 ベイヤー配列 |
普段は白色ELパネルにカラーシートで色調補正と減光を施して、１０秒露出で撮影しています。
と言っても、このレンジでみると真っ黒です。
※モノクロCCDを使い始めて、フラットフレームの明るさだけに限っていえば殆ど気にする事はなくなりました。そう考えるとカラーCCDは繊細で面倒なフラットフレームが必要なんですね。
 ベイヤー配列 |
フラット画像をどのように撮影し、どの程度のレンジ幅にするかは、勘と試行錯誤に頼る所が多く、私は今の所一般的な答えを見つけることは出来ません。鏡筒毎、撮影毎に試行錯誤で適当なフラット画像を決めているのが現状なのです。
2009.10.10 まずはやってみよう
この章の最初のテーマは、カラーCCDを使った撮影時のフラット補正にかぶりの影響がどのように出てくるのか？ということを明らかにする事です。
 モノクロ |
※撮影時のカブリをパソコンのグラデーションを使ってシミュレートしてあります。この画像を撮影しフラット補正する事でカブリがフラット補正後の画像にどのように影響するかを見ようとしています。
 RGB変換 |
左が暗いので、グラデーション画像の特徴は分かりますが、中央部が青白く光学系の周辺減光が強く出ていて、撮影された画像が分かりにくくなっています。星雲の写真でもそうですね。
初心者のうちは中心部分の写りが良いくらいにしか思わないのですが、周辺部の暗さを補正しようとすると、実はこれがやっかいな周辺減光であることを知ることになるのです。
※グラデーション画面を周辺減光のある光学系で撮影した画像です。減光が大きくてカブリをイメージしたグラデーションは殆ど分かりません。
※わかりやすいようにレンジを狭めて強調画像にしてあります。
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後からこの色が重要になりますが、ここでは流して下さい。
※カラーCCDのフラット補正に使うフラットフレームはモノクロの場合には考慮する必要の無いRGBのカラーバランスが非常に重要である事を確認するためにあえてカラーバランスを崩したフラットフレームを用意してあります。
 モノクロ |
明るさは異なりますが、グラデーションになっていることが分かります。
フラット補正によって、周辺減光が補正されたので、画像のグラデーションがはっきり分かるようになったということが、この効果を意味しています。
※まずはモノクロ変換した画像である程度周辺減光が改善された事を確認しています。
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ここまでを、グラフで見てみましょう。
まず撮影した、元のグラデーション画像です。殆ど直線的に右上がりのグラデーションです。色はグレーです。
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※わかりやすいようにレンジを狭めて強調画像にしてあります。
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しかしながら、グラフでは周辺減光が若干残っていて、補正が完全ではないことが分かります。
※フラット補正前に比べれば元のグラデーションが分かる状態になっています。ただこれはモノクロ変換してあって、グラフではフラット補正が不十分にみえる周辺の落ち込みが、カラー変換すると大きな問題になっている事が分かるという流れです。
ここから、フラット補正の話を深めていこうと思います。
2009.10.11 一眼デジカメで撮影した画像はカラーです。
撮影した画像はモノクロのグラデーションですから、この色が、フラット補正によって生じた色になります。そうなるとＲＧＢそれぞれについてフラット補正がどのように行われているか、興味が湧いてきますね。黄色いフラット画像の仕掛けが効いてきます。
※カラーバランスの崩れたフラットフレームの影響がカブリ画像を処理すると色むらとして現れる事を表現しています。１つ上のモノクロ画像ではこんな色むらが発生している事は分かりませんね。
※わかりやすいようにレンジを狭めて強調画像にしてあります。
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※周辺減光は凸のカーブ、グラデーションは左右の高さの違いとしてみる事ができます。画像はRGB共に同じようなレベルになっています。
※わかりやすいようにレンジを狭めて強調画像にしてあります。
 オートでホワイトバランスが補正されてました。 |
 RAP2でフラットのカラーバランスのまま現像 |
このような色に撮影するにはどのようなカラーセロファン用紙が必要でしょうか？
いろいろな考え方があると思いますが、私は夕焼け作戦です？？
（白い紙で減光させて、波長の短い青を除くということなんですけど・・・）
