नैरोबैंड का रंग-संयोजन: SHO पैलेट और आम इस्तेमाल की कलर-मैपिंग स्क्रिप्ट
नैरोबैंड छवियों का रंग-संयोजन वह पहली दीवार है जिससे बहुत-से लोग RGB/LRGB से नैरोबैंड के क्षेत्र में क़दम रखते ही टकराते हैं। इस लेख में मैंने पिछले कुछ वर्षों में नैरोबैंड के रंग-संयोजन पर जमा हुई अपनी समझ और अपने औज़ार एक जगह समेट दिए हैं — बुनियादी अवधारणाओं और SHO पैलेट के सिद्धांत से लेकर चैनल नॉर्मलाइज़ेशन और तरह-तरह की काम की स्क्रिप्ट तक — ताकि जो साथी अभी टटोल ही रहे हैं, उनके हाथ में एक नक़्शा आ जाए जिसके सहारे वे राह ढूँढ़ सकें।
पहले सही मानसिकता बना लीजिए
नैरोबैंड खगोल-फ़ोटोग्राफ़ी दरअसल इतनी सरल बात नहीं है कि SHO को क्रमचय-संचय की तरह (SHO, HSO, HOO…) RGB चैनलों में ठूँस दिया जाए; आम तौर पर ऐसा करने का नतीजा संतोषजनक नहीं होता।
यह ठीक वैसा ही है जैसे तारे हटाने के बाद नीहारिका को प्रोसेस करना — मामला केवल तारों को दोबारा जोड़ देने से नहीं सुलझता; ऐसा करने पर अक्सर तारों के फीके पड़ जाने या रंग बदल जाने की समस्या हाथ लगती है। असली know-how इन्हीं अहम बारीकियों में छिपा होता है।
इसलिए मेरी सलाह यह है: नैरोबैंड इमेज प्रोसेसिंग में हाथ आज़माने वाले नौसिखियों को सबसे पहले अपना घर दुरुस्त करना चाहिए। पहले RGB और LRGB को ख़ूब बरतकर उनमें पक्के हो जाइए, फिर क्रम से आगे बढ़ते हुए नैरोबैंड में आइए। अपवाद बस तब है जब आपको प्रोग्रामिंग आती हो और PixelMath के इस्तेमाल में ज़रा भी अड़चन न हो — तब शायद दोनों साथ-साथ चल सकते हैं, पर कहना पड़ेगा कि यह आसान नहीं है।
नीचे दी गई यह छवि एक ही मूल फ़ाइल को सीख के अलग-अलग स्तरों पर प्रोसेस करने का नतीजा है। सिर्फ़ “धूल को रंग कैसे दिया जाए” — इस एक बात में ही, सिद्धांत जान लेने से लेकर सचमुच कर पाने तक, मुझे दो साल लग गए — यह संतृप्ति को ज़रा-सा ऊपर खिसका देने जितनी सरल बात नहीं है।
SHO पैलेट क्या है
SHO रंग-संयोजन खगोल-फ़ोटोग्राफ़ी में आम तौर पर बरती जाने वाली “नैरोबैंड कलर-मैपिंग विधि” है। यह तीन गैसों के उत्सर्जन-गुणों का इस्तेमाल करके पोस्ट-प्रोसेसिंग में अलग-अलग तरंगदैर्घ्य के सिग्नल अलग-अलग रंगों को सौंप देती है, और इस तरह नीहारिका के भीतर मौजूद विभिन्न तत्वों के वितरण को “दृश्यमान” बना देती है।
इसका सबसे बड़ा फ़ायदा यह है: जो नीहारिका नंगी आँख को पूरी की पूरी लाल दिखती है, वह SHO के तहत परतों में बँट जाती है और उसकी संरचना, सीमाएँ तथा ऊर्जा का अंतर एकदम साफ़ हो जाता है। और SHO का कोई एक तय रूप होता भी नहीं — रंगत, संतृप्ति और तीव्रता को छायाकार की शैली और सौंदर्य-बोध के हिसाब से पूरी तरह समायोजित किया जा सकता है। इसलिए यह वैज्ञानिक अभिव्यक्ति की एक विधि भी है और ब्रह्मांड की कला-रचना भी।
