Ik heb geprobeerd mooiere beelden te ontwikkelen dan NASA en dat is niet gelukt
Vorige week gaf NASA een nieuw beeld vrij van de James Webb Space Telescope. Het toont de Cartwheel Galaxy. Ik wil weten hoe zulke beelden tot stand komen en of ik uit de ruwe gegevens een beter beeld kan toveren dan het officiële.
De nieuwste afbeelding van de James Webb Space Telescope (JWST) verbaast me opnieuw. Het toont de zogenaamde Cartwheel Galaxy in revolutionair detail. Hij ligt op ongeveer 500 miljoen lichtjaar afstand. Volgens NASA-onderzoekers kreeg het zijn unieke vorm door een botsing met een ander sterrenstelsel. Als je meer astronomische details wilt, raad ik dit artikel uit de New York Times ten zeerste aan.
Maar als cameranerd ben ik geïnteresseerd in andere vragen: hoe maakt de JWST deze beelden? Hoe zien de ruwe gegevens eruit? Hoe worden ze ontwikkeld? En: Kan ik dat ook? Het antwoord op de laatste vraag: Ja, maar nooit zo goed als NASA.
Bron: NASA
Eerst moet worden uitgelegd hoe de JWST-camera's werken. Je leest het goed: camera's. Meervoud. Meer precies worden ze in dit geval meetinstrumenten genoemd. De JWST heeft er vier typen van. Ze registreren allemaal een ander deel van het gezichtsveld van de gigantische, met goud beklede spiegelmodule, die het gefocuste licht naar de sensoren stuurt. Omwille van de eenvoud richt ik me op de twee instrumenten die voor mijn beeld relevant zijn: de Near-Infrared Camera (NIRCam) en het Mid-Infrared Instrument (MIRI).
Bron: Samuel Buchmann / NASA
Begint waar onze ogen ophouden: De Nabij-Infrarood Camera (NIRCam)
Het belangrijkste eerst: alle kleuren die je ziet in de JWST-beelden zijn fictief. Zowel in mijn afbeelding (die links) als in die van NASA. De sensoren registreren geen zichtbare kleuren zoals jouw Canon of mijn Sony thuis. In plaats daarvan zijn ze gebouwd om infrarood te zien. Deze "kleur" heeft langere golven dan onze ogen kunnen waarnemen - en lange golven zijn het enige dat van verre sterrenstelsels tot ons doordringt. Een paar maanden geleden heeft collega David in zijn artikel nader uitgelegd waarom dit zo is. Kort gezegd lijkt het heelal, en dus ook de lichtgolven van verre objecten, uit te dijen. Bovendien dringt infrarood beter door in kosmisch stof.
Bron: NASA
Zoals je in het diagram kunt zien, registreert de sensor van de NIRCam golflengten van ongeveer 0,6 μm tot 5 μm. De afkorting "μm" staat voor micrometer, een duizendste van een millimeter. De golven van zichtbaar rood zijn tot ongeveer 0,7 μm lang. De NIRCam schiet niet één beeld met al deze "kleuren" gecombineerd, zoals we dat van onze camera's kennen. Het heeft alleen een monochrome sensor - het is een zwart-wit camera.
Om toch de verschillende golflengten te kunnen onderscheiden, neemt de NIRCam meerdere belichtingen van hetzelfde beelddeel. Telkens wordt een ander filter ingebracht, dat alleen een specifieke golflengte van licht (of infraroodkleur) doorlaat. Hoe dit er mechanisch uitziet kun je zien in de volgende video van het MIRI filterwiel.
Vangt zelfs de langste golven: Het Midden-Infrarood Instrument (MIRI)
De Mid-Infrarood Instrument (MIRI) sensor gaat nog verder. Hij kan golflengten van 5 μm tot 28 μm opnemen. Dit is revolutionair, want hierdoor kan MIRI dieper en gedetailleerder in de ruimte kijken dan we ooit eerder hebben kunnen doen. Ter vergelijking: de Hubble-telescoop ziet alleen golflengten tot 2,4 μm. Wil de sensor van MIRI werken, dan moet het minstens -267° Celsius koud zijn. Dat is een deel van de reden waarom de NASA het de ruimte in lanceerde, het met een zeil beschaduwde, en het nog steeds actief moet koelen.
