FastIntegration과 대량 이미지의 정합·인테그레이션

여러분의 손에 있는 것이 수십 장이 아니라 수천 장의 이미지(예를 들어 Lucky Imaging이나 Fast Imaging처럼 한 장당 수백 밀리초에서 수 초밖에 되지 않는 촬영 방식)가 되면, 전통적인 정합·인테그레이션 워크플로는 사람을 미치게 할 만큼 느려집니다. PixInsight가 1.8.9-2 버전에서 추가한 FastIntegration은, 바로 이런 장면을 위해 설계된 것입니다.

FastIntegration이란

FastIntegration은 PixInsight 1.8.9-2와 함께 출시되었으며, Lucky Imaging의 변종인 Fast Imaging(한 장당 시간이 약 500ms에서 수 초)이라는 촬영 방식을 위해 설계된 정합·인테그레이션 프로세스로, 한 번에 수천 장의 이미지를 처리할 수 있습니다. (같은 버전에서는 겸사겸사 StarAlignment, ImageSolver, HDRMT, HDRComposition, WBPP, AnnotateImage 등의 프로세스와 스크립트도 개선되었습니다.)

그 용도는 이미지 캘리브레이션이 완료된 뒤, 이미지를 정합하고, 픽셀 리젝션하고, 인테그레이션하는 것입니다. 핵심은 그 전제에 있습니다: 각 이미지 사이의 차이가 모두 매우 작다는 전제입니다. 이 전제에 근거하여, 스타 레지스트레이션(정합)을 할 때 보다 빠른 알고리즘을 채택합니다. 그리고 빠른 알고리즘이 실패했을 때는 자동으로 전통적인 정합 알고리즘으로 되돌릴 수도 있습니다. PI 공식은 사용 영상을 공개하여, 900장 가까운 이미지를 WBPP 캘리브레이션에서 FastIntegration의 정합·인테그레이션까지 한 번에 관통하여 수행하는 완전한 워크플로를 시연했습니다.

발전: FFTRegistration으로 달 표면과 태양을 정합한다

FastIntegration 외에도, 대량의 특수한 대상 이미지를 처리할 때 알아 둘 가치가 있는 편리한 스크립트가 하나 더 있습니다—FFTRegistration Script입니다.

테스트해 본 결과, FFTRegistration은 달 표면뿐만 아니라 태양도 정합할 수 있습니다. 저는 2020년 금환일식의 C2~C3 단계 이미지 100장을 구해 테스트했는데, 참조 이미지만 잘 고르면 정확하게 정합할 수 있었습니다. 얼마 전 북미 개기일식을 찍었지만 대량의 태양 이미지를 어떻게 정합해야 할지 몰랐던 분들은, 이 방법을 시도해 보시면 좋겠습니다.

주의할 점은: 식기(食既, 제2 접촉)와 생광(生光, 제3 접촉) 단계(C2와 C3 전후. 금환식이라면 금환의 시작과 끝 전후)에서는, 태양 원반이 온전하지 않기 때문에 일부 이미지가 정합되지 않을 수 있다는 것입니다. 이것은 원반이 이지러진 탓으로 정상적인 현상이니, 정합되지 않는 이미지를 골라내면 됩니다.