Keskenysávú színezés: SHO-paletták és gyakran használt színező szkriptek

A keskenysávú felvételek színezése az első olyan pont, amelynél a legtöbben megakadnak, amikor az RGB/LRGB világából átlépnek a keskenysávú tartományba. Ebben a cikkben összegyűjtöttem azokat a szemléletmódokat és eszközöket, amelyeket az elmúlt években a keskenysávú színezés terén felhalmoztam – az alapfogalmaktól az SHO-paletták elvén át a csatornanormalizálásig és a különféle hasznos szkriptekig –, hogy azoknak, akik még csak keresik a saját útjukat, legyen egy térképük, amelyet követhetnek.

Először alakítsuk ki a helyes hozzáállást

A keskenysávú asztrofotózás valójában nem olyan egyszerű, mint az SHO különböző permutációinak (SHO, HSO, HOO…) betuszkolása az RGB-csatornákba – az így kapott eredmény általában nem lesz kielégítő.

Ez ugyanolyan, mint amikor a csillagok eltávolítása után a ködöt dolgozzuk fel: nem oldja meg a helyzetet, ha egyszerűen visszatesszük a csillagpontokat – ez gyakran csak azt eredményezi, hogy a csillagok elhalványulnak, vagy megváltozik a színük. A valódi know-how pontosan ezekben a kulcsfontosságú részletekben rejlik.

Ezért az a javaslatom: aki most kezd bele a keskenysávú képfeldolgozásba, először magát hozza rendbe. Sajátítsuk el alaposan az RGB-t és az LRGB-t, majd lépésről lépésre haladjunk tovább a keskenysáv felé. Kivétel, ha valaki tud programozni, és semmilyen nehézséget nem okoz neki a PixelMath használata – ekkor esetleg a kettő párhuzamosan is haladhat, de ez azért nem egyszerű.

Az alábbi kép ugyanazt a nyers fájlt mutatja, különböző tanulási szinteken feldolgozva. Már csak azt, hogy „hogyan színezzük a port”, az elvének megértésétől a gyakorlati megvalósításig két év alatt tanultam meg – ez nem egyszerűen a telítettség feltolásáról szól.

Mi az SHO-paletta

Az SHO-színezés az asztrofotózásban gyakran alkalmazott „keskenysávú színleképezési módszer”, amely három gáz emissziós tulajdonságait használja ki: az utómunka során a különböző hullámhossz-tartományok jeleit különböző színekhez rendeli, ezáltal teszi „láthatóvá” a köd belsejében található különböző elemek eloszlását.

A legnagyobb előnye az, hogy egy köd, amely szabad szemmel nézve teljesen vörösnek tűnik, az SHO alatt rétegekre bomlik, így a szerkezete, a határai és az energiakülönbségei kristálytisztán látszanak. És az SHO-nak nincs egyetlen rögzített megjelenése – a színárnyalat, a telítettség és az intenzitás teljes mértékben a fotós stílusához és esztétikai ízléséhez igazítható, így egyszerre a tudományos ábrázolás egyik módszere és a kozmikus művészet egyik formája.

Az alábbiakban három kép mutat be három különböző leképezési módot.

1. Kék oxigén, vörös kén, a hidrogén középen

• OIII (oxigén) → jégkék
• Ha (hidrogén) → sötét narancssárga
• SII (kén) → élénkvörös

Az oxigénben gazdag területek jégkéknek látszanak, a kénben gazdagok vörösek, a hidrogén pedig a vörös és a zöld között helyezkedik el, meleg, sötét narancssárga fényként jelenik meg, néhány helyen, ahol találkozik az oxigénnel, pedig rózsaszínűvé válik.

2. Természetes hatású színezés: zöld hidrogén, kék oxigén, vörös kén

Ez a kép az SHO-színezés egy másik módját mutatja be: a Ha főként zöldnek, az OIII kéknek, az SII pedig vörösnek felel meg. Ez kissé eltér a hagyományos Hubble-palettától; ez a leképezés a köd színeit közelebb hozza a természetes látványhoz, miközben megőrzi azt a tulajdonságot is, hogy a keskenysávú felvételek feltárják az elemek eloszlását.

