Dark Current y Dark Frame Subtraction.

Todos los sensores durante su funcionamiento producen un tipo de carga eléctrica denominada Dark Current (corriente de oscuridad). La Dark Current surge de la energía térmica acumulada en la estructura de silicio de nuestros sensores. Esta energía libera electrones que con captados por los fotocaptores y añadidos a la señal. Por lo que cuanto más tiempo pase un sensor en activo, más se calentará y más corriente oscura producirá.

Esta acumulación de electrones en los fotocaptores, no se produce de forma uniforme, sino que produce pixeles más o menos “calientes”, más conocidos como Hot Pixels. Afortunadamente, esta distribución de píxeles calientes si forman patrones fijos, que varían en función del tiempo de funcionamiento del equipo, exposición o temperatura ambiente, de ahí que los buenos sensores de cámaras científicas vayan refrigerados. Sin embargo aunque la distribución de los Hot Pixels es fija, la intensidad de estos es aleatoria, por lo que no suele ser factible eliminar la totalidad de un Hot Pixel, aunque si mitigarlo en gran medida. No debemos confundir Hot Pixel, el cual es fruto de un fotocaptor sobreexcitado con un Pixel Muerto, que es fruto de un fotocaptor averiado.

La técnica para eliminar estos pixeles calientes resultantes de largas exposiciones a isos altos, se conoce como Dark Frame Subtraction (DFS) o Sustracción de Cuadro Oscuro.
Estos Dark Frames, se obtienen mediante una toma en las mismas condiciones de disparo (tiempo de exposición, temperatura ambiente, tiempo de uso, etc) que la escena que necesitemos “limpiar” pero sin ningún tipo de luz, o sea, con la tapa del objetivo puesta e incluso la tapa del visor también colocada. De esta forma obtenemos una imagen donde solo aportan señal los electrones procedentes de la corriente oscura.

Muchos equipos fotográficos, por no decir casi todos, incorporan esta función de forma más o menos poco clara bajo el nombre aproximado de “reducción de ruido en exposiciones largas”, “RR larga exposición” etc. Lo que hace nuestro equipo internamente es disparar una Dark Frame a continuación de nuestra toma y la substrae del raw resultante. Cuidado no confundir esto con las funciones de reducción de ruido (Noise Reduction), basadas en algoritmos de suavizado, eliminación de patrones, etc de la imagen.

Aunque el Dark Frame, se asocia a una eliminación de ruido, algunos autores sostienen que el concepto realmente no es muy propio, ya que ruido es toda aquella señal no deseada que se presenta con patrones aleatorios, mientras que los Hot Pixels, forman patrones fijos (en distribución aunque no en intensidad), por tanto la técnica de Dark Frame es simplemente eliminación de señal no deseada y no tanto eliminación de ruido propiamente.

Desafortunadamente restar o sustraer un Dark Frame a una imagen, nos sirve para mitigar en gran medida las grandes variaciones de intensidad en ciertos pixeles (Hot Pixels), sin embargo, al mismo tiempo se añade ruido a la imagen. Esto viene motivado por el ruido de lectura de cada pixel, el cual es aleatorio, por lo que tras una operación de resta, no se elimina sino que suma experimentando un incremento del 2^1/2. Por ello en vez de restar un único Dark Frame, a veces es conveniente, promediar un pequeño stack de ellos, para minimizar el ruido aleatorio, y luego usar dicho Dark Frame promedio, para la operación de sustracción.

Algo de práctica con el Dark Frame Subtraction

Realmente la práctica del Dark Frame Subtraction es bastante simple, y en particular si lo hacemos sobre la propia cámara lo cual no nos exige más dificultad que localizar el menú que activa dicho proceso. Cuando lo hacemos en cámara debemos plantearnos, que tardaremos el doble de tiempo en tomar cada fotografía, pues después de cada disparo la cámara ejecuta otro, con el espejo bajado y obturador cerrado evidentemente. Sin embargo existen varias estrategias que nos pueden ayudar a mejorar los resultados:

La teoría del Dark Frame Subtraction, plantea la idoneidad de realizar la operación en modo raw, ya que si lo hacemos después del demosaicing, este puede afectar a la distribución de los Hot Pixels. Para generar un Dark Frame en DCRAW debemos usar el siguiente comando:

dcraw -D -4 -j -t 0 Img0008.NEF

Esto genera un archivo de imagen sin demosaicing en formato pgm. Y después podemos cargarlo con:

dcraw -v -T -K Img0008.pgm Img0010.NEF

Así incorporamos nuestro Dark Frame al proceso de revelado, obteniendo una imagen limpia de pixeles calientes.

La mayoría de programas para astrofotografía (DeepSkyStacker, Linkeos, etc), donde dicho proceso es frecuente, suelen trabajar directamente con imágenes raw y nos suelen dar la opción de trabajar con pilas de imágenes para crear promedios de estas.

Sin embargo dicho proceso, también se puede realizar con más o menos más éxito, y sobretodo, a modo de ejercicio para interiorizar el proceso, con imageJ e incluso con la fusión de capas de Photoshop.

En imageJ, en el menú Process tenemos la opción Image Calculator que nos permite realizar operaciones matemáticas básicas entre dos imágenes cargadas, entre ellas Substract o Difference.

Si queremos experimentar con el promedio de pilas de Dark Frames, podemos cargar varias Dark Frames, crear una pila desde el menu Stacks (Images to Stack) y en el menu Z Project podemos usar Average Intensity, para crear un nuevo Dark Frame resultado del promedio de los anteriores. Esto nos permitirá disponer un nuevo Dark Frame con el ruido aleatorio atenuado.

A poco que practiquemos, quizás no apreciemos incrementos de ruido, del tipo aleatorio, pero si nos daremos cuenta que nuestras imágenes, poseen un nivel de ruido del tipo aleatorio similar, pero que sin embargo nuestros Hot Pixels así como ciertos patrones causados por la corriente oscura han desaparecido.