太空望远镜图像中的所有颜色来自哪里？

我们都见过美丽的外太空照片，生动的漩涡和明亮的星星停在黑色的深渊上。考虑到用 iPhone 拍摄彩色照片的速度有多快，你可能会认为先进的太空望远镜也能自动拍摄彩色照片。

然而，从手机到詹姆斯韦伯太空望远镜，所有数码相机实际上都无法看到彩色。数码相机将图像记录为一堆 1 和 0，并计算到达传感器的光量。每个像素上面都有一个彩色滤光片（红色、绿色或蓝色），只允许特定波长的光通过。滤光片排列成特定的图案（通常是四个像素重复的正方形，称为拜耳图案），这使得相机的计算硬件可以将捕获的数据组合成全彩色图像。一些数码相机将彩色滤光片分布在三个独立的传感器上，来自这些传感器的数据可以同样组合成全彩色图像。然而，望远镜相机必须一次用一个滤光片拍摄图像，因此必须由专家稍后将它们组合成合成图像。

在我们的智能手机中，图层的组合速度非常快，但望远镜是复杂的科学庞然大物，需要付出更多努力才能获得我们所熟知和喜爱的惊人结果。此外，当我们观察宇宙时，天文学家使用我们眼睛看不到的光波长（例如红外线和 X 射线），因此这些光也需要用彩虹中的颜色来表示。关于如何为太空图像着色，有很多决定需要做出，这引出了一个问题：谁在制作这些图像，他们是如何制作的？

对于我们看到的詹姆斯·韦伯太空望远镜的惊人结果，将科学数据处理成漂亮的彩色图像实际上是一份全职工作。巴尔的摩太空望远镜科学研究所的科学可视化专家将图像堆叠在一起，并将望远镜上不同仪器的观测结果拼接起来。他们还会删除伪影，即图像中不真实的东西，而这些只是望远镜设备和数字数据处理方式的结果。这些可能是来自杂散宇宙射线的条纹、最亮恒星的过饱和或来自探测器本身的噪音。

黑白至彩色

在考虑颜色之前，这些专家需要平衡图像中的暗值和亮值。科学相机旨在记录超出我们眼睛所能感知的亮度范围。这意味着望远镜拍摄的原始图像在我们眼中通常看起来很暗，你必须让图像变亮才能看到任何东西。

在获得细节清晰的黑白图像后，他们开始添加颜色。密歇根大学天文学家 Katya Gozman 解释说：“不同的望远镜配有只对特定波长的光敏感的滤光片，我们看到的彩色太空图像是这些不同滤光片拍摄的单独曝光的组合”，类似于之前对手机摄像头的描述。“我们可以为每个滤光片分配一个单独的颜色通道 - 红色、绿色或蓝色，即可见光的三原色。当将它们堆叠在一起时，我们得到了我们在媒体上看到的壮观的教科书彩色图像，”她补充道。

当然，最终结果还取决于图像专家首先要处理什么样的数据。团队经常选择不同的颜色来强调 NIRCam 和 MIRI（韦伯的两台红外相机）正在观察不同的波长（分别是近红外和中红外），因此物理结构也不同。例如，在仙后座 A 超新星遗迹中，詹姆斯·韦伯太空望远镜的观测发现了一个气泡，它发出特定波长的光，在 MIRI 图像中呈绿色，因此被称为“绿色怪物”。如果没有这种可视化效果，天文学家可能不会注意到这样一个奇怪的特征，它为我们了解巨星的死亡方式提供了线索——经过一番调查，他们发现绿色怪物是超新星爆炸的巨大冲击波扰动的碎片区域。

从不可见到可见

一般来说，图像专家会尽量让事物尽可能接近现实。例如，如果望远镜在可见光下观察，波长可以直接映射到我们习惯看到的颜色。但对于我们眼睛看不见的光谱部分，他们必须选择使用哪种可见颜色。这就是它成为一门艺术的地方，选择颜色不仅要基于科学准确性，还要基于看起来最好的颜色。对于 JWST 和哈勃望远镜，通常的做法是使用蓝色表示最短波长，绿色表示中间波长，红色表示最长波长。如果有三种以上的不同滤镜可供选择（JWST 经常如此，尤其是在使用多种高科技仪器时），有时他们会在红色、绿色和蓝色之间添加紫色、青色和橙色来表示其他波长。

然而，彩色图像远不止是一张漂亮的图片——它们实际上对科学非常有用。美国自然历史博物馆的天文学家马克·波平查克 (Mark Popinchalk) 表示，人类大脑非常擅长识别颜色模式，例如解析带有颜色编码的地铁线路图或识别“红灯停止，绿灯通行”。他补充道：“这些都是通过颜色呈现和快速处理社会信息的日常例子。科学家希望使用相同的工具。但它不是社会信息，而是科学信息。如果 X 射线是红色的，紫外线是蓝色的，那么我们可以非常快速地解释超出人类能力的高能光。”结果是大量数据的视觉呈现——远远超过肉眼或仅凭黑白图像可以处理的数据。

例如，戈兹曼描述了图像如何帮助识别“物体中发生不同物理过程的位置，例如查看星系中恒星形成的位置或星云周围不同元素的位置。”可见光谱之外的彩色图像甚至可以揭示星系周围的暗物质，例如子弹星团中的暗物质。

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另一个特别近期且有趣的图像着色示例是海王星。旅行者号任务拍摄的这颗冰冷世界的深蓝色照片实际上并没有反映出它的真实颜色，就像我们亲眼看到的一样——相反，它更像天王星苍白的表面。“早在 80 年代，天文学家实际上就拉伸和修改了海王星的图像，以在其一些较暗的特征中产生更多对比度，导致它呈现出深蓝色调，与天王星相比看起来非常不同，”戈兹曼解释说。“虽然天文学家意识到了这一点，但公众却不知道。这是一个很好的例子，说明以不同的方式重新处理相同的数据可以产生完全不同的表现形式。”

图像分析一直是天文学的重要组成部分，它能找到超越人类有限眼睛局限的观察宇宙的方法。你甚至可以亲自尝试一下——NASA 向公众开放 JWST 数据，他们甚至还举办了一项向所有人开放的天文摄影挑战赛。现在，当你看到一张美丽的太空图像时，也许你可以把它看作是科学与艺术的完美融合。