NSG(Normalize Scale Gradient)의 용도와 장점

이 글은 2022년 NSG 2.0이 릴리스되었을 때의 메모를 정리한 것입니다. 이 도구의 이후 발전과 지원 플랫폼에는 변화가 있었으므로, 읽으실 때 유의해 주십시오.

NSG(Normalize Scale Gradient)는 PixInsight 인테그레이션 흐름에서 매우 실용적인 도구입니다. 이 글에서는 그 용도와 장점을 간략히 설명해, 아직 익숙하지 않은 분들이 전체 흐름 속에서 NSG가 어떤 역할을 하는지 알 수 있게 합니다.

요금과 버전

NSG 2.0 자체는 단순히 쓰는 데는 무료입니다. 다만 그중 한 모듈인 NSGXnml은 drizzle integration과 함께 쓰려면 유료이며, 가격은 미화 27달러입니다.

NSG의 용도

1. 스타 레지스트레이션(정합) 후, 인테그레이션 전에 씁니다.
2. 채널마다 최적의 한 장을 골라 참조 이미지로 지정해야 합니다.
3. 각 채널의 이미지를 평가해, 참조 이미지를 기준으로 정규화하고 가중치를 부여하며, 동시에 각 이미지의 광 그래디언트을 참조 이미지와 일치하도록 개조합니다.

여기서 짚어 두고 싶은 것은 가중치의 평가 방식입니다. 전통적인 인테그레이션은 기본적으로 noise를 써서 가중치를 주지만, noise만으로는 오판하기 쉽습니다. NSG는 더 믿을 만한 평가 방식을 채택했습니다.

NSG를 쓰는 장점

1. 좋은 이미지가 더 높은 가중치를 얻는다: 인테그레이션 시 좋은 이미지에서 나온 픽셀이 더 많이 채택되고, 나쁜 이미지는 가중치가 낮아 기여도 적어집니다.
2. 광 그래디언트이 일치한다: 각 이미지의 광 그래디언트이 같게 개조되어 있어, 나중에 DBE를 쓸 때 불필요한 광 그래디언트을 더 쉽게 제거할 수 있습니다.