• Ha → sötétebb olívzöld/fűzöld – nem élénk, ragyogó zöld, hanem egy visszafogott, természetes zöld, amely a köd fő vázát és körvonalait rajzolja ki.
• OIII → égkéktől a tóvízkékig terjedő árnyalat, mint egy tiszta égbolt vagy egy sekély tenger felszíne, hideg, átlátszó érzést keltve; főként nagy területeken terül el, tágasságot és éteri hangulatot teremtve.
• SII → tégla-/perzselt narancsvörös – nem olyan éles, mint a tiszta vörös, hanem egy narancsos árnyalatú meleg vörös, súlyosabb hatású, jellemzően a kép alján és szélein koncentrálódik, lángként vagy lávaként emeli ki az energiaérzetet.

Egy ilyen színezésen keresztül a különböző ionizált elemek kiterjedése első pillantásra is jól látható, és a köd olyan térbeli hatást kap, mintha egy „színes térkép” lenne.

3. A hagyományos Hubble-palettához közeli színezés

A sorozat utolsó képe a hagyományos „Hubble-paletta” néven ismert SHO-színezéshez áll közel: az SII vörösnek, a Ha zöldnek, az OIII pedig kéknek felel meg. Ezt a leképezési módot legelőször a Hubble űrtávcső terjesztette el, azzal a céllal, hogy a három keskenysávú fényt az emberi szem számára megkülönböztethető színekké alakítsa.

• A kén (SII) vörös színe nyugodt átmeneti rétegeket ad
• A hidrogén (Ha) zöld színe alkotja a fő szerkezetet és a körvonalakat
• Az oxigén (OIII) kék színe az üregeken és a szegélyeken terül szét

Ez a kombináció kiemeli a köd összetett alakját és energiakülönbségeit, és az eredetileg alig megkülönböztethető, rétegről rétegre halmozódó gázokat olyan kozmikus látvánnyá alakítja, mint egy olajfestmény.

Megjegyzés: a fenti kép a színezési szakaszban készült, a felvétel szinte alig lett felerősítve, ezért tűnik halványnak.

A csatornanormalizálás és az „egykattintásos színátalakítás” mérlegelése

Az utóbbi években elterjedt az interneten, hogy a PixelMath segítségével egy kattintással alakítjuk át a HOO-t SHO-palettává – nagyon könnyen kezelhető, gyors, és a kezdőknek is barátságos. Miután azonban kipróbáltam a korábbi, dual-band szűrővel készült felvételeimen, azt tapasztaltam, hogy a végeredmények gyakran nagyon hasonlóak lesznek egymáshoz (hiányzik belőlük a változatosság).

Az ilyen képletek használatakor a javaslatom a következő:

• Kezdőknek: használjuk óvatosan, és szükség esetén magunk is állítsuk be a színeket. Emellett fontos tudni, hogy ezek a PixelMath-képletek csupán a csatornákat normalizálják (Normalization), semmilyen egyéb részletjavító funkciójuk nincs, ezért érdemes előbb az alapokat rendbe tenni, és csak a végén foglalkozni a színezéssel.
• Haladóknak: nézzük meg az eredeti szerző videóját, hogy megértsük az elvet, bontsuk le a lépéseket, és tegyük a magunkévá, így egy újabb eszközzel bővül a szerszámosládánk. Amikor egy problémát átmenetileg nem tudunk megoldani, jól jön, ha van mire váltani.

