¿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 filtros como otra tecnología de telescopio incorporada conocida como preprocesamiento de imágenes, y luego trabaja en las imágenes utilizando un 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 implican varios enfoques estándar.
El procesamiento rutinario de imágenes astronómicas implica primero 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 señales de las imágenes a medida que se toman, para que lo que se está estudiando pueda grabarse con mayor claridad.
La alineación y el apilamiento de imágenes una encima de otra con software mediante el uso de puntos de referencia fijos se puede utilizar para aumentar la calidad y la densidad de los datos de imagen. Esto implica procesos como el utilizado por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) con sede en EE. UU. Llamada técnica Drizzle, que funciona en imágenes tomadas desde el telescopio espacial Hubble. La técnica Drizzle agudiza las imágenes al apilar varias muestras una encima de otra para crear una resolución con una densidad de píxeles que es más alta que cualquier imagen sola.
Los algoritmos de procesamiento de imágenes en software también facilitan la reducción de ruido. Las imágenes basadas en el espacio pueden tener ruido aleatorio de los efectos de radiación o reflejos de luz de la Tierra, y se utilizan varios métodos para filtrar esto. Un método de paso bajo reduce el ruido de alta frecuencia, donde el suavizado de bordes eliminará las aberraciones en una imagen que se parece al borde de los objetos, pero en realidad son solo distorsiones.
La mayoría de las fotos astronómicas se graban en una serie de tonos grises utilizando un dispositivo de carga acoplada (CCD), que, sin embargo, contiene datos de color incrustados 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 el cambio de tales elementos en una imagen, como sus cualidades de luminancia, así como filtros para los colores primarios de luz roja, verde y azul, para efectos de gas de hidrógeno en el espacio y más.
El filtrado de imágenes utilizado por el procesamiento astronómico de imágenes está sintonizado a longitudes de onda específicas de luz y generalmente está diseñado para funcionar en banda ancha o 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 la de una longitud de onda característica que se filtra al nivel de unos pocos nanómetros o billonésimas de metro. Cuando se estudian diversas regiones del espacio, como las galaxias, se elige un filtro de banda ancha, mientras que objetos estelares específicos como planetas, estrellas o 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 astronómico de imágenes. Dado que la investigación astronómica trabaja en detalle con imágenes en escala de grises, se construye una representación en color verdadero de la región del espacio después del hecho mediante la asignación de 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 de colores falsos que se eligen por su capacidad para mejorar la calidad estética o nítida de los objetos en la imagen.