नीचे तीन छवियों से तीन अलग-अलग मैपिंग तरीक़े दिखाए गए हैं।
एक: ऑक्सीजन नीला, सल्फ़र लाल, हाइड्रोजन बीच में
- OIII (ऑक्सीजन) → बर्फ़ीला नीला
- Ha (हाइड्रोजन) → गहरा नारंगी-पीला
- SII (सल्फ़र) → चटख़ लाल
ऑक्सीजन से भरे इलाक़े बर्फ़ीले नीले दिखते हैं, सल्फ़र से भरे इलाक़े लाल, और हाइड्रोजन लाल तथा हरे के बीच पड़कर गरमाहट भरी गहरी नारंगी-पीली चमक में बदल जाता है; ऑक्सीजन से जहाँ-जहाँ उसका मिलन होता है, वहाँ कुछ जगहें गुलाबी दिखती हैं।
दो: हाइड्रोजन हरा, ऑक्सीजन नीला, सल्फ़र लाल — प्राकृतिक-सा रंग-संयोजन
यह छवि SHO रंग-संयोजन का एक और तरीक़ा दिखाती है: Ha मुख्यतः हरे से, OIII नीले से और SII लाल से मेल खाता है। यह परंपरागत हबल पैलेट से थोड़ा अलग है; ऐसी मैपिंग नीहारिका के रंगों को प्राकृतिक अनुभूति के अधिक क़रीब ले आती है, और साथ ही नैरोबैंड छवियों का वह गुण भी बनाए रखती है जिससे तत्वों का वितरण उजागर होता है।
- Ha → कुछ गहरा ज़ैतूनी हरा/घास जैसा हरा — भड़कीला चमकदार हरा नहीं, बल्कि ठहराव लिए हुए एक प्राकृतिक हरा, जो नीहारिका के मुख्य ढाँचे और रूपरेखा को उभारने के काम आता है।
- OIII → आसमानी नीले से झील जैसे नीले तक — साफ़ आसमान या उथले समुद्र की सतह जैसा नीला, जो ठंडक और पारदर्शिता का एहसास देता है; यह मुख्यतः बड़े इलाक़ों में फैला रहता है और विशालता तथा अलौकिकता का वातावरण रचता है।
- SII → ईंट-लाल/झुलसा हुआ नारंगी-लाल — शुद्ध लाल जितना आँखों में चुभने वाला नहीं, बल्कि नारंगी झलक लिए हुए एक गरम लाल, जो अपेक्षाकृत भारी लगता है; यह ज़्यादातर छवि के निचले हिस्से और किनारों पर जमा रहता है और आग या लावा की तरह ऊर्जा का एहसास उभार देता है।
इस तरह के रंग-संयोजन से अलग-अलग आयनित तत्वों का दायरा एक नज़र में साफ़ हो जाता है, और नीहारिका “रंगीन नक़्शे” जैसी त्रि-आयामी गहराई के साथ सामने आती है।
तीन: परंपरागत हबल पैलेट के क़रीब का रंग-संयोजन
इस शृंखला की यह आख़िरी छवि परंपरागत “हबल पैलेट” के क़रीब का SHO रंग-संयोजन अपनाती है: SII लाल से, Ha हरे से और OIII नीले से मेल खाता है। यह मैपिंग सबसे पहले हबल अंतरिक्ष दूरबीन ने प्रचलित की थी, और इसका मक़सद तीन नैरोबैंड तरंगों के प्रकाश को मनुष्य की आँख से पहचाने जा सकने वाले रंगों में बदलना है।
- सल्फ़र (SII) का लाल ठहराव भरी संक्रमण-परतें लाता है
- हाइड्रोजन (Ha) का हरा मुख्य संरचना और रूपरेखा गढ़ता है
- ऑक्सीजन (OIII) का नीला रिक्तियों और किनारों पर फैल जाता है
