche dell'elettronica
dell'amplificatore e del video di uscita del CCD. Questo segnale può essere eliminato
facilmente sottraendo una mappa offset. Questa mappa è ottenuta con la media di molte
immagini acquisite con un tempo di integrazione minimo nell'oscurità totale.
3. I pixel del CCD non hanno la stessa sensibilità ad illuminarsi, di conseguenza, se il rivelatore
è illuminato con una fonte uniforme, l'immagine risultante non sarà necessariamente
uniforme. Per quanto riguarda la corrente di buio, il rumore spaziale che degrada la
rilevabilità e la qualità fotometrica saranno registrati. In più, l'immagine non è mai
perfettamente uniforme a causa della vignettatura e della presenza di polvere sulle ottiche.
Questi effetti si comportano come una fluttuazione locale del guadagno del rivelatore.
Questo guadagno può essere corretto dividendo le immagini scientifiche per un'immagine di
campo uniforme. Questa immagine, denominata il flat-fields, è presa usando esattamente la
stessa strumentazione ottica usata per le immagini scientifiche. La scena osservata è un
fondo piatto (cielo prima o dopo oscurità, le scatole chiare, lo schermo bianco situato vicino
alla pupilla dell'entrata del telescopio, ecc.).
Il funzionamento di preprocessing è costituito dall'equazione
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )offsetdarkfieldflatgrezzofieldflat
offsetdarkgrezzaimmagineprocessataimmagine−−
−−=
Preprocessing automatico completo
Supponiamo di avere le tre IMMAGINI RIPORTATE, l'offset, il dark ed il flat, desideriamo
pretrattare una sequenza di sei immagini del campo della galassia NGC 4294.
Ecco l'aspetto delle tre immagini:
OFFSET
DARK
FLAT FIELD
Ed una immagine da elaborare:
Le immagini grezze sono chiamate n4294-1, n4294-2,…, n4294-6.
Domanda chiave: Come determinare il numero di immagini in una sequenza? Risposta: Digita il comando NUMBER nella sezione comandi
>NUMBER N4294-
Il parametro del comando NUMBER è il nome generico della sequenza (nome delle immagini
prima del numero indice). IRIS riporta il risultato: 6 immagini e la data di acquisizione della
sequenza. La prima immagine della sequenza viene inoltre caricata automaticamente.
Fare funzionare il preprocessing automatico (2) del menu di Preprocessing:
Alcune opzioni sono già inserite perché il comando NUMBER è stato lanciato come un
preliminare.
Clicca OK. Per tutte le immagini della sequenza, il programma sottrae l'immagine di offset, sottrae
il dark, divide per il flat field, allinea tutte le immagini relativamente alla prima immagine e, alla
fine le 6 immagini vengono sommate tra loro ed il risultato è visualizzato. Inoltre, la sequenza
pretrattata e allineata i1,…, i6 viene salvata nella cartella di lavoro.
Questa è l'immagine unita finale visualizzata :
Il tocco finale
Ritagliare la parte comune delle sei immagini. Per queste, selezionare la parte voluta dell'immagine
con il mouse, clicca con il tasto destro del mouse per fare apparire il menù contestuale, quindi
utilizzare il comando crop:
La nuova immagine ritagliata
Il cielo di fondo non è molto uniforme (le immagini sono prese in condizioni suburbane). Il
problema può essere corretto facilmente.
Esegui il Remove Gradient del menù processing …
Clicca OK. IRIS seleziona automaticamente alcuni punti nel fondo cielo e ricostruisce una
funzione polinomiale che passa da questi punti. Il cielo artificiale è poi sottratto automaticamente
all'immagine elaborata.
I punti selezionati programma (dalle stelle e dalle galassie).
Il risultato
Il fondo cielo ora è più uniforme ma, disuniformità di alta frequenza è ancora presente. Anche se
l'immagine è stata corretta molto potete provare a migliorare la planarità del fondo cielo usando la
tecnica della ring median. Per esempio, dalla sezione comandi, salvate l'immagine, calcolate la ring
median e salvate il risultato in un file intermedio poi sottraete all'immagine la 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 files.
