masterBIAS, masterDARK E masterFLAT

Bias, Dark e Flat compiono un’azione decisiva sul nostro risultato finale, anche se spesso sono considerati secondari. Ritengo che per ottenere un bel risultato sia fondamentale la giusta calibrazione dei nostri Light frames con i rispettivi dark, bias e flat, dato che il loro apporto non si limita a ridurre il rumore o la vignettatura. Vedremo ora come integrare i nostri scatti per arrivare ai Master con cui calibrare i light. Iniziamo, non a caso, con i bias.

MASTER BIAS

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I Bias sono fotogrammi scattati al tempo più rapido permesso dalla nostra macchina con il telescopio tappato o l’otturatore chiuso, come per i Dark, così da avere scatti completamenti neri contenenti solo rumore elettronico. Il bias frame infatti serve proprio per eliminare la componente casuale di rumore e delineare l’offset di ciascun pixel del sensore dato che non tutti i pixel rispondono allo stesso modo. Dato che i tempi per ottenere un bias sono molto brevi consiglio di farne il maggior numero possibile cercando di ottenerli alle stesse condizioni ambientali dei Light frames, facile se si ha una CCD raffreddata, meno facile con DSRL.

La mia reflex Canon EOS 1100D permette un tempo minimo di 1/1000”, userò quindi quello per i bias, con la mia CCD Sbig ST8300M invece non posso scendere sotto 0,1”.

Per creare un master Bias apro il process IMAGE INTEGRATION 

 

Semplicemente cliccando su “add files” andiamo a selezionare tutti i nostri Bias dalla cartella in cui sono salvati e li apriamo all’interno del process. A questo punto non dobbiamo fare altro che scegliere le giuste impostazioni in particolare su IMAGE INTEGRATION andremo a selezionare “average” come COMBINATION, “no normalization” a

NORMALIZATION e per WEIGHTS scegliamo “don’t care (all weights =1)”. Adesso ci spostiamo sotto PIXEL REJECTION (1) dove sarà importantissimo scegliere il giusto REJECTION ALGORITHM che dipenderà dal numero di frames, in particolare:

Numero di frames Rejection algorithm
Fino a 7 Percentile clipping
Da 8 a 13 Averaged sigma clipping
Da 13 a 20 Winsorized sigma clipping
Oltre i 20 Linear fit clipping

Ogni algoritmo ha bisogno di un certo numero di frames per valutare cosa tagliare e cosa invece integrare nella foto finale, tale valutazione necessita di un numero sempre maggiore di frames iniziali quanto più sarà potente ed efficace l’algoritmo. Avendo io con la mia CCD fatto 99 Bias frame andrò a selezionare “Linear fit clipping”.  Selezioniamo “no normalization” a

NORMALIZATION e siamo pronti per creare il nostro MasterBias semplicemente cliccando su “aplly global”, ovvero il pallino blu in fondo a sinistra.

Si aprirà una finestra nera di “process control” da cui possiamo controllare l’avanzamento dei processi ed eventuali messaggi di errore.

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Ed ecco alla fine ottenuto il nostro MasterBias

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Si può vedere dal bias che il sensore che sto usando è vecchiotto, infatti presenta delle colonne di pixel morti, che appaiono come linee bianche, detti bad pixel e tipici dei sensori usati. Inoltre nella porzione sinistra si vede che il sensore risponde in maniera diversa, è come più illuminato, effetto chiamato “amp glow”, entrambi i problemi verranno corretti proprio grazie al masterBias, ecco perché sono fondamentali! Il nostro MasterBias non è però privo di rumore termico, anche se i tempi di esposizione sono brevissimi esso sarà comunque presente, seppur in maniera quasi invisibile. Per ottenere un bias privo di rumore termico ma contenete solo offset e rumore elettronico dobbiamo utilizzare il process SUPERBIAS. Usarlo è tanto facile quanto veloce, basta aprirlo e applicarlo con i valori di default. Se il numero di Bias da noi usati è superiore a 50, come nel mio caso, abbassiamo il valore di “Multiscale layers” da 7 a 6. Prima di usarlo però forse ti può far comodo leggere qualcosa di più riguardo il contraddittorio uso del superbias, argomento trattato in questo articolo.

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Ecco infine il nostro Superbias da usare in futuro per calibrare le altre foto.

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NB: Il masterBias ed il Superbias ottenuti vi appariranno come due immagini molto scure, per visualizzarle come le vedete qui dovrete applicare un finto stretch alle vostre immagini con il Process

ScreenTransferFunction (che chiamerò per comodità STF ). Basterà aprirlo e cliccare su “auto stretch” (il cerchietto giallo e nero)  per poter visualizzare i nostri file, mentre possiamo disabilitare questo stretch con il tasto “enable stf” (tasto a forma di computer) o col tasto di “reset” posto sotto quello di “enable stf”.  Il proces ScrennTransferFunction non va a creare un vero e proprio stretch alla nostra immagine, infatti se noi la salviamo essa sarà scura come era prima dello STF, è solo un process che permette di visualizzare l’immagine ma senza andare veramente a modificarla.

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Tutte le immagini ottenute dall’integrazione, che siano esse dark, bias o light, saranno così scure, ovvero immagini grezze con l’informazione contenuta in esse e da sviluppare tramite elaborazione. Tale tipo di immagini è detto Immagine Lineare. Vedremo più avanti cosa significa e cosa ne deriva.

