Asztrofotózás a gyakorlatban Ebben a könyvben az asztrofotózás gyakorlatával foglalkozó cikkeket találsz. Bach Zoltán: APT oktató sorozat 1. rész Bach Zoltán: Képfeldolgozási alapok Bajmóczy György: Szolárgráf készítése, a Napívek megörökítése Szolárgráf A camera obscura („sötétkamra”) jelenséget valószínűleg Kínában a Kr. e. IV. században fedezték fel. A lyukkamera elvén működő asztronómiai megfigyelésekről már Arisztotelész is említést tesz. A jelenség első jelentős említése Ibn al-Hajszam arab természettudósnál található meg, aki a Nap- és Holdfogyatkozással kapcsolatban említette a camera obscurában fordítottan megjelenő képet 1038-ban. A lyukkamera működése: lyukon át a dobozban egy fejjel lefelé, oldalfordított kép rajzolódik ki, amit rögzítünk a fényérzékeny papíron A lyukkamera működése A lyukon át a dobozban egy fejjel lefelé, oldalfordított kép rajzolódik ki, amit rögzítünk a fényérzékeny papíron. A Nap mozgásának rögzítésére kifejlesztett lyukkamerát nevezzük szolárgráfnak. A szolárgráf henger alakú, a henger belső felében helyezkedik el ívesen a fotópapír. Ez a henger lehet konzervdoboz, üres filmes doboz, vagy bármi, ami nem korrodál, és ereszti be a vizet és fényt. Az expozíciós idő egy naptól fél évig terjedhet. Fontos tudni, hogy nem szükséges a hagyományos vegyi előhívás és fixálás! A hosszú expozíció miatt egy jól látható színes negatív kép jelenik meg a fekete-fehér fotópapíron. Ezt a képet szkenneljük be és utána képszerkesztő programmal végezzük el a szükséges módosításokat. Ez a technika egy különleges szegmense az asztrofotózásnak, itt még a régi ezüst-nitrát emulzió játssza a főszerepet. A kamerát is magunk készítjük, szinte végtelen variációt kipróbálhatunk a kamera készítése és a kompozíció beállítása során. A szolárgráf rendkívül egyszerű szerkezet, de mégis sok dologra kell figyelmet fordítani, hogy a hosszú expozíció után szép képet kapjunk. Röviden pár fontos dolog, amire érdemes figyelni Matt fotópapírt kell használni, hogy csökkentsük a kamerán belüli tükröződéseket. A papírt rögzíteni kell a kamerában, mert a hosszú expóidő alatt elmozdul. Fontos a megfelelő lyukméret ( 0,3-0,5mm). Biztosítani kell, hogy a kamera ne ázzon be. Kihelyezéskor gondoskodni kell a megfelelő, tartósan fix rögzítésről. Miért érdemes komolyabban foglalkozni ezzel a technikával? Saját készítésű kamerával tudunk különleges képeket készíteni. Rögzíteni tudjuk a Nap útját napfordulótól fél éven át, így a Nap gyönyörű íveket rajzol a papírra. Próbálkozhatunk különleges kompozíciókkal, épületek, hidak, tükröződő üvegfelületek érdekes leképezését kapjuk az ívelt fotópapíron. Nem várt kalandokba keveredhetünk a kamera kihelyezésekor, és ha sikeresen rögzítettük egy frekventált helyen izgulhatunk, hogy pár hónap múlva sértetlenül megtaláljuk. Bajmóczy György Jelinek Gábor: Rendkívül hatékony csillagkicsinyítés Adobe Photoshop-ban Miért van szükség a képfeldolgozás során csillagkicsinyítésre? Asztrofotózásnál rendszeresen szembesülhetünk azzal a problémával, hogy a sűrű csillagmező, illetve a képek feldolgozása során a csillagok jelentősen megnövekedett mérete elnyomja, háttérbe szorítja a fotózott témát, melyet többek között csillagkicsinyítéssel kompenzálhatunk. Alább láthatunk arra példát, hogy a cikkben részletezett módszerrel történő csillagmező redukció mennyivel javíthatja a csillag-ködösség arányt a ködösségek javára ugyanazon a felvételen. Az összhatásban a különbség szignifikáns lehet, sokkal halványabb ködrészletek is érvényesülhetnek: Miért Photoshop? A csillagkicsinyítés természetesen sokféle programmal, sokféleképpen elvégezhető. Tapasztalataink szerint azonban mindmáig ez az egyik legelterjedtebb program az asztrofotósok körében. Milyen szempontokat vettünk figyelembe a csillagkicsinyítés során? Az alábbiakban pár lépésben összeszedtük azt az eljárást, mellyel a csillagkicsinyítés viszonylag kedvező eredménnyel elvégezhető. A rendszeresen felmerülő problémáknál az alábbiakra koncentráltunk: az eljárás során a ködösségek kivételével a lehető legtöbb csillagra hatással legyen a kijelölés,  a csillagok körül komolyabb, zavaró „blokkosodás”, valamint peremsötétedés ne alakuljon ki. Tapasztalataink szerint természetesebb végeredményt érhetünk el: ha a csillagkicsinyítést a feldolgozás legvégső fázisában végezzük el, továbbá korábbi Photoshop verziók jellemzője, hogy az alábbi módszerben alkalmazott „minimál szűrő” a csillagokat rombusz alakúvá tehetik, ezért a program újabb verzióit javasoljuk használatra. A módszer mindazonáltal a sűrű csillagmező kezelésére csak részben alkalmas. Csillagkicsinyítés lépései 1. Első lépésként jelöljük ki a teljes képünket, melyen csillagkicsinyítést szeretnénk végezni (továbbiakban alapréteg) és készítsünk róla egy másolatot új rétegként az alapréteg fölé. (Ctrl+A, Ctrl+C, Ctrl+V) 2. A másolt rétegen végezzünk csillagtalanítást (por és karcok szűrő segítségével több lépésben, vagy egy más, erre fejlesztett program segítségével pl.: „starnet++”), majd a csillagtalanított réteget állítsuk a lenyíló menüből ”normál”-ról „különbségre” Az így kinyert csillagmezőt mentsük el egy új rétegként.  (Alt+Ctrl+Shift+E) A csillagtalanított réteg törölhető 3 . Az előző lépésben kinyert csillagmezőt állítsuk fekete-fehérre (kép>korrekciók>Fekete-fehér), majd a „Szintek” menüpontban a csúszkák segítségével próbáljuk meg a csillagokat a lehető legjobban elhatárolni a háttértől*. (Tehát a csillagok minél világosabbak legyenek, míg a háttér maradjon sötét.) *Ennél a lépésnél különösen figyeljünk arra, hogy a csillagok méretét ne növeljük meg, csak az intenzitásukat. (Ezt az előnézet ki-, bekapcsolásával folyamatosan ellenőrizhetjük.) 4. Az előző lépés tovább pontosítható, ha a réteget ezután negatívba tesszük (Crtl+I) és megismételjük az eljárást, ugyanis ekkor elkülöníthetjük a jelen lévő zajt is –ha van- a halványabb csillagoktól. előtte utána 5. Az inverz csillagmező rétegen végezzünk színtartomány szerinti kijelölést. Az elmosódottság csúszkát állítsuk úgy, hogy segítségével a leghalványabb csillagok - szürke pixelek - is kijelölésre kerüljenek. 6. A kijelölést növeljük meg 2 pixellel (kijelölés>módosítás>kibővítés) , és adjunk hozzá 1 pixel lágy peremet (kijelölés>módosítás>lágy perem) . 7. A kijelölés megtartása mellett másoljuk le az alapréteget egy új rétegként. A csillagmező rétegünket törölhetjük. Ezután a kijelölés szélén hozzunk létre egy átmenetet „szegély finomítása” (Alt+Crtl+R) menüpontban a „lágy perem” csúszkával melyet állítsuk - képünknek megfelelően kb. - 1-2 érték közé. [ennél a lépésnél érdemes lehet megjegyezni, hogy akár el is menthetjük a kijelölésünket (kijelölés>kijelölés mentése)] 8. A kijelölésen alkalmazzunk 1-es értékkel minimál szűrőt. (szűrő>egyéb>minimális) Majd másoljuk ki új rétegként a minimál szűrővel kicsinyített csillagmezőt (Crtl+C, Crtl+V), és a réteg átlátszhatóságát állítsuk ízlés szerint (ajánlott maximum 50%).   Kiss Péter - Milyen expozíciós idővel készült flat képeknek a legjobb a korrekciós hatása a kalibrált majd integrált nyers képekre? Bevezetés Ez a cikk azért született, hogy felhívjam a figyelmet a flat képek fontosságára, bemutassam, hogy az eltérő expozíciós idővel készült flat képek eltérően korrigálják az integrált (stackelt) képeket. Remélem, hogy az itt leírtakkal a többi asztrofotósnak ötletet adok arra, hogyan vizsgálják felül a kialakult flat készítési gyakorlatot, és hogy ezzel megkönnyítsem a képfeldolgozást, ami véső soron szebb végeredményt adhat. Felszerelésem: SkyWatcher F4 200 karbon tubus SkyWatcher F4 kómakorrektor Canon 600d (átalakított) Saját készítésű flatbox Mindenekelőtt leszögezném, hogy a következőkben ismertetett összehasonlításnál a saját építésű flatboxomat, és egy Canon 600d DSLR-t használtam, fontos megjegyezni, hogy a DSLR-ben van egy felcsapódó tükör és egy redőnyszerkezet a szenzor előtt melyeknek kiemelt jelentősége van a flat képek készítésénél. (Csillagászati CMOS kameráknál egyik sincs, ráadásul nincs tükörakna ami vignettációt okozna. Néhány digitális fényképezőgépben már tükör sincs pl. Canon EOS R) Ezen kívül a házilag készített flatbox minden igyekezetem ellenére, ha nem is számottevően, de valószínűleg nem biztosít 100%-ig homogén megvilágítást. Miért kell flat képeket készíteni? A flat képek készítése megkerülhetetlen, két okból is szükséges a nyers képeket flat képekkel kalibrálni: Nagyon kevés optikai rendszer (távcső + korrektor) világítja meg a teljes szenzor felületet egyenletesen, mindig számolnunk kell valamennyi peremsötétedéssel (vignettációval). Egyes esetekben azonban lehet, hogy elhanyagolhatjuk, ha pl. nagyon kis szenzormérettel dolgozunk, ekkor lehetséges, hogy az érzékelő megvilágítás egyenletes lesz. A távcsövünk a gondos karbantartás/tisztítás ellenére is időről időre porosodik, az optikai elemeken szennyeződések rakódnak le, melyek befolyásolják a leképezést, apró árnyékfoltok jelennek meg a nyers képeken. Ezeknek a foltoknak az egyetlen jó eltüntetési módja a flat korrekció. Egyenletesen megvilágított optikai rendszer leképezése peremsötétedést okoz a nyers képen. Felgörbézett flat képen létszik egy porszem árnyéka a bal felső sarok közelében. Ha a rendszerünk nem is okoz vignettációt a második pontban leírtak miatt mindenképpen szükséges a flat képek készítése. A porszemek által megjelenő sötét foltok eltávolítása a végső képről nagyon nehézkes még a modern szoftverek segítségével is, sokkal jobb megoldás, ha ezektől már a kalibrálás során megszabadulunk. És mivel a flat képek készítése úgy szólván kötelező, meg kell találnunk azokat a beállításokat melyek segítségével a lehető legjobb minőségű flat képeket tudjuk készíteni. Ne elégedjünk meg a legkönnyebb és leggyorsabb módszerekkel. (Pl. 1/1000-es záridővel fél perc alatt megvan 30 db flat kép.) A nem megfelelő gondossággal készített flat képek problémát okozhatnak a post-processing során. A következőkben erről lesz szó. Mi a probléma az integrált képpel? A képen az M94 látszik. Az integrálás után kapott képet erősen felgörbéztem, hogy jól látszódjon a probléma, de más módosítást nem végeztem rajta. (30 db kalibrált light képből, iso 800 x 5perc) A nyersek Belecskán készültek nagyon jó ég alatt, ha volt is gradiens az nem így nézne ki. Tapasztalt asztrofotósok szerint itt bizony flat hiba van: túl rövid záridővel készülnek a flat képek (1/500) Miért alakult ki rossz flat készítési gyakorlat? Viszonylag sokáig tartott mire rájöttem, hogy nem megfelelő módon készítem a flat képeimet, nagyon rövid záridővel exponáltam. Ha az ok egyszerű lenne, már hamarabb rájöttem volna. Számos más tényező nehezítette a probléma felismerését: Budapesten kezdtem fotózni fényszennyezett égen, azokon a képeken nagyon erős a fényszennyezés hatása, nehéz a flat hibát észrevenni. A flat hiba itt azért szembetűnő, mert a fotózott objektum kicsi a kép teljesen méretéhez képest, a kép többi részén pedig egyenletes égi háttér van. (Alacsony a jel/zaj arány, ezért a rossz flat korrekció jobban látható.) Olyan képeken, ahol a teljes látómezőt kitölti pl. valamilyen köd, szinte észrevehetetlen. A flat hiba ennyire egyértelműen akkor látszik, ha szűrő nélkül készülnek a nyersek. Ha valamilyen szűrővel dolgozok (pl. IDAAS, UHC, HA) akkor a szűrő miatt hosszabb expozíciós idővel készülnek a flat képek. Mint kiderült már egészen kicsi növekedés az expozíciós időben jelentősen javítja a flat kalibrációt. 1 db kalibrált light képen nem látszik a flat kalibráció hibája, minél több képet átlagolunk, annál látványosabb lesz a hiba. A flatbox fényereje túl nagy volt és nem tudtam szabályozni. 1/500-as záridő kellett ahhoz, hogy a kép ne égjen be. Flat kalibráció tesztelése A fenti példaképen a Messier 94 nevű galaxis látható, ennek a témának a fotózása közben lett nyilvánvaló, hogy a valami baj van a flat készítési gyakorlatommal. Rendszerint hajnalban készítem a flat képeket, majd az egész felszerelést szétkapom és mindent elpakolok, ezáltal elvész az utólagos fltattelés lehetősége, hiszen kiveszem a korrektort a kihuzatból és elállítom a fókuszt ezáltal elveszik a pontos kamera pozíció. A tesztelést otthon végeztem, ehhez az kellett, hogy a korrektort a kihuzatban hagyjam, és gondoskodjam róla, hogy a fókusz ne mozdulhasson el. Így az utolsó nyers sorozatot tetszőleges flat beállításokkal tudtam kalibrálni. A tesztelés menete: Különböző záridővel készült flat csoportok készítése. (1/500, 1/30, 2, 4, 10, 15, 20 másodperc.) Csoportonként 30db flat kép (iso100), tükörfelcsapás az expozíció indítása előtt, hisztogram minden esetben kb. 50%-ot ért el. Flat kalibrálás master bias és master flat darkok felhasználásával. Master flat-ek elkészítése.  30 db light kép kalibrálása master flat, master bias, master dark-ok segítségével. (iso 800, 5 perc.) Light képek demozaikolása. Demozaikolt képek egymáshoz igazítása a csillagmező alapján. Képcsoportonkénti integrálás. A képfeldolgozás Pixinsight-ban végeztem. A light képek iso 800-on, a flat képek iso 100-on készültek. Ennek az az oka, hogy a flatbox fényereje túl magas, csak iso 100-on volt lehetséges a flat képek készítése anélkül, hogy beégtek volna. Az integrált képeket Pixinsight-ban STF autostretch (boosted) eszközzel felgörbéztem, majd Photoshop-ban alkalmaztam a kiegyenlítés funkciót, így nagyon jól látszanak a különbségek. (Ez nagyon durva kiemelése a hibáknak, és csak arra szolgál, hogy szemléltessem a különbségeket.) Eredmények: Animáció a kalibráció eredményével 1/500 záridővel készült flat képekkel kalibrált nyersek átlaga 10 másodperces záridővel készült flat képekkel kalibrált nyersek átlaga Az összehasonlításból szépen látszik, hogy a legrövidebb záridővel (1/500) készült flat-ek adják a legrosszabb eredményt. (Ez az a záridő, amit szűrő nélküli fotózásnál használtam).  1/30-as idővel már jelentősen javult a kalibráció. (IDAAS, UHC, HA szűrőknél kb. ezzel a záridővel készültek a flat képek.) A 4 másodperces kép már elég jó, de még mindig látszik egy kis fényesedés a kép alsó éle mentén. A 10-15-20 másodperces sorozatnál már ez a fényesedés is eltűnik, alig van különbség. Miért rossz a rövid záridő flat kép készítésnél? DSLR esetén azért rossz ötlet rövid záridővel készíteni a flat képeket, mert a tükör felcsapódásának és a redőnyzár mozgásának ideje az expozíciós idő nagyságrendjébe esik. Vagyis ezek a mozgó alkatrészek a megvilágítás időtartama alatt jobban árnyékolják az érzékelő egyes területeit ezáltal időben inhomogén lesz a szenzor megvilágítottsága. Hosszú záridő esetén is fennáll ez a jelenség, de mivel 5-10 másodpercig tart az exponálás ez a probléma elhanyagolhatóan kicsi lesz a flat képen. A másik ok, amiért jobb a hosszabb expozíciós idő az a flatbox működésében rejlik. A fényerő szabályozása általában valamilyen kapcsolóüzemű tápegységgel, tulajdonképpen PWM-el van megoldva. Ez a gyakorlatban folyamatos vibrálást jelent olyan magas frekvencián, amit az emberi szem folyamatos, de eltérő intenzitású megvilágításnak érzékel. A fényképezőgép összegzi a beérkező fény mennyiségét. A hosszabb expozíciós idő kiegyenlíti a fényforrás esetleges fluktuációját, a rögzített flat képek intenzitása egyenletesebb lesz. A hisztogram melyik része az ideális? A flat képek készítésénél még egy dolgot szerettem volna kideríteni: mennyire használjam ki a dinamikatartományt, vagyis a hisztogram alsó, középső vagy felső részét célozzam meg? Erre a problémára is készítettem egy összehasonlítást. 10 másodpercben rögzítettem a flat képek expozíciós idejét, majd 3 csoportot készítettem eltérő flatbox fényerővel: Animáció a kalibráció eredményével Bár minimális, de azért van különbség a három kép között.  