後は緑のシートですね。
自分で間違えたから言うわけではありませんが、フラット画像の色を確認するのは意外と面倒で、ステライメージでは現像時にオートのホワイトバランスがチェックされていて、間違ってしまいました（すみません）。上のオレンジ色の画像は実際のフラット画像より赤いです。下の画像が実際のフラット画像のカラーバランスに近いものとなっています。明るさはわかりやすいようにかなりレンジを切り詰めています。
RAP2のヒストグラムの方が量的なイメージがはっきりしますね。
※種明かし、フラット補正に使っているフラットフレームはBが非常に暗い画像を使用しています。
※わかりやすいようにレンジを狭めて強調画像にしてあります。
この画像から
この画像を割り算する
と
 これになる |
RGBそれぞれのグラフの特徴を見ていると、一眼デジカメのフラット補正の問題点や限界が見えて来ませんか？
※Bだけが非常に暗いフラットフレームでフラット補正すると画像の補正後もBの周辺減光は完全に補正されていません。RGB別々に処理するモノクロCCDならばそれぞれの明るさに多少のバラつきがあってもBIASフレームとダークフレームさえしっかりしていれば除算は問題ないですよね。補正後にレベル調整が必要でしょうが、それはソフトの方でやってくれますし。
実はこんな話は以前から知られていて、RAP2というソフトがこの問題を解決するフラット補正を可能にしているのです。私も使って見ましたが、確かにＲＧＢそれぞれをフラット補正できるので、まるでモノクロＣＣＤの処理のように正確なフラット補正が可能となります。ちょっとめんどくさいですけどね。
2013.1.29この結果を見直していて、逆になぜBは凸が補正されないのか分からなくなりました。
両者からフラットダークを減算して、そのまま除算すれば値が小さいBのフラットフレームでも凸はある程度解消できるはずです。処理はステライメージなのでフラットダークは減算していると思うのですが、ひょっとして補正後のカラーバランスが大きく崩れないような処理をしていますかね。その時カブリの分が誤差になって影響しているとか？
また分からない事が出てきました。とりあえずモノクロCCDでは考える必要の無い問題だと思います。カラーCCDは悩ましい・・・
「まるでモノクロＣＣＤのように」というところがくせ者なんですよ・・・、所詮ベイヤー配列ではモノクロCCDを超えられません。ここで話は変わります。
※確かに使ってみるとモノクロだってそれなりにフラット補正の問題はありますが、それは別の話です。この先の話はRGBの色むらとは全く異なる周辺減光の減光量を、ELパネルを使って如何に理想的なフラットに近づけるかというような、かなり違う種類の話になってます。
2009.10.23 ベイヤー配列ではどうなっているのか？
撮影が忙しく、しばらくお休みしていました。
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そこで、SSPの整数16bitFitsファイルからR,G1,G2,Bそれぞれの情報を抜き出すソフトを作りました。これがあれば、画像処理ソフトの影響を完全に排除して、各素子の値を評価できます。モノクロCCDはこんな苦労をしなくても撮影されたデータその物が、こうなっていますから有利ですね。
左は、未処理のM42の画像のデータです。XY方向は各素子5Pixelsの平均をとってその値を高さにしてあります。高さ方向は、このグラフでは、かなり強調してあるので、画面の高さは3pixelsで値は100程です（最大値は65535です）。恒星の明るい部分は邪魔なので切り捨てて表示しています。
各色とも、底面が湾曲していますが、これが周辺減光です。縦横でたわみ型に差があります。これは、本来縦2024、横3040なのですが、表示の関係で縦軸が横軸より３倍ほど長く表示されているためにたわみが少なく見えているだけです。
色によって湾曲の具合が異なることがよく分かります。それぞれの色にあったフラット画像を作製しなければならないことが分かると思います。
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※補正した画像そのものや断面の形状では対象物が写っているのでフラット補正の評価は難しいです。
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フラット補正後のデータですが補正過多、加えて右肩下がりになっていて、この段階ではカブリが残っていることが分かります。
道具の説明はこれで終わりにして、本題なんですが、私自身やっぱり良くわからない所があります・・・
