배경 그래디언트 보정: ABE, DBE, GC 그리고 GraXpert

배경의 빛과 색상 그래디언트를 제거하는 것은 천체 이미지 선형 단계의 기본기입니다. PixInsight에 내장된 ABE, DBE부터, 이후에 나온 GradientCorrection(GC)과 MultiscaleGradientCorrection(MGC), 그리고 무료 독립 소프트웨어 GraXpert까지, 사용할 수 있는 도구는 점점 많아지고 있습니다. 이 글에서는 그것들의 위치와 차이, 그리고 제 실측 소감을 정리합니다.

배경 그래디언트 보정의 기본 원리

배경의 빛과 색상 그래디언트를 평탄하게 만드는 데는 뺄셈을 사용하지만, 핵심은—정확하게 배경 모델을 추정할 수 있는 도구가 필요하다는 점입니다. PixInsight의 ABE나 DBE가 바로 이 역할을 맡고 있습니다.

단순히 하나의 그래디언트를 빼기만 하면, 배경 모델을 정확하게 추정하지 않은 상태에서는 대개 결과에 문제가 생깁니다. 실제 배경 모델은 흔히 상당히 복잡한 이미지이지, 단순한 선형 그래디언트가 아니기 때문입니다. 게다가 뺄셈이라고 해도, 원본 이미지에서 배경 모델을 그대로 빼기만 하면 되는 것이 아니라, 그 과정에는 천체 신호가 영향을 받는 것(예를 들어 별의 색 변화)을 최대한 피하기 위해 적어도 공간 주파수와 관련된 알고리즘이 개입합니다. 전후를 비교할 때는 동일한 STF 설정으로 확인하는 것을 잊지 마십시오.

DBE가 추정한 복잡한 배경 모델. 단순한 그래디언트가 아니다

ABE와 DBE: 가까운 친척 사이

ABE(AutomaticBackgroundExtractor)와 DBE(DynamicBackgroundExtraction)는 PixInsight에 있는 두 개의 유사한 배경 추출 프로세스로, 주요 파라미터의 옵션도 비슷하며, 이름만 조금 다를 뿐입니다.

원칙적으로 DBE는 ABE의 모든 기능을 포함하며, 실시간 내용 미리 보기와 수동·다각형 샘플 포인트 배치 기능이 더해져 있습니다. 그러므로 DBE를 다룰 줄 안다면 자연스럽게 ABE도 다룰 수 있습니다. 실제로 ABE의 샘플 포인트 배치와 DBE의 ‘자동’ 샘플 포인트 배치를 나란히 놓고 보면, 위치는 사실 상당히 가깝습니다. 유의할 점은, DBE의 자동 샘플링은 어디까지나 그 사용법 중 하나에 불과하며, 그 밖에 더 수동적이고 더 정밀한 방식도 있다는 것입니다.

ABE와 DBE의 파라미터 대응, 그리고 두 도구의 샘플 포인트 위치 비교

GraXpert: 무료 독립 선택지

GraXpert는 선형 상태에서 배경의 빛과 색상 그래디언트를 제거하는 무료 독립 소프트웨어로, 효과가 꽤 좋고 제어성도 높으며, 결과는 대체로 스마트폰 앱의 광해 제거 기능보다도 낫습니다. 32비트 TIFF나 XISF 파일을 저장할 수 있으며, Windows, Mac, Linux의 3대 플랫폼을 지원합니다. PixInsight의 DBE를 사용하지 않는다면, 고려해 볼 만한 선택지입니다.

이후 GraXpert는 AI로 훈련한 모듈을 내놓았고(다만 AI에 너무 큰 기대는 금물입니다), 그 덕분에 샘플 포인트를 수동으로 클릭하지 않아도 빛 그래디언트를 제거할 수 있게 되었습니다. 정식 버전에서는 AI 모듈을 직접 다운로드할 필요조차 없이, 소프트웨어가 필요할 때 알아서 다운로드해 줍니다.

여기서 솔직한 조언을 하나 드리겠습니다. 만약 PixInsight를 이미 가지고 있다면 내장된 DBE를 쓰는 것이 분명 더 나은 선택입니다. 하지만 PixInsight를 구입하지 않았다면, GraXpert는 선형 단계에서 빛 그래디언트 제거 효과가 비교적 좋은 무료 소프트웨어일 것입니다.