Az első egy kicsit alulkalibrált, a harmadiknál van egy kis felfénylés a kép alsó felén. A középső kép tűnik a legjobbnak, vagyis ahol a hisztogram kb. 50%-on van. Összefoglalás: Mindenképp érdemes néhány tesztsorozatot készíteni, hogy kiderüljön minimum milyen záridővel kapunk ideális flat képeket. Jelen esetben én a 10 másodperces expozíciós időre szavazok, mert az már kellően jó korrekciót teszt lehetővé, és viszonylag hamar elkészíthető. Természetesen ez nem univerzális recept, a fenti összehasonlítás csak az én rendszereimen értelmezhető: ezzel a kamerával, korrektorral, távcsővel, flatbox-al, sőt még az is számíthat, hogy milyen szoftvert használunk a pre-processzing-hez. Általános érvényű konklúzió helyett inkább pontokba szedem, hogy egy tetszőleges rendszeren én hogyan állnék neki flat képeket tesztelni DSLR-el: Fényszennyezésmentes helyen legalább 30 db nyers kép készítése szűrő nélkül. (Minél több annál jobban előjön a flat hiba az integrált képen.) Teszt objektum: egyszerű csillagos háttér vagy egy kisméretű objektum a látómező közepén. (Pl. galaxis, de ne legyen fényes. Halvány objektum a legjobb.) Különböző záridővel és fényerővel flat képek készítése flatbox-al, vagy sky flat készítése opálos üvegen keresztül. A szokásos light kalibrálás elvégzése ugyanazon a light sorozaton különböző master flat-ekkel. Az egyes sorozatok összegzése és összehasonlítása. Tanácsok a flat képek készítéséhez Mindenképpen készítsünk flat képeket, mert így a kalibráció során teljesen eltüntethető a peremsötétedés és a porszemek okozta árnyékfoltok. A korrekciós képeket rögtön készítsük el miután befejeztük az objektum fotózást az adott optikai beállításokkal! Ne vegyük ki a korrektort, ne állítsuk el a fókuszt! Ez azt is jelenti, hogy ha szűrőt akarunk cserélni, vagy át kell állni egy másik objektumra és ezzel el kellene forgatni a korrektort a kihuzatban, flatelni kell. Szabály: mindig flatelni kell, mielőtt elmozdítanánk a korrektort a kihuzatban. Ha pl. valamilyen technikai probléma miatt nem tudjuk elkészíteni a flat képeket kint a terepen asztrosötét végén, ezt otthon pótolni tudjuk abban az esetben, ha a korrektort nem vesszük ki a kihuzatból (én nem is forgatjuk el) és gondoskodunk róla, hogy a fókusz ne állítódjon el. (A fényképezőgépet levehetjük, mert a bajonettzár miatt az pontosan ugyanabba a pozícióba fog visszakerülni.) Használhatunk flatboxot (akár magunk is készíthetünk) vagy használhatjuk a világosodó égboltot skyflat készítéshez. Flatboxnál az egyenletes megvilágítás, valamint a fényerő állítása is kulcsfontosságú. Az expók készítése dslr-el: az expók hossza min. 5-10 másodperc legyen a fényerőt úgy állítsuk be, hogy a hisztogram felénél legyen a csúcs a hisztogramnál ellenőrizni kell a színcsatornákat, ha szűrőt használunk, előfordulhat, hogy az egyik csatorna beég, a másik 2 viszont jó helyen van (pl. UHC szűrő) dslr-nél a tükörfelcsapás legyen bekapcsolva a light képekhez képest eltérő iso-val is készíthetjük a flat képeket min. 10 db flatkép javasolt, de lehet akár 30 is. skyflat készítésénél az égbolt követését ki kell kapcsolni Tipp: amikor már a felszerelésünk határait feszegetve megpróbálunk teljesen kiexponálni egy objektumot, akár 200-300 nyers kép készítésével több éjszakán át, akkor fog kiderülni, hogy elég jók e flat képeink. Ilyen sok nyers kép készítésével szuper lesz a jel/zaj arány, vagyis minden egyes információmorzsát ki tudunk préseli a képből a feldolgozás során. Ezen a ponton, ha nem jók a flat képeink nem fogjuk tudni előcsalogatni a képünk minden egyes részletét, mert a flat hiba gátolni fog minket, hiszen a kép felgörbézésével a korrekciós hibák is felerősödnek. Sajnos a flat képeket nem lehet utólag pótolni! Ha kivesszük/elforgatjuk a korrektort elszáll a lehetőség. Legközelebb kicsit porosabb lesz a távcső optikája, jusztírozni fogunk, nem tudjuk reprodukálni az előző beállításokat. Ezért fontos nagyon gondosan készíteni a flat képeket, mert az egyetlen olyan korrekciós kép típus, amit később nem tudunk pótolni, és nincs mivel kiváltani. Szoftver segítségével se lehet megfelelően kezelni a flat korrekció hiányát. A fotózás után kell rögtön és jól csinálni azzal a tudattal, hogy a flat minősége meghatározza, hogy mit tudunk majd kihozni a képünkből. Lázár József: Bevezetés a PixInsight használatába Ezen dokumentum nem kíván sem a gyártó által nyújtott dokumentumok, sem a YouTube csatornákon keresztül elérhető oktató anyagok konkurenciája lenni. Legfontosabb célként azt tűzi ki maga elé, hogy olvasóját a lehető legrövidebb idő alatt megismertesse a PixInsight (a továbbiakban PI) használatával, illetve a későbbiekben – akár itinerként is használva – megkönnyítse a képfeldolgozási munkafolyamatot. Sokszor hallani, hogy a legtöbb fotóst az riasztja vissza a PI használatától, hogy a szoftver megismerése hosszú időt vesz igénybe és a használata bonyolult. Ez csak részben igaz. Az egyes dialógusok valóban rengeteg paraméterrel rendelkeznek, de a 80-20-as szabály itt is érvényes, vagyis az esetek nagy részében a paraméterek kb. 80%-ához hozzá sem kell nyúlnunk. A maradék 20% viszont valóban gyakorlatot és kitartást igényel. A leírás a PixInsight 1.8.8-6 verzióhoz készült. Kezdjünk is bele. A felület testreszabása A PI egy jól átgondolt és jól szabható felülettel rendelkezik. Ahhoz, hogy gyorsan és egyszerűen tudjunk vele dolgozni célszerű azt a mi í zlésünkre alakítani. Először nézzük meg milyen elemekből áll a felhasználói felület és azok hogyan viselkednek. A legfontosabb elem maga a képeket, ikonokat, dialógusokat megjelenítő ablak. A PI úgy próbál viselkedni, mintha maga lenne az operációs rendszer, és annak felhasználói felülete. Ez azt jelenti, hogy a képfeldolgozás során a PI felületét semmiért sem kell elhagynunk. Ahhoz, hogy bőven legyen helyünk a képeinket és a dialógusokat megjeleníteni, azokat akár különböző rendező elvek szerint külön-külön is megjeleníteni, a PI is alkalmazza - a Linux ismeretekkel rendelkezőknek jól ismert - virtuális képernyő fogalmát. A virtuális képernyő úgy viselkedik, mintha több fizikai képernyőnk lenne, amin egymástól függetlenül tudunk képeket, ikonokat, dialógusokat megjeleníteni. Így akár szétválaszthatjuk az előfeldolgozást a véglegestől, vagy egy mozaik esetén az egyes részképek feldolgozását. A hab a tortán, hogy az összes képernyő teljes tartalmát (egy projektet) bármikor el is menthetjük és persze vissza is tölthetjük. Így egy projekt aktuális feldolgozási állapota (beleértve a bennük található képeket és az azokon végzett műveleteket) egyetlen kattintással menthető ( File → Save project… ). A következő elem az ablak szélei mentén felugró ablak, amely alapértelmezésben zárt állapotban van, viszont ha fölé húzzuk az egeret felnyílik (vagy a PI maga nyitja ki azokat). A Process Console ablak például minden műveletnél megnyílik és a program futásának lépéseit/eredményeit mutatja. Ez egy fontos ablak, viszont idegesítő, hogy mindig a bal felső részt – ahol általában a képeink vannak – kitakarja. Ezért ezt a felugró ablakot célszerű a jobb alsó sarokba tenni, ahol nem zavar senkit. A PI további nagyon hasznos tulajdonsága, hogy az egyes, általa Process-eknek hívott és dialógusok formájában megjelenő al-programok nem csak a menürendszeren keresztül érhetők el, hanem azok az egyes virtuális ablakok felületére is „dobhatók”. Ez hasonlóan viselkedik, mint pl. a Windows parancsikon rendszere, tehát ha ezekre duplán kattintunk azok kinyílnak és végrehajthatóvá válnak. Célszerű tehát az általunk használt processzeket egyszer a virtuális ablak felületére „dobálni” (pl. a jobb oldalon lévő függőleges vonal jobb oldalára). Én még a használat sorrendjébe is szoktam őket rendezni, így nem kell állandóan bóklásznom a menükben, hanem csak az ablak megfelelő ikonjára kattintva gyorsan elérem őket. Természetesen az ikonok is elmenthetők és visszatölthetők (jobb egérgomb a virtuális ablakban, majd Process Icons → Save Process Icons… ). A képfeldolgozás során használt programok dialógusokon keresztül „kommunikálnak” velünk. A dialógusok a működésükhöz szükséges paramétereket tartalmazzák „ömlesztve” vagy logikailag egy-egy egységbe rendezve. Az egyes egységek a dialóguson belül a dupla felfelé vagy lefelé mutató ikonra kattintva nyithatók vagy zárhatók (a jobb átláthatóság érdekében). A dialógusok – amíg aktívak – mindig az utoljára megadott paramétereket tartalmazzák. Mindig ügyeljünk rá, hogy az egymástól független képek feldolgozásához azokat alaphelyzetbe ( Reset ) hozzuk a jobb alsó sarokban található ikonra kattintva. Ahogy azt már korábban is említettem, egyes programok rengeteg paramétert igényelnek, viszont ezek jelentős részét sohasem kell megváltoztatni, mivel az alapértelmezésbeli érték tökéletes. A dialógus-ablakok alsó és felső szélein további vezérlő ikonok találhatók. Ezek jelentését majd ott ismertetem ahol szükség lesz rájuk, a többit működését esetleg mindenki saját maga kísérletezze ki. Miután a felületet megismertük és a kezünk alá szabtuk, hozzákezdhetünk az érdemi munkához. Alapfogalmak, illetve a feldolgozás folyamata Mielőtt elvesznénk a feldolgozás részleteiben, tisztázzunk néhány alapfogalmat, illetve nézzük át a kalibrálás folyamatát. Light-kép (objektum kép) – a képalkotó távcsőhöz rögzített fényképezőgéppel (CCD szenzorral), az objektumról készült felvétel. Dark-kép – az objektumképpel megegyező ISO értékkel, expozíciós idővel, azonos hőmérsékleten készült kép. Készítésekor az optikai út teljesen zárt (sötét) kell, hogy legyen. Bias-kép – az objektum képpel megegyező ISO értékkel és azonos hőmérsékleten készült kép. A képkészítéskor az optikai út teljesen zárt (sötét) kell, hogy legyen, az expozíciós idő a kamera által megengedett legrövidebb érték. A Dark-képek és a Bias-képek a kamera különböző zajforrásait hivatottak kiküszöbölni. Flat-field kép – egyenletesen megvilágított háttérről (naplemente előtti égbolt vagy „fénydoboz”) készült felvétel, amelyet a képalkotó távcső optikai út hibáinak, a vignettálódás (sötétedés a kép szélein) hatásainak, valamint a képalkotó chip nem egyenlő érzékenységéből eredő hibák kiszűrésére használunk. Ezt a képet a kamera legalacsonyabb ISO értékével kell készíteni. Flat-dark-kép – a Flat-field képpel megegyező ISO értékkel, expozíciós idővel és hőmérsékleten készült sötét kép. CFA (Color Filter Array) – a képalkotó chip érzékelői (pixelek) előtt elhelyezett színszűrő mátrix, amely lehetővé teszi, hogy a fényképezőgép egyetlen expozíció segítségével színes képet tudjon készíteni. Ez azt is jelenti, hogy az érzékelő egy-egy pixele csak egy adott színt rögzít. A színes felvétel a szomszédos pixelek értékeivel történő interpolálás után alakul csak ki. A szűrők tömbjét nevezzük CFA-nak, amely a chip bal felső sarkától indulóan a következőképpen néz ki: A fenti mátrix jól szemlélteti, mi is kerül a RAW fájlban rögzítésre, nevezetesen az egyes pixelekben kiolvasott intenzitás értékek. A RAW fájlon még elvégeznek egy veszteségmentes tömörítést is, de csak azért, hogy több kép férjen el egy flash kártyán. Mikor egy ilyen RAW képet megnyitunk, egy szürkeárnyalatos képet kapunk. Ha ekkor be-zoomolunk a képbe és a megjelenítés értékeit is megfelelően vesszük fel, a szűrők által okozott hatás jól láthatóvá válik. Mivel mi alapvetően színes képet szeretnénk látni, minden egyes pixelben meg kell határoznunk a hiányzó színek intenzitás-értékeit. Ehhez a PI több algoritmust is a rendelkezésünkre bocsát. A kalibrálás folyamata Most tekintsük át röviden, hogy az egyes felvételek milyen információkat (és hibákat) hordoznak, és abból hogyan tudjuk a számunkra fontos adatot (pl. egy galaxist) kihámozni. A digitális kamerák CCD vagy CMOS chip-je nagy hűséggel és linearitással gyűjti a tárgyakról érkező fényt. Sajnos ez az információ a chip hőmérsékletével, a kiolvasó elektronika hibáival, valamint több, más forrásból eredő zajjal is terhelt. A Dark és Bias képek hivatottak ezen hibák értékének és karakterének meghatározására. A képet ezen felül még a távcső optikai út hibái, a chip pixeleinek „egyenetlen” érzékenysége, por és egyéb szennyeződések is terhelik. Ezen hibák kiszűrésére készítjük a Flat-field képeket. A fentiek tükrében a kép, amelyet készítünk, az alábbi képlettel fejezhető ki: ahol a „Jel” a fényképezni kívánt objektumot reprezentálja, míg a Light, amit valójában lefényképeztünk. Ebből következően: Tudunk kell, hogy a Flat képek is a Light-okhoz hasonló hibákkal terheltek, tehát: Ha mindezt a (2)-es egyenletbe helyettesítjük, akkor az alábbi általános képlethez jutunk: A képletben a Dark a kamera sötét-áram zaját reprezentálja, amely a hőmérséklettel, ISO értékkel és az expozíciós idő hosszával áll összefüggésben. Azt is tudnunk kell, hogy minden felvétel, amit a kamerával készítünk, tartalmazza a Bias képet is, ebben a Dark sem képez kivételt, tehát a Dark’ -ot definiálhatjuk így is: Dark' = Dark + Bias , valamint ehhez hasonlóan: Flat Dark' = Flat Dark + Bias . Ezekkel „egyszerűsítve” képletünket, a végleges formula az alábbi lesz: Ez utóbbi képlet azt is megmondja számunkra, hogy egy objektum fényképezésekor milyen egyéb képeket kell elkészítenünk ahhoz, hogy a felmerülő zajokat a minimálisra tudjuk csökkenteni. A „vizuálisan” gondolkodók számára mellékelek egy képet is a folyamatról. Miután minden light képet kalibráltunk kezdhetjük meg azok összeadását (sztekkelését). Nagyon fontos itt megjegyezni, hogy a kalibrálás és a sztekkelés során mindig az eredeti nyers képeket kell használni, azokon normalizálást, hisztogram transzformációt vagy bármi olyan műveletet végrehajtani, ami véglegesen megváltoztatja a pixelek intenzitását TILOS! Ezt a szakaszt hívjuk lineáris szakasznak, ekkor a képek még az eredeti pixel-intenzitásokat tartalmazzák. A feldolgozás végén, a részletek kiemelése miatt már többször is műveleteket végzünk a pixelekkel, ekkor válik a kép nem-lineárissá. Tudományos célra (pl. fotometria, spektroszkópia) ezen utóbbi képek már nem alkalmasak! A sztekkelés folyamata A sztekkelés során az összes (már kalibrált, de még lineáris) képünket „összeadjuk”, hogy ezzel növeljük a jel/zaj viszonyt. Mivel az egyes képek készítése között a látómezőnk elmozdulhatott, vagy akarattal mozgattuk el (bolygatás), vagy például több képből készült mozaikot készítettünk, azokat egyszerűen összeadni nem tudjuk. Mivel a csillagok az egyes képeken véletlenszerű pixel-eltolással lesznek leképezve, így minden képen először csillagkeresést kell végeznünk az x-y irányú eltolások, az esetleges elforgatások (vagy az esetlegesen más optikával készült felvételek között fellépő más-más méretarányok) meghatározására. A képek ezután már egymásra transzformálhatóvá válnak. A sztekkelés folyamata attól függ, hogy színes, vagy monokróm képsorozatot készítettünk. Színes képek esetén a feladat egyszerű, vesszük az összes képet és az egymáshoz illesztés után összeadjuk azokat. Monokróm képek esetén a folyamat kicsit bonyolultabb, mivel ilyenkor az illesztést (és sztekkelést) először – egyenként – az összes színcsatornára el kell végezzük. Miután ezzel végeztünk az egyes csatornákkal ugyanezt az illesztést ismételten el kell végezzük. Az RGB (és egyéb) csatornák összeadása csak ezután lehetséges. Képátviteli függvény, hisztogram transzformáció A fent említett lineáris, nem-lineáris fogalmakat szeretném itt most kibontani. Azt már mindenki tapasztalta, hogy a detektorról lejövő nyers kép általában olyan intenzitás-eloszlást tartalmaz, ami közvetlen megjelenítéskor vagy teljesen sötét képet eredményez, vagy ha látszódnak is a legfényesebb területek, a közbenső tónusok teljesen láthatatlanok maradnak. Egy 16 bites kép 65536 szürke árnyalatot tartalmaz(hat). Az emberi szem pedig csak kb. 30 szürke árnyalatot képes elkülöníteni (a rosszul beállított monitorokról nem is beszélve). Mivel az általunk fényképezett objektumok intenzitásai a 65536 tartománynak csak nagyon kis részét foglalják el, ezért ha a teljes dinamika-tartományt lineárisan jelenítjük meg, a számunkra fontos információ annyira „összenyomódik”, hogy a szemünk számára láthatatlan marad. Ezért úgy kell alakítanunk a megjelenítést, hogy ez a „belső” intenzitás-tartomány legyen széthúzva az általunk látható tartományra. Ezt valamilyen képátviteli függvénnyel, a képhez tartozó hisztogram módosításával szokták a számítástechnikában elérni. A PixInsight-ban ezt a ScreenTransferFunction (STF) funkció végzi. Nagyon fontos tudni, hogy az STF, miközben a képet számunkra látható formában megjeleníti, annak tartalmához nem nyúl! Amennyiben a kép megjelenítését egy STF transzformáció végezte el, a kép bal margóján egy zöld csíkocska jelenik meg. A feldolgozás végén mindenképpen ki fogunk lépni a lineáris szakaszból, mivel minket csak az objektum dinamikája érdekel. Ehhez általában a HistogramTransformation (HT) programot fogjuk használni és azt legtöbbször az STF aktuálisan beállított értékeivel szoktuk elvégezni. Szerencsére a két program teljesen hasonló paraméterek alapján dolgozik, ezért az STF aktuális értékeit bármikor beállíthatjuk a HT programban is. Ehhez egyszerűen húzzuk át az STF-et a HT kontroll sorára. Ekkor a képünk végérvényesen nem-lineárissá válik. Itiner Előfeldolgozás, kalibráció Szakasz Feladat Program Megjegyzés Lineáris   Master bias előállítása ImageIntegration   Az egyes bias képek sztekkelése, valamint egy zajmentes master superbias előállítása. A bias képekkel kapcsolatban az alábbiakat érdemes megjegyezni: az összes kép, amit a kameránkkal készítettünk tartalmazza a bias-t. Ha kivonjuk a dark-ot a light-ból, és a flat-dark-ot (amelyek expozíciós ideje megegyezik a flat idejével) a flat-ből, akkor a bias-t mindkettőből kivontuk és nincs szükségünk különálló bias képekre. Ha azonban a dark-okat skálázni akarnánk (tehát a flat-ekhez nincs különálló dark-unk), akkor mindenképpen szükség van bias