A questo punto non mi resta che salvare il superbias da File – Save As. Consiglio di salvare in Fits 32bit se si usa file ottenuti da ccd, mentre se si utilizza una DSRL è preferibile il formato Tiff 16 bit. Salverò quindi un superBias che sarà in fase lineare, cioè scuro e senza stretch applicato.

 

MASTER DARK

L’obbiettivo dei dark è quello di andare a ridurre il rumore della nostra immagine, a tal fine è bene che essi siano ripresi alle stesse condizioni di temperatura dei lights frames e con lo stesso tempo di  esposizione così da avere lo stesso rumore presente sui lights. Creare un masterDark non è molto diverso dal creare un

masterBias, dobbiamo però prima calibrare tutti i nostri Dark con il superbias appena creato, così da ottenere dei Dark contenenti solo rumore termico e privi di rumore elettronico. Apriamo subito il process di IMAGE CALIBRATION. Con “add files” aggiungo i miei Dark, selezioniamo la cartella di destinazione dei miei Dark calibrati che andrò a creare nella sezione “output

directory”, selezioniamo il Superbias creato prima per calibrare i Dark, tengo deselezionate le finestre di masterDark e masterFlat e vado semplicemente a cliccare “apply global”.  In pochi secondi si creeranno dei Dark calibrati nella cartella da noi selezionata, sono riconoscibile perché viene aggiunta la letterina C in coda al nome dei file ( C=Calibrated )

A questo punto basterà prendere i nostri Dark calibrati e riusare il process di IMAGE INTEGARTION con gli stessi settaggi impostati per i Bias, inserendo il giusto algoritmo in base al numero di Dark da integrare. Ricordiamoci di ripulire la sezione relativa alle immagini premendo su “clear”  così da togliere i Bias aperti prima. “Add files” per aggiungere i Dark ed “apply Global” per eseguire.

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Ed ecco ottenuto il nostro masterDark, calibrato con il Superbias.

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Come vedete non è altro che un’immagine piena di rumore. Salvo e vado avanti con i flat.

MASTER FLAT

I Flat sono probabilmente i files di calibrazione più ostici da ottenere ma anche i più importanti. Con un areflex possiamo approssimativamente esporre fino ad avere il picco iù o meno a metà del grafico della nostra foto, ma con sensori CCD le cose si complicano.  Per sapere tutto sui Flat e come ottenerli vi rimando al tutorial dell’amico astrofilo e astrofotografo Fabio Mortari, in arte Astrofilo Neofita, ed al suo interessantissimo tutorial “quegli stramaledetti flat”

Ottenuti i Flat li apriamo sul process di IMAGE CALIBRATION per calibrarli con il superbias ed il masterDark creti prima. Perché calibrare i flat? Perché essi contengono rumore elettronico ed in minima parte anche rumore termico che noi vogliamo eliminare. Quindi come sempre “add files”  e apriamo i nostri Flat, selezioniamo la cartella di destinazione e selezioniamo il nostro superbias ed il masterDark, teniamo deselezionata la casella del masterFlat. È importante spuntare l’opzione “optimize” mella sezione relativa al masterDark per un semplice motivo: i nostri flat hanno un tempo di esposizione molto inferiore ai dark, nel mio caso i flat sono fatti a 1,1” mentre il masterDark è fatto con dark da 600” dato che i light relativi sono fatti a 600”, quindi i flat hanno un contenuto di rumore termico molto inferiore a quello dei dark. Ma questo rumore termico aumenta in modo lineare nel tempo. Quindi avendo i dark da 600” e attivando l’opzione “optimize” il process scalerà il masterDark come se fosse un masterDark da 1,1” così da avere una perfetta calibrazione sui Flat riducendo il rumore termico e nulla più. Sembra complicato, ma per fortuna fa tutto il process! A questo punto clicchiamo sul solito “ apply global”. 

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A questo punto apriamo i nostri Flat calibrati sul process IMAGE INTEGRATION, dobbiamo però modificare i parametri perché integrare i Flat non è come integrare Bias e dark. Sotto la sezione di

IMAGE INTEGRATION modifichiamo a NORMALIZATION mettendo “multiplicative”, anche sotto PIXEL

REJECTION (1) cambiamo la

NORMALIZATION in “equalize fluxes”, il resto dei parametri restano invariati. Scelgo il giusto algoritmo in base al numero di Flat da integrare e clicco “apply global”

Ed ecco ottenuto il nostro masterFlat

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Come vedete il nostro masterFlat non solo corregge la vignettatura ma serve anche per pulire il frame da tutti i granelli di polvere e sporco presenti nel treno ottico.

Abbiamo quindi ottenuto un Superbias, un masterDark ed un masterFlat che useremo per calibrare i nostri lights prima di integrarli.

Se utilizziamo un sensore con il controllo della temperatura possiamo archiviare il Superbias ed il masterDark per poterli riutilizzare in futuro, mantenendo la stessa temperatura e usando lights dello stesso tempo di esposizione del masterDark. È utile creare diversi masterDark a diverse esposizioni così da averne un archivio pronto all’uso. Per il masterFlat è un discorso diverso, infatti è secondo me fondamentale riprendere ad ogni serata i flat da zero, essi sono infatti molto importanti e possono fare la differenza nel risultato finale. Un flat fatto male o un flat inadeguato compromettono ore ed ore di integrazione.

 

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