DARK È un bias lungo (tempo di posa pari a quello delle acquisizioni scientifiche).

BIAS

È una posa non esposta (otturatore chiuso e tempo di posa uguale a zero).

Serve per determinare Il rumore strumentale del fondo

DARK ^{È un bias} lungo (tempo di posa pari a quello delle acquisizioni scientifiche).

Segnala la presenza di eventuale rumore

termico.

Flat Field

Permette di correggere le non

uniformità di risposta ( pixel to pixel variations ).

Può essere effettuato sul cielo (notturno privo di stelle o ad

alba/tramonto) oppure utilizzando

una lampada che illuminauna zona

uniforme della cupola (per esempio

coperta con un telone).

Riduzione standard immagini CCD

Ad ogni immagine acquisita (scientifica, flat field e dark ) deve essere sottratto il bias che costituisce una sorta di offset strumentale .

Questo significa che le immagini sono sottratte pixel per pixel .

Se il dark (sottratto del bias ) non presenta alcun

residuo l'immagine scientifica può essere divisa per il flat field, in caso contrario deve prima essere sottratta del residuo dark (o direttamente del dark ) e poi

divisa.

A partire dalla fine degli anni ‘80 I CCD non

presentano più la corrente termica e quindi il Dark non vien più acquisito nè sottratto.

L’effetto permane nei CCD amatoriali o a basso costo

in tal caso il Dark deve essere acquisito e sottratto

RICAPITOLANDO

Reduced

= Ima−bias flat field−bias

Il flat field deve essere acquisito nella stessa banda dell'immagine scientifica.

Dalla formula si vede che l'immagine ridotta avrebbe un valore di ADU più basso di quello

dell'immagine non ridotta. In particolare se il flat field ha un valore medio pari a 8000 ADU e

l'immagine pari a 500- 600 ( ADU ) le ADU

sull'immagine ridotta potrebbero attestarsi attorno

a 0.06 -0.08

Reduced

= Ima−bias

flat field−bias ⋅ avecounts

Pertanto, per evitare problemi legati alla precisone numerica il risultato della divisione per il flat field viene moltiplicato per il valore medio dei conteggi dell'immagine flat-bias

In alternativa si può normalizzare l'immagine flat field – bias a se stessa (è la stessa cosa)

La riduzione delle immagini CCD introduce un errore, l'errore legato a ciascuna immagine

(fluttuazione poissoniana del segnale, presenza di

raggi cosmici)

Conviene acquisire N flat field e bias e farne la media (l'errore sul valore medio cala come la ) √ ^N

Pertanto la “formula” finale per la riduzione standard risulta

Reduced

= Ima−ave

ave

−ave

⋅ avecounts

Esercizio 19

L' esposizione di un CCD ad una sorgente di luce uniforme (Flat Field) produce (una media) di 1800 conteggi.

Le variazioni di risposta strumentali (pixel to pixel variation) sono pari all' 1%.

Sono maggiori o minori della fluttuazione statistica associata al segnale?

Che valore devono avere i conteggi per consentire la

rilevazione della pixel to pixel variation?

IRAF

La prova di laboratorio di oggi prevedeva che si scaricassero tutte le immagini da

http://137.204.68.26/paola/didattica/AA2018-2019/ta da/images

-e si trovassero tra loro i FF i Bias e le immagini scientifiche

In realtà come ricordeterete abbiamo avuto un po’ di problemi.

Il comando imhead @lista.lis lo+

In particolare a noi serviva capire se l’immagine era un bias (imagtyp zero) oppure un FF (imagtype FF) e in questo caso se era rosso (filter 5) o blu (filter 3).

A complicarci la vita anche un mio errore,

involontario, per cui entro le immagini si trovavano

“intrusi” mentre mancavano le immagini Il comando imhead @lista.lis lo+

non ha funzionato per tutti

molti hanno dovuto dare imhead Ser* lo+

Maicol è riuscito a far digerire ad IRAF il

comando hselect che permette di scegliere quale

keyword farsi mostrare

- Alla fine ce la siamo cavati ma le immagini scientifiche che vi ho passato erano della notte precedente a quella dei FF e dei bias e quindi la riduzione non è venuta benissimo.

Per chi volesse riprovare nel sito ora ci sono solamente i bias i FF e le due immagini

scientrifiche (ho eliminato gli intrusi) Cosa avete fatto:

Con imstat avete verificato che i bias e i FF

avessero valori tra loro simili per poterli mediare senza peggiorare la qualità del risultato finale.

- avete fatto la media: comando imsum usato “cum grano salis”.

- verificate che i FF medi e il bias medio siano migliori dei singoli FF e bias in termine di

dispersione...comando ??

- procedete con la riduzione std utilizzando

opportunamente il comando imarith

- avete verificate che il FF e il bias medio fossero migliori (minore dispersione) dei singoli FF e bias - avete effettuato la riduzione std utilizzando

opportunamente il comando imarith