혜성 이미지 처리 총론: 정합, 별 제거와 합성
혜성 이미지 처리의 핵심 난제는 한마디로 요약됩니다: 혜성은 배경 별에 대해 이동하므로, 혜성과 별을 같은 정합 파라미터 한 세트로 동시에 처리할 수는 없다는 것입니다. 그래서 빠르게 이동하는 혜성을 처리할 때는, 혜성과 별 배경을 늘 따로 처리한 뒤 마지막에 합성합니다. 이 글에서는 제가 여러 해에 걸쳐 쌓아 온 혜성 처리 노하우를, 정합 도구와 별 제거부터 색과 합성까지 총론으로 정리합니다. 실전 사례에 관해서는 「PixInsight로 혜성 처리하기」의 쯔진산 혜성 시리즈를 참조해 주십시오.
왜 혜성 정합이 필요한가: 하나의 대비
먼저 하나의 대비를 보며, 혜성 정합이 대체 어떤 문제를 해결하는지 설명하겠습니다.
위 그림 왼쪽은 혜핵을 정합하고 별을 제거한 이미지를 인테그레이션한 결과이고, 오른쪽은 별만 정합하여 곧바로 인테그레이션한 결과입니다. 혜핵을 정합하지 않은 오른쪽 이미지는 인테그레이션을 마친 뒤 혜핵 주위에 몇몇 결함이 나타납니다—강조하고 싶은 것은, 그것들이 「혜핵 주변의 디테일」이 아니라, 리젝션 알고리즘이 이상치를 제거한 뒤 남은 파손이라는 점입니다. 혜핵 이미지 자체도 이러한 결함 때문에 손상이 생깁니다. 다시 말해, 혜핵과 꼬리의 완전한 형태를 남기고 싶다면, 혜성 정합이라는 이 단계는 건너뛸 수 없습니다.
Comet Alignment(CA) 도구
PixInsight에서 혜성 정합을 다루는 도구는 Comet Alignment(CA)입니다. 가장 기본적인 사용법은 Star Alignment(SA)와 함께 쓰는 것입니다: SA로 별을 정합하고, CA로 혜성을 정합하여, 최종적으로 별용과 혜성용 두 장의 이미지를 만든 뒤 각각을 이어서 처리합니다. SA에서 혜성 위치를 선택하는 방식은 마우스 왼쪽 버튼 클릭입니다.
한때 실패했다가 나중에 성공한 방법
예전에 한 동호인이 발전적인 접근법 하나를 알려 준 적이 있습니다: CA로 혜성을 정합하여 「순수 혜성 이미지」를 인테그레이션으로 만든 뒤, CA를 한 번 더 실행하여 스타 레지스트레이션(정합) 이미지에서 혜성을 빼냄으로써 깨끗한 순수 별 배경을 얻는 것입니다. 자세한 순서는 다음과 같습니다:
- 혜성 이미지를 캘리브레이션합니다.
- Star Alignment으로 별을 정합하여 스타 레지스트레이션 이미지를 생성합니다.
- CA로 스타 레지스트레이션 이미지 속의 혜핵을 선택하여 혜핵 정합 이미지를 생성합니다.
- Image Integration으로 혜성 정합 이미지를 인테그레이션하여, 별이 거의 사라진 「순수 혜성 이미지」를 생성합니다.
- 순수 혜성 이미지를 저장하고, CA의 subtract operand image에서 이 순수 혜성 이미지를 선택한 뒤 한 번 더 출력하여, 「스타 레지스트레이션되었으면서 혜성이 없는」 이미지를 생성합니다.
- Image Integration으로 스타 레지스트레이션되고 혜성이 없는 이미지를 인테그레이션하여, 「순수 별 이미지」를 얻습니다.
솔직히 말하면, 이 방법을 저는 처음에 손에 있던 데이터로 테스트했을 때 성공하지 못했습니다—5단계에서 깨끗한 「스타 레지스트레이션되고 혜성이 없는 이미지」를 만들어 내지 못했고, 일부 스타 레지스트레이션 이미지에는 여전히 혜성이 남아 있거나, 반대로 지나치게 빼서 혜성 위치가 새까맣게 되어, 인테그레이션한 뒤에도 혜성은 여전히 온전하지 못했습니다. 다만 이 방법을 알려 준 동호인은 자신의 데이터에서는 성공했기에, 당시 저는 그래도 여러분의 참고를 위해 기록해 두었습니다. 나중에 저는 방법을 개선하여, 배경이 단순한 레너드 혜성 데이터 한 세트(TOA 150 + QHY 268c, 90초 16장)로 다시 해 본 결과, 이 전통적인 comet alignment 방법이 성공할 수 있음을 확인했습니다. 게다가 배경에 특별한 은하나 성단, 성운이 없어서 초보자가 연습하기에 상당히 적합합니다.
새 버전 CA: 먼저 별을 정합하지 않아도 된다
새 버전의 Comet Alignment에는 중요한 변화가 하나 있습니다: 먼저 별을 정합하지 않아도 됩니다.