※大事なのは凸の大きさ（乗算）ではなく、曲面の形なんですよね。その意味でガンマフラット補正は面白そうです。フラット補正で、明るいフラット画像でも暗いフラット画像でも同様に補正可能であるという事は曲面の下の部分（俗に下駄という部分）はフラット画像にカブリがないとすれば、０か画像の明るさに応じて変化して、曲面と下駄の比率は定数になるのです。MaxImDLやPixInsightではMasterFlatはMasterDarkなどの扱いと異なり、その下駄が付いているのですが、露出の異なる画像でも縦軸を調整すると同じ形に見えます。つまり０でなく後者の定数になっている気がします。これは意図してやっているのか普通に平均するだけでそうなるのか、面倒臭くて確かめてないです。
2009.10.31 フラット補正の許容量
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左は全く同じM31の画像を、非常に明るいフラット画像とかなり暗いフラット画像で補整して、同じレンジに切りつめた画像です。
まず、フラット画像の明るさは補正に全く関係していないことが分かると思います。重要なのは周辺減光の広がり具合なのですが、ステライメージはベイヤー配列でこれを調整する機能を持っていません。MaxIm Dｌでフラット画像を調整する方法を星居ブログさんが書いていましたが、SSPに附属している簡易版では出来ません。
そこで、フラット撮影時の露出時間や光源の明るさを変更して、ちょうど良い山の形をを試行錯誤で探すことになるのです。この作業はフラット画像の明るさを問題にしているのではなくその形を調整しているという所に着目しないとなかなか上手い画像を作ることが出来ません。
※ELパネルを使ったフラットフレームでは実際に撮影した画像の周辺減光と減光曲線が微妙に異なるため周辺部で補正しきれない事があると考えられます。これはカラーでもモノクロでも同じに言えることです。この曲線はフラットフレームの全ピクセルに対して定数を乗算、加算しても特性その物を変化させる事は出来ないので、星居ブログの上坂氏はフラットのガンマ補正を考案されたのだと思います。これがステライメージ７に搭載されるのでしょうか？
 元のM31はこんな周辺減光です。 |
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左は暗いフラット画像とそれを使ったフラット補正後のM31です。右は非常に明るいフラット画像を使った補正の結果です。当然描写しているグラフの強調程度は同じになっています。一方グラフの底面位置は平均値が１０倍近く違うので実際には異なりますが、そのままでは画面に描けないので揃えてあります。
いかがですか？暗い画像でもそこそこ補正できていますし、明るすぎる画像でも若干過補正なくらいです。
フラット補正の明るさに対する許容量が非常に大きいことが分かると思います。最適なフラット画像を作るためにはこの２枚のフラット画像の中間くらいの明るさで撮影すれば、山の形が最も近くなるのかも知れません。特にひどい光害地や、特殊な条件で撮影していない限り、ヒストグラムでピークの位置が撮影した星雲画像と同じ程度になるようなフラット画像を撮影すれば山の形も同じようになるはずです。ポイントは最適な明るさを探すのではなく、明るさを変えることで最適な山の形を探す所にあります。
※フラットフレームの露出時間を変えると凸の大きさはダイレクトに変化しますが、モノクロに限ればこの変化はフラット補正の結果には影響しないみたいです。では何が影響するかというと、露出時間を増やす事で増加する筒内乱反射や周辺からの迷光のようなもので補正結果に変化がでるような曲面の変化が、たまたま得られるという事だと思います。他にも私が使っているAtik383L+の場合は露出が短いと中央部分の露光量が少ないという特性があります。
カラーＣＣＤではフラット画像のＲＧＢそれぞれのヒストグラムを同時に星雲画像に近づけることが困難なためにＲＡＰ２が作られたと思うのですが、山の形その物を評価する機能を持っているわけではないので、上手く行かない場合は、なかなか大変だと思います。
※、カラーCCDの場合、RGB相互関係があるので、フラットの色調と明るさ、2つの面倒な要素を抱え込んでいる事になりそうです。ガンマフラット補正はデジタル一眼の補正にも対応しているのでしょうか？
フラットを合わせるのは本当にめんどくさいです。SSPの場合RGB素子の撮影時の値はBが低めになっていることが多いです。これはBの露光量が少ないわけではなくCCDの特性だと思います。さらにLPS-V3フィルターなどを使って撮影するとRGBのバランスはさらに崩れます。勿論フラット撮影時に同じフィルターを付けて撮影すればCCDに入ってくる光の量は同じようなバランスにすることが出来るのですが、SSProに限った事かもしれませんが、ここで１つ問題があります。
2009.11.5 カラーCCDならではの問題
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２つのG素子の値を別々に見るソフトはあまり無いので、とりあえず作りました。RAWデータを解析してCanonのデータも見てみたいですね。
