협대역 배색: SHO 팔레트와 자주 쓰는 조색 스크립트

협대역 이미지의 배색은 많은 분들이 RGB/LRGB 에서 협대역 영역으로 넘어올 때 가장 먼저 벽에 부딪히는 부분입니다. 이 글은 제가 지난 몇 년간 협대역 조색에서 쌓아 온 개념과 도구를 한 편으로 정리한 것으로, 기본 개념과 SHO 팔레트 원리부터 채널 정규화와 갖가지 유용한 스크립트까지 다루어, 아직 더듬어 가고 있는 분들이 지도를 따라 길을 찾아갈 수 있도록 하려는 것입니다.

먼저 올바른 마음가짐을 갖추기

협대역 천체사진은 사실 SHO 를 순열 조합 방식(SHO, HSO, HOO…)으로 RGB 채널에 밀어 넣기만 하면 되는 그런 단순한 이야기가 아니며, 보통 그렇게 한 결과는 만족스럽지 못합니다.

이는 별을 제거한 뒤 성운을 처리하는 것과 마찬가지로, 단순히 별을 다시 더해 넣는다고 해결되는 것이 아니어서—그렇게 하면 별이 옅어지거나 색이 바뀌는 문제를 자주 불러옵니다. 진짜 노하우는 바로 이런 핵심적인 디테일 속에 숨어 있습니다.

서로 다른 처리 수준에 따른 협대역 배색 결과의 차이 예시

그래서 제 조언은 이렇습니다. 초보자가 협대역 이미지 처리를 하려면 반드시 먼저 자신부터 다져야 합니다. 우선 RGB 와 LRGB 를 충분히 익혀 통달한 다음, 차근차근 순서대로 협대역으로 나아가십시오. 예외라면 프로그래밍을 할 줄 알고 PixelMath 사용에 아무런 어려움이 없는 경우로, 그렇다면 어쩌면 둘을 동시에 병행할 수도 있겠지만, 그것이 결코 쉽지 않다는 점은 말해 두어야겠습니다.

아래 이 이미지는 같은 원본 파일을 서로 다른 학습 수준에서 처리한 결과입니다. 「먼지를 어떻게 색칠하는가」라는 이 한 가지만 해도, 원리를 아는 것에서 실제로 해낼 수 있게 되기까지 저는 2 년을 배웠습니다—채도를 슬쩍슬쩍 올리는 것처럼 그렇게 단순한 이야기가 아닙니다.

같은 원본 파일을 서로 다른 학습 단계에서 협대역 처리한 성과 대조

SHO 팔레트란 무엇인가

SHO 배색은 천체사진에서 흔히 쓰이는 「협대역 조색법」으로, 세 종류 기체의 발광 특성을 이용해 후반 작업에서 서로 다른 파장의 신호를 서로 다른 색에 배정하고, 이를 통해 성운 내부의 여러 원소 분포를 「가시화」합니다.

그 가장 큰 장점은, 원래 육안으로는 온통 붉게만 보이던 성운이 SHO 아래에서는 층이 나뉘어 구조, 경계, 에너지 차이가 또렷이 드러난다는 것입니다. 게다가 SHO 는 정해진 모습이 있는 것이 아니어서—색조, 채도, 강도는 촬영자의 스타일과 미적 감각에 따라 얼마든지 조정할 수 있습니다. 그래서 그것은 과학적 표현 방법이자, 우주의 예술 창작이기도 합니다.

아래에서 세 장의 이미지로 세 가지 서로 다른 매핑 방식을 보여 드립니다.

1. 산소는 파랑, 황은 빨강, 수소는 중간에 두는 배색

OIII 를 아이스 블루, SII 를 밝은 빨강, Ha 를 어두운 주황빛 노랑에 대응시킨 SHO 배색 예시

OIII(산소)→ 아이스 블루
Ha(수소)→ 어두운 주황빛 노랑
SII(황)→ 밝은 빨강

산소가 많은 영역은 아이스 블루로 나타나고, 황이 많은 영역은 빨강이며, 수소는 빨강과 초록 사이에 놓여 따뜻한 어두운 주황빛 노랑으로 바뀌고, 산소와 만나는 일부 지점에서는 분홍색을 띱니다.

