Barevný úplněk obyčejným achromátem?

Barevný úplněk obyčejným achromátem?

Mrazivě krásný, ale zároveň nudný a bez šťávy, to je Měsíc v úplňku. Oko se nemá čeho zajímavého chytit- chybí terminátor s krátery, stíny pohoří, a to vše v kontrastu s neposkvrněností měsíčních moří. Možná i tohle je důvodem, proč se mnozí astrofotografové pouštějí do fotografování Měsíce, nejen úplňku, se zvýšenou sytostí barev. Měsíc není černobílý, je plný jemných barevných odstínů. Pokud se podaří zdůraznit jemné barevné kontrasty zvýšením sytosti barev (saturace), pak je výsledná fotografie opravdu krásná, bez ohledu na fázi Měsíce. Zvlášť tato technika vynikne právě u fotek úplňku.

Aby mohl Měsíček ukázat svoje barvy v plné kráse, potřebujeme aplikovat opravdu razantní zvýšení saturace obrázku. Razantní úpravy obrazových dat však přinášejí dost podstatný problém. Každá sebemenší nepřesnost v datech, způsobená především šumem foťáku a chromatickou aberací (barevnou vadou) achromátu, se mnohokrát znásobí a znehodnotí výsledek našeho snažení.

Už dříve jsem se nejednou pokusil zesílit barvy na svých fotkách Měsíce. Zkusil jsem to kdysi dávno jak na svých úplně prvních fotkách, dělaných ještě mobilem Sony Ericsson k550i za kvalitním okulárem přes 200mm Newton, tak i později na podstatně lepších datech, focených sice přes obyčejný achromát, ale zato pořádnou zrcadlovkou Canon 350D. S mobilem k550i to nešlo a ani jít nemohlo, protože data byla naprosto mizerná. I když, moderní mobily (rok 2017) už jsou na tom přece jen o dost lépe a nadále se zlepšují.

Canon 350D, ten už produkuje úplně jiná data. Jednak jsou surová, bez přikrášlování nějakým firmwarem (a tím vlastně bez sabotování naší snahy o astrofotografii), jednak s malým šumem, obzvlášť pokud se data průměrují. Důležitá je také lineární odezva CMOS matice a přesnost dat. Horší je to s kvalitou objektivu, přes který fotím. Po zvýraznění barev na jakékoli, byť sebevydařenější fotce, vždy vyskočila barevná vada dalekohledu, a kolem Měsíčku se udělalo natolik hnusné kolo, že jsem nikdy neviděl důvod, proč být s výsledkem spokojený. Je ale fakt, že spokojený nebudu nikdy s žádným výsledkem. Vždycky je co zlepšovat a nového se učit a vždycky se dá do fotky a hlavně do cvakání vložit víc času.;)

5. října 2017 byl pěkný úplněk a slušné počasí, a tak mi to nedalo a pořídil jsem si fotečku. Moc jsem tomu nedal, nebyl čas se tím příliš zabývat. Jen 16 expozic při třech různých, zkusmo určených polohách zaostření- pět nebo 6 raw snímků na každou z těchto tří poloh. No jo, když je jeden lenošný si udělat Bathinovu masku, tak musí přeostřovat a přeostřovat. Ale to je teď jedno... K dalšímu zpracování jsem si nechal pět expozic z nejlepší polohy zaostření, a z těch pěti jsem zpracoval jen jednu jedinou. Dokonce jsem ani data nekalibroval darkem a flatem, které jsem nepořizoval. Chtěl jsem to mít rychle a bezpracně. Tady je výsledek (na kliknutí plná velikost).