Bron: NASA
Een puzzel van ruwe gegevens
Als alles goed gaat, is het resultaat van alle sensoren en filters een stel zwart-wit beelden van hetzelfde object. Deze ruwe gegevens zijn publiekelijk beschikbaar op deze website met een ontwerp rechtstreeks uit de jaren '90. Een handleiding voor het filteren en downloaden van de gegevens vind je hier. Voor mijn afbeelding beperk ik het zoeken op de datum waarop het is gepubliceerd, namelijk 2 augustus 2022.
.
Bron: NASA
Mijn vangst: Tien submappen, gelabeld met het filter dat voor de betreffende opname voor de sensor zat - bijvoorbeeld f1000w, dat alleen licht doorlaat in het 10 μm bereik. De bestanden in de mappen zijn in formaten die ik nog nooit heb gezien. Na even zoeken blijkt dat het FITS-bestanden zijn, een formaat voor astronomische gegevens dat in 1981 door de NASA is ontwikkeld. Het kan geopend worden met speciale programma's. Bijvoorbeeld met PixInsight, waarvoor testlicenties van 45 dagen beschikbaar zijn. Of met eenvoudigere freewares zoals de FITS Liberator.
.
Ik open de tien afbeeldingen in PixInsight. Een paar Youtube tutorials en wanhopig zoeken op Google later, heb ik er TIFF's van geëxporteerd. Dat is beter. Als je geïnteresseerd bent in dit proces of het wilt volgen, laat ik je in de volgende video zien op welke knoppen je moet drukken.
Welke kleur wil je?
Met de tien afbeeldingen in het formaat voor gewone stervelingen stap ik over op Photoshop, dat meer in mijn comfortzone ligt. Hier leg ik ze voorlopig allemaal in één document. Het doel is nu om alle tien lagen samen te voegen tot één gekleurd beeld. Daarvoor moet ik ze transparant maken en tegelijkertijd inkleuren. Ik zal in de video nog eens in detail uitleggen hoe dit werkt.
Centraal in de verwerking: ik ken aan elk van de tien monochrome bronbeelden een eigen kleur toe. Welke het moet zijn is eigenlijk een kwestie van smaak. Ze zijn toch allemaal nep. Ik besluit de volgorde te nemen van ons zichtbare kleurenspectrum. Dus van het beeld met de kortste onzichtbare golflengten - dat met het f090w filter - maak ik de kleur met de kortste zichtbare golflengten: Violet. Daarna volgen blauw, turkoois, groen enzovoort.
Bron: NASA
De beelden van de NIRCam hebben een veel hogere resolutie (ongeveer 18 megapixels) dan die van de MIRI (slechts ongeveer 1 megapixel). In het geval van de Cartwheel Galaxy lijken de beelden met de filters in het bereik van 2 μm tot 4 μm de beste verhouding tussen beeldinformatie en ruis te hebben. Ik kan het maximale uit ze halen. De MIRI-beelden moeten flink opgeschaald worden. Ook moet ik de toonwaarden massaal veranderen om überhaupt iets te herkennen. Toch zijn er uiteindelijk dingen op te zien die de NIRCam niet laat zien - vooral het MIRI-beeld met het 10-μm filter, dat ik geel heb gekleurd, vloeit duidelijk over in de uiteindelijke composiet.
Bron: NASA
Conclusie: ik laat het over aan de professionals
Ik ben maar half tevreden met mijn eindresultaat. Ik vind de kleuren wel mooier dan die van NASA. Maar er zijn enorm veel meer details en minder beeldartefacten in het officiële beeld - vooral in het gebied van de "spaken" van het sterrenstelsel. Dit komt onder andere doordat ik elementaire zaken als ijkbeelden volledig heb genegeerd. Mijn kennis is daarvoor niet toereikend en de inspanning van een schone beeldontwikkeling zou voor mij gigantisch zijn. Dat laat ik in de toekomst liever aan de professionals over - maar het experiment was een spannend inzicht in de wereld van de ruimtetelescoop.
Bron: NASA
Omslagfoto: Foto: NASA / Samuel Buchmann
Samuel Buchmann
Senior Editor
Samuel.Buchmann@digitecgalaxus.chMijn vingerafdruk verandert vaak zo drastisch dat mijn MacBook hem niet meer herkent. De reden? Als ik me niet vastklamp aan een beeldscherm of camera, dan klamp ik me waarschijnlijk aan mijn vingertoppen vast aan een rotswand.