2. 수소는 초록, 산소는 파랑, 황은 빨강으로 하는 자연스러운 느낌의 배색

이 이미지는 또 다른 SHO 배색 방식을 보여 줍니다. Ha 는 주로 초록에, OIII 는 파랑에, SII 는 빨강에 대응합니다. 이는 전통적인 허블 팔레트와는 조금 달라서, 이 매핑은 성운의 색을 더 자연스러운 느낌에 가깝게 하면서도, 협대역 이미지가 원소 분포를 드러내는 특성은 그대로 유지합니다.

Ha 를 올리브 그린 쪽, OIII 를 스카이 블루 쪽, SII 를 벽돌색 쪽으로 한 자연스러운 느낌의 SHO 배색 예시

Ha → 다소 어두운 올리브 그린/풀색 초록으로, 화사하고 밝은 초록이 아니라 차분함이 감도는 자연스러운 초록이며, 성운의 주요 골격과 윤곽을 그려 내는 데 씁니다.
OIII → 스카이 블루에서 호수의 물빛 파랑으로, 맑은 하늘이나 얕은 바다 수면 같은 파랑이어서 서늘하고 투명한 느낌을 주며, 주로 넓은 영역에 분포해 광활하고 몽환적이며 신비로운 분위기를 자아냅니다.
SII → 벽돌색/그을린 주황빛 빨강으로, 순수한 빨강만큼 눈을 찌르지 않고 주황빛이 감도는 따뜻한 빨강이라 한층 묵직해 보이며, 이미지의 아래쪽과 가장자리에 많이 모여 불꽃이나 용암처럼 에너지감을 돋웁니다.

이러한 배색을 통해 서로 다른 이온화 원소의 범위가 한눈에 들어와, 성운이 「컬러 지도」와 같은 입체감을 드러내게 됩니다.

3. 전통적인 허블 팔레트에 가까운 배색

이 시리즈의 마지막 이 한 장은 전통적인 「허블 팔레트」에 가까운 SHO 배색을 택했습니다. SII 는 빨강에, Ha 는 초록에, OIII 는 파랑에 대응합니다. 이 매핑 방식은 애초에 허블 우주망원경이 널리 퍼뜨린 것으로, 세 종류의 협대역 빛을 사람 눈이 분간할 수 있는 색으로 변환하는 것을 목적으로 합니다.

허블 팔레트에 가까운(SII 빨강, Ha 초록, OIII 파랑) SHO 배색 예시, 이미지는 아직 크게 강화하지 않아 어두운 상태

황(SII)의 빨강이 안정된 이행 계조를 가져오고
수소(Ha)의 초록이 주요 구조와 윤곽을 이루며
산소(OIII)의 파랑이 공동과 가장자리에 펼쳐집니다

이 조합은 성운의 복잡한 형태와 에너지 차이를 두드러지게 하여, 원래 분간하기 어렵고 겹겹이 쌓여 있던 기체를 유화와 같은 우주의 정경으로 바꾸어 줍니다.

주: 위 이미지는 배색 단계에 있어 아직 거의 크게 강화하지 않았기 때문에, 어두운 상태를 나타냅니다.

채널 정규화와 「원클릭 색 변환」의 취사선택

근래 인터넷에서는 PixelMath 로 HOO 를 원클릭으로 SHO 팔레트로 변환하는 것이 유행하는데, 조작이 매우 쉽고 속도도 빨라 초보자에게 친화적입니다. 다만 제가 초기에 듀얼밴드로 찍은 이미지로 시험해 본 뒤 알게 된 것은, 나온 결과물이 흔히 다들 비슷비슷하게(변화가 부족하게) 나오기 쉽다는 점입니다.

PixelMath 로 HOO 를 원클릭으로 SHO 로 변환한 전후 대조

이런 종류의 공식을 사용할 때 제 조언은 이렇습니다.

초보자에게: 신중히 사용하고, 필요할 때는 스스로 색을 조정하십시오. 또한 이 PixelMath 공식은 채널을 정규화(Normalization)했을 뿐, 디테일을 강화하는 다른 기능은 없다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 역시 먼저 기본기를 잘 다진 다음, 마지막에 조색하는 것이 좋습니다.
상급자에게: 제작자의 동영상을 보고 원리를 이해하여, 단계를 분해해 자기 것으로 만들고, 자신의 도구 상자에 도구를 하나 더 보태십시오. 당장 해결할 수 없는 문제에 부딪혔을 때, 바꿔 쓸 수 있는 도구가 하나 더 있으면 도움이 됩니다.

