PixInsight

[MMys]

Já bych to s tím zjasňováním oblohy a kažením průměru nebral tak tragicky. Od toho je přeci normalizace.

Vzhledem k tomu, že se mi objekt v průběhu noci přestěhuje z tmavé východní a jižní části na světlejší západní, a je to parádně vidět, to bych musel vyházet půlku expozic.

Při skládání je třeba mít zapnutou normalizaci (nejlépe aditive with scaling) ta srovná pozadí na stejnou úroveň a přeškáluje snímky na stejný rozsah, aby dobře fungovaly rejection algoritmy. Jeiné, v čem se pak ty znormalizované snímky liší, je fotonový šum z té světlejší oblohy. A podle něj se pak nastaví váhy snímků. Takže ty s větším šumem mají menší váhu. Vždy ale pomohou. Nikdy to nezhorší. To bych tady u Hradce nenafotil kloudně nic.

Zrovna tak se není třeba trápit s občas trochu oválnými hvězdami (teď už je nemám, ale když jsem je míval, tak pokud jich nebylo moc, elegantně je odstraní též ty rejection algoritmy, zbyde jen společný střed kotoučků a ve složenině se ty snímky krásně zakulatí. Schválně je tam někdy nech, a podívej se do rejection maps, co to vyházelo. Kromě stop letadel a družic tam uvidíš i všechny ty ocásky u hvězd z ne úplně upointovaných snímků.
Pravda, z objektů nekontrastního charakteru to nezmizí. Ale tam to stejně spraví doostřování, a je škoda je zaházet, když pomohou zlepšit poměr S/N. Osobně vyhazuju ručně jen ty opravdu nepovedené kusy.

Ale to je asi věc názoru, na dobré obloze není třeba tak šetřit, ale na horší je každá expozice k dobru.

[ms]

Súhlas. Oválne hviezdy mi nevadia pokiaľ sú natiahnuté rôznymi smermi. Algoritmus to považuje za odľahlé hodnoty a výsledok je OK.
Zjasňovanie oblohy a oblačnosť nevadia keď sú rozdiely malé. Keď sa fotí do rána alebo začne vychádzať Mesiac, od istého momentu už nepomôže ani váženie a normalizácia snímkov. Keď sa slabý signál stratí z fotiek, je lepšie také snímky vyhodiť, mám to odskúšané.
Hral som sa s dátami počas fotenia v týchto situáciách a zdá sa mi že parameter StarSupport to ukáže lepšie ako SNRweight - reaguje citlivo a vidno na ňom kedy sa podmienky pokazili. Videl som ako SNRweight zostáva konštantné keď sa obloha zaťahuje a to sa mi zdá nebezpečné. Neviem nakoľko vážne treba brať SNRweight, pretože integrácia snímkov počíta váhy odznova (a tam to funguje dobre).

[alex.sky]

ÚVAHY

Zdravím!

Skúšam PixI a po prejdení pár tutoriálov som narazil na oblasti (nechcem písať problémy...), ktoré možno som nepochopil, príp. mal som použiť iné nástroje...

- ABE - doteraz som to používal medzi prvými krokmi (po spriemernení trošku úprava Histogramu, potom hneď ABE), ale som zistil, že to treba použiť znova aj pred finálnymi úpravami.
Asi keď ku koncu moc vyťahujem slabé detaily, sa mi objavia nerovnomernosti pozadia, na ktoré treba nasadiť znova ABE. Stáva sa vám tiež, používate to viackrát?

- ACDNR - používam správne, ak používam vo viacerých krokoch:
- najprv na "jemné zrnenie", akoby na vrstvu s 2 pixelovým zrnením, tak, že ho podľa masky pustím skoro všade, okrem totálne jasných fľakov,
- potom na "vrstvu" so 4 pixelovým zrnením, už s maskou chrániacou svetlejšie časti galaxií (ramená...) aby sa tam detaily nerozmazávali,
- nakoniec s totálne blokujúcou maskou objektov, t.j. vlastne čiste len na pozadie. Veľkosť rastra 8-12 pixelov, rekurzívne algoritmy... mám to asi stále málo >:(
- nepoužívam BackgrounNeutralization, ani zrušenie vrstiev s najväčším šumom... čo som videl niekde na fórach... zdalo sa mi to ako hrubý zásah... :-/
- podľa fotky nižšie vidieť, že na pozadie je to stále málo. Je to celkom 6,5 hodín pri teplotách -5 až 2 st., pri 800-1600 ISO. Je toho šumu aj tak veľa na pozadí, odstraňuje mi to najlepšie dodatočne Neat Image - viď obrázok:


- mám ešte odvážnejšie pritlačiť pri žehlení pozadia? Výsledná fotka bola nakoniec vyžehlená NeatImage-om!
- je na to ešte nejaký ďalší nástroj v PixI, ktorý to žehlí takto?