Gyakran használt keskenysávú színező szkriptek

A PI folyamatait és szkriptjeit a közösség tagjai is önállóan kifejleszthetik és közzétehetik, és pontosan ez az oka annak, hogy a PI az elmúlt években a csillagászati képfeldolgozás terén a közösséggel együtt ilyen gyorsan tudott fejlődni. Úgy érezzük, hogy egy hivatalos folyamat rosszul van megírva, vagy túl lassan frissül? Ilyenkor bárki nekiállhat, és megírhatja saját maga. Aki olyan amatőr csillagász, aki tud programozni, annak a PixInsight fórum kifejezetten az a hely, ahol megcsillogtathatja a tudását. Az alábbiakban néhány olyan szkriptet mutatok be, amelyeket gyakran használok, vagy amelyeket ajánlok.

SHO-AIP

Akit megijeszt, hogy a csatornákat a PixelMath eszközzel kell kevernie, annak az SHO-AIP remek alternatíva. Mind lineáris, mind nemlineáris állapotban használható, és az eredmény azonnal előnézetben is megtekinthető. Az alábbi képen látható HSO, HOO és SHO mindegyike ezzel a szkripttel készült. Ha valakinek nem elég intuitív a PixelMath, érdemes ezt választania.

Color Shifter

Ez is egy gyakran használt szkript a keskenysávú felvételek színezéséhez, kifejezetten a színárnyalat finomhangolására alkalmas. Ha nincs beépítve a PI-be, egy gyors Google-keresés megtalálja a letöltési helyet.

NB Colour Mapper

Ezt a szkriptet Mike Cranfield és Adam Block közösen fejlesztette ki, és az a jellegzetessége, hogy a keskenysávú csatornákat lineáris állapotban tudja színezni. A csatornakeverésre használt szkriptek jellemzően szinte mind nemlineáris állapotban dolgoznak, így a lineáris állapotban történő egyesítés a csatornák összevonása után is több teret hagy a további feldolgozásnak.

NB to RGB Star Combination

Ha valaki keskenysávban (monokróm vagy dual-band szűrővel) fotózott, de nem készített RGB-csillagpontokat, azt javaslom, hogy lineáris állapotban válassza le a csillagpontokat, majd ezzel a szkripttel alakítsa át a keskenysávú lineáris csillagpontokat RGB-hez közeli színű csillagpontokká – az eredmény egészen jó szokott lenni.

Hagyományosan a keskenysávra jellemző magenta vagy zöld csillagpontok kezelésére csak a telítettség lehúzása maradt, vagy bonyolultabb lépéssorral lehetett RGB-csillagpontokat előállítani; ezzel a szkripttel viszont egyetlen lépésben kaphatók normálisabb színű RGB-csillagpontok. A szkript a setiastro PI-szkripttárában érhető el: https://raw.githubusercontent.com/setiastro/pixinsight-updates/main/

Hivatalos oktatóanyagok

Még mindig olyan feldolgozó videókat nézünk, amelyeknek a szerzője maga sem érti pontosan az elvet? Még mindig kész PixelMath-képleteket alkalmazunk, miközben gyakran színproblémák adódnak, vagy egyhangúnak tűnik az eredmény?

A PixInsight csapata a hivatalos YouTube-csatornáján oktatóvideókat tett közzé a keskenysávú képfeldolgozásról, amelyekben elmagyarázzák a keskenysávú feldolgozás alapelemeit és a PixelMath-képleteket. Ha valaki még nem ismeri jól a keskenysávú feldolgozást, mindenképp érdemes megnéznie; az olyan szkriptekről pedig, mint az NB Colour Mapper, Adam Block csatornáján is található részletes magyarázat és bemutató.

A PixInsight hivatalos oktatóvideói a keskenysávú képfeldolgozásról (összesen három rész):

• https://youtu.be/WYPVtmhXJYk?si=-4lvZ2MkV3nXJUy-
• https://youtu.be/c-JnE7LXtn8?si=lIkN-oGzI0yjvf19
• https://youtu.be/mEdgzaiWmC0?si=s5vrp46YtKYWKsVD

Az NB Colour Mapper részletes ismertetője megtalálható Adam Block YouTube-csatornáján, ha rákeresünk.