Come salvare le immagini con l'aiuto del sigma stacking

Via le tracce dei satelliti!

Aerei e satelliti sono una seccatura per gli astrofotografi. Davvero le immagini sono irrecuperabili?

Chi inizia a fare fotografia deep-sky impara presto a conoscere un problema: una parte talvolta non trascurabile delle immagini viene “decorata” da sgradevoli linee. Quando attraversano il campo visivo, rovinando i dati immagine faticosamente raccolti, aerei e satelliti diventano una seccatura per chi fa astrofotografia. Ma è davvero necessario buttare via tutto?

I programmi di elaborazione di dati immagine astronomici offrono diverse metodologie di stacking per ottenere una immagine somma da una serie di immagini. Il metodo più semplice è il valore medio, nel quale i valori di luminosità dei pixel provenienti dalle singole immagini contribuiscono in egual misura al valore finale. Quindi, quando più immagini entrano nella media, la luminosità della linea di un satellite diminuisce, ma per fare in modo che sparisca del tutto, la quantità di immagini da sommare è enorme.

Un’altra possibilità è la cosiddetta mediana. In questo caso, tutti i valori di luminosità di ogni pixel vengono ordinati per dimensione e viene selezionato la mediana. Se, per esempio, si hanno cinque immagini in cui i pixel hanno valori di luminosità 9, 201, 7, 5 e 11, la mediana è 9. Nella seconda immagine, il satellite si è spostato sopra il pixel che è stato eliminato con successo dai dati. Questa sarebbe già una possibilità per usare le immagini con le tracce dei satelliti.

Ma la mediana porta a risultati peggiori rispetto alla media. Per dimostrarlo basta prendere in considerazione i seguenti valori di cinque immagini fittizie: 9, 9, 9, 10. Potrebbe essere lo scenario di una debole coda nebulare o della coda mareale di una galassia, dove solo molto raramente si registra un fotone (in questo caso un solo fotone nell'ultima immagine). Il resto, con il valore 9, rappresenta la luminosità costante del cielo. Il valore medio di 9,2 qui mostrerebbe un leggero schiarimento, mentre la mediana è pari a 9. Le aree degli oggetti deboli quindi "soffrono" lo stacking tramite mediana, la cui qualità si avvicina a quella del valore medio solo con molte esposizioni, senza peraltro raggiungerla mai del tutto.

Per ottenerla, si determina innanzitutto la mediana m dei valori. Si tratta di un valore più adatto come riferimento, perché è più indipendente dai disturbi rispetto al valore medio. Come valore soglia necessario viene presa la deviazione standard σ della distribuzione dei valori. Per la precisione, si usa un multiplo κσ (di solito κ ≈ 2) di questo valore, che alcuni programmi permettono anche di regolare, perché l'intervallo [m - σ, m + σ] contiene solo circa il 68% dei valori. In questo caso la condizione sarebbe troppo rigida e verrebbe eliminata una parte eccessiva dei dati raccolti. Tutti i valori dei pixel che si trovano al di fuori dell'intervallo non vengono più usati. Infine, il valore medio viene calcolato sui valori dei pixel rimanenti. In questo modo, le linee dei satelliti scompaiono e si ottengono ottimi risultati.

Tuttavia c’è qualcosa a cui bisogna fare attenzione: il numero delle immagini su cui fare la media non deve essere troppo basso. Per esempio, se si hanno solo tre immagini, la deviazione dallo standard è troppo elevata e le linee non vengono eliminate in modo adeguato; servono almeno cinque immagini. Bisogna poi considerare che la traccia di un satellite non è assolutamente una linea nitida, ma ha una specie di margine sfumato. Risultati davvero buoni si ottengono a volte solo tramite lo stacking di più di cinque immagini. Nei casi più difficili, è utile modificare il fattore di scala κ.

Questo dimostra che le immagini con tracce di satelliti o altri disturbi possono ancora essere utilizzate. Se si hanno almeno cinque immagini nello stack, potrai eliminarle con successo tramite il sigma stacking. Oltre ai satelliti e agli aerei, si eliminano così anche i raggi cosmici. Due programmi gratuiti che offrono il sigma stacking sono Fitswork e Regim.

Autore: Mario Weigand / Su gentile concessione di: Oculum-Verlag GmbH