képekre is. A PI SuperBias funkciója eltünteti a véletlenszerű zajt és csak a fix zajmintát hagyja meg, ezáltal több zajt képes a képekből kivonni. Master dark előállítása ImageCalibration ImageIntegration A sötét képek kalibrálása a master superbias-szal. Master flat előállítása ImageCalibration ImageIntegration Az egyes flat képek kalibrálása a master superbias-szal és a master dark flat-tel. Lehetőség szerint leskálázott master dark-ot ne használjuk, mindig készítsünk a flat-ekhez dedikált dark-okat. Light képek kalibrálása ImageCalibration CosmeticCorrection Master bias, dark, flat alkalmazása a nyers képekre, hot/cold pixelek kivonása. Debayer Debayer DSLR vagy OSC kamera használata esetén a light képek Debayer-elése. A legjobb light képek kiválogatása SubframeSelector A képek metrikus adatai alapján súlyok számítá s a a sztekkeléshez. Illesztés, sztekkelés Szakasz Feladat Program Megjegyzés Lineáris A light képek regisztrálása StarAlignment   Háttérzaj csökkentése LocalNormalization A jobb jel/zaj viszony és finomabb átmenetek érdekében. Sztekkelés ImageIntegration DrizzleIntegration   Monokróm képek esetén a fenti lépéseket minden egyes színcsatornára egyenként el kell végezni. A fentiek lépéseket a PI BatchPreprocess funkciójával is el lehet végezni, de a lépések jobb megértése érdekében célszerűnek láttam a feladatot lépésről-lépésre megismertetni. Monokróm képek illesztése, sztekkelése Szakasz Feladat Program Megjegyzés Lineáris A színcsatornák képeinek regisztrálása StarAlignment   „Kilógó” szélek levágása DynamicCrop   Háttér-gradiensek kivonása DynamicBackgroundExtraction     LinearFit A különböző szűrők használata és a változó égboltviszonyok miatt a háttér átlagfényessége változik. Ezt egy lineáris függvénnyel modellezzük és a hisztogramokat „egységes formára” hozatjuk. R, G, B sztekkelés ChannelCombination     BackgroundNeutralization   Szín-kalibráció ColorCalibration vagy PhotometricColorCalibration Color-cast eltüntetése SCNR A DSLR képeken esetleg megjelenő zöldes szín eltávolítása. Utófeldolgozás Szakasz Feladat Program Megjegyzés Nem-lineáris L csatorna hozzáadása LRGBCombination   Zajcsökkentés MultiscaleLinearTransform TGVDenoise   Csillagok méretének csökkentése HDRMultiscaleTransform MorphologicalTransformation   További utófeldolgozási feladatok A feldolgozás során használt könyvtárak A feldolgozás során képeink különböző változásokon esnek át, így célszerű azokat egymástól elkülönítve tartani. Nem szerencsés az sem, ha az eredeti képeket a keveredés miatt véletlenül felülírjuk vagy kitöröljük. Én az alábbiakat javaslom, és a későbbiekben is ezekre fogok hivatkozni: Lights : a nyers képek tárolóhelye Masters : az egyes master képek (flat, dark, bias) tárolóhelye Calibrated : az ImageCalibration és CosmeticCorrection utáni képek tárolóhelye Approved : a SubframeSelector utáni, jóváhagyott képek tárolóhelye Registered : StarAlignment , LocalNormalization utáni képek tárolóhelye Final : ImageIntegration , DrizzleIntegrate utáni képek tárolóhelye A Calibrated , Approved , Registered könyvtárak a munka végén kitörölhetők, mivel csak a képek közbenső állapotait tartalmazzák. A többit célszerű megtartani és esetleg felhő-tárhelyre (pl. Dropbox), külső adatho r dozóra archiválni. Gyors képszűrés Erre a feladatra szinte mindenki a Blink programot használja. Tökéletes és gyors eszköz a már ránézésre is hibás képek kiszűrésére. Használata egyszerű, nem igényel magyarázatot. Én minden olyan képet, amely ovális csillagokat, durva mesterséges hold csíkokat, vagy (pl. felhők miatti) erős jel/zaj viszony csökkenést mutat, ki szoktam venni a feldolgozásból. Mivel a mesterséges hold csíkokat a feldolgozás során más módszerrel is el tudjuk tüntetni, egy kisebb „szennyezettség” miatt egy jó képet azért ne dobjunk ki. Master bias előállítása A bias az a zaj, amit a kiolvasó elektronika okoz a képen. Mivel nem akarjuk, hogy készítése közben egyéb véletlen zaj is a képre kerüljön, ezért azt a legrövidebb lehetséges záridővel készítjük. A csillagászati fényképezésnél a "minél több, annál jobb" elvet alkalmazzuk. Természetesen mindig van egy határ, amit még hajlandóak vagyunk elkészíteni, illetve ami felett már csak minimális javulás várható a végtermék minőségében. Mivel a bias képek esetén rövid a záridő, tetszőleges mennyiségű (akár több száz) képet készíthetünk. A master előállításakor ezeket a képeket sztekkeljük egymásra. Indítsuk el az ImageIntegration programot és állítsuk alaphelyzetbe ( Reset gomb). Kattintsunk a Add Files gombra, és adjuk hozzá a bias fájlokat. A Combination alatt válasszuk az Average opciót. A Normalization alatt a No normalization -t. A Weights alatt a Don't care -t (az összes súly ilyenkor 1 lesz). Az Evaluate noise ne legyen kiválasztva. A Rejection algorithm beállítását a képek számának függvényében végezzük: a képek száma < 10: Averaged Sigma Clipping a képek száma > 10, de < 20: Winsorized Sigma Clipping a képek száma > 20: Linear Fit Clipping A Normalization alatt válasszuk a No normalization -t. Hagyjuk a Clip low pixels és Clip high pixels opciókat kiválasztva, de tiltsuk le a Clip low range és Clip high range opciókat. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A keletkezett kép a master bias, amit mentsünk el a Masters könyvtárba. Master dark előállítása Miután elkészültünk a master bias képpel, a master dark-ot kell előállítanunk. Ehhez, a master bias előállításával teljesen azonos beállításokat kell alkalmaznunk. A dark-okból először kivonjuk a bias zajt, hogy azok tisztán csak az érzékelő sötétáram zaját tartalmazzák. Ez különösen akkor fontos, ha később a master dark-ot "kalibrálni" is akarjuk. Erre akkor van szükség, ha a dark és a light képet expozíciós ideje nem egyezik meg. Indítsuk el az ImageCalibration programot és állítsuk alaphelyzetbe ( Reset gomb). Kattintsunk a Add Files gombra, és adjuk hozzá a dark-okat. Állítsuk be a kimeneti könyvtárat: kattintsunk az Output directory gombra, majd válasszunk ki egy ideiglenes mappát. Mivel csak a master bias-szal fogunk kalibrálni, tiltsuk le a Master Dark és Master Flat füleket. A Master Bias fület válasszuk ki és az alatta megjelenő beviteli sor végén lévő ikonra kattintva válasszuk ki az előbb elkészített master bias fájlt. A Calibrate opciót töröljük. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A kalibrált képek az Output directory könyvtárban keletkeztek. Indítsuk el újra az ImageIntegration programot, majd kattintsunk a Clear (nem a Reset!) gombra. Ekkor az összes előző beállítás megmarad, csak a fájlok listája kerül ürítésre. Kattintsunk a Add Files gombra, és adjuk hozzá az előzőekben előállított dark fájlokat. Minden beállítást tartsunk meg, csak arra figyeljünk, hogy a Rejection algorithm a képek számának megfelelően legyen kiválasztva. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A keletkezett kép a master bias, amit mentsünk el a Masters könyvtárba. Master flat előállítása Mielőtt elkészíthetnénk a master flat képet, előbb az egyes flat képeket a master bias és a master dark képekkel kalibrálnunk kell. Ehhez indítsuk el az ImageCalibration programot és állítsuk alaphelyzetbe (Reset gomb). Kattintsunk a Add Files gombra, és adjuk hozzá a flat képeket. Mivel most a flat képeket kalibráljuk csak a Master Flat fület tiltsuk le. Állítsuk be a kimeneti könyvtárat: kattintsunk az Output directory gombra, majd válasszunk ki egy ideiglenes mappát. A Master Bias és Master Dark fülek alatt válasszuk ki az előbb elkészített master bias és dark képeket. A Master Dark alatt hagyjuk a Optimize opciót kiválasztva, hogy a PI a flat expozíciós idejéhez állítsa a master dark-ot. Ez azért szükséges, mert a flat képek általában csak pár másodperces, a dark-ok pedig több perces záridővel készülnek. Mivel a sötétáram mértéke az expozíciós idővel növekszik a dark-ot célszerű a flat idejére skálázni. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A kalibrált képek az Output directory könyvtárban keletkeztek. A sztekkeléshez ismét az ImageIntegration programot használjuk. Indítsuk el újra az ImageIntegration programot, majd kattintsunk a Reset gombra. Kattintsunk a Add Files gombra, és adjuk hozzá az előzőekben előállított flat fájlokat. A Combination opciót állítsuk Average -ra, a Normalization -t Multiplicative és a Weights -et ismét Don't care-re. Az Evaluate noise opciót kapcsoljuk be. A Rejection algorithm-ként válasszuk a Percentile Clipping -et. A Normalization -nél az Equalize fluxes opciót. Hagyjuk a Clip low pixels és Clip high pixels opciókat kiválasztva, de tiltsuk le a Clip low range és Clip high range opciókat. Attól függően, hogy a flat-ek hogyan készültek lehet, hogy egy kicsit "játszani" kell a Percentile low és Percentile high étekéivel. Ezek a küszöbértékek határozzák meg, hogy mely pixelek kerülnek a végeredményből kizárásra. Erre akkor van szükség, ha például egy sky-flat képen csillagokat is rögzítettünk. Flat doboz használata esetén erre nincs szükség és az értékek is maradhatnak alapértelmezettek. Sky-flat-ek esetén először mind a két értéket csökkentsük kismértékben és az Apply Global gombra kattintva nézzük meg az eredményt. A master flat képen végzett auto-stretch után vizsgáljuk meg, hogy tartalmaz-e pl csillagokat. Amennyiben igen, csökkentsük tovább a fenti paramétereket. Arra azonban vigyázzunk, hogy a flat-re jellemző "koszmintákat" ne szűrjük ki a képből, hiszen a flat célja pont ezen hibák eltüntetése lesz. Monokróm CCD esetén minden egyes szűrőhöz egy-egy master képek tartozik, DSLR esetén természetesen csak egy lesz. A light képek kalibrálása, hot és cold pixelek korrigálása Ebben a lépésben a light képeket fogjuk a már elkészült master-ekkel kalibrálni, valamint megpróbáljuk a még megmaradt hot és cold pixeleket eltüntetni. Indítsuk el az ImageCalibration programot és állítsuk alaphelyzetbe ( Reset gomb). Adjuk hozzá a light képeket: kattintsunk a Add Files gombra, majd válasszuk ki a megfelelő fájlokat a Lights mappából. Amennyiben a képek színes CCD (OSC) vagy DSLR kamerával készültek, engedélyezzük az Enable CFA opciót. Monokróm CCD esetén hagyjuk ezt az opciót kikapcsolt állapotban. Színes CCD (OSC) vagy DSLR kamera esetén válasszuk ki a kameránknak megfelelő CFA mosaic pattern -t (Canon DSLR esetén ez RGGB). Állítsuk be a kimeneti könyvtárat: kattintsunk az Output directory gombra, majd válasszuk ki a Calibrated mappát. Válasszuk ki a Master Bias , Master Dark és Master Flat füleket és töltsük be a hozzájuk tartozó képeket a Masters könyvtárból. Egyik Calibrate opció se legyen kiválasztva, mivel mind a master dark, mind pedig a master flat képek már kalibrálva lettek. A master superbias pedig nem igényel kalibrálást. A Master Dark alatt válasszuk ki az Optimize opciót, hogy a PI biztosan „illessze” a master dark-ot az egyes light képekhez. Ezt inkább csak hűtetlen kamera esetén használjuk (ahol a detektor hőmérséklete változik). Ha a Separate CFA flat scaling factors ki van választva, és a master flat egy CFA kép, az R, G, B CFA komponensekre külön-külön skálázott flat kerül kiszámításra. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A light képek kalibrálása után próbáljuk meg a még megmaradt hot és cold pixeleket eltüntetni. Indítsuk el a CosmeticCorrection programot. Adjuk hozzá a kalibrált light képeket: kattintsunk a Add Files gombra, majd válasszuk ki a megfelelő fájlokat. Állítsuk be a kimeneti könyvtárat: kattintsunk az Output directory gombra, majd válasszuk ki a Calibrated mappát. Amennyiben a képek színes CCD (OSC) vagy DSLR kamerával készültek, engedélyezzük a CFA opciót. A képek debayer-ezésére majd csak később kerül sor, azt követően ezt a opciót már többet nem kell használnunk. Monokróm CCD esetén hagyjuk ezt az opciót kikapcsolt állapotban. Ha van master dark képünk, jelöljük ki a Use Master Dark opciót és adjuk meg annak elérési útvonalát. Mivel nekünk van master dark képünk, nem kell engedélyeznünk a Use Auto detect opciót. Arról mindenkit lebeszélek, hogy ne készítsen dark képeket és ezzel az opcióval próbálkozzon. A zaj csökkentésének egyik legfontosabb eleme a dark kép! A munka felgyorsítása érdekében most ki kell jelölnünk egy „előnézeti” ablakot egy olyan terület körül, ahol jól látható mennyiségű hot pixel található (fehér pixelek, amik egyértelműen nem csillagok). Mindjárt tegyük az előnézetet aktívvá, hogy a későbbiek során csak azt lássuk. Kattintsunk a Real-Time Preview gombra. Ennek hatására azonnal láthatjuk a program által előállított végeredményt, és mivel azt csak az előnézeti képen végezzük, a feldolgozási idő nagyon rövid lesz. Válasszuk ki az Enable -t a Hot Pixels Threshold alatt, majd csökkentsük a Sigma értékét a csúszka segítségével (vagy írjuk be a kívánt értéket közvetlenül a mezőbe). Miközben ezt tesszük, nézzük hogyan tűnnek el a hot pixelek. Vigyázzunk, mert a Sigma érték csökkentésével értékes adatok (tehát nem csak a hot pixelek) is eltűnnek a képről. További hot pixelek tüntethetőek el a Qty értékének növelésével is. Ezt követőn járjunk el hasonlóképpen a cold pixelek ellenőrzésével is ( Cold Pixels Threshold ), bár erre az esetek többségében nincs szükség. Érdekes, hogy a hot pixeleket a master dark használata sem tudja mindig megszüntetni. Ez esetben kapcsoljuk be a Use Auto detect opciót és nézzük meg, hogy a Hot Sigma csúszka változtatása milyen hatással van a hot pixelekre. A alacsonyabb értékek agresszívabban tüntetik el a pixeleket, ezért 1.0 alá ne igen vigyük az értékét. Az előzőek analógiájára csökkenthetjük a cold pixelek számát is ( Cold Sigma ). A Use Defect list opcióval megadhatjuk, hogy a képen hol találhatók hibás oszlopok vagy sorok. Erre egy jó master super bias és master dark esetén a legtöbb esetben nem lesz szükségünk. Amennyiben elégedettek vagyunk az eredménnyel, bezárhatjuk a használt képet és az előnézetet is. A még mindig megnyitott CosmeticCorrection program Apply Global gombjára kattintva hajtsuk végre a korrekciót az összes képen. Ha képek OSC vagy DSLR kamerával készültek a következő lépésben Debayer-elni kell őket. Indítsuk el a Debayer programot. Válasszuk ki a kameránknak megfelelő Bayer/mosaic pattern -t (Canon DSLR esetén ez RGGB). Adjuk hozzá az előzőekben kalibrált és korrigált light képeket az Add Files gomb segítségével. Jelöljük ki kimeneti könyvtárnak a Calibrated mappát az Output directory gomb segítségével. Majd nyomjuk meg az Apply Global gombot. Amennyiben a képek monokróm CCD-vel készültek, a fent leírt teljes műveletsort minden egyes színcsatornára (külön-külön) végre kell hajtanunk (természetesen a Debayer művelet kivételével). A legjobb light képek kiválogatása, súlyok hozzárendelése A SubframeSelector program képeink minőségét olyan adatok alapján képes mérni, mint pl. az átlagos csillagméret (FWHM – Full-Width Half-Maximum), ovalitás, zaj, jel-zaj viszony (SNR Signal-to-Noise Ratio). Ezzel lehetővé válik, hogy ne csak „érzelmi” alapon döntsünk egy kép jóságáról. További lehetőség, hogy a program ezen adatok alapján egy súlyt rendeljen a képhez, amelyet a sztekkelésnél figyelembe tudunk majd venni. Indítsuk el a SubframeSelector programot. A Routine-t először állítsuk Measure Subframe -re. Adjuk hozzá a light képeket az Add Files gomb segítségével. Nyissuk meg a System Parameters fület. Adjuk meg a Subframe Scale -t, ívmásodperc / pixel értékben. Ha még nem ismert, számítsuk ki az alábbi képlettel: Adjuk meg a Camera gain értékét elektron / ADU dimenzióban. Adjuk meg a Camera resolution (bit-depth) értékét. Ez a A/D konverter bitmélysége, ami CCD kamerák vagy RAW képek esetén 16 bit [0, 65535]. A Scale unit -ra Arcseconds (arcsec) -ot adjunk meg, mert ilyenkor az FWHM érték nem pixelben, hanem ívmásodpercben értendő. Nyissuk meg a Star Detector Parameters fület. Az alapértelmezett értékek általában jól működnek, de a Structure layers -t visszavehetjük 4-re, míg a Noise layers -t felvihetjük 2-re. Ez biztosítja, hogy a program a nagyobb csillagokat és az első két réteget (az elsőben főként a kis-léptékű zaj a domináns) nem veszi figyelembe. Ha több csillagot szeretnénk megtaláltatni, kismértékben növeljük a Sensitivity csúszka értékét. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A Process Console ablak megnyílik és képenként mutatja a megtalált csillagok számát. Ellenőrizzük, hogy a mérésbe bevont csillagok száma képenként több száz vagy több ezer legyen. Amennyiben nem ez történne, állítsuk vissza a Structure layers és Noise layers 5-re, illetve 0-ra és/vagy növeljük a Sensitivity értékét. Folytassuk most az egyes képek súlyainak meghatározásával. A súlynak ideális esetben három fontos tényezőt kell figyelembe vennie: FWHM, ovalitás és SNR. Az Expressions ablak Weighting részébe másoljuk be az alábbi képletet: Az FWHM és az Eccentricity értékek negatív számok (minél nagyobbak, annál rosszabb az expozíció) ez az oka a fenti képletben az 1-FWHM és 1- Eccentricity kifejezéseknek. Az SNR pozitív mennyiség (minél nagyobb, annál jobb) ezért ez csak simán szerepel a képletben. Térjünk vissza a SubframeSelector program fő ablakába és az Output directory gomb segítségével válasszuk ki az Approved mappát kimeneti könyvtárként. A Routine -t állítsuk Output Subframes -re. Fontos, hogy a Keyword paramétert kitöltsük (alapértelmezésben az értéke SSWEIGHT). Ez lesz majd annak a FITS kulcsszónak a neve, amibe a PI a számított súlyt írja. Az alapértelmezett érték számunkra tökéletesen megfelel. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. Fontos, hogy mielőtt a programból kilépnénk megjegyezzük, hogy melyik volt a legnagyobb súllyal megjelölt kép. Ezt később már nehéz lesz kitalálni, viszont a következőkben, mint referencia képre hivatkozni fogunk. A light képek regisztrálása Első lépésként azt kell eldöntenünk, hogy melyik kép lesz a regisztráció referencia képe. A PI az összes többi képet ehhez fogja igazítani. A regisztrált képek mérete is a referenc ia kép méretével lesz megegyező! Referenciának azt a l egmagasabb optimalizált súllyal (SSWEIGHT) rendelkező képet kell választani, amit az előző előző lépésben megjegyeztünk. Indítsuk el a StarAlignment programot. Válasszuk a File típust a legördülő menüből, majd válasszuk ki a referencia képet a Reference image végén található lefelé nyíl ikon megnyomásával. Working mode -ként válasszuk a Register/Match Images opciót. Mivel a későbbiekben alkalmazni fogjuk a Drizzle algoritmust, jelöljük ki a Generate drizzle data opciót. Az Add Files gombbal adjuk hozzá a képeinket (a referencia képet is hozzá kell adni!). Az Output directory gomb segítségével válasszuk ki az Registered mappát kimeneti könyvtárként. Az Interpolation fülön válasszuk ki a Lanczos módszert Pixel interpolation -ként. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. Az, hogy mennyi csillagot talál az algoritmus nagyban múlik azon is, hogy eleve mennyi csillag van a képen és, hogy azok mennyire kerekek. Ha a regisztráció elsőre nem jön létre azért még van esélyünk 1-2 paraméter állítgatásával. Az első, hogy a RANSAC tolarance értékét megemeljük a Star Matching fül alatt. Alapértéke 2.0, de megpróbálhatjuk egészen 6-ig vagy 8-ig megemelni. E mellett megemelhetjük a RANSAC iterations értékét is mondjuk 3000-re. Ezen értékekkel a PI so kk al „gondosabba n ” keresi a csillagokat. Ahhoz hogy a PI-t arra kényszerítsük, hogy halványabb csillagokat is megtaláljon a Star Detection fülön a Log(sensitivity) értékét kell csökkentenünk. Ez egy logaritmikus érték, tehát az alacsonyabb értékek növelik az érzékenységet, így akár a legalacsonyabb -2.00 vagy -3.00 értékek is jó eredményre vezethetnek. De megemelhetjük a Detection scales értékét is akár 6-ra, hogy több csillagot találjon az algoritmus. Normalizálás Amennyiben képeink felhős vagy fátylas égbolton készültek a LocalNormalization program használatával a sztekkelt végeredmény kép „tisztábbnak”, a háttér kevésbé zajosnak, míg a jel-zaj viszony erősebbnek fog látszódni. Indítsuk el a LocalNormalization programot. Válasszuk a File típust a legördülő menüből, majd válasszuk ki a referencia képet a Reference image végén található lefelé nyíl ikon megnyomásával. Az Add Files gomb megnyomásával hozzáadjuk az összes light képünket. Az Output directory gomb segítségével válasszuk ki az Registered mappát kimeneti könyvtárként. A többi paraméter úgy jó, ahogy van. Az egyetlen, ami a végső minőséget befolyásolhatja az a Scale paraméter (a dialógus tetején). Ez határozza meg a normalizálás mértékét. A javasolt értéke 64 és 256 között mozog, tehát a megadott 128 az esetek többségében szintén jól működik. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A light képek sztekkelése Indítsuk el az ImageIntegration programot és állítsuk alaphelyzetbe ( Reset gomb). Az Add Files segítségével hozzáadjuk az összes sztekkelésre váró light képet. Mivel később a drizzle algoritmust fogjuk használni, szükségünk lesz frissített drizzle adatokra. Ezért adjuk most hozzá az eddig rendelkezésre álló drizzle fájlokat a Registered mappából az Add Drizzle Files gomb segítségével. A képek előtt megjelenő azt jelzi, hogy az egyes light képekhez sikeresen hozzáadtuk a drizzle adatokat. Most adjuk hozzá a normalizálási adatokat is az Add L.Norm. Files gomb segítségével. A képek előtt megjelenő azt jelzi, hogy az egyes light képekhez sikeresen hozzáadtuk a normalizálási adatokat. Válasszuk ki az Average -et a Combination módok közül. Válasszuk ki a Local Normalization -t a Normalization módok közül (ha nem lennének normalizációs adataink, akkor itt az Additive with scaling módot kellene kiválasztanunk). Válasszuk ki a FITS keyword -öt a Weights módok közül. Ha mégsem szeretnénk optimalizált súlyokkal dolgozni válasszuk a Noise evaluation módot. Weight keyword -ként írjuk be az SSWEIGHT-et (mivel korábban ezt adtuk meg a SubframeSelector programban). Válasszuk ki az Evaluate noise opciót. Győződjünk meg arról, hogy a Generate drizzle data opció ki van választva (ezzel frissíttetjük a drizzle adatokat a következő lépéshez). A Pixel Rejection (1) fül alatt a Rejection algorithm -nek az alábbiak szerint válasszunk módot: a képek száma < 10: Averaged Sigma Clipping a képek száma > 10, de < 20: Winsorized Sigma Clipping a képek száma > 20: Linear Fit Clipping A Normalization módok közül válasszuk a Adaptive normalization -t. Válasszuk ki a Clip low pixel és Clip high pixel opciókat, viszont a Clip low range és Clip high range opciók kiválasztása nem fontos. A Pixel Rejection (2) fül alatti Sigma low értékét csak akkor kell változtatni, ha olyan sötét hibák maradtak a képen (pl. dead pixelek), amiket korábban nem kezeltünk. A Sigma high értékeket pedig akkor, ha a sztekkelés után még mindig maradnak mesterséges hold vagy kozmikus sugár nyomok. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A sztekkelés eredménye automatikusan megjelenik egy új ablakban. Auto-stretch-eljük (az STF segítségével), nagyítsunk bele és alaposan nézzük meg részleteiben is az eredményt. Ha továbbra is látunk mesterséges hold vagy kozmikus sugár nyomokat a Sigma low és Sigma high értékeit is változtatnunk kell. Ehhez el ő bb zárjuk be az előző sztekkelés eredményképét és térjünk vissza az ImageIntegration programhoz. Ha az alapértelmezett 4.00 és 2.00 nem működött, csökkentsük a Sigma low és Sigma high értékeit először 3.00-ra és 2.00-ra. Ha még mindig vannak maradványok, csökkentsük tovább 2.75-re és 1.75-re. Ez egy egyszerű iteráció. Minden beállítás után sztekkeljük újra a képeket (a dialógus egyéb értékeihez ne nyúljunk), majd ellenőrizzük az végeredményt. Ha elégedettek vagyunk az eredménnyel, egyszerűen zárjuk be az összes keletkezett képet és az ImageIntegration ablakot is. Ez furcsának tűnik, de mi a képeket drizzle algoritmussal szeretnénk sztekkelni! Mivel az ImageIntegration program minden futási alkalommal frissítette a drizzle adat-fájlokat, semmi sem veszik el ha azt egyszerűen bezárjuk. Színes képek esetén a sztekkelése ezen a ponton befejeződött. Amennyibe a képek monokróm CCD-vel készültek, a fent leírt műveletet minden egyes színcsatornára (külön-külön) végre kell hajtanunk. Drizzle alkalmazása a light képre A drizzle sztekkelés lényege, hogy a képet a program felskálázza (pl. 2-szeresére vagy akár 3-szorosára) annak érdekében, hogy a pixelek közötti interpoláció finomabb átmeneteket produkáljon. Erre főként akkor van szükség, ha az egyes képek között enyhe forgás is bekövetkezett (mivel az egyes pixelek négyzet alakúak). Az eredménykép szürke-átmenetei finomabbak lesznek és kevésbé pixelesek. A másik indok a drizzle-re a nyers képek alul-mintavételezettsége lehet (tehát, ha nem felelnek meg a Nyquist kritériumnak). Indítsuk el az DrizzleIntegration programot. Az Add Files segítségével töltsük be az összes drizzle adatfájlt. A legfontosabb paraméter a Scale . Ez mondja meg, hogy a végeredmény hányszorosa lesz a bemenő képméretnek. A 2 azt jelenti, hogy egy 1000 x 1000 pixeles kép 2000 x 2000 -re lesz felskálázva és az interpolációnak köszönhetően sokkal „simábbnak” fog látszani. Mozaikok esetén igencsak lelassítja a feldolgozást. Ehhez persze elegendő RAM is szükséges a feldolgozó számítógépbe. Most adjuk hozzá a normalizációs adatfájlokat az Add L.Norm. Files gomb segítségével. Az Enable adaptive normalization opció mindenképpen legyen kiválasztva. A sikeres hozzáadásról a listában a nevek előtt megjelenő szimbólum értesít. Nyomjuk meg az Apply Global gombot. A program fu t ása után megjelenő képet már elmenthetjük, mint a sztekkelés „hivatalos” eredményét. A fekete élek körbevágása A körbevágáshoz használt program a használt képen egy munkamenetet nyit, ami azt jelenti, hogy addig más képen nem használható, amíg az adott képen nem fe j eztük be a munkát. A körbevágást mindig a legtöbb fekete széllel rendelkező képen végezzük. Indítsuk el az DynamicCrop programot. Nyomjuk meg a Reset gombot, ami elindítja az éppen kiválasztott képen a munkát. Fogjuk meg a fehér kiemelt „doboz” egyes oldalait és húzzuk (lenyomott egérgombbal) a kép közepe felé. Ha elrontottunk volna valamit vagy „elvesztünk”, nyomjuk meg ismét a Reset gombot. Amint készen vagyunk, „húzzuk” a programot (aktuális paramétereivel) az asztal felületére. Ezzel egy processz ikont készítettünk, amit bármely képre „rádobhatunk”. A program az adott paraméterekkel végrehajtja feladatát azon a képen, amire rádobtuk. Tegyük most mi is ezt az összes képünkre (pl. L, R, G, B képeinkre). Töröljük le a parancsikont a felületről. A háttér kivonása Ebben a lépésben mintavételi pontokat helyezünk el a képen (annak csak hátteret tartalmazó részein), ami alapján egy háttérmodellt számíttatunk a programmal, majd azt kivonjuk a képből. A mintavételi pontok elhelyezését azon a képen végezzük, amin a legjobban el tudjuk különíteni a hátteret a ködösségtől vagy a fényes csillagmezőktől. Az így felvett ponthalmazt fogjuk majd alkalmazni az összes többi képen is. Minden képet minimalizáljunk a felületen, csak a fentieknek megfelelő maradjon maximalizálva. Indítsuk el a DynamicBackgroundExtraction programot. Nyomjuk meg a Reset gombot. Generáltassunk a programmal automatikusan pontokat, amiket azután majd ellenőrzünk. Ehhez nyissuk meg a Sample Generation fület és növeljük meg a Default sample radius értékét 10 és 20 közöttire. A Samples per row értékét 15 és 20 közöttire. Nyomjuk meg a Generate gombot. Ha túl kevés pontot kapnánk növeljük meg a Tolarance értékét a Model Parameters (1) fülön. Értéke normál esetben 0.5 kell legyen, de olyan képeknél, ahol a háttér túl világos, sok területre nem rak a program mintavételi pontot. Csak akkor növeljük meg az értékét, ha a kézzel felvett pontokat a program nem fogadja el és piros négyzetet rajzol, holott mi tudjuk, hogy ez 100%-osan háttér. Értékével felmehetünk akár 2.00-ig is, de fölé már nem érdemes. Ezután zoomoljuk be és egyenként nézzük végig az összes kijelölt területet. Azokat, amit ködösség vagy csak akár csak egy csillag fölé helyezett a program, fogjuk meg és mozgassuk csak hátteret tartalmazó rész fölé vagy töröljük ki. Ha elégedettek vagyunk a pontok számával és helyzetével a Target Image Correction fül Correction menüjéből válasszuk ki a Subtraction módot. Ezután csináljunk a dialógusból processz ikont, azáltal, hogy azt az asztalra „húzzuk”. Alkalmazzuk a processz ikont az összes képre. A háttérmodell képeket megnézhetjük, de utána nyugodtan zárjuk be őket. Ha egyáltalán nem kívánjuk azokat legeneráltatni, válasszuk ki a Discard background model opciót a végrehajtás előtt. Az eredményképet mindenképpen mentsük le. A képek háttérfényességének illesztése Az egyes színcsatornák képeinek egyesítése előtt biztosítanunk kell, hogy azok hisztogramjai minél közelebb essenek egymáshoz. Ebben a lépésben ezt fogjuk korrigálni. Indítsuk el a LinearFit programot. Nyomjuk meg a Reference image mellett található kis gombot és nyissuk meg a referencia képünket. Referenciaként célszerű a legvilágosabb képet használni. Ezután a referenciaként felhasznált kép kivételével alkalmazzuk a programot az összes képünkre. Színcsatornák egyesítése Nyissuk meg a vörös, zöld és kék csatornák képeit. Indítsuk el a ChannelCombination programot. A Color Space részen válasszuk ki az RGB opciót. A jobb oldalon mind a három szín előtt a kiválasztó négyzet legyen kijelölve. Az egyes csatornák képeit vagy „beledobjuk” a mezőkbe, vagy a jobb oldalukon található gomb megnyomásával hozzárendelhetjük azokat a megfelelő mezőhöz. Nyomjuk meg az Apply Global gombot, ezzel elkészítve RGB képünket. Még egy módszert bemutatok a csatornák egyesítésére, amit főként akkor alkalmazzuk, ha az egyes csatornák képeit nem 100%-ban szeretnénk az adott csatornába tenni. Erre a legjobb példa a keskenysávú szűrőkön át készült képek kombinálása. Indítsuk el a PixelMath programot. A program általában monokróm módban dolgozik és csak egy RGB/K kifejezést engedélyez. A színes csatornák engedélyezéséhez töröljük a Use a single RGB/K expression opciót. Ezután nyissuk le a Destination fület. Győződjünk meg róla, hogy a Rescale result ne legyen kiválasztva. Mivel új képet kívánunk létrehozni (és nem a jelenlegit felülírni), kattintsunk a Create new image rádió gombra. A Color space menüből az RGB Color opciót válasszuk ki. Ezután írjuk be az egyes kép azonosítókat a megfelelő színcsatornákba. A művelet végrehajtása előtt győződjünk meg arról, hogy az összes kép aktív és nincs a felületre minimalizálva. Ellenkező esetben a program hibaüzenetet küld. Nyomjuk meg az Apply gombot, ezzel elkészítve RGB képünket. A fenti módon pontosan ugyanazt a képet kaptuk, mint a ChannelCombination program segítségével. A PixelMath program igazi erejét az adja, hogy az egyes mezőkbe tetszőlegesen bonyolult matematikai kifejezéseket írhatunk az Expression Editor segítségével (vagy persze kézzel is). Pl: RGB/K: Ha, G: OIII, B: OIII * 0.85 + 0.15 * Ha. Ezzel kedvünkre játszhatunk és a legkülönlegesebb palettákat állíthatjuk elő. A háttér semlegesítése A program a kép hátterét közömbösíti (szürkíti), ha az valamelyik szín felé lenne elcsúszva. Ez a szín kalibráció első lépése. Indítsuk el a BackgroundNeutralization programot. Jelöljünk ki egy előnézeti ablakot a képen, ami csak a hátteret tartalmazza (csillag, köd, galaxis, stb. mentes területet). Kattintsunk a Reference image melletti gombra és válasszuk ki az előnézeti ablakot. Amennyiben a képen nem jelölhető ki csak háttér, az Upper limit változtatásával ezeket a „problémás” pixeleket kizárhatjuk. Ha az előnézet csak hátteret tartalmaz, ne változtassunk az alapbeállításokon. Ha lennének ilyen pixelek a következőképpen járjunk el: Álljunk a pixel fölé az egérrel, nyomjuk le az e gér gombot és tartsuk lenyomva. Ekkor megjelenik a Readout Mode ablak, amiben az aktuális pixel R, G, B értékei kiíródnak. Az Upper limit értékét a három érték legkisebbike alá kell állítanunk. Ha több ilyen pont is van, egyenként ellenőrizzük őket és a legalacsonyabb értéket használjuk. A Lower limit értékét nem kell állítanunk. Nyomjuk meg az Apply gombot. Csukjuk be a programot, de az előnézeti ablakot még ne töröljük, mivel a következő lépésben még szükség lesz rá. Szín kalibráció   A színek beállítására két módszer is van. Bármelyiket alkalmazhatjuk, de a kettőt együtt nem. A kalibrációhoz két előnézeti ablakot kell definiálnunk. Az egyiket fekete (háttér), a másikat fehér referenciaként. Csillagászati képeken a fehér referencia általában egy G2V csillag. Indítsuk el a ColorCalibration programot. Mivel a háttérre már van egy előnézeti ablakunk, ezt használjuk majd, mint háttér referenciát. A Background reference szekció alatt található Reference image utáni gomb megnyomása után válasszuk ki ezt az ablakot. Most egy olyan előnézeti ablakot kell létrehoznunk, ami a fehér referenciát határozza meg. Ha pl. van egy galaxis a képen, egyszerűen jelöljük ki azt és töröljük a Structure Detection opciót. Ekkor a program az egész galaxist, mint fehér referenciát fogja használni. Ellenkező esetben csillagokat kell kijelölnünk és a Structure Detection opciót ki kell választanunk. Ekkor a program megkeresi a csillagokat az ablakban és azokat használja, mint fehér referenciákat. A Structure layers értéke maradjon 5. Ekkor a program csak a kisebb csillagokat találja meg. Ha az értéket megemeljük 6-ra, nagyobb csillagokat is bevon a program, de ekkor azt is kockáztatjuk, hogy a ködösség részeit is „megtalálja”. A Noise layers értéke maradjon 1, mivel a csillag-keresénél ekkor a kisléptékű zajok kiszűrésre kerülnek. A két ablakot akár átfedéssel is