첫 번째와 마지막 이미지에 대해 혜핵 위치를 「대략」 선택하고 Compute PSF fits에 체크하기만 하면, 프로그램이 나머지 이미지의 혜핵을 알아서 계산하여 정합해 줍니다. 따라서 혜성의 이동 궤적이 직선이 아니더라도 똑같이 정합할 수 있습니다. 이렇게 하는 명백한 이점은 내삽을 두 번 거치지 않아도 된다는 것입니다—먼저 별을 정합하고 다시 혜성을 정합하는 옛 방식은 내삽을 두 번 하는 것과 같아서, 내삽할 때마다 화질이 조금씩 손실됩니다. (동영상 속 이미지의 파일명 접미사가 _c_cc_ca이고 _r이 없다는 점에 주목해 주십시오. 이는 Calibration, Cosmetic Correction, Comet Alignment만 거치고 Registration을 거치지 않았음을 뜻합니다.) 이 새로운 방식은 나아가 며칠 연속의 혜성 데이터를 인테그레이션하거나, 혜성이 연속으로 이동하는 타임랩스 동영상을 만드는 등의 응용도 낳았습니다.
별 제거: 혜핵이 잘못 손상되기 쉽다
혜성 처리에 별 제거는 빠질 수 없지만, 혜핵과 코마는 별 제거 도구에 별로 오판되어 파괴되기 쉽습니다. 여기서는 몇 가지 경우로 나누어 설명하겠습니다.
컬러 이미지를 선형 상태에서 별 제거할 때의 문제
StarXTerminator(SXT)를 구매하지 않은 상태에서 Starnet++로 별을 배치 제거하려 하면, 컬러 이미지는 한 가지 골칫거리에 부딪힙니다: 선형 상태에서 컬러 이미지를 Starnet++에 통과시키면, 혜핵과 코마에 손상이 생깁니다.
해결책은 RGB 세 채널을 분리하여 각각 별을 제거한 뒤 다시 결합하는 것으로, 흑백 카메라로 찍은 RGB 채널을 처리하는 것과 마찬가지입니다. 이렇게 처리하고 나면 혜핵과 코마가 훨씬 정상적으로 보입니다. 채널을 배치로 분리하려면, 스크립트에 있는 Batch Channel Extraction Script를 쓸 수 있습니다.
마스크로 혜핵을 보호하기
배치로 별을 제거할 때, SXT나 Starnet은 때때로 혜핵을 곧바로 별로 간주하여 지워 버리거나, 혜성의 서로 다른 스케일 부분을 분리해 버려서 혜핵이 어두워지게 만들기도 합니다. 해결책은 혜핵에 마스크를 씌우는 것입니다:
- GAME 같은 프로그램을 사용해 혜핵 마스크를 만듭니다.
- SXT의 Process Batch에서 마스크를 불러오도록 선택합니다.
가려진 영역(마스크의 검은 부분)은 별이 제거되지 않으므로, 혜핵이 보호됩니다. Starnet을 쓴다면, 배치로 별을 제거할 때 Process Container에서 마스크를 불러올 수도 있습니다.
실무에서 작은 요령이 하나 있습니다: 별을 제거하기 전에 먼저 첫 번째와 마지막 이미지의 혜핵 위치를 확인하고, 그런 다음 GAME이나 Clone Stamp Tool을 써서 첫 번째와 마지막 혜핵 위치를 잇는 선 위에 마스크를 만든 뒤 별을 제거해야, 혜핵이 잘못 손상되는 것을 효과적으로 피할 수 있습니다.
색과 배경 보정
혜성 꼬리 끝부분에는 때때로 이상한 색이 나타나는데, 빨강, 보라, 초록 등 다양합니다—기본적으로 이것들은 대부분 혜성이 자리한 하늘 배경의 색으로, 혜성만 단독으로 강화한 뒤 두드러지게 된 것입니다(예를 들어 몇 해 전 NEOWISE에 나타난 세 번째 붉은 꼬리가 그렇습니다). 남길지 없앨지는 개인 취향에 달렸고, 없애고 싶다면 저의 방법은 그저 특정 색을 빼내는 것입니다.
이론상 하늘 배경은 보정이 끝나면 검은 갈색에 가까워져야 하지만, 혜성은 별이 없는 상황에서는 보정이 실패하거나 부정확해지기 쉽고, 특히 컬러 카메라로 찍은 이미지가 그렇습니다. 제 경험으로는, 혜성을 처리할 때 가장 큰 두 가지 문제는 색을 보정하는 것과 별 잔여물을 제거하는 것입니다. 이 두 가지를 해결하면 사실 이미 90%는 성공한 셈입니다.
마무리: 기본기는 여전히 중요하다
혜성 처리는 흔히 며칠에 걸쳐 이리저리 시도해야 하고, 그중 하루 종일 막혀 있는 상태가 될 가능성도 충분합니다—때로는 뇌가 가라앉을 시간이 있어야 비로소 해법을 떠올릴 수 있습니다.
AI 도구(별 제거, 노이즈 감소 같은 것)는 적지 않은 시간을 아껴 주긴 하지만, 그 시간은 사실 컴퓨터의 연산 비용으로 전가되는 것뿐입니다(CPU가 느리거나 GPU가 없으면 계산에 아주 오래 걸립니다). 그 외에, PixInsight의 기초 도구도 똑같이 빠질 수 없습니다: 흔히 쓰는 DBE, STF, Histogram Transformation, Curve Transformation 외에도, Wavelet, HDRMT, 색 채도 도구를 마스크와 함께 쓰는 것은 모두 이미지 품질을 짜내는 관건입니다. 도구는 진보하겠지만, 이러한 기본기를 갈고닦아야 비로소 혜성을 안정적으로 잘 처리해 낼 진짜 저력이 됩니다.