Risultato dopo il ritaglio:
o con una visione negativa (alta e soglia bassa invertita) per apprezzare meglio le zone più deboli
dell'immagine. Provate a paragonarla ad una delle immagini grezze iniziali!
Il comando Automatic preprocessing (2) del menù Preprocessing effettua un preprocessing
completo. Il risultato è una sequenza di immagini allineate. In una certa situazione è utile riservare
la registrazione dell'allineamento a specifici comandi distinti. Effettivamente, la registazione di un
certo tipo di immagini richiede strumenti particolari. È opportuno, in particolare, se l'immagine
contiene poche stelle o, al contrario, troppe stelle.
Il comando Automatic preprocessing (1) del menù Preprocessing permette di sottrarre l'offset, il
dark e di dividere per il flat-field una sequenza di immagini. Ma il risultato è una nuova sequenza di
immagini non registrate, cioè non allineate.
Considerare le tre strutture grezze del campo di Messier 105:
m105_1 m105_2 m105_3
ed i tre hanno associato le immagini matrici:
offset
dark
Flat-field
Questa è la soluzione se l'offset non è disponibile Non lasciarti prendere dal panico! Ci sono due soluzioni…
Metodo 1 Carico l'immagine scientifica:
>LOAD M105_1 Dai a tutti i pixel un valore identico, il livello tipico dell'immagine riportata nella vostra macchina
fotografica numerica. Ad esempio
>FILL 377 L'immagine corrente ora è riempita di valore 377. Infine salva questo offset artificiale:
>SAVE OFFSET
Metodo 2 Ricavate il formato delle immagini scientifiche:
>LOAD M105_1 >INFO Il formato dell'immagine in memoria è 384 x 256 pixel.
Generate una nuova immagine nera:
>NEW 384 256 riempite >FILL 377 e salvate >SAVE OFFSET
Non ho un'immagine di flat-field! Non lasciarti prendere dal panico ( non è mai una buona cosa…)! Generare un flat-field artificiale
con un livello costante, per esempio il Livello 10000:
>LOAD M105_1 >FILL 10000 >SAVE FLAT
Preprocessing
In primo luogo, caricare la prima immagine della sequenza da elaborare e definire, se possibile, con
il mouse una zona che non contenga gli oggetti principali e stelle più brillanti. La larghezza di
questa zona è circa 100 - 200 pixel. Questa parte dell'immagine sarà usata per calcolare l'immagine
dark ottimale e per la minimizzazione del rumore di fondo nel risultato finale.
Allora, aprire il Automatic preprocessing (1) nel menù di Preprocessing ed inserite i parametri
Cliccate su OK. La sequenza i1.pic, i2.pic e i3.pic viene generata. Queste tre immagini sono
pretrattate. Per la visualizzazione delle immagini, digitate:
>LOAD I1 >LOAD I2 >LOAD I3
i1.pic i2.pic
i3.pic
Come registrare le soglie di visualizzazione di una sequenza
Iris salva nell'intestazione delle immagini (PIC o FITS) le soglie attive di visualizzazione. È
possibile modificare queste soglie per tutta la sequenza con l'ordine TH_CUT. Per esempio:
>TH_CUT I I 1600 500 3
Le nuove soglie o immagini I1, I2 e I3 sono (1600, 500).
Potete usare anche il comando equivalente thereshold dal menù Wiev:
Ottimizzazione scura
Per le riprese di lunga esposizione, una delle maggiori difficoltà durante il preprocessing è la
correzione della corrente di buio. Questo segnale parassita, dovuto a cariche termiche, è aggiunto al
segnale prodotto dagli oggetti osservati. Il problema è sopprimere questo componente parassita
rumoroso perché la rilevazione ne è influenzata.