létrehozhatjuk, a Structure Detection biztosítja, hogy csak a csillagok kerüljenek felhasználásra. Miután elkészült az ablak, a White Reference alatti Reference image gomb segítségével azonosítsuk azt a program számára. Nyomjuk meg az Apply gombot. Ezután már kitörölhetjük az előnézeti ablakokat. A másik módszer a kép koordinátái alapján végez keresést központi adatbázisokban, majd az ott talált G2V csillagok alapján végzi a szín-kalibrációt. Ez utóbbi módszer – bár tudományos alapokon nyugszik – sokszor nem ad jobb eredményt az előzőnél. Érdemes mindkettőt kipróbálni és a számunkra megfelelő eredményét elfogadni. Ehhez a módszerhez nem kell előnézeti ablak, viszont a kép legyen háttér-semlegesített. Indítsuk el a PhotometricColorCalibration programot. A White reference menüben válasszuk ki az Average Spiral Galaxy opciót. Általában ez adja a legjobb eredményt, de kipróbálhatjuk még az Elliptical Galaxy értéket is. Az alapértelmezett Database server értékét sem kell általában beállítanunk. A következő lépés, hogy megadjuk a kép középpontjának égi-egyenlítői koordinátáit ( Right Ascension , Declination ). Ha egy nevével ismert objektum van a kép közepén nyomjuk meg a Search Coordinates gombot, adjuk meg az objektum nevét és nyomjuk meg a Search gombot. Ha megtaláltuk az objektumot, nyomjuk meg a Get gombot, ekkor a koordináták frissítésre kerülnek. Mindezt elvégeztethetjük a PI saját ImageSolver funkciójával is ( Script/ImageAnalysis ). Vagy megpróbálhatjuk a kép koordinátáit az Astronomy.net segítségével megkerestetni. Célszerű egy nyers képet feltölteni a központi régióról. Ha mozaikkal dolgozunk, feltölthetünk egy összedolgozott képet is, de a kép legyen még lineáris. Sikeres keresés esetén a jobb oldali oszlopban jelenik meg a kép-középpont koordinátája. Ezeket másoljuk át a megfelelő Right Ascension és Declination mezőkbe. Adjuk meg a távcső fókuszát ( Focal length ). Ha nem alkalmaztuk a DrizzleIntegration-t a feldolgozás során, a távcső valódi fókusztávolságát írjuk ide. Ellenkező esetben egy megváltozott fókusztávolságot kell itt megadnunk, pl. ha 2x drizzle-t használtunk, a valódi fókusz kétszeresét. A Pixel size mezőbe írjuk be a detektor pixel méretét. Ha az automatikus plate solving nem sikerült, még nincs minden veszve. Ilyenkor engedélyezzük a Distorsion correction opciót a Plate Solving Parameters fülön. Ha még több csillagot szeretnénk a programmal megtaláltatni, nyissuk ki az Advanced Plate Solving Parameters fület és húzzuk a Log(sensitivity) csúszkát teljesen balra, amíg az értéke -3.0 lesz. Ha a kép viszonylag sok zajt is tartalmaz, a Noise reduction értékét is megnövelhetjük 1-re. Ilyenkor az első pixel réteget (amiben a legtöbb kisléptékű zaj található) figyelmen kívül hagyja a csillagkereső algoritmus. A zöldes színeződés eltávolítása A zöldes színeződés viszonylag gyakori a DSLR gépekkel készült felvételeken, ami általában a két zöld pixelnek tulajdonítható. Ha helyes volt a szín kalibráció és megfelelő a lép jel/zaj viszonya is, akkor ez a jelenség igen ritkán lép csak fel. Ha mégis ilyen jelenség lépne fel - akkor még mindenképpen a lineáris szakaszban - a következőképpen tudjuk azt elt ü ntetni. Indítsuk el a SCNR programot. A Protection method -ok közül válasszuk az Average Neutral -t. Majd a Green -t a Color to remove alól. A többi beállítást hagyjuk alapértéken. Ha az Amount értékét változtatjuk, a új és a régi kép százalékos „összemosása” kerül az eredményképbe (pl. 0.5 esetén az eredménykép az eredeti 50%-os és színeződés eltávolított 50%-os keveréséből keletkezik majd). A Preserve lightness opciót hagyjuk kiválasztva, mert így az eredmény világossága nem fog megváltozni. Nyomjuk meg az Apply gombot. LRGB képek készítése Az LRGB kép elkészítéshez mind az L, mind pedig az RGB képnek már nem-lineárisnak kell lenniük! Indítsuk el a LRGBCombination programot. Töltsük be a luminens képünket az L csatornába. Töröljük az R , G , B csatornák el ő tti kiválasztó négyzeteket. A Channel Weights fül alatt beállíthatjuk az egyes csatornák egymáshoz viszonyított súlyait. Mivel a szín kalibráció során már erőfeszítéseket tettünk az RGB kép színhelyességére, ha lehet itt már ne nagyon változtassunk rajta! Tehát, ha egységes súlyt szeretnénk, válasszuk ki a Uniform RGB dynamic ranges opciót. A Transfer Functions fül alatti opciók hasznosak lehetnek. A 0.5-ös értékek nem változtatnak semmit a eredményképen. Amennyiben a Lightness értékét 0.5 alá csökkentjük a kép világosabbá válik, 0.5 f ö lé emelve pedig sötétedni fog. A Saturation hasonlóképpen működik. Amennyiben értékét 0.5 alá csökkentjük, a kép szín szaturációja erősödik, míg azt 0.5 fölé emelve csökken. A Chrominance Noise Reduction szintén hasznos, mivel segítségével az eredménykép szín-zaját csökkenthetjük. Az alapértékek tökéletesek, csak a fülön lévő négyzetet kell kiválasztanunk. Most pedig húzzuk a dialógust a New instance gomb segítségével az RGB képre. Zajcsökkentés A képeinket szennyező, pixel szintű zajt főként a kiolvasó elektronika, a chip sötét árama és az égbolt zaja hozza létre. Ennek csökkentésére használt legjobb matematikai módszer az ún. wavelet módszer. Ez a módszer különböző méretű pixel-struktúrákat rendel az egyes wavelet rétegekhez, és ezekben más-más mérvű (aggresszivitású) zajcsökkentést végez. Erre az egyik leggyakrabban használt PI program a MultiscaleLinearTransform . Alapértelmezésben a rétegek ( Layer ) egytől négyig számozottak, míg az utolsó réteg neve R. A nevek mellett a méret ( Scale ) szerepel. Az első réteg az 1 pixelnyi struktúráknak, a második a 2, a harmadik a 4, a negyedik pedig a 8 pixel méretűeknek felel meg. Az R a maradékot (Rest/Residual) reprezentálja, azokat, amit az előző 4 nem fed le. A programnak a Layers legördülő menü segítségével mondhatjuk meg, hogy hány réteggel szeretnénk dolgozni. Pl. ha 6 réteget választunk ki, egészen 32 pixel méretig tudunk a zajcsökkentéshez paramétereket megadni. Amennyiben egy adott méretű pixel-struktúrát teljesen törölni kívánunk, elegendő, ha a megfelelő réteget „kikapcsolunk”. Ehhez kattintsunk a Detail Layer kijelölő négyzetére, vagy magára rétegre (egy piros x jelenik meg a Layer oszlopban). A zaj legtöbb esetben az első rétegben van, a mérete 1 pixeles. A magasabb rétegek – ahogy haladunk felfelé - szintén érintettek, de csak kisebb mértékben. Tehát a zajcsökkentés úgy működik a legjobban, ha a beavatkozás mértékét is csökkentjük a magasabb rétegekben. Először készítsünk egy maszkot, szürkeárnyalatos kép esetén az eredeti duplikálásával, színes esetén a Lightness réteg felhasználásával ( Extract CIE L* ), majd stretch-eljük azt az auto-stretch paramétereket használva, ezzel létrehozva egy nem-lineáris maszkot. Ezután alkalmazzuk a maszkot a képre és invertáljuk azt (az invertálásra azért van szükség, hogy a program a sötétebb részeken erősebben tudjon módosításokat végezni). A zajcsökkentéshez válasszuk ki azt a réteget, amelyikkel dolgozni szeretnénk, majd engedélyezzük a Noise Reduction opciót. Mivel az első rétegben markánsabb a zaj jelenléte, mint a másodikban, a másodiké pedig több a harmadikhoz képest, az egyes rétegekben (ahogy haladunk felfelé) egyre csökkenő agresszivitással hajtsuk végre a zajcsökkentést. A Noise Reduction alatt található értékek jelentése a következő: Threshold: a zajcsökkentés erősségét jelenti. Amount: azt határozza meg, hogy a zajcsökkentett és az eredeti kép hány százalékos keveréke kerül a végeredmény képbe. Az 1.0 azt jelenti, hogy az eredménykép teljes egészében (100%) a zajcsökkentett kép lesz, míg egy 0.5 beállítás az eredeti kép 50%-os és a zajcsökkentett kép 50%-os keverékéből áll majd. Iterations: azt határozza meg, hogy az algoritmus hányszor hajtódjon végre. A következő értékek általában jó eredményt szolgáltatnak: Réteg Threshold Amount Iterations 1 3.0 0.5 3 2 2.0 0.5 2 3 1.0 0.5 1 4 0.5 0.5 1 Természetesen a fenti értékek nem biztos, hogy minden képen jó eredményt adnak, ezért célszerű kísérletezni. Pl. az első réteg értékeit agresszívebbre venni (4.0, 0.5, 4), miközben a többi réteg értékeihez nem nyúlunk. Az értékek megváltoztatása nélkül, többször is alkalmazhatjuk a programot a képre. Arra figyeljünk, hogy az Amount értékét tartsuk 1.0 alatt, hogy egy jó keveréket kapjunk. A cél egy jó zajcsökkentés, nem pedig egy agresszív zaj eltávolítás (ami a képen kis fekete lyukak formájában jelenik meg). A program nagyon rugalmas és egyformán jól működik lineáris és nem-lineáris képeken is, de célszerű azt még a lineáris szakaszban használni, mivel így növelhető a kép jel/zaj viszonya. Ha utána is használjuk, csak nagyon kismértékben alkalmazzuk (és természetesen egy másik maszkkal). Egy végső megjegyzés azok számára, akik színes képen alkalmazzák. A program alkalmazható a színes képre ( RGB/K components ), vagy külön a Lightness (ilyenkor a kép monokróm világosságát változtatjuk), illetve a Chrominance csatornára (ilyenkor a kép szín-eloszlásában csökkentjük a zajt) is. Ezt a dialógus alján található Target menüben választhatjuk ki. Természetesen a PI-ben nem csak egyfajta zajcsökkentő módszer létezik. A másik, ugyanezen célra használt program a TGVDenoise (TGV) program. A program mind az RGB/K, mind a CIE L*a*b* színtérben működik, de a Lab mód lehetőséget ad a világosság és a színesség zajának különálló kezelésére is. A PI-ben kétféle „fényesség” van. Az egyik a a Lab L csatornája a másik az Y/cb/cr Y csatornája. Bár ezek algoritmikusan mást jelentenek és az adatokban van is egy nagyon kis különbség, alapjában véve mindkettő a kép szürkeárnyalatos pixel-intenzitásait reprezentálja. Ennek analógiájára az a*b* és a cb/cr a színeket tartalmazó kép. A programnak szüksége lesz egy referencia képre ( Local support ), amely megmutatja, hogy hol a legfontosabb a zaj-csökkentés (ez általában a háttér). Ehhez a kép világosság csatornájára van szükségünk, amit az eszközsor Extract CIE L* gombjára kattintva kapunk meg. Ha monokróm képpel dolgozunk egyszerűen csak duplikáljuk le az eredeti képet. Amint ez megvan nevezzük át „Lum_maszk”-ra és alkalmazzunk rá egy alapbeállításos STF-et, majd azt a HT-re húzva alkalmazzuk azt véglegesen a képre is (ahol a mask értéke 1.0, ott 100% védelmet ad, ahol 0.0 ott 0%-ot). Nyissuk ki a Local Support panelt és válasszuk ki az imént készített (már nem-lineáris) Lum_mask-ot Support image -ként. Az összes többi beállítást hagyjuk alapértelmezett értéken. Mivel a képet nem akarjuk már tovább stretch-elni, vagy vágni, nem kell a Midtones , Shadows és Highlights csúszkák értékeihez sem nyúlnunk. A Noise reduction értékét is hagyjuk nullán. Ezt követően állítsuk be az Edge protection értékét. Szerencsére ezt a kép alapján meg tudjuk tenni. Jelöljünk ki egy előnézetni ablakot úgy, hogy az csak a hátteret tartalmazza (ködösség és csillagok nélkül). Nem kell nagynak lennie. Nyissuk meg a Statistics processzt és válasszuk ki a dialógus tetején az imént kijelölt előnézeti ablakot. Mivel a statisztika ablak alapértelmezésben nem írja ki a most számunkra fontos „standard deviation” értéket, nyomjuk meg a dialógus jobb felső sarkában található villáskulcs ikont, válaszuk ki a Standard deviation -t, majd az OK gombra kattintva érvényesítsük azt. Fontos, hogy a statisztika ablak által visszajelzett értékek ún. normalizált – [0, 1] intervallumban értelmezett - értékek legyenek, nem pedig a 16 bites 0 – 65535 tartományúak. Ehhez a dialógus bal felső részén található roló-menüben válasszuk ki a Normalized real [0, 1] értéket. A számított stdDev értéket ezután egyszerűen írjuk át a TGVDenoise ablak Edge protection mezejébe. Ezt követően bezárhatjuk a statisztika ablakot és törölhetjük az előnézeti ablakot is. A zajcsökkentő algoritmusok a legtöbb esetben iteratívak és jellemzően van egy pont, ami után az eredmény már nem lesz jobb. A TGV esetén ez 500 körül van, de a kezdetben – a kísérletezés felgyorsításához - használjunk alacsonyabb értéket (pl 100). Mivel az alapértelmezett paraméterek nem-lineáris képre vannak beállítva és a mi képünk még lineáris, valószínű, hogy a Strength és Smoothness aktuális értékeivel végrehajtott zajcsökkentés túlságosan agresszív lesz. Ehhez a fenti két értéket állítgatva kell egy jó beállítást elérnünk. Az eljárás felgyorsításához célszerű előnézeteket létrehoznunk. Ezeket a következő területeken hozzuk létre: kevés részletet tartalmazó háttér kevés részletet, de magas SNR-t tartalmazó rész sok strukturális részletet tartalmazó, de csak közepes SNR-ű rész magasabb csillagsűrűségű rész a legtöbb színeltérést tartalmazó rész Célszerű 5-7 előnézetet létrehozni a teszteléshez. A tesztelést úgy végezzünk, hogy a TGV dialógus bal alsó sarkában lévő kis háromszöggel az aktuális beállításokat ráhúzzuk az egyes előnézetekre és megnézzünk az eredményt. Az előnézetek alkalmazása több szempontból is hatékony. Az első, hogy mivel nem a teljes képen, hanem egy sokkal kisebb képen végezzük el a műveletet, az igen gyorsan hajtódik végre. A másik, hogy CTRL+SHIFT+Z gomb segítségével gyorsan váltogathatunk a művelet végrehajtása előtti és utáni állapotok között. Ezzel azonnal ellenőrizhetjük, hogy a művelet a kívánt irányba módosította-e képünket. Egy-egy beállítás után az összes előnézeti képre alkalmazzuk azt és ellenőrizzük, hogy a zajcsökkentés megfelelő mértékű volt-e, miközben a részletek nem tűntek el. A zajcsökkentést kezdjük azzal, hogy csökkentjük a Strength értékét legalább egy teljes exponens értékkel. Itt mindaddig változtassuk magát az értéket és annak kitevőjét, amíg a kívánt eredményt nem látjuk. Egy idő után azt fogjuk látni, hogy a Strength értékének csökkentésével pl a ködösségek részletei kezdenek eltűnni, miközben egyre kevesebb zajcsökkentés megy végbe. Ekkor – a részletek megtartása miatt – a Smoothness értékét kell majd csökkentenünk. Természetesen a kísérletezés során, mind az értékeket, mind a kitevőket változtassuk. Például célszerű először az értéket növelni és a kitevőt egyel csökkenteni (a tényleges érték még mindig alacsonyabb lesz az előzőnél, mivel a kitevőt is csökkentettük). Miután úgy ítéltük meg, hogy a beállított paraméterek megfelelőek, az Iterations értékét állítsuk át 500-ra. Ezzel a beállítással még egyszer végezzünk egy utolsó tesztet az összes előnézeti képen. Ha mindent megfelelőnek találtunk, alkalmazzuk a beállításokat a fő képünkre is. Miután kiléptünk a TGVDenoise alkalmazásból törölhetjük a Local support -nál alkalmazott maszkot is. Ha a képet ezután átalakítjuk nem-lineárissá sok esetben láthatunk azon zaj foltokat. Ezek megjelenése azt jelenti, hogy a zajcsökkentést kissé agresszív paraméterekkel végeztük. Ennek eltüntetésére használjuk az ACDNR programot. A TGVDenoise program kiválóan működik nem-lineáris képeken is (illetve ahogy azt már említettem az alapértelmezett értékek kifejezetten erre vannak beállítva). A csillagok méretének csökkentése Ezt a programot általában az LRGBCombine után használjuk, tehát a képünk már nem lineáris. Ahhoz, hogy a csillagok körül kontúr-maszkot tudjunk készíteni a kép fényességét ki kell egyenlíteni. Erre azért van szükség, hogy a StarMask program könnyebben megtalálja a csillagokat, azok egymáshoz viszonyított világosságától függetlenül. Indítsuk el a HDRMultiscaleTransform programot. Mivel a programmal nem akarjuk az eredeti képet elrontani, ezért arról egy másolatot készítünk. Ehhez a jobb egérgombbal kattintsunk a képen, majd válasszuk ki a Duplicate opciót. Mivel a világosságot az egész képen el akarjuk „nyomni”, ezért viszonylag ag r esszívan fogunk eljárni. Állítsuk a Number of layers -t 3-ra. Nyomjuk meg az Apply gombot. Indítsuk el a StarMask programot. Először meg kell állap í tan un k, hogy hol „húzódik” a zaj a háttérben. Ehhez nagyítsunk a képbe mindaddig, amíg a legapróbb csillagokat és a hátteret (nem a ködösséget!) is látjuk. Jobb egérgombbal kattintsunk a képen, és tartsuk a gombot lenyomva. A megjelenő Readout Preview ablakban megjelenik az egérmutató alatti pixel R, G, B (vagy monokróm kép esetén K) értéke. Tételezzük fel, hogy az R, G, B értékek 0.22 körül vannak és a kisebb csillagok éppen 0.4 fölöttiek. Ha a Noise threshold értékét az alapértelmezett 0.1 értéken hagynánk, akkor a program a kisebb zaj foltokat is csillagoknak tekintené. Mivel ezt nem akarjuk, a Noise threshold értékét 0.4-re fogjuk állítani. Ahhoz, hogy a nagyobb csillagok is bekerüljenek a csillag-kortúr maszkba, növeljük a Scale értékét 6-ra. Nagyon nagy csillagok esetén valószínű, hogy ez is kevésnek fog bizonyulni, ekkor növeljük tovább az értéket. Állítsuk a Large-scale és a Small-scale értékeket nullára. Ezzel megakadályozhatjuk, hogy a csillag valódi kontúrjánál nagyobb maszkok jöjjenek létre. Ahhoz, hogy a kisebb csillagok kontúrjai ne kerüljenek „simításra”, a Smoothness értékét