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やってみると意外に簡単で効果のあるフラット画像を使ったフラット補正ですが、突き詰めていくと底知れぬ深さがあります。
CanonのRAWデーターを処理する方法を見つけました。12bitとか14bitの値がちょっとよく分からないのですが、画像内の相対関係は正しく表示出来るようです。
2009.11.9 EOS kissDigital XのRAWデータ
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2009.11.10 EOS kissDigital XのV3フラットは
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DXの話に戻りますが、ノーフィルターとV3で同じ光源を撮影した場合、SSPと同様にB素子の値はかなり高くなりR素子の値は低くなります。そしてR素子の周辺減光は殆ど無くなります（単に光量が少ないだけかも知れませんが）。これは以前周辺減光について調べたときと同じ結果です。
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V3装着時の露出は、ノーフィルター時の２倍程度と言われていますが、単純計算ではRは４倍必要な事になります。しかし現実には、赤い星雲の写りはノーフィルターと同じ露出時間でも殆ど変わりません。私の想像ですが、Rはカットされる波長域が広いだけだと思います。つまり必要なHα線のコントラストが高まるということではないでしょうか？
途中で分析ソフトを作ったりして、だらだら書き続けましたが、まとめると大した内容は無いです。
１，フラット補正に使うフラット画像の明るさはあまり気にしなくても、結構補正できる
２，カラーCCDで正確にフラット補正するには、RGB毎に周辺減光の山を合わせる必要がある
３，山の形を合わせるにはヒストグラムのピークを同じ位置に持ってくるのが効果的
４，RGBそれぞれにピークを合わせるにはRAP2が便利
５，SSPではV3フラットで２つのG素子の値が大きく異なる事があり、補正後格子縞が出来て問題となる
６，同じ条件で撮影してもEOSKissDX改造機では２つのG素子の値は異なることがない
とりあえずここまで来たので、SSP用にRAP2みたいなソフトを作るつもりです。特に互換性とか関係ないので、面倒な変換しないで撮影した画像をそのまま使えるようにしたいですね。
2009.11.14 フラット作製ソフト
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 このソフトでフラット画像を作製し補正 |
 トップページの画像 PIで背景補正 |
今回のフラット分析でSSPのベイヤー配列を自由にいじる環境が整ったので、SSP用にRAP2の様なソフトを作ることにしました。同じような機能にしても良かったのですが、独自性を持たせた方が面白いと思ったので、フラット補正を行う星雲画像とRGGBそれぞれの平均が同じフラット画像を作り出すソフトにしてみました。
前にも書いたように周辺減光の山の形は明るさによって微妙に変化します。これは簡単に関数などで近似出来るような性質ではないためか、画像処理ソフトでフラットを調整する事は基本的には出来ません。そこで、今回のソフトでは露出の異なる２つのフラット画像から、目的のフラット画像を近似するという方法をとっています。
まず、RGGBそれぞれの明るさの比率が撮影画像に比較的近くなる光源を用意して、撮影画像のRGGBの平均値に比較的近いフラット画像を撮影出来るようにします。RAP2では各色毎に露出を変えて、それぞれ明るさがぴったりのフラットを作製して、RGB合成することで精度を上げていますが、このソフトは１，２秒露出時間を変えて撮影した２種類のフラット画像からＲＧＧＢそれぞれの平均値を計算しその差を元にＲＧＧＢ各1538240個の素子それぞれの変動量を計算して、撮影画像とほぼ同じ明るさのフラット画像を作り出します。各素子の変動量は現実には直線的ではないため、用意する２種類のフラットは撮影画像に比較的近い値になるようにする必要がありますが、ぴったり合わせる労力は必要無いというのがメリットです。出来上がったフラット画像の平均値は、撮影画像の平均値と全く同じになることはありません。これは、平均値を合わせることが目的では無く、その平均値でのフラット画像の形態を予測することがこのソフトの目的だからです。
