¿Qué es el procesamiento de imágenes astronómicas?
El procesamiento de imágenes astronómicas es un método para limpiar imágenes tomadas por telescopios espaciales o resaltar elementos de las imágenes para que ciertas características estelares se vuelvan más prominentes. La tecnología de procesamiento de imágenes para hacer esto implica tanto los filtros como otra tecnología de telescopio incorporada conocida como preprocesamiento de imágenes, y trabajar en las imágenes luego utilizando el software para aumentar la resolución de los objetos en el espacio y agudizar otros aspectos de la imagen. Si bien la edición de imágenes varía según el enfoque de la investigación y lo que se desea para el resultado final de la imagen, las técnicas involucran varios enfoques estándar.
El procesamiento de imágenes astronómicas rutinarias primero implica una serie de pasos fundamentales. La calibración de imágenes, la alineación y la reducción de ruido son importantes para muchos tipos de imágenes astronómicas. La calibración requiere eliminar datos no deseados o grabaciones de señal de las imágenes a medida que se toman, de modo que lo que se está estudiando se puede grabar más claramente.
Alineación y StackinG de las imágenes entre sí con el software mediante el uso de puntos de referencia fijos se puede utilizar para aumentar la calidad y la densidad de los datos de imágenes. Esto involucra procesos como los utilizados por la Administración Nacional de Aeronáutica y Espacio con sede en Estados Unidos (NASA) llamada Técnica de llovizna, que funciona en imágenes tomadas del telescopio espacial Hubble. La técnica de llovizna agudiza las imágenes apilando múltiples muestras sobre la otra para crear una resolución con una densidad de píxeles que es más alto que cualquier imagen.
Los algoritmos de procesamiento de imágenes en el software también facilitan la reducción de ruido. Las imágenes basadas en el espacio pueden tener ruido aleatorio de los efectos de radiación o reflexiones de luz desde la Tierra, y se utilizan varios métodos para filtrar esto. Un método de pase bajo reduce el ruido de alta frecuencia, donde el suavizado de borde eliminará las aberraciones en una imagen que se parece al borde de los objetos, pero de hecho, son solo distoraciones.
La mayoría de las fotos astronómicas se registran en una serie de tonos grises utilizando un dispositivo acoplado de carga (CCD), que, sin embargo, contiene datos de color integrados en la imagen. Esto requiere la necesidad de un mecanismo de procesamiento de imágenes astronómicas para enfocar la imagen en un área de interés. Las técnicas de visualización de imágenes hacen esto empleando una amplia variedad de filtros para resaltar ciertas áreas de una imagen y minimizar otras. Estos incluyen cambiar tales elementos en una imagen, como sus cualidades de luminancia, así como filtros para los colores primarios de la luz roja, verde y azul, para los efectos de gas de hidrógeno en el espacio y más.
El filtrado de imagen utilizado por el procesamiento de imágenes astronómicas se ajusta a longitudes de onda específicas de luz y generalmente está diseñado para ser de banda ancha o de banda estrecha. Los filtros de banda ancha permiten registrar muchas longitudes de onda de luz, como todas las variaciones en un color rojo en el espectro visible. Un filtro de banda estrecha bloquea toda la luz excepto quePor lo general, una longitud de onda característica que se filtra al nivel de unos pocos nanómetros o mil millones de medidores. Al estudiar diversas regiones de espacio como las galaxias, se elige un filtro de banda ancha, mientras que los objetos estelares específicos como los planetas, las estrellas o los asteroides podrían ser el foco de un filtro de banda estrecha particular.
Muchas fotos de objetos en el espacio han sufrido una gran cantidad de edición antes de ser lanzadas a los medios después del procesamiento de imágenes astronómicas. Dado que la investigación astronómica funciona en detalle con imágenes de escala de grises, una representación de color verdadero de la región del espacio se construye después del hecho asignando colores basados en las longitudes de onda de la luz en la imagen utilizando herramientas de software. Además, a menudo las imágenes públicas pueden estar compuestas por colores falsos que se eligen por su capacidad para mejorar la calidad estética o aguda de los objetos en la imagen.