úplněk- jednocvak

Nuda, nuda, co? Tak aby byla ještě větší nuda, zde jsou informace k jednotlivým expozicím. Takže je to přes achromát Celestron PowerSeeker 80EQ, 80/900mm achromát na EQ-1 s vymezenými vůlemi a posazené na stabilním stativu. Fotilo se Canonem 350D při 100 ISO a expozicemi 1/320s. Mělo by to být komplet a spolehlivě v lineárním rozsahu CMOS foťáku.;)

Pokud bychom se pokusili zdůraznit barvy u téhle fotky, zarazil by nás při našem nadšeném snažení silný šum. Pokud se ale vezme všech pět surových snímků, všechny se nabinují 2x2, registrují se a sečtou, už nás šum nezarazí, jen bude používat vulgární slova, což už se dá vydržet. Něco z toho prostě vyleze. Takhle nějak to vypadá (viz níže, na kliknutí plná velikost).

Něco z toho opravdu vylezlo, ale to je tak všechno. Takhle snadno a rychle to prostě přes achromát nepůjde. V první řadě se tedy pokusíme zbavit toho hrůzostrašně vypadajícího žlutého okraje vlevo a modrého vpravo. I tohle už jsem dřív neúspěšně zkoušel s pomocí posouvání a změny měřítek jednotlivých barevných kanálů fotky- pomocí pluginu Chromatic aberation pro Gimp. Pomáhalo to sice, ale jen trochu.

Takže bylo potřeba si promyslet jak a proč ty okraje vznikají. Jak funguje, co umí a co neumí achromát? Jaké tím pádem do snímku zanese nepřesnosti, že je z nich pak po zvýraznění razantním zpracováním ten hnusný okraj? Když se zadaří pochopit jak, co a proč, je to jen krůček k rekonstrukci surových dat k uspokojivé použitelnosti hned na začátku tak, aby byla příhodnější i k náročnějšímu zpracování.;) Rekonstrukcí hned na vstupních datech řešíme příčinu důsledku před dodatečným záplatováním důsledku příčiny, o které jsem se dříve neúspěšně pokoušel. Pokud je tedy pevné zadání- že budeme fotit achromátem a ne kupříkladu Newtonem. Až se rekonstrukce podaří, pokusíme se taky o takové zpracování fotky, aby byla o něco ostřejší oproti prvnímu příkladu výše, a nakonec můžeme i opatrně zredukovat šum.

A jak tedy funguje achromát a co od něj lze očekávat? Jednoduchá čočka má pro každou barvu světla trochu jinou ohniskovou vzdálenost kvůli disperzi- sklo má pro různé vlnové délky různé indexy lomu. Jednoduchá lupa je jako objektiv dalekohledu prakticky nepoužitelná. Kdyby ji někdo chtěl použít, měl by dalekohled neostrý obraz, hýřící spoustou falešných duhových barev- obraz by byl zaostřený jen na jednu barvu, ostatní by byly rozmazané. Proto se začaly vyrábět achromatické objektivy, kde je toto rozostření- barevná vada- docela slušně kompenzovaná. Princip je takový, že se vezme spojná čočka ze skla s menší disperzí a za ni se dá rozptylka ze skla s větší disperzí. Takto lze dosáhnout toho, že bude mít výsledná kombinace stejnou ohniskovou vzdálenost pro dvě barvy- vlnové délky světla. I mezi těmito vlnovými délkami, na které je achromát navržený, bude pracovat velmi slušně a obraz bude celkem ostrý. Ovšem pro barvy světla, odpovídající vlnovým délkám vně intervalu, omezeného vlnovými délkami, na který je achromát navržený, už to bude horší. Posunutí ohniska u jednoduché čočky, achromátu, a dokonce i APOchromátu a superachromátu, ilustruje obrázek níže, převzatý z Wikipedie.

Naštěstí se achromáty běžně navrhují pro takové vlnové délky, které leží téměř u hranic rozsahu vlnových délek viditelného světla. Na vlnových délkách, kde je oko citlivé, fungují velmi dobře a většinou mají i "teoretickou" rozlišovací schopnost, danou průměrem objektivu. Neznamená to ale, že by barevná vada nebyla viditelná. Rozhodně ale neruší tolik, jako je tomu u jednoduché čočky, protože vlnové délky, kde už to achromát nezvládá, leží v oblasti, kde je lidské oko málo citlivé, a z pochopitelných důvodů jsou tam slabší taktéž CCD nebo CMOS snímače barevných zrcadlovek a kamer.

