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फ़ील्ड के केंद्र का ऑफ़सेट और इंटीग्रेशन की सीवन

प्रीप्रोसेसिंग और स्टैकिंग2020.09

जब आप कई रातों का डेटा जमा करते हैं, या कई अलग-अलग उपकरण-सेट से खींचे गए डेटा को एक साथ जोड़ते हैं, तो हर सेट की इमेज के फ़ील्ड का केंद्र अक्सर आपस में नहीं मिलता — कभी इसलिए कि उपकरण के फ़ील्ड रोटेशन का कोण अलग है, तो कभी इसलिए कि किसी कारण से पॉइंटिंग खिसक गई। इंटीग्रेशन के बाद यह साफ़ दिखने वाली सीवन छोड़ जाता है। अच्छी ख़बर यह है: ऐसी स्थिति में ज़्यादातर दोबारा शूट करने की ज़रूरत नहीं पड़ती — बस रजिस्ट्रेशन और इंटीग्रेशन में सही पैरामीटर इस्तेमाल कर लें, तो सीवन लगभग पूरी तरह मिटाई जा सकती है। मेहनत से कमाए हुए एक भी पिक्सेल को बरबाद न कीजिए।

45 डिग्री का फ़ील्ड रोटेशन अंतर भी सीवन-रहित हो सकता है

दो अलग-अलग उपकरण-सेट से खींची गई तस्वीरों को जोड़ने की सबसे पहली कोशिश में ही मेरा इस समस्या से सामना हुआ था: लक्ष्य एक ही था और टेलीस्कोप की फ़ोकल लंबाई भी क़रीब-क़रीब बराबर, मगर दोनों कैमरों के फ़ील्ड ठीक 45 डिग्री के अंतर पर पड़ गए, जिससे चारों कोने आपस में नहीं मिल सके और सीधे स्टैक करने पर साफ़ दिखने वाली ओवरलैप सीमा बन गई।

45 डिग्री के फ़ील्ड अंतर पर सीधे स्टैक करने से सीमा बन जाती है, पर सही तरह संभालने पर कोई निशान नहीं दिखता

उचित रजिस्ट्रेशन और स्टैकिंग के बाद सीमा का ज़रा-सा भी निशान नहीं दिखता। याद दिला दूँ कि यह सब एक शर्त पर ही टिका है: फ़्लैट कैलिब्रेशन का सफल होना ज़रूरी है। फ़ील्ड का ऑफ़सेट अपने आप में ख़ास असर नहीं डालता; जब तक आप बहुत ज़्यादा ज़ूम न करें, तब तक वह मूलतः दिखता ही नहीं, ख़ासकर मोनोक्रोम कैमरे के साथ। इस तरह के, 45 डिग्री फ़ील्ड रोटेशन अंतर वाले दो डेटा सेट में, इंटीग्रेशन के बाद चारों कोनों के S/N अनुपात का फ़र्क़ ध्यान से 300% तक ज़ूम करने पर ही नज़र आता है।

45 डिग्री फ़ील्ड रोटेशन अंतर वाले दो डेटा सेट इंटीग्रेशन के बाद लगभग निशान-रहित

पिक्सेल रिजेक्शन से “न मिलने वाले” काले हिस्सों को निगल जाइए

केंद्र के ऑफ़सेट का एक और उदाहरण देखिए। M51 पर काम करते समय मेरे पास इमेज के दो सेट थे — A और B; इनमें सेट B में OAG को एक चमकीले तारे पर लगाने के चलते इमेज का केंद्र ख़ुद M51 पर नहीं पड़ा था। सेट B को “M51 पर केंद्रित” सेट A पर रजिस्टर करने के बाद, सेट B की इमेज में जो हिस्सा A के संगत दायरे को नहीं ढकता, वह पूरी तरह काला दिखाई देता है।

M51 के दोनों इमेज सेट रजिस्टर करने के बाद सेट B का लापता हिस्सा काला दिखता है; इंटीग्रेशन में पिक्सेल रिजेक्शन के बाद सीवन ग़ायब हो जाती है

कुंजी यह है कि आख़िर में A और B का इंटीग्रेशन करते समय आप एक उपयुक्त पिक्सेल रिजेक्शन विधि चुनें और उन सारे काले हिस्सों को पूरी तरह reject कर दें — तब सीवन बिलकुल भी नहीं दिखती, चाहे 400–500% तक ज़ूम क्यों न कर लें। बहुत-से लोग सोचेंगे कि “दोबारा शूट कर लो, बस”, पर यह असल में डेटा की बरबादी है: सेट B में अकेले L चैनल की ही 15 फ़्रेम हैं, हर एक 20 मिनट की; और सेट A जैसी ही स्थिति पर दोबारा शूट करना हो तो अकेले L चैनल पर कम से कम 5 घंटे से भी ज़्यादा दोबारा लगाने पड़ेंगे। जब तक M51 इमेज के दायरे के भीतर है, तब तक प्रीप्रोसेसिंग का सही इस्तेमाल करके काम बन जाता है — फिर सब कुछ नए सिरे से क्यों करना?

कलर चैनल की सीवन को नज़रअंदाज़ मत कीजिए

फ़ील्ड ऑफ़सेट से निपटते समय एक और जाल है जिस पर आसानी से ध्यान नहीं जाता: सीवन अलग-अलग चैनलों में अलग-अलग तरह से उभरती है।

ल्यूमिनेंस चैनल में सीवन नहीं दिखती, पर कम SNR वाले नीले चैनल के कारण अंतिम LRGB इमेज में सीमा फिर भी उभर आती है

फिर वही, दो ऐसे इमेज सेट जिनके फ़ील्ड आपस में नहीं मिलते: ल्यूमिनेंस (L) चैनल में सीमा के दोनों ओर फ़्रेम की संख्या लगभग बराबर होने से इंटीग्रेशन के बाद कोई फ़र्क़ नहीं दिखता (बाईं तस्वीर); पर कलर चैनलों में से नीले चैनल में सीमा के दोनों ओर फ़्रेम की संख्या का अंतर बहुत बड़ा है, इसलिए S/N अनुपात साफ़ तौर पर अलग हो जाता है और सीमा उभर आती है (बीच की तस्वीर)। नतीजा यह कि LRGB कंबाइन के बाद, ख़राब S/N अनुपात वाला नीला चैनल अंतिम इमेज में सीमा फिर भी दिखा देता है (दाईं तस्वीर)।

इसलिए निष्कर्ष बिलकुल साफ़ है: कलर चैनल भी ल्यूमिनेंस चैनल जितने ही अहम हैं, और दोनों ही अंतिम इमेज की गुणवत्ता पर असर डालते हैं। किसी एक तरफ़ का काम ठीक से न हुआ हो, तो वह मूलतः तैयार नतीजे को नीचे खींच ही लेता है। “5 मिनट की एक L फ़्रेम ने 4 घंटे के RGB को बचा लिया” जैसी बातों से चिपके रहने के बजाय बेहतर यही है कि हर चैनल की अपनी-अपनी समस्या को ईमानदारी से पूरी तरह सुलझाया जाए — ये सारी बातें असल में सॉफ़्टवेयर में प्रयोग करके जाँची जा सकती हैं, न कि सुनने में सही लगने वाले क़िस्सों के भरोसे तय होती हैं।