GraXpert로 배경 그래디언트를 제거하는 조작과 결과

이후에는 어떤 동호인이 PixInsight의 프로세스(스크립트가 아니라 Process)를 개발하여, PI 안에서 직접 GraXpert 기능을 호출할 수 있게 함으로써, 이미지를 GraXpert로 내보냈다가 다시 가져오는 단계를 덜 수 있게 했습니다. 사용 전제는, 먼저 GraXpert를 설치하고 AI 데이터베이스를 활성화하여 다운로드해 두어야 하며, 그래야 이 프로세스가 작동한다는 점입니다.

PixInsight에서 직접 GraXpert를 호출하는 프로세스

다만 직접 비교해 보니, GraXpert AI는 역시 배경이 아닌 부분을 선택해 버리는 것을 관찰했습니다. 아래의 M101(RGB 결합 후 녹색을 띠는데, 플랫이나 광 누출, 캘리브레이션 프레임 문제로 의심됨)처럼, 왼쪽 GraXpert AI의 모델은 대상체를 잘못 선택해 버리는 반면, 오른쪽 DBE의 모델은 확연히 더 깨끗합니다. 전체적으로 보면 DBE 모델이 역시 더 낫습니다.

GraXpert AI와 DBE 배경 모델의 직접 비교(M101)

GradientCorrection(GC): 새로운 세대의 자동화

GC는 파라미터만 제대로 선택하면 효과가 정말 상당히 좋습니다. 그 최대의 장점은—배경을 수동으로 클릭할 필요가 없다는 점으로, 화면 전체가 별과 성운으로 가득 차 배경을 도무지 찾을 수 없는 이미지에 대해서도 샘플 포인트를 선택하지 못할 걱정이 없습니다.

실측에서는, 휘도 채널의 암흑 성운이 처리 후 확연히 입체적으로 변했습니다. 색상 채널은 원래 좌우 양쪽에 녹색에서 파란색으로 넘어가는 그래디언트가 있었는데, 처리 후에는 상당히 고르게 되었습니다.

GradientCorrection 전후 대조와 배경 그래디언트 모델

MultiscaleGradientCorrection(MGC): 심각한 광해에 대처

MGC는 플랫이 없고 게다가 심각한 비네팅이 있는 상황을 처리하는 데 특히 적합합니다. 한 세트의 흐름을 실측해 보았습니다. 원본 이미지 → MGC 처리 후 → 다시 DBE 처리, 이 세 장을 동일한 STF로 확인하면, 어두워졌던 주변부와 빛 그래디언트가 단계적으로 제거되는 것을 뚜렷이 볼 수 있습니다.

원본, MGC, MGC+DBE 세 단계의 그래디언트 제거 대조

MGC의 위력은 어떤 실제 사례에서 남김없이 드러났습니다. 어떤 동호인이 광해 지역에서, 게다가 적도의도 없는 조건으로 촬영하여, 플랫이나 다른 문제가 있는지 확실치 않은 상태였습니다. 저는 그가 인테그레이션한 파일을 다운로드하여, MGC, BXT, SPCC, NXT에 더해 비선형 스트레칭과 커브 도구를 사용해, 약 15분 만에 결과물을 완성했습니다—원본 이미지에서는 보이지 않던 말머리성운까지 떠올랐고, 그 과정에서 눈에 띄는 인테그레이션이나 플랫 문제도 보이지 않았습니다. MGC가 한 번에 광해 그래디언트를 처리해 버린 것은 확실히 놀라웠습니다.

MGC 등의 도구로 광해 지역·적도의 없이 촬영한 이미지를 처리하여 말머리성운이 떠오르다

정리

배경 그래디언트 보정 도구는 끊임없이 새로 나오지만, 선택의 논리는 사실 매우 명확합니다.

PixInsight가 있는 경우: DBE를 주력으로 삼고, 완전 자동이 필요하거나 배경을 찾을 수 없을 때는 GC나 MGC에 맡기며, 심각한 광해에는 MGC로 바탕을 깔고 DBE로 마무리합니다.
PixInsight가 없는 경우: GraXpert가 효과가 가장 좋은 무료 대체 방안입니다.

도구는 점점 더 똑똑해지겠지만, ’먼저 올바른 배경 모델을 얻고, 그다음 부드럽게 감산한다’는 이 핵심 개념은 변하지 않습니다. 이 점을 이해해야 비로소 어떤 도구, 어떤 파라미터 조합이 지금 손에 든 이 이미지에 맞는지 판단할 수 있습니다.