Jak vypadá chromatická aberace v praxi? Stačí se podívat třeba do tohoto článku. Kde má obraz velký gradient kontrastu, tam vznikají v tmavých částech modré okraje a kolem tmavých objektů na světlém pozadí zase vzniká žluté halo. Proč? Stačí se podívat na obrázek výše, kde je vidět, že největší chybu zaostření mají achromáty právě v modré barvě. Ano, vskutku je modrý kanál fotky, pořízené přes achromát, vždy dosti rozostřený oproti červenému a zelenému kanálu. V praxi tedy, kvůli rozostření modré, v obrazu s vysokým gradientem kontrastu vzniká situace, kdy je na okrajích tmavých oblastí přebytek jasu světla modré barvy a ve světlých oblastech, sousedících s tmavými, naopak nedostatek modrého světla. Obrysy tmavých objektů tedy zmodrají a nedostatek modré kolem těchto obrysů naopak vytvoří žluté halo.

Můžeme si to zkusit pro zajímavost nasimulovat a poté obraz zrekonstruovat. Pro ten účel jsem nakreslil kytku níže:

Všechny tři barevné kanály vypadají úplně stejně (až na barvu), jsou dokonale ostré. Níže je vidět modrý kanál.

Nyní se modrý kanál nechá pěkně rozostřit, jako kdyby se obraz pozoroval nebo fotil přes achromatický dalekohled.

Přesně podle předpokladu- obraz s takto rozostřeným modrým kanálem vykazuje výše popsané modré okraje a žluté halo, jaké běžně pozorujeme při použití achromátů.

Pokud se vezme obrázek reálného objektu s takovou barevnou vadou, pak jakékoli razantní zesílení barevnosti a případné zaostření udělá v obraze silnou paseku. V praxi nemusí jít jen o žlutý okraj Měsíce, jak jsme si už ukázali, jako spíš vznikají věci jako dodatečný modrý obrys kolem světlého objektu a vnitřní nažloutlý obrys, falešné barvy a další „přikrášlování”.

Nyní zkusme obrázek rekonstruovat opětovným zaostřením pouze modrého kanálu a poté to zkusíme i s naším snímkem Měsíce.

Modrý kanál, zaostření- wavelet:

A rekonstruovaný obrázek. Povedlo se, vypadá téměř stejně jako originál.

Tak, a teď konečně jdeme na ten Měsíc! Taky si to chcete zkusit? Tak tady máte ke stažení surová raw data. Rozhodně zde ale nečekejte přesný návod jak na to, spíš stručný popis k inspirování.

Použijeme free program Iris, který je šikovný svou univerzálností a jednoduchým příkazovým řádkem. Předpokládám, že je program Iris správně nastavený. Mrkněte na tutoriál zde a obsáhlý návod v angličtině zde. Pro konečné úpravy se bude hodit nejlepší free grafický program Gimp a jeho pluginy GREYCstoration, Chromatic Aberation a Wavelet sharpen- všechny k dispozici ke stažení na internetu.

Začneme s Irisem- převedeme si raw soubory do formátu pic kliknutím na Digital photo- Decode raw files. Hned na to se nechá všech pět obrázků nabinovat příkazem binxy2- příkazový řádek. Vybere se co největší část prvního obrázku a vše se nechá registrovat a sečíst přes menu příkazem Processing- Align & Stack (1). Následuje odečtení pozadí příkazem black a vyvážení bílé příkazem white, obojí přes příkazový řádek. Pro příkaz white je vhodné vybrat co největší plochu Měsíčního povrchu. Výsledek uložíme pro další zpracování.


