Daniela Montes, Montes, Lina Carvajal:
Análisis, corrección y reducción de imágenes de M92 y el cúmulo NGC 5139 usando IRAF Daniela Montes a* , Lina Carvajal Carvajal a* a* Universidad de Antioquia, Facultad de Ciencias exactas y Naturales, Carrera 75 Nº65-87
Resumen Haciendo uso de IRAF, se obtuvo información información de las imágenes del cúmulo estelar estelar M92 y el cúmulo globular NGC5139. De las imágenes, im010 e im011, de M92 se seleccionaron cuatro estrellas del campo y se obtuvieron las coordenadas en X e Y en píxeles, esto con el fin de realizar la alineación de las imágenes. Luego usando diferentes tareas de IRAF se realizó la corrección por Overscan aquí fue necesario determinar la zona de Bias y Trimming para poder obtener de las imágenes la zona útil, además se obtuvieron las estadísticas de las imágenes. Por último en las imágenes de NGC5139 se implementaron dos métodos de reducción (con Imarith y ccdproc) obteniendo como resultado la imagen de ciencia. reducción, corrección, corrección, overscan, M92, NGC 5139. 5139. Palabras claves: Alineación, reducción, Abstract Using IRAF, information was obtained from the images of the star cluster M92 and the globular cluster NGC5139. From the images, im010 and im011, from M92 four stars of the field were selected and the coordinates in X and Y were obtained in pixels, in order to perform the alignment of the images. Then using different IRAF tasks was corrected by Overscan here it was necessary to determine the area of Bias and Trimming to be able to obtain from the images the useful area, in addition were obtained the statistics of the images. Finally in the images of NGC5139 two reduction methods were implemented (with Imarith and ccdproc) resulting in the image of science. Key words: words: Alignment, reduction, correction, overscan, M92, NGC 5139.
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información que interfiere en el análisis dire se está estudiando. Las imágenes de Bias, Flats y Dark son esenciales al momento de efectuar una observación astronómica, pues estas ayudan a limpiar la imagen cruda.
1. Introducción A la hora de tomar imágenes astronómicas es común encontrarse con información que interfiere en el análisis directo de lo que se está observando. Para eliminar estos ruidos se toman imágenes de calibración que permiten remover estos efectos de las imágenes obtenidas, logrando así un resultado más limpio y con la información de la fuente encontrarse con
En astronomía una herramienta de uso básico para el procesamiento digital de imágenes es IRAF Image Reduction and Analysis Facility, la cual permite el 1
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análisis y la reducción de datos de las imágenes. Esta herramienta multipropósito contiene paquetes y tareas, las cuales cumplen funciones diferentes al ejecutarse en la terminal xgterm. Las imágenes que se utilizan para ser editas usan el formato FITS, dado que es un formato de almacenamiento binario en donde se pueden guardar datos importantes como espectros.
La práctica se dividió en tres partes, en la primera se realizó la alineación de dos imágenes correspondientes al cúmulo estelar M92. Para realizar la alineación se utilizaron dos imágenes fintro0001, fintro0002; a las que se les asignó la extensión .fits ejecutando “rfits fintro* “” junk old+”. Se obtuvo información del imheader de cada nueva imagen para comprobar que el objeto fuera M92 en el filtro V y se abrieron las imágenes en el visor DS9. Debido a que las imágenes presentaban un leve desplazamiento una con respecto a la otra, se seleccionaron de cada una de las imágenes 4 estrellas para las cuales se obtuvieron sus coordenadas X y Y en pixeles, para esto fue necesario utilizar la tarea imexamine la cual nos permite señalar la estrella y con la letra a obtener en la terminal sus coordenadas, flujo, entre otros. Posteriormente se calcularon las diferencias de las coordenadas para cada estrella y se realizó un promedio de dichas diferencias (Tabla 1). Se verifica por medio de “help imshift sec=description” que hace está comando y se realiza la corrección de la imagen im011, los parámetros usados en la tarea fueron las diferencias que se obtuvieron para cada coordenada (Xshift y Yshift) además se implementó una interpolación lineal.