यह संयोजन नीहारिका की जटिल आकृति और ऊर्जा के अंतर को उभार देता है, और जिस गैस को पहले अलग-अलग पहचानना मुश्किल था और जो परत-दर-परत जमी हुई थी, उसे तैल-चित्र जैसे ब्रह्मांडीय दृश्य में बदल देता है।
नोट: ऊपर की छवि रंग-संयोजन के चरण में है और उसे अभी लगभग कोई बड़ा निखार दिया नहीं गया, इसलिए वह मद्धिम अवस्था में दिखती है।
चैनल नॉर्मलाइज़ेशन और “एक-क्लिक रंग-परिवर्तन” का चुनाव
हाल के वर्षों में इंटरनेट पर PixelMath से HOO को एक ही क्लिक में SHO पैलेट में बदल देने का चलन ख़ूब है — चलाना बेहद आसान, रफ़्तार भी तेज़, और नौसिखियों के लिए बड़ा मित्रवत। पर शुरुआती दौर में ड्यूअल-बैंड से खींची अपनी छवियों पर आज़माकर मैंने पाया कि तैयार नतीजे अक्सर एक-दूसरे से बहुत मिलते-जुलते (यानी विविधता से रहित) निकलते हैं।
इस तरह के फ़ॉर्मूले इस्तेमाल करते समय मेरी सलाह यह है:
- शुरुआती लोगों के लिए: इन्हें सावधानी से बरतिए, और ज़रूरत पड़ने पर रंग ख़ुद समायोजित कीजिए। साथ ही ध्यान रहे कि ये PixelMath फ़ॉर्मूले चैनलों का बस नॉर्मलाइज़ेशन (Normalization) करते हैं, बारीकियाँ निखारने का और कोई काम नहीं करते; इसलिए पहले बुनियादी काम ठीक से करना और रंग-संयोजन सबसे आख़िर में करना ही सही है।
- उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए: मूल लेखक का वीडियो देखकर सिद्धांत समझिए, चरणों को खोलकर उन्हें अपना बना लीजिए, और अपने औज़ार-बक्से में एक औज़ार और जोड़ लीजिए। जब कोई ऐसी समस्या सामने आ जाए जो तत्काल हल न हो, तब बदलकर आज़माने के लिए एक और औज़ार पास होना काम आता है।
आम इस्तेमाल की नैरोबैंड कलर-मैपिंग स्क्रिप्ट
PI की process और स्क्रिप्ट समुदाय के सहयोगी ख़ुद विकसित करके जारी कर सकते हैं — यही वह वजह भी है कि पिछले कुछ वर्षों में PI खगोलीय इमेज प्रोसेसिंग के क्षेत्र में समुदाय के साथ क़दम मिलाकर इतनी तेज़ी से आगे बढ़ सका। लगता है कि कोई आधिकारिक process ठीक से नहीं लिखी गई, या उसके अपडेट बहुत धीमे हैं? तो आप ख़ुद लिख डालिए। अगर आप प्रोग्रामिंग जानने वाले शौक़िया खगोल-प्रेमी हैं, तो PixInsight फ़ोरम आपकी प्रतिभा दिखाने की बिलकुल सही जगह है। नीचे कुछ स्क्रिप्ट हैं जिन्हें मैं अक्सर इस्तेमाल करता हूँ या जिनकी सिफ़ारिश करता हूँ।
SHO-AIP
अगर PixelMath से चैनल मिलाने में आपको डर लगता है, तो SHO-AIP एक बढ़िया विकल्प है। यह रैखिक और अरैखिक — दोनों अवस्थाओं में चलती है, और नतीजे का प्रीव्यू तुरंत दिखा देती है। नीचे की छवि में जो HSO, HOO और SHO दिख रहे हैं, वे सब इसी स्क्रिप्ट से बने हैं। अगर PixelMath आपको बहुत सहज नहीं लगता, तो बस इसी को इस्तेमाल कीजिए।
