디컨볼루션: 마스크, PSF, 별 복원(역사적 맥락)

이 글은 2020년부터 2022년 사이, BlurXTerminator가 등장하기 전의 수동 디컨볼루션 노트를 정리한 것입니다. 오늘날 PixInsight에서 디컨볼루션이라는 이 공정은 대부분 이미 BXT 같은 AI 도구로 대체되었습니다—빠르고 좋으며, 더 이상 마스크를 잔뜩 손으로 만들 필요도 없습니다. 그렇지만 수동 디컨볼루션의 원리와 그것이 상대하려는 문제를 이해해 두는 것은 여전히 큰 가치가 있습니다. BXT가 뒤에서 무엇을 해결해 주고 있는지 알 수 있고, 문제가 생겼을 때 어디에서 문제가 났는지도 짚어낼 수 있기 때문입니다.

디컨볼루션은 무엇을 하는가, 그리고 왜 선형 단계에서 하는가

먼저 실측 이야기부터 하겠습니다. PixInsight에는 FWHMEccentricity라는 스크립트가 있어서, FWHM(반치전폭)와 Eccentricity(이심률)의 분포도를 측정하고 그릴 수 있습니다. 저는 디컨볼루션 전후의 별을 비교했습니다. 디컨볼루션을 거친 후 Moffat4 별의 FWHM은 모두 2 이하로 줄었고, Eccentricity도 개선되었습니다.

이 두 숫자의 의미를 간단히 설명하겠습니다.

FWHM이 작아지면 별이 작게 보인다;
Eccentricity가 작아지면 별이 둥글게 보인다.

이것이 바로 선형 상태에서 디컨볼루션을 하도록 권하는 이유입니다—이 처리는 별을 실질적으로 더 작고 더 둥글게 만들어 줍니다.

디컨볼루션 전후 별의 FWHM과 Eccentricity 분포도 대조

몇 가지 시행 전제를 덧붙입니다. 컬러 이미지는 먼저 휘도 채널을 추출한 뒤에 해 주십시오. 이미지는 반드시 선형 상태여야 합니다. 모노 카메라를 사용하는 경우, 저는 선형 단계에서 반드시 휘도 채널에 디컨볼루션을 겁니다. 전후 차이는 매우 뚜렷합니다(300%로 확대해서 보면 특히 선명합니다). 컬러 카메라의 이미지도 마찬가지로 할 수 있으며, 똑같이 휘도 채널을 추출하면 됩니다.

모노 카메라 휘도 채널의 디컨볼루션 전후 대조

옛날 방식: PSF, Local Support, Object Mask 어느 하나도 빠뜨릴 수 없다

예전에는 PixInsight의 디컨볼루션이 무척 번거롭고 복잡하다고 늘 생각했습니다—PSF도 만들어야 하고, Local Support도, Object Mask도 만들어야 하고. 나중에야 알게 된 것은, 이것들이 사실 모두 꽤 기본적인 것들이어서, 몇 번 해 보고 익숙해지면 실제로 아주 빠르다는 점입니다.

진짜 병목은 이 단계들 자체가 아니라 마스크에 있습니다. 한 장의 이미지를 처리하는 데 평균 적어도 다섯에서 여섯 개의 마스크를 만들게 됩니다. 당시 가장 큰 처리 병목은 사실 컴퓨터가 아니라 사람의 뇌에서 일어났습니다—컴퓨터는 빠르게 돌아가고, 하나하나 판단하고 하나하나 그려야 하는 것은 사람 쪽입니다.

은하 디컨볼루션과 관련된 단계와 마스크의 처리 흐름 스크린샷(빨간 상자 부분이 디컨볼루션 관련 단계)

수동 디컨볼루션에서 가장 흔한 두 가지 골칫거리

수동 시대에 디컨볼루션에서 가장 골머리를 앓게 하는 문제는 대부분 밝은 성운 영역에 집중되어 있었습니다.

밝은 성운 속의 어두운 별은, 별 주위에 늘 검은 고리가 생깁니다;
밝은 성운 속의 밝은 별은, 중심이 손상됩니다.

이 두 문제는 기본적으로 모두 디컨볼루션 마스크를 잘 만들지 못해서 생기는 것입니다. 당시 저는 Local Support를 조정해 봤지만 별 차이가 없었고, 마스크를 조정해도 조금 개선될 뿐 완전히 없애지는 못하는 듯했습니다. 이런 종류의 밝은 성운의 전형적인 예가 바로 M42, NGC 3372입니다.

밝은 성운 영역에서 디컨볼루션이 만들어내는 검은 고리와 밝은 별 중심 손상 문제

마스크를 잘 만들지 못한 대가: Hard Edge

마스크의 중요성은 아래 이 한 쌍의 대조를 보면 가장 분명히 알 수 있습니다. 왼쪽 이미지는 2년 전에 처리한 작품이고, 오른쪽은 비교적 최근의 작품으로, 둘 다 CDK 17인치 이상의 시스템으로 촬영한 것입니다.

왼쪽 이미지는 디컨볼루션의 큰 별 마스크를 잘 만들지 못했을 때 흔히 나타나는 문제입니다. 큰 별의 명도가 과도하게 수축되어 뚜렷한 경계(hard edge)가 생깁니다. 덧붙이자면, Topaz Denoise AI도 마스크를 전혀 사용하지 않은 상태에서는 같은 문제를 일으킵니다—그래서 저는 마스크 없이 그대로 사용하는 것을 권하지 않습니다.

큰 별 마스크를 잘 만들지 못해 hard edge가 생긴 신작·구작 대조

때로는 설명을 잔뜩 써 내려가느니, 그 시간을 별을 제대로 다듬는 데 쓰는 편이 낫습니다. 이 말은 수동 디컨볼루션의 시대에 유난히 잘 들어맞습니다—그 성패는 거의 전부가 마스크라는 고된 작업에 걸려 있으니까요.

맺음말

이제 BXT는 이 모든 것을 간소화해 주었습니다. 손으로 PSF를 만들 필요도, 대여섯 개의 마스크를 그릴 필요도 없고, 검은 고리나 hard edge 같은 마스크를 잘 만들지 못한 데서 오는 후유증도 크게 피해 갑니다. 하지만 디컨볼루션이 달성하려는 목표는 지금껏 한 번도 변하지 않았습니다—별을 더 작고 더 둥글게 만들고, 대기와 광학계가 흐려 버린 디테일을 되찾는 것. 수동 시대가 무엇과 씨름하고 있었는지 이해하면, BXT가 대체 어떤 수고를 덜어 주고 있는지 더 분명하게 보이게 될 것입니다.