csökkentsük pl. 5-re. Engedélyezzük a Contours opciót. A kontúr jobb „láthatósága” kedvéért a Midtones értékét csökkentsük kb. 0.1-re. Alkalmazzuk a beállításokat a másolatra az Apply gombbal. A maszk megjelenése után bezárhatjuk a StarMask programot, valamint a másolat képet is. Alkalmazzuk a maszkot az eredeti képünkre és rejtsük is el azt (mivel a piros maszk miatt nem látjuk majd a csillagméret csökkentés hatását). Indítsuk el a MorphologicalTransformation programot. Az Operator listából válasszuk a Morphological Selection -t. A Selection 0.5-ös értékének nincs hatása, mivel ezen érték esetén pont ugyanannyit erodál, mint amennyit „nyújt”. Ha 0.5 alá állítjuk jobban erodál, ha fölé, akkor viszont jobban nyújt. Mivel mi most erodálni akarunk, csökkentsük az értékét 0.2 körülire. Ha az Amount értékét 1.0-en hagyjuk, az eredmény a megváltoztatott kép lesz. Mivel mi az eredeti és a csökkentett csillagméretű kép keverékét szeretnénk eredményül kapni, az Amount értékét csökkentenünk kell, kb. 0.75-re. Ekkor a eredménykép a csökkentett csillagméretű kép 75%-a és az eredeti kép 25%-a lesz. Az Iterations értékét állítsuk 3 vagy 4-re. A Structuring Element határozza meg, hogy a morfológiai transzformáció hogyan kerül alkalmazásra. Mivel csillagokra alkalmazzuk, célszerű azt csillag alakúra felvenni. Válasszuk ki a Size to 5 (25 elements) -t. Az egér segítségével kattintsunk a négy sarokpont kiv é telével az egyes belső négyzetekre (a kattintás után kiválasztott négyzetek fehérek lesznek). Ha hibáztunk, a CTRL gomb megnyomása mellett ismét kattintsunk a négyzetre. A beállítások után nyomjuk meg az Apply gombot. Ha elégedettek vagyunk az eredménnyel zárjuk be a programot és a csillag-ko n túr maszkot i s (elmentés nélkül). Fontos megjegyezni, hogy amennyiben újra alkalmazni akarjuk az eljárást, a kontúr-maszkot is újra kell „gyártanunk”, mivel a csillagok a képen már kisebbek, ezáltal a kontúrjuk is. Ha egy kicsit agresszívabbak akarunk lenni, az Iterations értékét növelhetj ü k vagy a Selection -t csökkenthetjük, de az Amount értékét hagyjuk 0.75-ön. Tóth Bence: Miért nem pontszerűek a csillagaim a sarkokban is? A leképezési hibák leggyakoribb okai a következők: Hibás optika Az optika hibás beállítása (hibás kollimáció) Nem megfelelő korrektor Korrektor hibás beállítása Képsík dőlése Hibás optikai elem(ek) esetén általában az egész látómezőben többé-kevésbé egyformán jelentkezik a probléma. Előfordulhat hogy a tükör rosszul van csiszolva, ez a rosszabbik eset és sajnos ezt nem is lehet egyszerűen orvosolni. Jobb esetben mi viszünk be valamilyen deformációt, ilyen lehet például ha túl vannak húzva a főtükröt tartó rögzítőkarok és ez deformálja a főtükröt. Másik példa a hibásan rögzített segédtükör. A távcső kollimációja egy elég gyakori probléma, főleg a kezdők körében. Ez önmagában megérne egy külön cikket, itt most nem kerül részletezésre. Szintén leképezési problémákhoz vezet ha nem megfelelő korrektort használunk. Fontos hogy legalább a teljes szenzorméretre korrigáljon, tehát például az igen elterjedt Skywatcher F/4-es korrektorát, ami APS-C szenzormérethez van tervezve, nem érdemes full frame méretű szenzorral használni. Hiába szüntetjük meg az összes egyéb hibalehetőséget, ilyen esetekben elméletileg sem fogunk tudni hibamentes leképezést elérni. Ehhez a ponthoz kívánkozik még az az eset, amikor habár a korrektor a teljes látómezőnkre korrigál, de a szenzortól való távolsága nincs jól beállítva. Minden korrektorhoz a gyártó specifikálja az optimális távolságot, de ez csak egy irányadó érték. A gyártási szórás következtében az optimális távolság ettől valamelyest eltérő lehet, érdemes a saját rendszerünkre ezt pontosan beállítani hézagoló gyűrűk segítségével. Ha jó az optikánk, legjobb tudásunk szerint kollimáltuk a rendszerünket és a megfelelő korrektort, optimálisan beállítva használjuk, még mindig elronthatja a leképezésünket a képsík dőlése. Megfelelő kollimáció esetén a képsík merőleges lesz az optikai tengelyre egészen addig a pontig ahol a kollimációt elvégeztük, hiszen épp ennek elérése a kollimáció célja. Tipikusan ez a kihuzat végének a síkja ahova a kollimációs eszközöket rögzítjük. Megfelelően méretezett távcső esetén (merev tubus, megfelelően rögzített tükrök, stabil kihuzat ami ebírja a kameránk és kiegészítőinek súlyát stb.) a távcső egész éjszaka meg kell hogy tartsa a kollimációt a számunkra szükséges pontossággal. A cikk további részében arról a képsíkdőlésről lesz szó amit a kihuzattól az érzékelőig terjedő optikai úton viszünk a rendszerbe. Ez a probléma általában nem érinti a DSLR-t használókat, hiszen ott a szenzort gyárilag nagyon pontosan párhozamosra állítják a bajonettel. Nyilván a gépváz átalakítása esetén ezt nekünk (vagy aki az átalakítást végzi) újra be kell állítani. Amennyiben nem DSLR-t használunk hanem mi állítjuk össze a saját rendszerünket elengedhetetlen hogy megbizonyosodjunk arról hogy a szenzor párhuzamos azzal a síkkal ami felfekszik a kihuzat végére és korrigáljuk a pontatlanságokat amennyiben szükséges. Hogy mennyire toleráns a rendszerünk a dőléssel szemben az a rendszerünk fényerejétől és a kameránk pixeleinek méretétől függ. Minél fényerősebb a rendszerünk és minél kisebbek a pixeleink, annál érzékenyebb lesz rendszerünk a képsík dőléséből adódó problémákra (is). Számokba öntve, egy F/4-es rendszer, 2.4 mikronos pixelekkel a fókusztávolság tűrése 10 mikron alatti. Ebből az következik, hogy egy 20 mm képátlójú szenzor esetén ~ 0.05° dőlés már látható leképezési hibát tud okozni. Nagymértékű dőlés okozta hibát szemmel is könnyen észrevehetünk ha kicsit belenagyítunk a képbe. Tipikusan az egyik oldal-, vagy sarok felé haladva megnő a csillagok mérete, kezdenek szétnyíni a diffrakciós tüskék. Kisebb hiba esetén nem biztos hogy 1-1 nyersen szembetűnő lesz a hiba, az integráció során azonban ahogy a jel-zaj viszony nő a csillagok deformációja egyre nyilvánvalóbbá válik. A fentieket kvantitatív módon is ellenőrizhetjük ha generálunk egy térképet amin látjuk a csillagok méreteit a kép különböző részein. PixInsightban például ezt a Scripts → Image Analysis → FWHMEccentricity scripttel tudjuk megtenni. A lenti képek tipikus képsík dőlésből adódó problémákat mutatnak. Képsík dőlés kompenzálása Ha megbizonyosodtunk róla hogy ezzel a problémával állunk szemben, valamilyen módon lehetővé kell tennünk hogy kompenzáljuk a dőlést. Bizonyos kamerákba eleve be van építve ez a lehetőség (pl. az újabb ASI-kban is: 2600, 6200, stb.), amennyiben azonban nem ez a helyzet, valahova a kihuzat és a kamera közé be kell tennünk egy olyan mechanikai elemet, amivel meg tudjuk ezt tenni. Az én esetemben egy ZWO gyártmányú T2 tiltert tettem be, az egész kameraszerelvény így néz ki: Optikai távolságok: ASI294MM 6.5 mm Hézagoló 0.1 mm 8x31 EFW 20 mm T2F/T2F 2 mm Tilter 11 mm Hézagoló 1 mm OAG 16 mm Összesen 56.6 mm, a 3 mm vastag szűrőkkel (ami hozzávetőleg 1 mm-t tol a fényúton) nálam ez adja ki a jó távolságot, ami láthatóan picivel több, mint az 55 mm-es gyári specifikáció. A kihuzatba az M65-ös bilinccsel van becsavarozva a korrektor, így nem tud sem elmozdulni, sem dőlni kihuzatban. Az egyik lehetőség a dőlés beállítására az, hogy felállítjuk a távcsövet, és rövid (pár másodperces) tesztképeket csinálunk egy olyan területről ahol sűrű a csillagmező. Pár másodperc fölé nem érdemes menni hogy kizárjuk a vezetési / mechanikai hibákat. A tesztképek sarkait erősen nagyítva (100% - 200%) és megvizsgálva, vagy valamilyen képanalízist (pl. a fent bemutatott FWHMEccentricty script) használva finom lépésekben addig állítgatjuk a dőlést, amíg a látómező minden részén egyenletesen éles képet kapunk. Nyilván ehhez nem kell semmilyen segédeszköz, bárhol elvégezhető, de ha csak „szemre” csináljuk meg nem biztos hogy elég pontos lesz, valamint a drága fotózásra szánt időt viszi el. A bemutatott konkrét optikai felépítés esetén pedig nincs is erremód, ugyanis a tilter beállító csavarjai az OAG mögött helyezkednek el, vagyis minden egyes iterációnál szét kellene szedni az OAG-ot ami meglehetősen nehézkessé tenné az egész folyamatot. Az általam használt másik megoldáshoz szükség van némi előkészületre, azonban napközben, nyugodt körülmények között elvégezhető és sokkal precízebb beállítást tesz lehetővé. Ebben az esetben a távcső jusztírozásához nagyon hasonló elvet használva tudjuk beállítani a szenzort. A „rendszer” felépítése: Kivesszük a főtükörtartó szerelvényt, és rászereljük a mechanikára a távcsövet. Érdemes úgy beállítani a mechanikán a távcsövet hogy a távcső optikai tengelye a talajjal párhuzamos legyen, a kihuzat pedig függőlegesen felfelé mutasson. Első lépésként a lézert kell beállítani úgy, hogy a kilépő sugár merőleges legyen a kihuzat végének a síkjára. Ehhez vagy ráteszünk egy síktükröt a kihuzat tetejére a tükröző felülettel lefelé, de még jobb ha rendelkezünk autokollimátorral és egyszerűen azt tesszük be a kihuzatba. Miután ez megtörtént a lézert úgy kell beállítani, hogy a visszavert sugár pontosan a lézerdiódára érkezzen. A kollimátor és a lézer távolsága legalább néhány méter legyen (minél messzebb vannak annál pontosabban lehet majd beállítani később a dőlést), ebből következik hogy ennél a lépésnél nagyon apró módosítások kellenek a lézer irányának állításán és nagyon érzékeny lesz a pici mozgatásokra is. Ezt megkönnyítendő csináltam egy kezdetleges célszerszámot: A lézer végén lévő M4-es csavarokkal finoman lehet mozgatni X-Y irányban a sugár irányát. A fotóálvánnyal pedig a magasságot és a durva irányt lehet viszonylag egyszerűen beállítani. Ha a lézert tökéletesen merőlegesre állítottuk a kihuzat síkjára, akkor kivehetjük a tükröt / autokollimátort a kihuzatból és betehetjük a kamerát, korrektor nélkül . Ha használunk szűrőváltót, akkor az egyik pozícióból vegyük ki a szűrőt, és azt a pozíciót állítsuk be. A kamera védőablakárólés a szenzorról is vissza fog verődni a  lézer, nagy valószínűséggel nem a kollimátor lézerdiódájára, hanem hanem valahová mellé. Ezek után a tilter adaptert úgy állítsuk be, hogy a szenzorról visszavert sugár a kollimátor diódájára essen. Ha ez kész, a szenzor teljesen párhuzamos a kihuzat referencia síkjával és készen vagyunk. Amint azt már említettem az elérhető gyakorlati pontosságot elsősorban a kollimátor és a kamera távolsága szabja meg. Ha egy 20 mm képátlójú szenzort veszünk példának, valamint a kamera és a kollimátor távolsága 10 m, akkor 1 cm-es hiba (a visszavert sugár 1 cm-re van a diódától) 1 mikron pontosságot jelent a szenzor sarkánál, ami a legtöbb esetben több mint elegendő. Ezt az egész procedúrát csak akkor kell elvégezni ha változtatunk valamit a kameraszerelvényen. Nekem az a tapasztalatom hogy sajnos még a hézagológyűrűket se nagyon sikerül jól legyártani egyes gyártóknak (pláne a szűrőváltót), szóval ha ezután esetleg picit állítani kell a korrektor-szenzor távolságon, újra ellenőrizni kell a dőlést. Az én esetemben az OAG volt egyedül ami elég precízen volt legyártva (gyakorlatilag 0 párhuzamossági hibával), viszont a többi együtt akkora dőlést vitt a rendszerbe, ami a szenzor sarkánál nagyjából 100 mikron hibát okozott, ami már gyakorlatilag használhatatlan fotózásra. Tóth Gábor: Asztrofotózás, ahogy én csinálom - Tervezés és előkészületek Az interneten rengeteg anyag található az asztrofotózás elméleti hátteréről, ezért úgy döntöttem, hogy inkább lépésről lépésre leírom hogy mit csinálok és minden lépésnél leírom hogy miért úgy csinálom ahogy. Az asztrofotózásban főleg a mély-ég objektumok fotózására koncentrálok, ezért ez az a terület, ahol úgy érzem, hogy megfelelő tapasztalattal rendelkezem ahhoz hogy írjak róla. Bár a bolygófotózás is érdekes terület, és sokakat érdekelhet, még nincs elegendő tapasztalatom benne ahhoz, hogy bemutassam. A mély-ég fotók készítése meglehetősen hosszadalmas folyamat, ami a tervezéssel és az előkészületekkel kezdődik, és az elkészült kép publikálásával végződik. A sorozat jelen részében a tervezés és előkészületek témakörét járom körbe. Tervezés Az észlelés előzetes megtervezése nagyon fontos feladat, mert rengeteg időt tudok vele megspórolni, ha nem az ég alatt kell kitalálnom mit és hogyan akarok fotózni. Amikor a következő képemet tervezem számos szempontot figyelembe veszek. Az objektum amit meg szeretnék örökíteni szépen bele kell férjen a felszerelésem szabta látómezőbe. A túl kicsi objektumok elvesznek a képen, míg a túl nagyok egyszerűen nem férnek bele a látómezőbe. Készíthetnék többpaneles mozaikot a kiterjedtebb objektumokról, de a derült éjszakák alacsony száma ezt igencsak megnehezíti. Jelenleg egy távcsövem van, egy Sky-Watcher Quattro 250/1000-es asztrográf, amihez két különböző kóma-korrektorom van, melyekkel két különböző látómezőt tudok elérni, bár a különbség a kettő között nem igazán nagy. Persze ha lenne több távcsövem különböző fókusztávolságokkal, akkor szélesebb méretskáláról választhatnék objektumot, és az időjárási viszontagságokhoz is jobban tudnék alkalmazkodni. Például használhatnék kisebb távcsövet szeles időben, vagy ha a légköri nyugodtság nem túl jó. Az objektumok fényessége alapján meghatározom a szükséges össz-expómennyiséget amivel szépen meg tudom örökíteni őket. A fényesebb objektumokhoz kevesebb, a halványakhoz több idő szükséges. A konkrét idő sok mindentől függ, például a felszerelésem szabta lehetőségektől, az ég minőségétől, és a képfeldolgozásbeli jártasságomtól. A jelenlegi felszerelésemmel és az itthon elérhető egekkel jópár órányi össz-expóidőre van szükségem egy-egy kép megfelelő minőségű elkészítéséhez. Ezt szintén figyelembe kell vennem az objektum kiválasztásánál. Az objektumnak a szükséges ideig megfelelő horizont feletti magasságban (40-50° felett) kell lennie. Ez általában több éjszakát jelent, de ha az időjárást is figyelembe veszem akár 1-2 hónapot is jelenthet. A gyakorlatban ez annyit tesz, hogy nem kezdek olyan objektumot fotózni ami már elment, és csak a nyugati égen látható, ehelyett inkább olyan objektumot választok ami sötétedéskor éri el a 40-50 fokos magasságot a keleti égen. Az észlelőhely környezetében található tereptárgyakat is figyelembe kell venni tervezéskor, melyek kitakarják az égbolt bizonyos részeit. Az erdei tisztást ahova gyakran járok fotózni fák veszik körül, ezért ha déli objektumot fotózok akkor inkább a tisztás északi részén állítom fel a távcsövet, hogy jobb rálátásom legyen a déli égre, északi objektum fotózása esetén pedig pont fordítva. Amikor a megfelelő objektumot kiválasztottam megtervezem a kompozíciót. Az asztrofotózás, ahogy a neve is mutatja, a széles körben elfogadott kompozíciós szabályokkal rendelkező fotográfia egy ága. Amikor csak lehetséges igyekszem ezeket a szabályokat alkalmazni, hogy a képeim esztétikusak legyenek. A kompozíció megtervezéséhez számos eszköz létezik a neten, mint például a Blackwater Skies oldal látómező-tervezője . A Microsoft-féle WorldWide Telescope telepített verziója szintén tartalmaz látómező-tervezőt, és számos csillagtérkép- vagy planetárium alkalmazás is rendelkezik látómező szimulációs lehetőséggel. Mindezek mellett léteznek még mobilalkalmazások is melyekkel látómezőt lehet tervezni, ezek különösen akkor jönnek kapóra, ha a fényszennyező civilizációtól távol, a sötét ég alatt találom magam felkészületlenül. A mellékelt képen egy ilyen mobil-alkalmazás látható amint az Orion-ködöt és a távcsövem látómezejét mutatja. A kompozíció tervezésekor arra is figyelmet szentelek, hogy van-e az objektum közelében fényes csillag vagy az objektummal összemérhető méretű és fényességű másik objektum, mert azok igencsak felboríthatják a kép egyensúlyát. Amikor a terv elkészül, kinyomtatom, és magammal viszem hogy késznél legyen amikor kell. Télen az éjszakák jó hosszúak, és a kiszemelt objektum esetleg nincs ideális pozícióban egész éjjel. Ilyenkor két részre osztom az éjszakát, és a második felére is tervezek egy objektumot. Az objektum kiválasztása és a kompozíció megtervezése mellett az objektumban lezajló és bemutatandó, az objektumot érdekessé tevő fizikai jelenségek meghatározása is fontos. El kell döntenem, hogy a felszerelésem és képességeim elegendőek-e a megörökítésére. Például lehet hogy egy objektum pont megfelelő méretű, megfelelő helyen van az égen, de túl halvány ahhoz elegendő expozíciót tudjak készíteni róla hogy megfelelő minőségben bemutathassam. Vagy például speciális felszerelésre volna szükség hozzá, például infravörösben is érzékeny kamerára, és IR-PASS szűrőre. Az objektum fényességbeli dinamika-tartománya is egy fontos paraméter. Néhány objektum egyszerre rendelkezik nagyon fényes és nagyon halvány részekkel. Mint minden kamera, a Canon 450D-m is korlátozott dinamikatartománnyal rendelkezik. Ilyen esetekben a HDR módszerrel