Problemi da affrontare

Il frame ottenuto a seguito del chopping and nodding ha introdotto le controparti negative del segnale. Di conseguenza ogni sorgente luminosa osservata con questa tecnica si porterà dietro dei duplicati negativi di se stessa a distanza ($0,+\Delta$) e ($0,-\Delta$). Questo tipo di artefatto è risolto dall'algoritmo di inversione descritto nel capitolo 2 ( [5]). Il set di immagini ha inoltre altri tipi di problemi, la maggior parte dei quali introdotti dall'elettronica del sistema di acquisizione. Vediamo i più significativi:

• cosmic ray: la caratteristica di questo problema è un singolo pixel di intensità luminosa molto alta (in valore assoluto) rispetto ai pixel circostanti (vedo un punto bianco su fondo scuro o un punto nero su fondo chiaro).
  Posso trovare cosmic rays in qualunque tipo di immagini e a volte anche dopo la loro rimozione possono essere re-introdotti dall'applicazione di alcune operazioni di filtraggio (come l'algoritmo di inversione che vedremo nel prossimo capitolo).
  L'origine di tali artefatti è la presenza nello spazio di sorgenti che emettono particelle di energia estremamente elevata. Tali segnali cosmici impressionano il rivelatore lasciando tracce simili a bruciature dovute al tempo di esposizione relativamente lungo (0.02 sec. per shot, cioè per singolo frame acquisito dal telescopio) del CCD (Charge Coupled Device, cioè la matrice fotosensibile che fa le veci della pellicola di una macchina fotografica)(fig.1.6).

• bad columns and rows: questo artefatto si presenta come una sorta di ``pettine'': lungo le colonne (o le righe) dell'immagine ci sono delle righe scure e leggermente sbiadite che alterano la variazione media dell'intensità luminosa del frame. Il modo migliore per eliminarle è di ricorrere a filtri mediani o a medie robuste applicate a tutte le colonne (o righe) affette dal problema. In seguito vedremo più dettagliatamente gli algoritmi ideati a tale scopo.
  La causa dell'artefatto è il rumore di lettura più alto in alcuni gruppi di pixel del rivelatore e affligge, quindi, tutte le immagini che contengano delle sorgenti abbastanza luminose da rendere visibile la differenza di risposta dei pixel del CCD (fig.1.6).

• bad deep columns and rows: si parla di ``strisciate'' (altrimenti dette bad deep columns o bad deep rows a seconda che riguardino le colonne o le righe rispettivamente) quando nell'immagine siano visibili delle righe più scure lungo tutto o parte del frame. Tali strisce hanno una periodicità dovuta all'elettronica del sistema di acquisizione; si ripresentano, cioè, ogni $D$ righe (o colonne) della stessa immagine, dove $D$ è un numero costante legato alla struttura del rivelatore (nel nostro caso $D=8$).
  Questo tipo di artefatto si trova in immagini che contengono oggetti particolarmente brillanti ed è spesso associato al problema dei bad channels descritto più avanti.
  L'origine delle bad deep columns and rows è da ricercarsi nell'hardware del rivelatore: come spiegherò meglio più sotto, infatti, il sovraccarico di fotoni acquisito rende momentaneamente ``ciechi'' alcuni pixel finchè l'effetto non si smorza e si annulla al proseguire del tempo. Questo problema differisce dal successivo in quanto si verifica anche con fonti luminose di minore intensità ed ha un effetto visivo molto diverso (fig.1.7).

• bad channels: questo tipo di artefatto, che si presenta come una serie di pixel alternati di luminosità (in modulo) di gran lunga superiore a quella dei pixel circostanti, è uno dei più ostici da rimuovere, spesso ci si accontenta di una ``pulizia'' parziale dell'immagine. Questi bad pixels affliggono le righe o le colonne dell'immagine a seconda che si consideri il frame originale così  come è stato salvato all'acquisizione oppure la sua rotazione di $90^\circ$ utile ad allineare tutte le immagini in modo conforme all'orientamento standard.
  I bad channels compaiono su tutti i frame che interessano aree con sorgenti molto luminose (nel nostro caso il problema si verificava solo con Becklin-Neugebauer (BN): vedremo in seguito a quale stella ci stiamo riferendo).
  La causa di tale artefatto è il sovraccarico del rivelatore: il fenomeno è lo stesso di quando osserviamo il sole in pieno giorno ad occhio nudo; dopo pochi secondi la nostra retina rimane impressa dalla luce solare e impiega alcuni minuti per tornare allo stato normale e poter nuovamente acquisire immagini non affette da aloni (fase di scarica). Lo stesso avviene con il sistema di acquisizione del telescopio a infrarosso: le stelle troppo brillanti sovraccaricano i pixel che restano come accecati e non riescono a leggere altri dati se non dopo un certo tempo (proporzionale alla luminosità della stella) (fig.1.7).

Figure: Questi due frame mostrano un caso particolare di cosmic ray: in 1) il disco rosso evidenzia il bad pixel che impedisce la visualizzazione corretta dell'immagine. In 2) vediamo come la rimozione tramite apposito filtro di tale pixel ci permetta di recuperare tutti i dati.

In figura 1.5 vediamo un caso in cui un singolo pixel affetto dal problema definito come cosmic ray rende il resto del frame invisibile (tutto nero) e basta rimuoverlo con un apposito filtro per recuperare tutte le informazioni sull'immagine.

Le seguenti figure rappresentano un esempio di bad columns e cosmic ray: in alcuni casi i cosmic ray affliggono in maniera più evidente le immagini (come abbiamo visto in figura 1.5).

Figure: Queste tre immagini rappresentano un esempio di artefatti e della loro rimozione: In 1) possiamo notare le bad columns messe in evidenza dai riquadri bianchi e comunque presenti sull'intera porzione superiore del frame. In 2) vediamo un caso di cosmic ray, cioè il punto bianco racchiuso nel cerchio bianco. In questo frame sono già state eliminate le bad columns. In 3) abbiamo un primo esempio di come si può migliorare la cosmesi di un'immagine senza alterare i dati.

Le seguenti immagini mostrano un esempio di due diversi tipi di problema da cui possono essere affette le immagini che rappresentano oggetti particolarmente brillanti.

Come vedremo in seguito questi artefatti sono particolarmente difficili da eliminare anche perché lasciano spesso dei residui nella colonna centrale dell'immagine, una sorta di ``colonna vertebrale'' composta da gruppi di bad pixel, di pixel, cioè, di intensità molto al di sopra della media.

Figure: In questo gruppo di figure osserviamo una sequenza di immagini che interessano la stessa area (BN) dove è possibile notare l'effetto dei bad channels e delle bad deep rows.In (1) possiamo notare i bad channels: cioè le righe composte di quadretti neri alternati. In (2) vediamo le bad deep rows, ovvero le righe più chiare subito sotto il bad channel.

Vedremo poi in dettaglio le tecniche adottate per risolvere questi problemi in §3.2. Nel corso dell'elaborazione dei dati acquisiti, inoltre, si sono incontrati altri problemi risolti a seconda del tipo di immagine trattato, vedremo i dettagli in seguito.