Nyní rekonstruujeme data modrého kanálu. Předně bude potřeba předzpracovaný obrázek rozcupovat do tří černobílých obrázků, každý pro jeden barevný kanál (R, G, B). Použije se příkaz z menu: Digital photo- RGB separation. Až je to hotové, otevřeme obrazový soubor modrého kanálu a hned vedle, v jiném okně programu Iris otevřeme také obraz zeleného kanálu, který by měl být nejostřejší. Rekonstrukce spočívá v doostření modrého kanálu příkazem menu Processing- Wavelet tak, aby byl obraz stejně ostrý jako je v zeleném kanálu. Obraz modrého kanálu uložíme.

Vytvoříme si ještě jasový kanál z dat zeleného kanálu, která by měla být nejkvalitnější. Doostříme tedy obraz a uložíme pod jiným názvem.

Nyní se jednotlivé soubory složí v barevný obrázek příkazem menu View- (L)RGB. V tomto případě se vyplatí ještě mírně posunout modrý a červený kanál vůči sobě, konkrétně pro červený je dx i dy o,2 a pro modrý -0,7 a -0,3. Dalekohled nebyl dokonale zkolimovaný a projevily se i další vlivy, takže jsou kanály vůči sobě mírně posunuté. Nezapomene na zaškrtnutí volby u kanálu L a nastavení posuvníku na hodnotu 5. U hotového obrázku zvýšíme sytost barev příkazem menu View- Saturation adjustement. Hotový obrázek můžeme ještě trochu zaostřit příkazem wavelet. Vše si uložíme jak do formátu pic, tak (a především) do formátu bmp pro zpracování v Gimpu. Takhle nějak by měl vypadat výsledek:

Zbývá dodat, že nejlepší možnou míru zaostření modrého a jasového kanálu určíme zkusmo. Chce to trpělivost a hrát si s různými variantami, až zmizí zabarvení okrajů obrazu Měsíce.

Teď bude potřeba zaretušovat silný šum v okolí kotoučku Měsíce. Gimp je k tomu vynikající a dá se použít hned několik metod. Samozřejmě ručních. Výhoda je, že těsně kolem kotoučku je "tma", takže do samotného obrazu není potřeba jakkoli sahat.

Pokračujeme lehoučkým opravením zbytkové barevné vady pluginem Chromatic aberation. Správné nastavení by mohlo vypadat například takhle:

Nakonec se upraví jas, kontrast, barevné podání a samozřejmě, protože data byla nepříliš dobrá, to chce trochu vyredukovat šum pluginem GREYCstoration. Všechno se udělá tak nějak s citem a opatrně, až k výsledné fotografii níže.

Jak píšu tenhle článek, zároveň fotku upravuji a vkládám sem výsledky svého úsilí. K napsání mě ale motivovala dříve zpracovaná fotka, která se podařila o trochu víc, než tahle. Zkrátka jsem trochu jinak a šťastněji zatahal s posuvníky. Posuďte:

Proč to všechno dělám? Když se výsledek nedá srovnat s fotografií člověka, který na to má vybavení za desetitisíce, možná dokonce za statisíce? Je to radost z objevování, hledání způsobů jak se zdokonalit a jak ze své techniky dostat to nejlepší. A rezervy jsou, a jsou velké. Tak jako má někdo s vybavením za několik stovek tisíců rezervu třeba proti fotografiím z HST nebo z ESO.

Košík 0 Výrobek Výrobky (prázdný)    

Žádné výrobky

Závisí na výběru zákazníka Doprava
0,0000 Kč Celkem

Chci objednat zboží v košíku

Výrobek přidán do košíku
Množství
Celkem
V košíku je 0 výrobků. V košíku je 1 výrobek.
Celková cena zboží
Dopravné celkem  Závisí na výběru zákazníka
Celkem
Chci nakoupit další výrobky za jedno poštovné Chci objednat zboží v košíku

Výrobci

Odběr novinek