próbálkozom, hosszabb és rövidebb expozíciós időkkel is készítek felvételeket, hogy használható adatom legyen a halvány és a fényes részekről is. Előkészületek Nagyon idegesítő tud lenni, ha valamit otthon felejt az ember, főleg, ha csak az észlelőhelyen veszi ezt észre. Egyszer otthon felejtettem az SD kártyákat, és csak azután vettem észre hogy összeraktam a távcsövet az észlelőhelyen. Másfél óra autózás oda, ugyanennyi idő távcsőszerelés majdnem semmiért. Egyetlen képet sem készíthettem, viszont legalább nézelődtem egy jót vizuálisan. :-) Az ilyen eseteket elkerülendő készítettem egy listát a legfontosabb dolgokról amikre szükség van, és bepakoláskor mindig használom is. Az időjárástól függően, és az észlelés tervezett hosszának megfelelően egyéb dolgokat is magammal viszek: meleg ruhát, forró teát, hálózsákot, stb... Mivel az eszközöket tápláló akkumulátor feltöltése órákat vesz igénybe, ezért minden észlelés után feltöltöm, hogy készen álljon a következő alkalomra. Minden egyes észlelés után, elpakoláskor ellenőrzöm az eszközöket, hogy kell-e javítani vagy tisztítani valamelyiket, amit szintén igyekszem megtenni a következő alkalom előtt. A jó eredmény eléréséhez a felszerelésnek is jó állapotban kell lennie. Tóth Gábor: Asztrofotózás, ahogy én csinálom - A távcső összeszerelése Hőmérsékleti egyensúly A sok finom részletet tartalmazó, kis csillagmérettel bíró jó képminőség eléréséhez elengedhetetlenül fontos, hogy a távcső hőmérséklete megegyezzen a levegő hőmérsékletével, de legalábbis minél jobban megközelítse azt. Különösen a nagyobb lencsék/tükrök és a zárt tubusú távcsövek hűlnek lassan, ami főleg télen gond, amikor a levegő hőmérséklete meglehetősen alacsony. Ezért megérkezés után rögtön az első lépésem az, hogy kicsomagolom a tubust, és kiteszem a szabad levegőre hűlni. Néha két óra alatt sem hűl le teljesen a 250/1000-es Newtonom főtükre, ha a hőmérséklet fagypont alatti. A tubus mellett az optikai lánc többi tagját is kiteszem hűlni, mert a lencsék hajlamosak megváltoztatni fókusztávolságukat ahogy a méretük a hőmérsékletváltozás miatt csökken. Ha nincs idejük akklimatizálódni a használat előtt, akkor folyamatosan lehet kergetni a fókuszt, ami nem nagy öröm. A háromláb és a tengelykereszt A távcső szépen hűl, nekiállhatok összeszerelni a mechanikát. Kiteszem az akkumulátort, majd köré a háromlábat. A hiedelmekkel ellentétben nem feltétlenül szükséges a tengelykereszt platformját vízszintbe hozni, bár ez megkönnyítheti a pólusraállást. Szükségesnek akkor szükséges, ha egyéb módszerrel, például drift-módszerrel vagy az újabb SynScan firmware-ekben található pólus-pontosító (polar re-alignment) funkcióval kívánjuk a pólusraállást pontosítani. De ha sietek, és amúgy is csak egy éjszakát maradok, akkor sokszor nem bajlódom ezekkel, megelégszem a pólustávcső által nyújtott pontossággal. Ha laza talajon állítom fel a távcsövet (pl. fű vagy homok) akkor fakorongokat teszek a háromláb lábai alá, hogy megakadályozzam a lábak süppedését, ami tönkretenné a pontos pólusraállást. Pólusraállás, kiegyensúlyozás, kollimálás Ezután felszerelem a tengelykeresztet, és mielőtt rátenném a tubust és az ellensúlyokat, gyorsan, de a lehetőségekhez képest pontosan pólusra állok a pólustávcső segítségével. Azért állok pólusra terheletlen mechanikával, mert a meglehetősen nehéz tubusommal terhelt mechanikával a RA tengely pontos magasságállítása szinte lehetetlen. Pólusraállás után felteszem az egyensúlyokat a deklinációs tengelyre, nagyjából oda, ahol majd egyensúlyban lesznek, majd felteszem a tubust is. Ezután minden egyéb kiegészítőt a helyére szerelek a tubuson: vezetőtávcső kamerával, harmatsapka, az összes kábelezés, még a kamerát a kómakorrektorral is a helyére teszem, hogy a mechanikát minél pontosabban kiegyensúlyozhassam. Először a deklinációs tengelyt, majd a RA tengelyt. Ha megvan az egyensúly, kiveszem a kamerát és a korrektort, leveszem a harmatsapkát, és a lehető legpontosabban bejusztírozom a távcsövet. Azért a kiegyensúlyozás után, mert az egyensúlyozás közbeni mozgások és erőhatások kicsit deformálhatják a tubust. A jusztírozást én CatsEye autokollimációs rendszerrel végzem, de bármilyen más módszer is jó lehet, ha a kellő pontossággal beállíthatók vele a tükrök. GoTo betanítás A jusztírozás után fogom az okulárokat és elvégzem a három csillagos betanítást, mindhárom csillagot pontosan a szálkeresztes okulár látómezejének közepébe állítom. Eddigre a távcső már legalább egy órája a szabad levegőn hűl, ennek ellenére általában még észrevehető a tükör feletti turbulens határréteg okozta képromlás. A pontos, háromcsillagos betanítás azért szükséges, hogy a pólus-pontosítás elvégezhető legyen, illetve ha az éjszaka folyamán a távcsövet át kell fordítani, akkor minél pontosabban újra ráálljon az objektumra. A sikeres betanítás után, ha van még időm a teljes sötétség beálltáig vagy a tükör még nagyon nincs kihűlve vagy eleve több napig felállítva marad a távcső, akkor elvégzem a pólus-pontosítást (Polar re-alignment), majd egy újabb háromcsillagos betanítást. Komponálás, fókuszálás A távcső már majdnem teljesen használható állapotban van, legfeljebb a tükörnek kell még hűlni. Visszateszem a kamerát a korrektorral a kihuzatba és egy, az objektumhoz közeli fényes csillagon Bahtinov maszk segítségével fókuszálok. Ezután ráállok a fotózandó objektumra, és az elkészített látómező-tervnek megfelelően beállítom, beforgatom a látómezőt a következő lépéseket ismételve: Tesztkép készítés, ellenőrzés, ha kell, akkor kamera forgatás kihuzatban, távcső finom mozgatása, újabb tesztkép, ellenőrzés, stb... Egészen addig amíg a kívánt látómezőt el nem érem. Ekkor készítek egy tesztképet Bahtinov maszkkal, és ellenőrzöm a fókuszt, ha kell állítok rajta, újabb tesztkép, stb... Mindennek stimmelnie kell, különben kár is belekezdeni... A tesztképeket egy kis 10"-es netbookkal ellenőrzöm, mert a kamera kijelzője nem elég jó ahhoz, hogy az apró részleteket melyekre figyelni kell megmutassa. Fókuszálás után egyébként is kerülöm a kamera bárminemű érintését, mert elmozdulhat. A kamerához csatlakoztatott USB kábel laptop felőli végét használom csak, és a tesztexpókat a számítógéppel vezérelve készítem. Pár szó a fókuszálásról A fókuszálás során a cél, hogy a kamera érzékelője a kritikus fókusz-zónába kerüljön. Ez a távcső objektívének fókuszsíkja körüli igen keskeny tartomány. A szélessége a távcső fényerejétől és az érzékelő pixelméretétől függ. Az F/4-es távcsövemmel és a Canon kamerával ez a tartomány kisebb mint 40µm. Optimálisan ennek a tartománynak a közepét kell eltalálni, és aztán tartani a megfelelő képélesség eléréséhez. Szerencsére a precíziós fókuszírozómmal és a Bahtinov maszkkal ez lehetséges. A fent leírt teljes folyamat körülbelül másfél órát vesz igénybe. Véleményem szerint egyetlen lépést sem érdemes kihagyni, mert az akár az egész éjszakai munkát tönkreteheti, több órányi defókuszált, vagy egyéb optikai hibától terhelt nyers képeket eredményezve. Schmall Rafael : Az éjszakai tájképek világa I. Éjszakai tájképek? Mi az asztrotájkép? Az asztrotájkép a tájfotózás avagy az asztrofotózás egyik speciális műfaja, melyben az égbolt látványosságai (Hold, csillagok, Tejút bizonyos égi jelenségek) a tájjal együtt láthatók. A képeknek fontos szerep jut az amatőrcsillagászatban a dokumentáció terén. Az asztrotájképekre ugyanazok a szabályok vonatkoznak mint a tájfotózásra, azonban az égbolt és a táj egyedisége annak kapcsolata kicsit hangsúlyosabban jelenik meg, ezért az etikai és szakmai szabályok definiálása nehézkessé válik. Asztrotájképek típusai   Egyképes felvétel [SINGLE] A felvétel egyetlen képből készül egy állvány, egy gépváz és a rajta lévő objektív társaságában. Egyszerű és nagyszerű. Látszik rajta a csillagos ég egy szép előtérrel. Akár hirtelen felindulásból elkövetett asztrotájképek később szép emlékként jönnek vissza, falrakerülnek, stb. Előnye: Nem igényel bonyolultabb technikai beruházást, csupán az induló eszközök kellenek hozzá. Gyors és rugalmas lehetőség indulásra. Hátránya: Küzdelem a zajjal a fotófeldolgozás terén, valamint az objektív leképezésével ( nagyobb fényerő, rosszabb minőségű képsarkok ). Az „egyképes” technika alkalmazása előnyös lehet: jó jel-zaj arányú gépvázaknál és fényerős objektívekkel rendelkezésre álló idő rövidsége esetén csillagos égi háttér előtt mozgó fátyolfelhők vannak gyors fényváltozások az éjszakában (astrodark előtti időszak / holdkelte és holdnyugta) teleobjektíves fotóknál (pld. holdkelte/holdnyugta egy vár vagy épület mögött ) szürkületi együttállások esetén     Panorámafotó [PANO] A végleges fotó több kisebb képből (panelből) áll össze, melyet panoráma szoftverrel illesztettek össze. Némely szegmens csak az égboltot tartalmazza, míg mások az előteret, illetve annak egy darabját. A kész kép lenyűgözően részletes és hatalmas felbontású. Előnye: Nagyobb felbontás esetén több részletet lehet előcsalogatni. "kisebbek" lesznek a csillagok és a Tejút is jobban látszódik. A zaj látszódik a különálló képeken, ám az egész felvételen szinte elveszik a megjelenítéskor. Jobban bírja a panorámafotó a feldolgozást. Sokkal kisebb csillagokat és szebb csillagmezőt eredményez. Hátránya: Nagy figyelmet igényel a képek készítése közben ( kimaradhat egy szegmens ). Nagy háttértár és erőforrás igénye van a panorámaelemek illesztésének és a kész illesztett kép renderelésének.   „Tejútíves” felvétel, melynek a vetülete sztereografikus, és az éggömb felezővonalától kicsit odébb eső Tejút sávja esetén „be lehet hajtogatni” úgy, hogy egy ívet képezzen a téma felett. Fulldome panorámafelvétel szintén sztereografikus vetülettel. Feltűnő különbség a normál halszemobjektívvel készült felvételekhez képest, hogy az „előtér” is látszódik, azaz több mint 180°. Minél nagyobb gyújtótávolság az objektívünk, annál több képre és időre lesz szükség a teljes égbolt és az előtér megfotózásához. Fulldome panorámából könnyen elő lehet állítani Tejútíves felvételt is. Panorámaképeket érdemes készíteni: ha egy adott helyszínen több idő áll rendelkezésre teljes sötétség és teljes derült égbolt esetén nagy fényerejű de hosszabb fókuszú objektívek esetén (24-50-85mm) jó jel-zaj aránnyal rendelkező gépvázakkal az egész égboltról, mert később azt a panorámát szoftver segítségével bárhogy lehet alakítani Tejút, Állatövi fény, bizonyos és különleges horizontok alkalmával teljeségboltos felvételek feldolgozás nélkül azonos beállításokkal akár referenciaképek is lehetnek egy-egy adott helyszín és adott minőségű égboltoknál, azaz tudományos célokat is szolgálhat   Fixen átlagolt és illesztett fotó(sorozat) [STACKED] A felvétel fix állványról készül, de sorozatban készülnek a felvételek akár az előtérről akár az égről, majd ezeket szoftverrel átlagolva kevesebb zajjal járó, jobban feldolgozható képet lehet előállítani. Előnye: Részletesebb és jobb minőségű kép készíthető akár az induló gépvázakkal is. Hátránya: Plusz szoftveres munka szükséges, hogy a felvételeket egymásra illesztve különböző átlagoláson menjenek keresztül. A "stackelt" előteret és a hátteret össze kell illeszteni újra ( mivel illesztéskor vagy az előtér, vagy az égbolt összemosódik). Kisebb fényerejű de nagylátószöggel rendelkező objektív és nagyobb érzékenységgel rendelkező gépvázak esetén esetén ideális választás csak az előtér átlagolása. Belépőszintű gépváz és kitobjektív esetén (is) jobb minőség és feldolgozhatóság érhető el a nyers fotókkal. Jó minőségű égen akár Tejútcentrum és egyébb égboltrészletek előcsalogatása, erősítése is jobban lehetséges. Az előtér dinamikakülönbségből eredő zaj eredményesen csökkenthető. Az égbolt lényegesen fényesebb éjjel mint az előtér, így utóbbi feldolgozása jóval nagyobb mértékben erősítheti a zajt.   Csak az előtérről készül sorozat Gyakran az előtér jelenti a legnagyobb kihívást, mivel egy jó égbolton csak a csillagfény deríti a tájat ( ha nincs vagy kicsi a fényszennyezés ). Az induló gépvázak a kitobjektívvel nehezen birkóznak meg ezzel a problémával vagy a vége egy erősen zajos kép lehet, de lehet csökkenteni ezt a hatást hogy több kép készül az előtérről és azt átlagolás után vissza lehet illeszteni, és jobban fel lehet dolgozni.   Előtér és a csillagos égbolt is sorozatban készült egymás után.  A problémát az égbolt elmozdulása okozza. Különböző programoknál lehet definiálni, hogy mire illesszen a program ( csillagokra vagy tájra ). Egy többképes sorozatnál ha az előtérre van átlagolva, akkor a csillagok megnyúlnak és a részletek elmosódnak az égen. Ez a jelenség fordítva is igaz, így keletkezik két kép, melyeknél az egyiken az előtér életlen, a másikon meg a csillagok. A két átlagolt kép összeillesztése plusz tudást és időt igényel ( persze az eredmény is látványosabb lesz ).   Követett és illesztett fotósorozat [TRACKED] A felvétel elkészítését az óraműves állvány segíti, melyet az égbolt fotózásakor "bekapcsolják", ezáltal a mechanika pontos beállítás esetén végig követi az égboltot.  Előnye: A kész kép részletesebb, jobb minőségű, mint egy klasszikus egyképes változat. Apróbbak a csillagok és "simább" a táj is. Csökken a vignettáció és növekszik a részletgazdagság. A részletességhez nem szükséges nagy érzékenység és nagy fényerő. Szűkebbre rekeszelt objektívekkel is meg lehet csinálni a képet alacsony érzékenységen, hosszabb záridő alatt. Az előtérre ugyanazokkal a "tompább" beállításokkal hosszabb ideig is lehet exponálni, hiszen a két képet mindenképp szoftver segítségével illeszteni kell.  Hátránya: A két kép összeillesztése tudást és időt igényel. A kitelepüléshez plusz eszköz az óramű is szükséges, melyet minden alkalommal pontosan be kell állítani nemcsak vízszintbe, hanem a rektaszcenziós "főtengelyt" a északi égi pólus fele. A követett és illesztett fotóknál arra érdemes odafigyelni, hogy az égbolt követése közben bemozduló táj ( száraz / kopasz fák és és az erősen részletezett előtér, mely az égboltba lóg ) feldolgozása igen nehézkessé válik. A Tracked technika előnyösebb lehet a fényerős, de kevésbé jó minőségű objektívek esetén, melyeket szűkebb rekeszre lehet állítani, így a csillagok pontszerűbbek lesznek, míg az előtérben is jobban látszódnak részletek. Belépőszintű gépvázaknál és kitobjektíveknél is látványos minőségbeli javulás érhető el. A hosszabb fókusszal készült úgynevezett Deepscape témák mind követett metódussal készülnek akár 100-200mm-en is. Rendkívüli részletesség jellemzi a rekeszelt, követett csillagos égboltfotókat (akár átalakított gépváz) esetén. Követve átlagolt és illesztett fotó [TRACKED STACKED] Ennél a technikánál a fotózási metódus hasonló, mint a "stacked" verziónál, csak itt a könnyebb illeszthetőség érdekében az égboltot az óramű követi és úgy készülnek el a felvételek, melyeket össze átlagolva lehet csökkenteni a zajt illesztés nélkül. Előnye: Az ilyen jellegű felvételeknél még a belépőszintű rendszerekkel is látványos eredményt lehet elérni.  Az elkészült felvétel látványos, a rajta látható csillagos ég részletes és szép lehet, miközben az előteret is fel lehet fedezni.  Hátránya: Óramű szükséges hozzá, melyet minden alkalommal be kell állítani. A begyűjtött képeket össze kell illeszteni és fel kell dolgozni. Követett panoráma panorámafotó [TRACKED PANO] A végleges fotó több kisebb képből (panelből) áll össze, melyet panoráma szoftverrel illesztettek össze. Némely szegmens csak az égboltot tartalmazza, míg mások az előteret, illetve annak egy darabját, azonban az égbolt esetében az óraműves állványra telepített rendszer bekapcsolt állapotban követi az égboltot, míg az előtérnél természetesen kikapcsolva van.  Előnye: Jó égbolt esetén igen részletes, jó feldolgozással minőségi és mély felvételt lehet készíteni. Nem szükséges nagy fényerő és érzékenység a felvételek elkészítéséhez, azonban egy szűkebbre rekeszelt fényerős objektív esetében ha jó a beállítás, gyakorlatilag tűszúrásnyi csillagokat lehet előcsalogatni. Hátránya: Óraműves állvány szükséges hozzá, melyet minden egyes áttelepülés esetén újra be kell állítani. Időigényes és egy esetleg változó égbolt esetén a más-más minőségű panelek komoly feldolgozási problémát okozhat. A feldolgozás szintén időigényes és némi tudást igényel. 