En el presente informe se expone la forma en que se realiza la alineación, corrección (Overscan y trimming) y reducción de imágenes utilizando varias tareas y comandos de Iraf, algunas usadas en este trabajo son: Imshift: Se usa para realizar el desplazamiento de una imagen. Se puede cambiar su posición en x y en y, equivalente a hacer una transformación lineal de la imagen. Se editan los parámetros deseados, como el nombre de la imagen que se va a editar (input) y el nombre que al hacer la edición está tomará (output). Implot: Es una herramienta que puede graficar líneas y columnas de imágenes. Es una tarea interactiva controlada con el cursor para graficar líneas, columnas y realizar el promedio de estas. Splot: Gráfica y analiza espectros. Es una tarea interactiva que facilita el análisis espectral de una región determinada. Con la ayuda de espacio, b y enter se puede realizar la lectura del help de las tareas Implot y Splot en Iraf. Espacio sirve para bajar rápidamente el contenido de las tareas, b retorna al inicio de la descripción de la tarea y enter: desplaza hacia abajo lentamente el contenido de la tarea.
Para la segunda parte las características de las imágenes que se usarán se describen en la (Tabla 2). Con el comando imhist se puede obtener el histograma asociado a una imagen. En la Figura 1 se muestra el histograma del Superbias. Para remover la región de Overscan se usa la tarea colbias. Se toma uno de los Flats, y con implot se
determina desde qué columna se debe recortar la
Imarith: Toma imágenes y realiza operaciones aritméticas entre ellas. También puede sumar, restar, dividir o multiplicar una única imagen por algún valor constante.
imagen. Posteriormente, usando colbias se extrae la región de Overscan de todas las imágenes, para esto debemos
ingresar
los
siguientes
parámetros:
input=m92*.fits, output= %m%recorte%92*.fits, los
Imstat: Calcula y muestra las estadísticas de los valores de los pixeles de una imagen. Entre las estadísticas que puede mostrar se encuentra la moda, la mediana, la desviación estándar, el máximo valor del pixel de la muestra, el mínimo valor de la muestra, entre otros.
valores de Bias y Trim y la función chebyshev. Luego por medio de imstat se encuentra la moda de las imágenes recortadas, después con imarith se dividen las imágenes por su respectiva moda de tal manera que
2. Métodos Experimental
queden normalizada y se usa de nuevo imstat para
2
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obtener los parámetros de las nuevas imágenes (Tabla
otra que contiene los Flats. Utilizando unlearn se
3).
eliminó la información guardada y se modifican los parámetros input y output con el nombre de la lista y el
En la tercera parte se hace una reducción de imágenes
de la super imagen, también se cambia el parámetro
CCD. Para la reducción se usaron imágenes del cúmulo
combine por la media, se ingresa la ganancia al igual
NGC 5139 en los filtros V y B e imágenes de
que el rnoise y se modificó ccdtype para que quedara
calibración, entre ellas 19 Bias y 10 Flats. Utilizando
vacío. Una vez obtenidas las imágenes de calibración
imheader se visualizan las características de las
MasterBias y MasterFlats para obtener la imagen de
imágenes y se comprueba que la región de Overscan y
ciencia se uso (1). De igual manera se realiza la
Trimming no exista. El tamaño de las imágenes
reducción de la imagen en el filtro B.
utilizadas para la reducción es de [2048:2048]. Debido a que solo se tiene una imagen del cúmulo no es
=
−
necesario alinear a menos que se desee combinar las imágenes de las bandas y además desde el ds9 es
(1)
En la ecuación (1) el Flat Normalizado se cálcula como:
posible ver que las imágenes carecen de la región de Overscan.
Se
escoge
el
Flat_V_0025.fits,
el
=
Bias_0000.fits, y la imagen NGC 5139_480_V.fits. Con la
−
(2)
tarea imexamine se obtiene información del perfil radial (“r”), superficial (“z”), diagrama de contorno (“e”) , comportamiento de filas (“l”), comportamiento de
Se usa la tarea ccdproc para realizar el proceso anterior,
columnas (“c”) e histograma de distribución de pixeles
solo que de una manera más breve. Se emplean los
(“h”). Como ejemplo se toma la imagen NGC
mismos parámetros, pero con este comando todos están
5139_480_V.fits (Figura 3, Figura 4, Figura 5). . Con la
contenidos en la misma tarea. El MasterBias y el
letra “a” se obtiene la estadística local sobre un punto,
MasterFlat se realizaron con las mismas tareas. En
como coordenadas, flujo y número de píxeles. Se hace
ccdproc fue necesario modificar parámetros como
uso del comando imstat para obtener parámetros
input, output, ccdtype, en zero se coloco “MasterBias”
estadísticos de cada una de las imágenes, tales como
y en flat “MasterFlats”.