このフラット作製ソフトを使えば、月の出などで１枚毎に明るさが異なる撮影画像でも、２種類のフラット画像から、何種類でも、それぞれにぴったりのフラットを作製することが出来るようになります。今回撮影したNGC281は撮影が月の出にかかってしまったので、実験材料としてはぴったりです。４枚の画像それぞれに合わせたフラットを作製し、SI6でフラット補正、その後カブリを補正しました。PIでの背景補正を行った画像と比較しても、大差ない程度に仕上がったと思います。
このようなフラット加工方法が理論的に正しいかどうかは分かりませんが、しばらく使って効果を検証してみようと思います。
2010.3.26 追記
今年の冬は、例年以上に撮影チャンスが少なく、未だに冬眠状態です。去年の冬はソフト作りに精を出していたのですが、今年はスキー以外は海外ドラマを見て過ごしてしまいました。
 「ピタット」操作画面 |
ピタットでは、撮影画像のRGBそれぞれの平均値に近い、２種類のフラット画像（左画像では色調を調整したELパネルで露出１．０秒と１．６秒の２種類を各８枚コンポジットした画像）を使っています。ここから撮影画像の平均値に最も近いフラット画像を素子毎に計算するわけですが、実際の撮影画像には星雲、星、カブリ等が混在しているので、平均値をピッタリに合わせるとフラットは過補正気味になってしまいます。これを防ぐために画像を比較しながら手作業で平均値の補正をする必要があります。
※今にして思うと補正結果が完璧にならない理由はこれだけではなさそうです。
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開発当初は、コンポジット前のフラット画像を処理するつもりでしたが、現在はダーク補正後のフラット画像をコンポジットして使用し、近似されるフラット画像が１枚だけになるようにしています。撮影画像もダーク補正をしたベイヤーファイルです。Fitは16bit整数を使用しているので厳密にはコンポジット後の小数点以下が生かされません。本来なら近似後コンポジットした方が良いのですが、フラット画像を撮影画像１枚毎に用意した方が仕上がりが良くなるので、フラット画像が１枚ですんだ方が煩雑になりません。
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断面の左端と右端を比較すれば、撮影画像の右側にカブリがあることが分かります。Gの平均値は一旦フラットを計算し、この方法で比較して最も適合したフラットになるよう補正して使います。そこまで厳密に合わせても所詮近似なんですけどね。
最近撮影したオリオン座のフラットはこの「ピタット」で計算しました。なかなか上手く行ったと思います。
このソフトの問題点は地上風景などが混ざっている星景写真では、計算の根拠となる平均値が当てにならないと言うことです。一般的には星景写真でフラット補正が必要になるほど強力に画像処理することはないと思うのですが、場合によってはフラット補正したくなる場合もあります。
満月でやることもないので、久々にソフトいじりをしました。
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改造のついでに、画像の１部分の平均値から補正値を計算する仕組みを加えたので、画像全体の平均値を使うことが出来なかった星景写真でもピタットによるフラット近似が可能になりました。
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ピークが若干右にずれているのは光軸かスケアリングのズレなのかも知れませんが、４隅に気になる収差があるわけではなく、レデューサやフラットナーを交換しても同じような傾向なので放置してます（ひょっとするとSSPのCCD取り付け位置かも知れないと疑っています）。 ３Dではホコリによるくぼみがはっきり分かります。
断面図では近似されたフラットの形態が、星のスパイクを除いた撮影画像と非常に良く合っていることが分かります。勿論、縦断面、横断面、何処で切っても山の高さは異なりますが同じような結果となります。
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１，フラット元画像は加算平均し各１枚で行った。
２，撮影画像、フラット画像共にダーク減算後のデータで近似計算を行った。
３，撮影画像１枚毎にフラット画像を作成し、それぞれ補正後にベイヤーRGB変換、コンポジットを行った。
と言うことだと思います。
結果、靄の濃度でB画像の平均値が大きく変化している元画像でBを過補正せず、中央部が比較的平坦なフラットですが、平坦部の値を正確に合わせることが出来たのでしょう。
※こだわり続けたカラーCCDのフラット補正ですが、実は最近はあまりこだわっていません。RGBヒストグラムのピークを合わせてフラットフレームを作る程度の事はしますが、それでぴったり合わなくても何度もフラットフレームを撮り直したりせず、PixInsightでDBE/ABEを使って処理してしまいます。