자주 쓰는 협대역 조색 스크립트

PI 의 프로세스나 스크립트는 커뮤니티 협력자가 직접 개발해 내놓을 수 있는데, 이것이 바로 지난 몇 년간 PI 가 천체 이미지 처리에서 커뮤니티와 발맞추어 빠르게 발전할 수 있었던 이유이기도 합니다. 공식 프로세스가 잘 만들어지지 않았거나 업데이트가 너무 느리다고 느끼십니까? 그렇다면 직접 만들면 됩니다. 만약 프로그래밍을 할 줄 아는 아마추어 천문 애호가라면, PixInsight 포럼은 그야말로 재능을 마음껏 펼칠 수 있는 곳입니다. 아래는 제가 자주 쓰거나 추천하는 몇 가지 스크립트입니다.

협대역 조색 스크립트의 조작 인터페이스 예시

협대역 조색 스크립트의 출력 결과 예시

SHO-AIP

PixelMath 로 채널을 혼합하는 것이 두렵다면, SHO-AIP 는 아주 좋은 대안입니다. 선형이든 비선형 상태이든 모두 사용할 수 있고, 결과를 즉시 미리 볼 수 있습니다. 아래 그림의 HSO, HOO, SHO 는 모두 이 스크립트로 만든 것입니다. PixelMath 가 그다지 직관적이지 않다고 느낀다면, 이것을 쓰면 틀림없습니다.

SHO-AIP 스크립트로 HSO, HOO, SHO 세 가지 배색을 만든 대조

Color Shifter

마찬가지로 협대역 이미지 조색에 자주 쓰이는 스크립트로, 색상을 미세 조정하는 데 적합합니다. PI 에 기본 내장되어 있지 않다면, Google 에서 조금만 찾아보면 다운로드처를 찾을 수 있습니다.

NB Colour Mapper

이 스크립트는 Mike Cranfield 와 Adam Block 이 함께 개발한 것으로, 그 특징은 선형 상태에서 협대역 채널을 배색할 수 있다는 점입니다. 일반적으로 흔한 채널 혼합 스크립트는 거의 다 비선형 상태에서 작업하는데, 선형 상태에서 합치면 채널을 합친 뒤에도 이미지가 이후 처리를 위한 여지를 더 많이 남겨 둘 수 있습니다.

NB Colour Mapper 스크립트 예시

NB to RGB Star Combination

만약 협대역(모노 또는 듀얼밴드)을 찍었는데 RGB 별은 찍지 않았다면, 저는 선형 상태에서 별을 분리한 뒤 이 스크립트로 협대역의 선형 별을 RGB 색에 가까운 별로 변환하기를 추천합니다. 효과가 꽤 좋습니다.

전통적으로 협대역의 그런 마젠타색이나 초록색 별을 처리하려면 색 채도를 빼 버리거나, 다소 복잡한 단계를 거쳐 RGB 별을 만들어 내는 수밖에 없었습니다. 그런데 이 스크립트는 단 한 단계만으로 색이 비교적 정상적인 RGB 별을 얻을 수 있습니다. 스크립트는 setiastro 의 PI 스크립트 저장소에서 받을 수 있습니다: https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/

NB to RGB Star Combination 으로 협대역 별을 RGB 색으로 변환한 성과 예시

공식 튜토리얼 자료

아직도 저자 본인조차 원리를 제대로 파악하지 못한 그런 처리 동영상을 보고 계십니까? 아직도 이미 만들어진 PixelMath 공식을 갖다 붙였다가, 자주 색에 문제가 생기거나 단조롭고 밋밋해 보이곤 하지는 않습니까?

PixInsight 팀은 공식 YouTube 채널에서 협대역 이미지 처리 튜토리얼 동영상을 내놓았는데, 협대역 처리의 기본 요소와 PixelMath 공식을 설명합니다. 협대역 처리에 아직 익숙하지 않다면 충분히 볼 만하며, NB Colour Mapper 같은 스크립트는 Adam Block 의 채널에도 자세한 설명과 시연이 있습니다.

PixInsight 공식 협대역 이미지 처리 튜토리얼 동영상(총 3 편):

공식 협대역 이미지 처리 튜토리얼 예시

NB Colour Mapper 의 자세한 설명은 Adam Block 의 YouTube 채널에서 검색하시면 됩니다.