desviación estándar S, la media y la moda (Tabla 4). Se utiliza imheader para determinar el número de filas y
También se obtuvieron con i mstat los estadísticos de las
columnas y se procede a abrir el cúmulo en ds9. Con la
imágenes que fueron el resultado de hacer el proceso
herramienta implot se realiza un promedio de filas y
con imarith y con la tarea ccdproc (Tabla 5 y Tabla 6,
columnas cada 10, 20 y 30 filas o columnas (Figura 2).
respectivamente).
Se usó phelp para obtener información de las implot y splot. Para la reducción de
Por último fue necesario combinar las imágenes en las
imágenes fue necesario obtener los datos del header de
diferentes bandas (V y B) mediante export para esto se
las imágenes por medio de imheader l+ para obtener el
realizó la alineación de una de las imágenes en este
valor de la ganancia (1.0) y el rnoise (5.9), luego se
caso NGC5139B además también se debió recortar una
ingresó a los paquetes noao>imred>ccdred , en donde se
zona que no pertenecía a la parte útil para finalmente
encuentran las tareas zerocombine y flatcombine. Se
combinarlas.
herramientas
procedió a crear dos listas, una que contiene los Bias y 3
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3. Análisis y Resultados. De la Figura 1 que es una imagen tipo Bias se esperaría Para poder realizar un análisis adecuado de imágenes
un resultado completamente uniforme debido a que
es muy importante hacer el shifting, ya que estas
estas imágenes son tomadas con el obturador cerrado y
pueden presentar corrimientos por tomarse a diferente
el menor tiempo de exposición posible. La parte más
hora (como en este caso). Si el procedimiento no se
iluminada de la izquierda de m92001 es probablemente
realiza las imágenes quedan desalineadas, lo cual
un defecto del CCD, en el histograma el paso de esta
conllevaría a obtener datos imprecisos del análisis que
región a la siguiente equivaldría al pico más alto donde
se está realizando y más cuando se trabaja en diferentes
el número de cuentas es máximo, a partir de este punto
bandas y al final se desea combinarlas.
el número de cuentas disminuye abruptamente, entre los 510-535 píxeles, a esta región se le define como el
En la Tabla 1 se encuentran los valores de las
Overscan y consiste en una región de filas y columnas
coordenadas (X1, Y1,) y (X2, Y2) de 4 estrellas en las
virtuales (no existen sobre el detector) adicionales en la
imágenes im010.fits y im011.fits. X2-X1 y Y2-Y1 es la
CCD que contiene información sobre el ruido de
diferencia de las coordenadas de las imágenes.
lectura, esta zona no está iluminada y se encuentra en
Para corregir la imagen m011.fits se usó el promedio de
todas las imágenes. Esta región deberá ser cortada de
la diferencia de coordenadas (0.5475, 1.655) con signo
todas las imágenes para obtener resultados óptimos.
positivo. Con los valores de coordenadas (0.5475, 1.655) y una interpolación de tipo lineal al realizar un
Al hacer este proceso se obtiene que la sección de Bias
blinking se pudo notar que el shifting fue corregido.
está desde la columna 330 hasta la 350, y desde la fila 2 hasta la fila 510. La parte útil va desde la columna 1
A las imágenes de ciencia obtenidas para NGC5139
hasta la 318 y desde la fila 2 hasta la 510. En la Figura 1
también fue necesario alinearlas ya que se querían
se muestra el punto aproximado desde donde se
combinar las imágenes de diferentes bandas. Se
considera la región de Overscan, vale aclarar que
seleccionaron 4 estrellas obteniendo así los promedios
puede cambiar según el análisis realizado.
de las diferencias de cada coordenada, estas se ingresaron en imshift (91.65, 5.945), se consiguió una
En la Tabla 2 se presentan las características de las imágenes que fueron corregidas por overscan y trimming. Se muestra tanto la información brindada por el comando imheader y los parámetros estadísticos de estas. En la Tabla 2 se puede notar que todas las imágenes usadas tienen el mismo tamaño y el mismo número de píxeles. Hay variaciones respecto a la media y desviación estándar. Los valores de la media y la desviación estándar de las imágenes que usaron el mismo filtro son muy cercanos.
buena alineación usando una interpolación lineal. Tanto para el adecuado análisis de i mágenes como para la extracción de un espectro es crucial realizar la corrección por overscan, pues esta región brinda información sobre los cambios del número de píxeles al cambiar de imagen. La corrección por overscan de las imágenes ayuda a identificar la información de la imagen que contiene buena información y al overscan.