135mm-en, illetve 50mm-en készült követett és illesztett panoráma lenyűgöző részletekkel és minőséggel. Ha a rendelkezésre álló időkeret, a teljes sötétség adott és a téma is megvan tervezve, akkor érdemes ezzel a metódussal fotózni, ugyanis az égbolton ismét sokkal jobb lesz a csillagmező eloszlása. A végleges panorámafájl mérete ellenére könnyebben feldolgozhatóvá válik a fotó és több részletet lehet belőle kinyerni. Hosszabb fókusszal érdemes fotózni egy adott részletet, pld. 50-85-100-135mm-el. Követve átlagolt és illesztett panorámafotó [TRACKED STACKED PANO] A végleges felvétel több kisebb panelből áll. Az égboltról készült felvételek esetében az óramű be van kapcsolva és követi az égbolt elmozdulását. Egy adott égboltrészről több felvétel készül, majd a nyers felvételeket egy program segítségével panelenként átlagolják. Előnye: Egy jó égbolton egy kisebb teljesítményű rendszerrel is látványos eredményeket lehet elérni. A belépőszintű DSLR-ek egy kitobjektívvel felszerelve is jól használhatók. Az elkészült panelek jó minőségűek és sok részletet tartalmaznak. Hátránya: Az óraműves állvány mellett rendkívül időigényes a felvételsorozatok elkészítése, akárcsak azok feldolgozása és panorámába összeillesztése.  EOS 1100D-vel és egy Samyang 14mm f2.8-as objektívvel ( f/4-es rekeszen ) készített felvétel az őszi astrodarkban. Nem marad el a látvány az újabb és fejlettebb gépvázak és objektívek teljesítményétől.   Csillagjárásos, csíkhúzós felvételek [STARTRAILS] Bővebben: Kiss Péter: Csíkhúzós fotók - a legegyszerűbben készíthető éjszakai képek ( MAFE Tudástár / Kezdő vagyok, mit csináljak?) A fotókon a Föld forgása miatt hatalmas és hosszú csillagívek keletkeznek. Az ilyen képek rendkívül érdekesek és figyelemfelkeltők és megmutatják, hogy hogyan mozog az égbolt. Jól kivehetők a cirkumpoláris csillagok, míg délen az alacsony ívek a déli csillagképek által.   Egy expozícióval készült csillagjárásos felvétel BULB módba állítva a fényképezőgépet, 5-10-15 perces felvételek is készíthetők egy-egy exponálással. Például meg akarjuk örökíteni azt, hogy a Nemzetközi Űrállomás érkezik és átvonul, vagy épp nagyobb gyújtótávolsággal rendelkező objektívvel fotózunk egy adott témát és a háttérben csillagnyomokat akarunk. Előnye: Egy kép készül, mellyel könnyen lehet bánni. Belépőszintű DSLR gépekkel is elkészíthetők ezek a felvételek egy egyszerű távkioldó segítségével. Hátránya: Hosszú záridőnél felmelegszik a szenzor és hőzaj (hot és deadpixelek is) keletkezik, mellyel nehézkesen lehet bánni valamint az állványnak ilyenkor nagyon stabilnak kell lenni, mert minden apró bemozdulás elronthatja a percekig készülő képet. A képek nagyon kényesek minden változásra, legyen az egy felhő az égbolton, vagy épp repülő, műhold, vagy akár sajnálatosan gyakran megjelenő autók, bárki aki távolról lámpával óvatlanul belevilágít a képbe, mindmind csúnya foltokat, sávokat, csíkokat eredményez az akár többórányi felvételen.   Sorozatfelvétel csillagjárásossá illesztve Minden éjszakai sorozatfelvétel, mely később mozgóképes videóként köszön vissza a képernyőkön, alkalmas a csillagjárásos fotó elkészítésére vagy épp fordítva. Előnye: Mind az egyszerű, mind a programozható távkioldó jól használható, hiszen van rajtuk reteszelhető exponálógomb. A különálló felvételek egyenként 5-10-20-30 másodpercig készülnek, majd kártyára mentés után újból exponálhat a fényképezőgép. Esetlegesen kósza fények, műholdnyomok bizonyos mértékig korrigálhatók. A felhők lehet, hogy nem szépek az ilyen felvételeken, ám videóban rendkívül látványosak lehetnek. Hátránya: Az így készülő képek hatalmas helyet igényelnek, szinte órák alatt betöltik a kártyát, valamint plusz akkumulátor ( portrémarkolat ), illetve párafűtés szükséges. A teljes időtartam alatt nem ajánlott se a gépvázhoz, se az állványhoz érni, ezért mindent elsőre kell jól beállítani.  Egyképes felvétel, mely a Jupiter és a holdjainak a nyugvását mutatja meg egy hegygerinc felett. A felvétel 1800mm-en készült. Sorozatfelvétel mely egy ingyenesen elérhető program ( Startrails ) segítségével lett összeillesztve. A kész kép több mint háromszáz egymásután készült 20 másodperces felvétel eredménye.   Eszközök az asztrotájképek készítéséhez   A szinte nélkülözhetetlen fotóállvány Fix állvány: Érdemes mobilis, de erősebb alsó állványrészt beszerezni, mely alkalmazkodik a terephez ( lábai teljesen kinyithatók / nincs középmerevítő / cserélhető fej ) Az állványfej esetében a 3D panoráma fej alkalmasabb az egyképes valamint a panorámafelvételeknél. Ideális a SINGLE a PANO valamint a STACKED felvételekhez Amelyik elbír egy teleobjektívet, az az éjszaka is sokat fog segíteni a fotózásnál. A belépőszintű állványok is használhatók, azonban távkioldó, vagy időzítés használata ajánlott, hiszen gombnyomáskor a gyengébb háromláb jobban tekeredik, mozog és ezáltal a készítendő kép is bemozdulhat.   Óraműves állvány(fej): Az "égboltkövetős" rendszerek tulajdonképpen az állványfej és az állványláb között foglalnak helyet egy pólusblokk segítségével. Az utazómechanikák jó beállítás esetén képesek követni az égbolt elmozdulását, számos előnyt nyújtva. A megfelelő működésükhöz fontos az égi pólusok ismerete, hogy a mechanika főtengelye párhuzamos legyen a Föld forgástengelyével a pontos követés érdekében. Az állványfej ilyenkor opcionális. Kényelmesebb a gömbfejes feltét a döntött kivitelezés miatt. A TRACKED metódussal készítendő képek esetén nélkülözhetetlen az óramű, mind a panoráma, mind a követve illesztett módszernél. Az igazi "klasszikus" a SkyWatcher Star Adventurer széria, melynek mind a régebbi, mind az újabb WIFI-s verziója tökéletesen és sokrétűen használható. Szintén jól használható a Fornax LighTrack valamint az Ioptron skytracker is.   Az utazómechanikák előnye: Kisebb fényerejű objektívvel is meglehet örökíteni a csillagos eget Nagy fényerejű objektívnél szűkebbre lehet rekeszelni, növelve ezáltal a képminőséget  Gyengébb jel/zaj aránnyal rendelkező dslr gépek esetében is látványos eredményt ad Könnyebb egy átlagolt csillagos hátteret elkészíteni  Összességében jobb minőségű fotót ad, mint egy fix állványról készült egyképes fotó esetében Mind kistelés mélyég asztrofotóra, mind például holdfogyatkozássorozatra, de akár kistávcsöves bemutatóra is használható.   Utazómechanikák hátránya:  Minden áttelepülésnél szükség van legalább egy minimális beállításra ( vízszintezésre + pólusraállás ) Vele készült képek esetében az előtér elmozdul ezért szoftveres utómunkára van szükség Elemekkel, akkumulátorral működik, emiatt induláskor plusz ellenőrzés szükséges, nehogy a terepen derüljön ki a lemerült elem-akkumulátor helyzete. Plusz súly mind az utazásnál mind az állványlábon ezért nagyobb/erősebb (és nehezebb) szükséges alá. Hosszabb expozíció = hosszabb időbe telik elkészíteni vele egy-egy képet ( szeszélyes időjárásnál az idő a legfontosabb tényező )   Automata panorámafej: ( Merlin-Allview / Gigapan ): Az automatizált panorámafejek kényelmessé teszik a panorámafelvételek elkészítését. A motorizált fej beállításoktól függően akár teljesen automatikusan "körbefotózza" az égboltot és a tájat, így csökken a hibalehetőség és sokkal pontosabb paneleket kapunk. Hátrányuk, hogy meglehetősen nagy mérettel rendelkeznek, ezért egy-egy gyors áttelepülős asztrotájképezés esetén nehézkes lehet a használatuk. Panorámafelvételekhez a lehető legkényelmesebb az automata állványfej. Gyors és pontos végeredmény érhető el velük, mint a kézzel állításos módszerrel. Pontosabbak lesznek az illesztések és könnyebben boldogulnak a panelekkel a panorámaprogramok.   Csillagfénygyűjtésre alkalmas fényképezőgépek Az asztrotájképek M azaz teljesen manuális beállítással készülnek. A mai kezdő/induló DSLR / MILC fényképezőgépvázak már eléggé érzékenyek és jól használhatók, hogy az asztrotájképek bizonyos műfajainak megfelelnek. Az érzékenység beállítása változhat a felvételek készítési módjától függően. Míg az egyképes fotóknál az ISO 3200-6400 vagy akár több is lehet, addig egy követett és illesztett fotónál az alacsonyabb ISO is elég (800-1600-3200). Természetesen ezek a fényképezőgép vázak tudnak már több másodperces záridőt, valamint bulb módot (30s<). A beépített képstabilizátort természetesen ki kell kapcsolni. Portrémarkolat nem szükséges, de a feltöltött állapotban lévő akkumulátor annál inkább, és biztonság kedvéért egy pótakku is jó, ha van kéznél.   Néhány kameratípus ( a rengetegből ), mely alkalmas az asztrotájképek készítésére. Canon 1000D< Canon 600D< Canon 60D<   Canon 5D MkII< Canon 6D / 6D MkII Canon 7D / 7D MkII Canon EOS R5 / RP   Nikon D7500 / Nikon D750 / D800 / D850 Nikon Z7   Sony A7 / I – II – III   Fuji X-T4 Fuji GFX 100   Az elérhető fényképezőgépek listája szinte folyamatosan bővül. A legtöbb gépváz már képes élőkép visszaadására, mellyel az élesség beállítása könnyű egy csillagon. Az újabb verziók rengeteg kényelmi funkciót rejtenek ( pld. mozgóképes felvételsorozatok készítése, beépített BULB mód, stb. Az FF (FullFrame) gépvázak előnyösebb helyzetben vannak, hiszen a szenzorra terülő csillagok fénye jóval kevesebb pixelt ér, így „sokkal szebb csillagmezőt eredményez”, melyen még javíthatunk a panorámafelvételek, követett felvételek készítésével. Bizonyos esetekben, pld. panorámakép készítésnél könnyebb a nagyobb tüköraknába nézni, mivel kényelmesebb a betekintés, míg más gépvázaknál az élőkép már annyira sok részletet megmutat, hogy könnyedén lehet komponálni a csillagmezőt. Gyakori eset, hogy a régebbi DSLR vázak távcsöveken "végzik"  sorsukat és helyükbe éjszakai tájképek készítésére újabb, korszerűbb kamerák kerülnek.   A mindentlátó objektív A készítendő kép típusa határozza meg, hogy milyen objektívre lesz szükségünk. Egy egyképes felvételnél szükséges a jó fényerő (f2-2.8) és a nagyobb látószög (14-16-24mm). A fix állványról készített panorámafotóknál már nagyobb fókusz is használható (35-50mm) de mellette érdemes nagy fényerőt használni (1.8-2.8), míg egy követett és illesztett képnél akár 85-135-200mm gyújtótáv is működhet bizonyos fényerővel (2.8-4mm). A képstabilizátort minden esetben ki kell kapcsolni, ugyanis az elmozduló égbolt / kevés fény gerjeszti a stabilizátorlencséket azt és emiatt "életlen képeket gyárt". Új objektív vásárlása esetén fontos szem előtt tartani a gépváz érzékelőjénekk a fajtáját. Egy FullFrame-re gyártott objektív nem biztos, hogy tökéletesen működik majd egy APS-C-s gépvázon, míg fordítva általában nem vagy alig használhatók. Általánosságban: legegyszerűbb objektívek a Samyang / Rokinon-ok, mivel ott az autofókuszt, képstabilizátort elhagyták ( plusz lencsetaggal kevesebb ) ezáltal nagyon jó minőségűek ( pld. Samyang 24mm f/1.4, Samyang 135 f/2 ). Sigma Art sorozat ( pld. Sigma 35 f1.4 ) a kiváló minőségéről ( és a komoly áráról ) híres. APS-C-re nagyon jó választás a Tokina 11-16mm ATX PRO mely régebbi széria, de gyakorlatilag egy tökéletes darab. A népszerű élmezőny: Samyang XP 14mm f/2.4 (FF) Samyang 10mm f/2.8 ED AS NCS CS (APS-C) Sigma 14mm f/1.8 DG HSM (FF) Sigma 14-24mm f/2.8 DG HSM (FF) Tokina AT-X 11-20mm f2.8 AF Pro DX (APS-C) Tokina Firin 20mm f/2 FE AF (FF) Tamron SP 15-30 f/2.8 Di VC USD G2 (FF) Irix 15mm f/2.4 Blackstone (FF) Canon EF 16-35mm f/2.8L USM III (FF) Canon RF 15-35mm f/2.8L IS USM (FF) Nikon AF-S 14-24mm f/2.8G ED (FF) Nikkor Z 14-24mm f/2.8 S (FF) Sony FE 12-24mm f/2.8 G Master (FF) Fujinon XF8-16mm F2.8 R LM WR (FF) Fujinon XF18mm F1.4 R LM WR (FF) A régebbi objektívek nagyon szép képmezőt adhatnak szükséges rekeszeléssel, mely esetben a fényesebb objektumok látványos diffrakciós tüskéket rajzolnak a blende miatt.   Hogyan fókuszáljunk az objektívvel? Legegyszerűbb megoldás az élőképes fókuszálás. Az újabb fényképezőgépek esetében már előhozható az élőkép, valamint abba bele is lehet nagyítani. A csillagos ég alatt először az objektívet érdemes a végtelen jelzéshez közel állítani ( bár a végtelen jelzés nem minden objektívnél pont a "végtelen élességet" jelenti ), majd meg kell keresni a legfényesebb "csillagszerű" objektumok egyikét és felé kell irányítani a fényképezőgépet. Legfényesebb objektum lehet a Jupiter, Szaturnusz, Vénusz, Szíriusz, Vega... Orion csillagkép valamelyik csillaga, stb... Göncölszekér csillagai. Az objektív (manuális fókuszon, kikapcsolt stabilizátorral, legtágabb rekesszel) fókuszálógyűrűjét addig tekergetjük, ameddig a belezoomolt élőképen a csillag lehető legpontszerűbb lesz. Ekkor az objektív gyakorlatilag a "végtelenre" néz. Fotózás közben az élességállító gyűrű óvatos eltekerésével ki lehet emelni a fényesebb csillagokat, igaz utána újra kell fókuszálni minden esetben.   A pára mint közellenség. Gyakori gond az objektívek lepárásodása egy-egy párás őszi estén / völgyben. Leginkább a nagylátószögű / ultra-nagylátószögű objektívek a problémásak, de egy-egy ottfelejtett portréobjektív is szépen el tud ázni. Tippek: - Legcélszerűbb az objektíven fenthagyni a napellenzőt, mely egy bizonyos fokig védelmet nyújt a párásodás ellen. - Áttelepülés, mozgatás közben az állványon a fényképezőgépet ajánlott lefele dönteni, hogy az objektív lencséje a horizont alá nézzen minél jobban, mert a levegőből kirakódó pára először az égbolt fele kitett felületekre rakódik ki. - Fotózás után érdemes az objektívet visszatenni a még a szoba melegét talán nagyjából tartó fotóstáskába, hogy az objektív melegebb legyen a környezetétől, így a harmat később rakódhat ki rá. - Fotóstáskában a hosszabb fotózások alkalmával egy jó helyre rakott kézmelegítő az objektíveket még éppen normál hőmérsékleten tartja, emiatt felcsatoláskor később ül ki rajtuk a pára. - Mozgóképes felvételeknél elengedhetetlen a párafűtés, melynek sok változata van. Házilag barkácsolt ellenállásfűtés ugyanúgy jól működhet mint egy vásárolt készen kapott objjektívfűtés. Az áramellátás lehetősége szintén sokrétű, bár manapság már az elterjedt powerbankok sokat könnyítenek a problémán. Nyugodt nyári éjszakákon a völgyekben már javában képződik a fotós éjszakák bosszúsága a pára.    Hogyan és mivel vezérelhetem a fényképezőgépemet? A távkioldó hiánya nem feltétlenül probléma bizonyos asztrotájképek elkészítése esetén. Minden olyan fajta asztrotájkép esetében, mely 30 másodperc alatti záridővel készül, akár el is lehet hagyni a távkioldót, azonban az időzítőt (2sec-10sec) érdemes bekapcsolni, ugyanis anélkül az exponálógomb lenyomása kismértékben elmozdítja az állványon a rendszert, bemozdult felvételeket eredményezve. Bizonyos gépvázak a visszaszámlálást egy állapotjelző leddel jelzik, mely fényes és esetleg más fotós számára zavaró lehet, ezért azt egy kis fekete szigetelő szalaggal ajánlott leragasztani.  Az állapotjelző vörös LED-ekre szükség van, hisz hiányuk jelezheti, hogy baj van. Azonban egy-egy akár minimálisra vett kijelzőfény már igen zavaró lehet, nem beszélve az időzítőfényről, mely néhány gépvázon a hangos csipogás mellett szabályosan elvakítja a sötétadaptálódott észlelőt. A távkioldó hiánya pótolható mobiltelefonos alkalmazással, melynek jelét bizonyos gépvázak képesek fogadni és ezáltal hosszabb záridejű felvételek is készülhetnek. Ennél az esetnél érdemes arra figyelni, hogy a mobiltelefonnak jó töltöttségi állapota legyen, valamint az ne legyen árnyékolva a gépváz irányában. Szintén fontos, hogy a kijelző fényerejét a lehető legminimálisabbra vegyük, valamint különböző alkalmazásokkal további fénycsökkentés érhető el.   A távkioldót érdemes rögzíteni ( például az állvány lábához ), ugyanis a szél, vagy akár a távkioldó saját kilengése bemozdíthatja a fényképezőgépet ( egy gyengébb állvány esetén hatványozottan ).    A hagyományos reteszelhető távkioldó egy egyszerű szerkezet és az exponálógomb reteszelésével hosszabbb záridejű felvételek is készülhetnek, azonban az exponálás pontos idejét nehézkes követni ( vagy nem látszik, vagy látható a kijelzőn, de más fotós számára esetleg zavaró lehet )   Programozható távkioldón beállítható az időtartam, felvételek mennyisége, felvételek közötti idő. A 30 másodpercnél hosszabb záridőt igénylő asztrotájképek esetén kényelmes és gyors módszer. Programozható távkioldóval adott időpontokban exponált holdkeltés kép startrails technikával összerakva jól szemlélteti például a légkör hatását a Holdra.  Gépvázba "épített" programozott távkioldó a legtöbb újabb gépvázban már megtalálható és emiatt a hagyományos vezetékes kioldó elhagyható ( ebből származó balesetek gyakorlatilag nincsenek ).   Az égbolt minőségének hatása az asztrotájképekre Mind az asztrofotókra, mind az éjszakai tájképekre is komoly hatással van az égbolt minősége, melyről alaposan Az éjszakai tájképek világa II. -ben lesz szó. Ugyanott az asztrotájképek feldolgozásának menetéről, valamint a gyakori hibákról is szó fog esni. Szavannából a vidéken át egészen a városba, avagy a Bortle 1, a Bortle 3 és a Bortle 6-os égbolt közötti különbség. Az éjszakai tájképek egy tökéletes elfoglaltság, ha a közelben ismerősök által felügyelt asztrofotós rendszereink üzemelnek, vagy csak ki akarunk szabadulni a nagy hajtásból és erre egy speciális lehetőséget választunk. Minden egyes kitelepülésnek, utazásnak egyedi hangulata van, melyet szívesen idéz fel az ember.  Mélyeges rendszer, vizuális szett mellett bónuszként az éjszakai tájképek készítésével szinte vészesen gyorsan szokott eltelni egy-egy éjszaka.