El procesamiento de imágenes astronómicas es un método para limpiar imágenes tomadas por telescopios espaciales o resaltar elementos de las imágenes para que ciertas características estelares se vuelvan más prominentes. La tecnología de procesamiento de imágenes para hacer esto implica filtros y otra tecnología de telescopio incorporada conocida como preprocesamiento de imágenes, y luego se trabaja en las imágenes utilizando software para aumentar la resolución de los objetos en el espacio y afinar otros aspectos de la imagen. Si bien la edición de imágenes varía según el enfoque de la investigación y lo que se desea para el resultado final de la imagen, las técnicas implican varios enfoques estándar.
El procesamiento de imágenes astronómicas de rutina implica primero una serie de pasos fundamentales. La calibración, alineación y reducción de ruido de la imagen son importantes para muchos tipos de imágenes astronómicas. La calibración requiere eliminar los datos no deseados o las grabaciones de señales de las imágenes a medida que se toman, de modo que lo que se está estudiando se pueda registrar con mayor claridad.
La alineación y el apilamiento de imágenes una encima de otra con software mediante el uso de puntos de referencia fijos se puede utilizar para aumentar la calidad y densidad de los datos de la imagen. Se trata de procesos como el utilizado por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA), con sede en EE. UU., Llamado técnica Drizzle, que funciona con imágenes tomadas del telescopio espacial Hubble. La técnica Drizzle agudiza las imágenes al apilar varias muestras una encima de la otra para crear una resolución con una densidad de píxeles superior a la de cualquier imagen por sí sola.
Los algoritmos de procesamiento de imágenes en software también facilitan la reducción de ruido. Las imágenes basadas en el espacio pueden tener ruido aleatorio debido a los efectos de la radiación o los reflejos de la luz de la Tierra, y se utilizan varios métodos para filtrar esto. Un método de paso bajo reduce el ruido de alta frecuencia, donde el suavizado de bordes eliminará las aberraciones en una imagen que se parecen al borde de los objetos, pero que, de hecho, son solo distorsiones.
La mayoría de las fotos astronómicas se registran en una serie de tonos grises utilizando un dispositivo de carga acoplada (CCD), que, sin embargo, contiene datos de color incrustados en la imagen. Esto requiere la necesidad de un mecanismo de procesamiento de imágenes astronómicas para enfocar la imagen en un área de interés. Las técnicas de visualización de imágenes hacen esto mediante el empleo de una amplia variedad de filtros para resaltar ciertas áreas de una imagen y minimizar otras. Estos incluyen cambiar dichos elementos en una imagen, como sus cualidades de luminancia, así como filtros para los colores primarios de luz roja, verde y azul, para efectos de gas hidrógeno en el espacio y más.
El filtrado de imágenes utilizado por el procesamiento de imágenes astronómicas se ajusta a longitudes de onda de luz específicas y, por lo general, está diseñado para funcionar en banda ancha o banda estrecha. Los filtros de banda ancha permiten registrar muchas longitudes de onda de luz, como todas las variaciones de un color de rojo en el espectro visible. Un filtro de banda estrecha bloquea toda la luz excepto la de una longitud de onda característica que se filtra hasta el nivel de unos pocos nanómetros o mil millonésimas de metro. Al estudiar diversas regiones del espacio, como las galaxias, se elige un filtro de banda ancha, mientras que objetos estelares específicos como planetas, estrellas o asteroides podrían ser el foco de un filtro de banda estrecha en particular.
Muchas fotos de objetos en el espacio se han sometido a una gran cantidad de edición antes de que se publiquen en los medios de comunicación después del procesamiento de imágenes astronómicas. Dado que la investigación astronómica trabaja en detalle con imágenes en escala de grises, se construye una representación en color verdadero de la región del espacio asignando colores basados en las longitudes de onda de la luz en la imagen utilizando herramientas de software. Además, a menudo las imágenes públicas pueden estar compuestas de colores falsos que se eligen por su capacidad para mejorar la calidad estética o nítida de los objetos de la imagen.