En la parte izquierda de la Tabla 3 se pueden visualizar los valores de la moda de las imágenes obtenidas al realizar corrección de overscan y trimming. En la parte derecha se encuentran algunos parámetros obtenidos de las imágenes normalizadas. Al realizar un análisis se puede notar que en varias de las imágenes se logra
La región que contiene buena información es la correspondiente al espectro. Así, la corrección de overscan sirve para tener la relación cero luz cero cuentas en las imágenes. 4
Daniela Montes, Lina Carvajal:
obtener un valor de uno en la moda y las otras tienen valores muy cercanos lo que nos permite ver que fue posible realizar una buena normalización
número de columna n la cual se encuentra la estrella analizada. Del el mapa de contorno se puede identificar el centro del diagrama, que en este caso corresponde aproximadamente x=921,5 e y=1217,5.
Es importante notar que es necesario realizar la corrección por Overscan ya que nos pe rmite acercarnos al valor real de los datos que necesitamos estudiar como vemos los datos de la Tabla 1 y Tabla 2 difieren demasiado, sin embargo, los datos de la Tabla 2 nos permiten realizar un mejor estudio de la propiedades de la imagen.
Cada vez que se va realizando el proceso de reducción se van disminuyendo los datos estadísticos de la imagen acercándose a la señal del objeto estudiado. En la imagen cruda para NGC5139_489_V.fits, por ejemplo, se tiene una desviación estándar de 3304,
En la Tabla 4 se pueden visualizar parámetros estadísticos de las imágenes que se usaron para la reducción, como la imagen NGC 5139_500_B.fits, los Flats y los Bias. Se puede notar que para cada tipo de imagen tanto la media como la desviación estándar tienen valores cercanos, es decir el valor de la media para los Flats se encuentra en un intervalo, al igual que la desviación estándar, de manera análoga los bias. Los flats tienen valores medios entre [31194, 32264] y las desviaciones estándar entre [1096,1138]. Mientras que los bias tienen valores medios de [1982,1986] y las desviaciones estándar en el rango [6.265, 6.888]. La imagen NGC5139_489_V.fits tiene un valor medio de 5170 y su desviación estándar es de 4607. Con estos datos se puede decir que el número de cuentas de los Flats es mayor que el de los Bias puesto que los Flats se realizan con mayor tiempo de exposición.
luego quitándole a la imagen el ruido del Bias se logra
La tarea imexamine es de gran utilidad, como se puede
regiones libres de estrellas. Se utilizó imexamine para
observar en la Figura 3, Figura 4 y Figura 5 se obtuvo
encontrar los flujos antes mencionados. Los resultados
con esta un perfil radial, un perfil superficial y un mapa
se muestran en la Tabla 8. Lo que se realizó para
de contorno respectivamente. Los perfiles y los mapas
encontrar la razón fue dividir el flujo de cada estrella
brindan información de una determinada estrella de la
por el promedio del Sky de la imagen. De los datos
imagen. En el perfil radial se observa como el valor de
mostrados en la tabla podemos darnos cuentas que
los de los pixeles tiene dependencia con el radio, con
entre más grande sea la razón S/N este nos indica que
este se puede determinar el valor de FWHM, además a
tan limpia está la imagen de ciencia respecto a la
través de este en la parte superior se pueden visualizar
imagen cruda, es decir, entre mas grande muy mucho
las coordenadas de la estrella en estudio. En el perfil de
mejor ya que se tiene una imagen de ciencia lo
superficie se puede visualizar la intensidad en el eje z.
suficientemente limpia para proceder a su análisis.