- Deconvolucia, MorphologicalTransform - som musel nasadiť, lebo som použil zábery, kde som mal dosť veľké výkyvy v pointovaní - ale som dúfal v zmysle poznámky Martina zrovna tu vyššie: po spriemernení zostanú pekné guľaté hviezdy... No u mňa to bolo asi moc, tak som ich stransformoval. Dostal som (možno trošku umelé) kruhové stredy hviezd s jemnou štruktúrou okolo. Neviem, nakoľko to zostalo prirodzené, príp. je to už príliš veľký zásah do tvaru a vyzerajú umele?

Vďaka za pripomienky. Zatiaľ:

http://www.gymnz.sk/ameleg/foto/dso/galaxie/leo3.jpg

Ďalekohľad NW 254/1200 na montáži EQ-6 Pro,
Canon EOS 400Dmod, Baader MPCC 2", filter: CLS,
vlasné OAG s CCD kamerou Starlight Xpress LodeStar.

[FunTomas]

ACDNR je možné použiť aj v jednom kroku s tým, že sa nastavia rôzne parametre redukcie šumu podľa veľkosti štruktúr. Pre každú vrstvu z waveletovej transformácie je možné totiž nastaviť rôzne parametre. /plne najlepšie je, ak sa ACDNR použije spolu s maskou, ktorá ochráni oblasti s vysokým pomerom signálu a šumu. Tam nie je dobré vykonať redukciu šumu.
Výkonnejší algoritmus je TGVNR. Jeho nastavovanie je ale trocha komplikovanejšie.
Namiesto ABE používam DBE. Myslím, že mám viac pod kontrolou čo a ako to urobí. Tiež tento krok používam na začiatku. Ak treba použijem ho aj 2x po sebe. Prípadne mierne modifikujem parametre. Odstránenie gradientov treba spraviť na začiatku, pretože inak vystupujú počas spracovania v celom procese. Ich odstránenie na konci nie je dobrý krok.
Prezentovaný obrázok na mojom displeji neukazuje žiadne mapy ani farebné fľaky na pozadí. Ak je pozadie aj napriek tomu zrnité, alebo fľakaté, tak je to celkom dobre skryté. Aj správna prezentácia obrázku je podľa mňa dôležitá.

[alex.sky]

ACDNR je možné použiť aj v jednom kroku s tým, že sa nastavia rôzne parametre redukcie šumu podľa veľkosti štruktúr. Pre každú vrstvu z waveletovej transformácie je možné totiž nastaviť rôzne parametre. /plne najlepšie je, ak sa ACDNR použije spolu s maskou, ktorá ochráni oblasti s vysokým pomerom signálu a šumu. Tam nie je dobré vykonať redukciu šumu.
Výkonnejší algoritmus je TGVNR. Jeho nastavovanie je ale trocha komplikovanejšie.
Namiesto ABE používam DBE. Myslím, že mám viac pod kontrolou čo a ako to urobí. Tiež tento krok používam na začiatku. Ak treba použijem ho aj 2x po sebe. Prípadne mierne modifikujem parametre. Odstránenie gradientov treba spraviť na začiatku, pretože inak vystupujú počas spracovania v celom procese. Ich odstránenie na konci nie je dobrý krok.
Prezentovaný obrázok na mojom displeji neukazuje žiadne mapy ani farebné fľaky na pozadí. Ak je pozadie aj napriek tomu zrnité, alebo fľakaté, tak je to celkom dobre skryté. Aj správna prezentácia obrázku je podľa mňa dôležitá.
Vďaka,
ACDNR som asi pochopil správne, TGVNR som neskúšal.
DBE mi spočiatku nedával až tak markantne lepší výsledok ako ABE - ale zrejme som ešte vtedy nevedel z neho vytiahnuť maximum...
Takže skúsim a uvidím, vďaka ešte raz

[altoz]

Tak zrovna TGVNR ani ACDNR jsem si na redukci šumu nějak zvlášť neoblíbil, asi na to nemám buňky. :-/

Co se mi však osvědčilo téměř vždy je Multiscale Linear Transform a Multiscale Median Transform, kde se dá nastavit redukce šumu libovolně pro jednotlivé waveletové vrstvy. Obvykle "čistím" až někam do 6.- 7. vrstvy dyadické řady. Někdy dává lepší výsledky jeden algoritmus, někdy druhý. Záleží na konkrétním snímku. Vždy tyhle nástroje aplikuju s maskou blokující oblasti s vysokým S/N. Obvykle jeden krok stačí. Určitě doporučuju MLT nebo MMT k redukci šumu vyzkoušet.