Color Shifter
यह भी नैरोबैंड छवियों के रंग-संयोजन में अक्सर बरती जाने वाली स्क्रिप्ट है, और रंगत की बारीक सेटिंग के लिए उपयुक्त है। अगर आपके PI में यह पहले से मौजूद न हो, तो ज़रा-सा Google करते ही डाउनलोड की जगह मिल जाएगी।
NB Colour Mapper
यह स्क्रिप्ट Mike Cranfield और Adam Block ने मिलकर विकसित की है, और इसकी ख़ासियत यह है कि यह रैखिक अवस्था में ही नैरोबैंड चैनलों का रंग-संयोजन कर सकती है। चैनल मिलाने वाली आम स्क्रिप्ट लगभग सभी अरैखिक अवस्था में काम करती हैं; इसलिए रैखिक अवस्था में मिलाने से, चैनल जुड़ जाने के बाद भी छवि में आगे की प्रोसेसिंग के लिए ज़्यादा गुंजाइश बची रहती है।
NB to RGB Star Combination
अगर आपने नैरोबैंड (मोनोक्रोम या ड्यूअल-बैंड) तो खींचा है पर RGB तारे नहीं खींचे, तो मेरी सिफ़ारिश है कि रैखिक अवस्था में तारे अलग करने के बाद इस स्क्रिप्ट से नैरोबैंड के रैखिक तारों को RGB रंगों के क़रीब के तारों में बदल लीजिए — असर काफ़ी अच्छा रहता है।
परंपरागत रूप से नैरोबैंड के उन मैजेंटा या हरे तारों से निपटने के लिए या तो रंग की संतृप्ति खींचकर निकाल देनी पड़ती थी, या फिर कुछ पेचीदा चरणों से गुज़रकर RGB तारे बनाने पड़ते थे; जबकि यह स्क्रिप्ट सिर्फ़ एक क़दम में अपेक्षाकृत सामान्य रंग वाले RGB तारे दे देती है। स्क्रिप्ट setiastro के PI स्क्रिप्ट रिपॉज़िटरी से ली जा सकती है: https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/
आधिकारिक ट्यूटोरियल संसाधन
क्या आप अब भी ऐसे प्रोसेसिंग वीडियो देख रहे हैं जिनका सिद्धांत ख़ुद बनाने वाले को भी ठीक से पता नहीं? क्या आप अब भी बने-बनाए PixelMath फ़ॉर्मूले चिपकाते हैं और फिर आए दिन रंग बिगड़ जाता है या नतीजा एकरस और बेस्वाद लगता है?
PixInsight की टीम ने अपने आधिकारिक YouTube चैनल पर नैरोबैंड इमेज प्रोसेसिंग के ट्यूटोरियल वीडियो जारी किए हैं, जिनमें नैरोबैंड प्रोसेसिंग के बुनियादी तत्वों और PixelMath फ़ॉर्मूलों की व्याख्या है। अगर आप नैरोबैंड प्रोसेसिंग से अभी परिचित नहीं हैं, तो ये पूरी तरह देखने लायक़ हैं; और NB Colour Mapper जैसी स्क्रिप्ट के बारे में Adam Block के चैनल पर भी विस्तार से व्याख्या और प्रदर्शन मौजूद है।
PixInsight के आधिकारिक नैरोबैंड इमेज प्रोसेसिंग ट्यूटोरियल वीडियो (कुल तीन):
- https://youtu.be/WYPVtmhXJYk?si=-4lvZ2MkV3nXJUy-
- https://youtu.be/c-JnE7LXtn8?si=lIkN-oGzI0yjvf19
- https://youtu.be/mEdgzaiWmC0?si=s5vrp46YtKYWKsVD
NB Colour Mapper की विस्तृत व्याख्या के लिए आप Adam Block के YouTube चैनल पर खोज सकते हैं।