Astrofotoğrafçılık: Görüntülerin İşlenmesi - Büyüteç

En Son Yayınlar

6 Mayıs 2018 Pazar

Astrofotoğrafçılık: Görüntülerin İşlenmesi

Öncelikle fotoğraflama işlemi bittiğinde elimizde bulunacak fotoğraflar şu şekilde olacaktır:
1-Light kareler
2-Dark kareler
3-Bias kareler
4-Flat kareler

Niçin bu fotoğrafları  birleştirmeliyiz?
Cevap basit aslında fotoğrafın sinyal -gürültü oranını (SNR) arttırmak için.

Birleştirme bitince fotoğrafımız daha parlak ve renkli mi oluyor?
Cevap hayır.
Birleştirilen fotoğraf sayısına göre SNR oranındaki değişim
Fotoğrafa dikkatlice bakarsanız 1.fotoğrafın ortasındaki en parlak yıldız ile son fotoğrafın ortasındaki en parlak yıldız aynı renk ve  parlaklıkta görülüyor. Yani birleştirme renk ve parlaklık katmıyor.

Hangi fotoğraftan kaç tane çekmem gerekir?

Ne kadar fazla fotoğraf çektiysek o kadar iyi olarak düşünebiliriz ne kadar fazla fotoğraf o kadar yüksek  sinyal /gürültü oranını (SNR)  oranı demek.

SNR oranı çekilen fotoğraf sayısının karekökü ile orantılı olarak artar. Örneğin;
SNR taban değeri tek fotoğraf için 1 ise
10 fotoğraf birleştirilirse bu oran √10=3,16 kat
50 fotoğraf birleştirilirse bu oran √50=7,09 kat artar.

100 X1 dakikalık pozlama ile 10X10 dakikalık pozlama aynı sonucu verir mi?

Sinyal /gürültü oranını (SNR)  oranını düşünürsek cevap evet.
Ancak sonunu dikkate alırsak cevap hayır.

Bir önceki sorunun cevabına göre 10 dakikalık pozlamanın SNR  değeri, 1 dakikalık pozlamanın SNR değerinin 3,16 katıdır. 10 dakikalık 10 fotoğraf ile 1 dakikalık 100 fotoğraf aynı SNR değerine sahiptir. Ancak sonuç hiç böyle olmaz.

Örneğin; sönük bir bulutsudan 10 dk içinde 3 defa ışık  geldiğini varsayalım.
dolayısıyla bu ışıkları 1 dk lık poz içinde yakalamak zor olacak ve bazı fotoğraflarda görülen bazılarında görülmeyen ışık noise olarak algılanıp işleme programı tarafından silinebilir.


İki (veya daha fazla) sonuç görüntülerini birleştirebilir miyim?
Kesinlikle, karekök kuralı ile  orantılı birleşim olacaktır.

İki görüntüyü birleştirirken SNR, 1.4 kat  artar (2'nin karekökü).
Her iki görüntüde de aynı SNR varsa, bu tek bir yığın yapmakla aynı şeydir. Bu, kombinasyonun aynı görüntüyü verdiği anlamına gelmez, sadece SNR'nin aynı olacağı anlamına gelir.

Ancak, bir yığın diğerinden daha fazla fotoğraf içeriyorsa, iki yığının SNR'si farklı olacak ve bileşimin SNR'si tüm fotoğrafları içeren tek bir yığının SNR'sinden daha düşük olacaktır.

Böylece, 10x1 dakikalık bir yığının sonucunu tek bir 1 dakikalık fotoğraf ile birleştirildiğinde SNR, kabaca 2 fotoğrafın birleştirilmesiyle elde edilenle aynıdır. Bunun nedeni, iki görüntüyü birleştirirken  en iyi görüntünün gürültüsünün ve en kötü görüntüden zarar görmesidir.

Kalibrasyon neden yapılıyor? Dark, flat ve bias kareler nasıl kullanılıyor?


En anlaşılır tabirle kalibrasyon bias karelerden dark kare sinyallerinin çıkarılıp  flat karelere bölünmesiyle gerçekleşir.

Çoğu kişi dark, flat ve bias karelerin sayısının light kareler ile aynı sayıda olması gerektiğini düşünür ancak doğru değildir. Doğru olan karelerin doğru çekilmiş olmasıdır. Bazı kişiler sadece 1 tane dark, flat, bias kare ile çok güzel fotoğraflar elde edebilir.

Şunu unutmayalım ki dark, bias sinyalleri ana görüntüden çıkarırken gürültülerini de ana fotoğrafa ekleriz. Bu sebeple dark ve bias karelerin sayıca çokluğu her zaman sonuca olumlu etki etmez.


Hangi ISO değerinde çekim yapılmalı?

Aslında en çok merak edilen sorulardandır. Cevap bir kaç çeşit iso değerinde çekim yapılmalı.Birleştirmede hangisinin uygun olduğuna karar vermek gerekebilir.
Iso değeri arttıkça toplanan ışık artar ancak ışığın yanında noise artar. Dolayısıyla makinemizin en iyi performans verdiği değerleri bilmek iyi olabilir.
Bunun için fotoğraf makinemizin özelliklerine göz atmamız gerekebilir.
Aşağıda çeşitli canon modellerine ait en iyi iso değerleri ve değişik özellikleri gösteren tabloyu görüyorsunuz. Best iso yazan bölümden modele bakabiliriz.Eğer yoksa internette ufak bir arama ile bulabilirsiniz.



Şimdilik bu kadar bu yazı deepskystacker (DSS) programının ana sayfasının "how to create better image" isimli ingilizce bölümünden derlenmiştir. Buraya tıklayarak ilgili sayfaya bakabilirsiniz.


Hiç yorum yok:

Yorum Gönder