Una soluzione classica è prendere un'esposizione scientifica dell'oggetto con un dato tempo di
integrazione, poi prendete un'altra esposizione con lo stesso tempo di integrazione mentre ponete il
rivelatore nell'oscurità totale. Questa ultima esposizione è denominata la dark current map. Questa
dark current map è una caratteristica di un dato rivelatore elettronico. In prima approssimazione, il
segnale termico è proporzionale alla temperatura del rivelatore ed al tempo di integrazione. Se la
temperatura del rivelatore è la stessa sia per le immagini scientifiche che per l'acquisizione della
dark current map, la correzione è semplice: la dark current map è sottratta direttamente alle
immagini grezze.
Ciò è, tuttavia, lontano dalla soluzione ideale. Infatti, questa procedura implica che nel caso in cui
la temperatura del rivelatore non sia rigorosamente controllata, la dark current map debba essere
presa dopo ogni ripresa dell'oggetto. Questa è una limitazione, quando il tempo di esposizione è di
parecchi minuti.
Le cose sembrano andare meglio se la temperatura del CCD è perfettamente stabile. In questo caso,
a priori, soltanto una dark current map è necessaria. Può essere presa, per esempio, all'inizio della
sessione d'osservazione e può essere usata per correggere tutte le immagini di una notte. Ma, se il
tempo di esposizione per l'aquisizione della dark current map e l'immagine non è lo stesso, la dark
current map deve essere moltiplicata da un coefficiente prima della sottrazione. Questo coefficiente
è il rapporto fra il periodo di esposizione dell'immagine ed il periodo di esposizione della dark
current map.
Si noti che la dark current map ha un proprio rumore e quando la dark current map è sottratta dalle
immagini, questo rumore è realmente aggiunto alle immagini di scienza. Così, la dark current map
è normalmente una media di diversi telai scuri numerosi.
Il metodo efficiente:
• Prendere parecchie (5 - 15) immagini scure con tempo di integrazione simile alle
immagini scientifiche (o più lungo). La temperatura del rivelatore, anche se non
è rigorosamente identica, deve essere per lo meno vicina a quella delle riprese
scientifiche.
• Per ogni esposizione nell'oscurità ne viene presa un'altra con un tempo di
integrazione minimo. Ciò fornisce l'offset map.
• Per ciascun dark, sottrarre l'offset map corrispondente. Le immagini risultanti
contengono soltanto il componente termico del segnale.
• Aggiungere (aritmetica o mediana) tutte le immagini del passo precedente per
ottenere la dark current map finale. La somma aggiunge il contributo termico di
ogni immagine, ma media il rumore. Questa dark current map può essere
considerata caratteristica per un dato rivelatore (una costante strumentale).
• Sottrarre la dark current map calcolata alle immagini grezze. La difficoltà sta
nell'individuazione del coefficiente moltiplicativo per applicare la dark current
map, che meglio corregge questa immagine.
IRIS risolve il problema usando due approcci.
• Nel primo, IRIS calcola un coefficiente ottimale applicato al dark current map per la
minimizzazione del rumore in una zona selezionata dell'immagine.
• Nel secondo, IRIS calcola un coefficiente ottimale applicato al dark current map per la
riduzione dell'entropia dell'immagine intera .
È facile provare questi due metodi.
Caricare un'immagine grezza , aprire Dark optimization dal menù Preprocessing, selezionate
Reduce entropy ed inserite il nome del vostro dark (non considerare il cosmetic file per il
momento):
Viene restituito il valore del coefficiente, in questo caso 0,323. Potete anche aprire la consolle dei
comandi e digitare:
>OPTE DARK Se il dark è moltiplicato da questo coefficiente e se il risultato è sottratto dall'immagine grezza,
l'entropia del fondo è minimizzata. È un buon criterio per l'ottimizzazione del cielo scuro. La
procedura della sezione comandi è:
>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 >SUB TMP 0 >SAVE I3 o una forma più compatta
>LOAD DARK >MULT O.323 >SAVE TMP >SUB M105_ TMP I 0 3
Potete anche selezionare Substract della finestra di dialogo Dark optimization per arrivare al
risultato.
Il metodo dark optimisation con minimizzazione dell'entropia è automatico se selezionate Dark
optimization
dalla finestra di dialogo Automatic Preprocessing(2). Se questa opzione non è selezionata, il
coefficiente è uguale all'unità.