disminuir a 1319 y finalmente cuando se realiza todo el proceso (dividir por el MasterFlat) se llega a una desviación de 0.047 entonces es muy notorio que es necesario una buena reducción en las imágenes astronómicas. De igual manera vemos cómo se van reduciendo los datos estadísticos de la imagen NGC5139_500_B.fits a medida que se va realizando la reducción. Para realizar un análisis cualitativo de las imágenes reducidas y las crudas se calculó la razón entre señal y ruido, para ello se midió el flujo en 4 estrellas tanto en la imagen cruda como en la imagen de ciencia, así como el flujo proveniente del background (Sky) en 4
En el diagrama de superficie se puede visualizar un determinado sector de la imagen. El mapa de contorno
Como se mencionó anteriormente la reducción se
es importante a la hora de analizar una determinada
realizó por dos métodos diferentes en la Tabla 5 y la
estrella, pues se puede observar el número de línea y el
Tabla 6 se observan los diferentes datos estadísticos 5
RevColFís, Vol. I , No II de 2017.
con imarith y ccdproc, tal vez era de esperarse que
e implementar la tarea de Imshift. También es común encontrarnos con imágenes que poseen una zona de Overscan con el fin de obtener datos que pertenezcan a la fuente es fundamental recortar esta zona de las imágenes, como se mencionó anteriormente es necesario usar colbias y dentro de estas modificar una serie de parámetros como la zona de Bias, Trimming, la función usada. De estos parámetros los que más influyen al momento de querer determinar la parte útil de la imagen son las coordenadas de Bias y Trimming porque si las determinamos de manera incorrecta podemos quitar información real del objeto que estamos estudiando o por el contrario podemos dejar informacion que nada tiene que ver con lo que deseamos estudiar.
aunque un metodo fuera más simplificado que el otro los
datos
estadísticos
no
deberían
diferir
tan
bruscamente como lo vemos en la tabla, puede ser posiblemente a causa de algún parámetro en alguna función porque para ambos se usaron las mismas imágenes de calibración. Pero a pesar de esto en la relación S/N se obtuvieron buenos resultados dando cuenta que ambas imágenes estaban limpias. Luego de tener las respectivas imágenes de ciencia con ambos métodos, como la idea era combinar las bandas fue necesario alinear las imágenes y posteriormente cortarlas de manera que tuvieran el mismo tamaño y
En la reducción de las imágenes es fundamental tener
finalmente se combinaron y se obtuvo una imagen
en cuenta que debemos modificar adecuadamente los
VB.eps.
parámetros de ganancia, rnoise, las imágenes de calibraciones las cuales son necesarias para hacer una
Otro método posible para realizar las imágenes de
buena limpieza de la imagen del objeto estas se pueden
calibración es usar la tarea imcombine. Los parámetros
realizar por diferentes tareas (zerocombine, flatcombine
que tienen que modificarse son la lista de imágenes a
y combine) luego la imagen de ciencia se puede obtener
combinar, el nombre de la imagen de salida y el tipo de
por dos métodos ya sea usando imarith , es decir,
combinación que se requiera, en este caso se puede
realizando operaciones sobre la imagen (resta del
hacer con average o median. Para la realización del
MasterBias y división del MasterFlat) o bien sea
MasterBias cualquier combinación da resultados muy
mediante ccdproc que lo permite hacer de manera más
parecidos especialmente entre (Zerocombine y la
automatizada ya que reúne en un solo task todos los
media) mientras que para los MasterFlat el Flatcombine
parámetros necesarios para la reducción.
o average puede ser la mejor manera de combinarlos Tabla 7.
Se encontró mediante la razón señal/ruido que al realizar la reducción por medio de ccdproc y de imarith se obtuvieron imágenes bastante limpias con respecto a
4. Conclusiones
la imagen cruda, es difícil por con los resultados
Se ha comprobado que Iraf es una herramienta muy importante en astronomía, pues es mediante está que se pueden realizar el análisis de fotografías. Iraf permite conocer diferentes parámetros que aportan datos estadísticos y fotométricos de la imagen.
obtenidos por ambos métodos establecer cuál de los
Para obtener una buena imágenes es necesario llevar a cabo un proceso de reducción, es importante tener en cuenta que muchas veces es necesario realizar alineamiento de las imágenes para lo cual es importante encontrar las diferencias de las coordenadas
manuel imarith es el indicado.
dos es mejor, sin lugar a duda ccdproc es un método muy rápido prácticamente automatizado y esa es su mayor ventaja pero, sin embargo, para no perder de vista ningún detalle y tener una buena reducción
5. Referencias 6
Daniela Montes, Lina Carvajal:
[1] Muñoz, Juan Carlos. Tema 7, Introducción al IRAF. Medellín: Universidad de Antioquia. [2] IRAF Tutorial.
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