ABE vs. DBE: ABE je jednodušší a přímočařejší a na fotky plošně malých objektů většinou funguje dobře. Začínal jsem taky s DBE, ale čím dál víc si vystačím s jednodušším ABE.

[Psion]

ACDNR je moje oblíbená funkcionalita, ideální práce přes masku.

[MMys]

Já osobně ADCNR používám pokud už, tak jen velmi opatrně, a TGVdenoise se mi nelíbí už vůbec, produkuje takový divně "omalovánkový" rozpitý obraz, a nebo se s ním musí strašně opatrně a pak zase nemá velký efekt, masky tomu trošku pomůžou, jenže zkonstruovat masku tak, abych si nevyžehlil nejdrobnější hvězdy, ale zase likvidoval šum je velký prblém. Mám to podobně jako Altoz. Waveletová dekompozice je nejmocnější nástroj v PI na cokoli, včetně redukce šumu.

Nejlepší na tom je, že pomocí MLT se nechá obraz zároveň zostřit i zbavit šumu najednou. Není to úplně přímočaré, chce to trochu pochopit, jak ta věc funguje, ale využití to má neskutečné. Vůbec všechny multiscale operace jsou jedna z nejužitečnějších věcí v PI, společně s funkcemi pro korekci pozadí.

ABE nefunguje u objektů, kde není moc jasné, co je ještě objekt, tam leží síla DBE, kde rozhoduje člověk. Ale ABE parádně funguje na galaxie, kulové hvězdokupy a podobné drobotiny.

[alex.sky]

ABE nefunguje u objektů, kde není moc jasné, co je ještě objekt, tam leží síla DBE, kde rozhoduje člověk. Ale ABE parádně funguje na galaxie, kulové hvězdokupy a podobné drobotiny.No práve na mojom vyššie uvedenom obrázku mi ABE dáva lepšie odčítanie pozadia, ako DBE - hoci som sa veľmi snažil zadať nejakých 300 bodov!

Vďaka zatiaľ, už si len nájsť čas...

[Konihlav]

muze mi prosim nekdo jako pro uplnyho blba vysvetlit, kterak secist dva obrazy a ulozit je? Mam FIT soubor A a FIT soubor B. ImageIntegration (moje prvni volba) je mimo hru a PixelMath (moje druha volba) porad hazi milion ruznych erroru, nevim proste jak to zapsat aby to udelalo pro kazdy pixel ze vysledek je soucet hodnot. Tento software je fakt superhovadskej.
diky

[pepe30]

Zober Fit A a FIT B a zarovnaj ich.Potom si ulož snímky niekde do súboru a potom použi ImageIntegration.Ale musíš spájať aspon tri snímky na zloženie,takže si sprav z jedného kopiu! Hotovo.

[MMys]

Poslal jsem e-mail s ilustrativním printscreenem na PixelMath

[Psion]

PixelMath je naopak skvělej, např. dělá binování přesně tak jak se to dělat má, nikoliv jako zmenšení obrazu a vytažení gamy u některých sw, ale pracuje s pixelama.

[FunTomas]

Martin ti to asi už poslal, ale možno sa to hodí aj inému...
V PixelMath zapíšeš v poli RGB/K výraz obrázok1 + obrázok2, pričom obrázok1 je názov napísaný na ľavom hornom ušku v obrázku.
V sekcii destination môžeš vybrať, či má výsledok ponechať tak ako je, alebo zapnúť voľbu Rescale result, vtedy hodnoty pixlov vo výslednom obraze prepočíta do intervalu 0-1.
Pri aplikácii výpočtu je potrebné stlačiť modrý štvorec vľavo dole na paneli PixelMath.

Alebo teda ešte pre tých, čo radi obrázky...


Pre jednoduchosť som použil rovnaký obrázok, len otočený o 180°. Dôležité je aby mali oba obrázky rovnakú veľkosť. To je možno dôvod, prečo ti to nefungovalo.

[Konihlav]

diky, ja to vyresil nabootovanim Windows a pouzitim jineho SW. Pro me je Pixi prozatim jen jako FITSViewer pro Linux :-/ to co jsem drive umel jsem za posledni pul rok zase zapomnel, takze zas jsem jako novacek s timto zpropadenym SW