Molte varianti sono possibili. Per esempio, separare il calcolo del coefficiente e dei passi di
preprocessing:
>LOAD M105_1 >OPTE DARK >LOAD DARK >MULT 0.323 >SAVE N
ed infine elaborata con questi parametri
Il dialogo Dark optimization propone inoltre il metodo di riduzione di rumore. Prima di aprire la
finestra di dialogo è necessario selezionare una zona sull'immagine (usare il mouse), possibilmente
escludente gli oggetti astronomici importanti:
IRIS riporta il valore 0,319 (la differenza non è significativa in questo caso con il metodo di
entropia). Il comando equivalente della sezione comandi è:
>OPT DARK
La dark optimization per minimizzazione del rumore è il metodo impiegato nell'Automatic
preprocessing (1) del menù Processing.
Nota: la dark optimization di IRIS è compatibile con le immagini a colori (le R, il G e la B sono
elaborate separatamente). Esempio
Immagine lunga di esposizione DSLR.
La struttura scura.
L'immagine dopo dark entropy optimization
.
Cosmetic corrections La Cosmetic correction consiste nel rimuovere i diversi pixel difettosi, le colonne difettose o le
righe difettose di un'immagine. I pixel molto caldi sono tipici. Questi pixel spesso saturano le
immagini di lunga esposizione, in modo che risulti impossibile eliminare questa popolazione di
pixel con una sottrazione semplice dark optimization.
Il cosmetic file è un file di testo che contiene la lista dei pixel, delle linee e delle colonne difettosi.
Per esempio se contiene
P 120 310
P 9 501
P 232 140
L 100 0
C 20 0
i pixel difettosi sono situati alle posizioni (120.310), (9.501), (232, 140). La linea 100 è una linea
difettosa e la colonna 20 è una colonna difettosa. In un cosmetic file possono essere definiti fino a
2000 pixel difettosi. L'estensione del file “.lst„ è obbligatoria. Per esempio cosme.lst è un nome
valido.
I pixel difettosi (o colonna, o linee) sono sostituiti tramite un processo di interpolazione con i pixel
buoni appartenenti all’intorno.
Il cosmetic file può essere generato per i pixel caldi. Il comando adatto per identificare i pixel caldi
è FIND_HOT. Caricare la struttura scura di riferimento:
>LOAD DARK poi
>FIND_HOT COSME 1000
Tutti i pixel che hanno un valore sopra la soglia 1000 saranno contrassegnati come difettosi. Iris ha
ritrovato 38 pixel caldi, un numero tipico per questo tipo di immagini. Le coordinate dei pixel
difettosi sono immagazzinate nel file cosme.lst:
Potete naturalmente dare un altro nome al file cosmetic
>FIND_HOT BAD 1000
Provate valori differenti per la soglia. 10 - 100 pixel caldi è un valore standard per le immagini del
CCD (il risultato dipende dal formato di immagine, dalla tecnologia del rivelatore, dalla
temperatura, ecc.). La cosmetic map è tipica di un dato rivelatore ed è una costante per questo
rivelatore (ma ricorda di riottenere nuovi dati con regolarità).
Per utilizzare il cosmetic file durante il preprocesso, fornire il nome del file valido nella finestra di
dialogo corrispondente
La finestra di dialogo Dark optimization accetta inoltre un cosmetic file: i pixel segnalati sono
esclusi per il calcolo del coefficiente moltiplicativo del dark.
Potete inoltre applicare la correzione cosmetic indipendentemente col comando COSME. Per
esempio, se il nome del cosmetic file è cosme.lst, caricare l'immagine da correggere, quindi
digitare:
>COSME COSME o se il nome è bad.lst
>COSME BAD Potete applicare la correzione cosmetic ad una sequenza di immagini. Aprire la finestra di dialogo
Cosmetic correction dal menu di Preprocessing, inserite i dati nei campi corrispondenti poi
cliccate su OK:
oppure
>COSME2 I I COSME 3
