
Obrazek zustal na stejne adrese:

koho by zajimala puvodni stara verze, tak kopie je zde:
http://astrofotky.cz/tmp/LBN777-OLD.jpg

snad je to lepsi...
To opravdu neexistuje způsob, jak alespoň částečně zužitkovat data postižená špatným seeingem nebo pointací? Tyhle faktory ovlivňují jen vysokofrekvenční složku obrazu, ne nízkofrekvenční. Kdyby se z postižených snímků využila nízkofrekvenční složka, pomohlo by to třeba rozsáhlým slabým mlhovinám na pozadí. Jistě existuje nějaký algoritmus založený na Fourrierově transformaci, nebo tak.deavi píše:... Naštěstí se povedli 4 jasné noci na Šumavě, i když dvě noci byly kvůli velkému seeingu velmi špatné....
Nakonec jsem použil 250x5 minut
Díky za krásný popis jak složit horší data s lepšími, ale asi to nechám jak je, já jsem spokojen a to je to hlavníMichal1 píše:Máš to moc pěkné, ale jedna věc mě zaráží, už jsem se s tím na fóru setkal víckrát:To opravdu neexistuje způsob, jak alespoň částečně zužitkovat data postižená špatným seeingem nebo pointací? Tyhle faktory ovlivňují jen vysokofrekvenční složku obrazu, ne nízkofrekvenční. Kdyby se z postižených snímků využila nízkofrekvenční složka, pomohlo by to třeba rozsáhlým slabým mlhovinám na pozadí. Jistě existuje nějaký algoritmus založený na Fourrierově transformaci, nebo tak.deavi píše:... Naštěstí se povedli 4 jasné noci na Šumavě, i když dvě noci byly kvůli velkému seeingu velmi špatné....
Nakonec jsem použil 250x5 minut
V nejjednodušším případě by mohlo pomoci toto. Rozdělím data na poloviny podle velikosti seeingu a složím je ve dva obrázky: A budou data s lepším seeingem a B s horším. Udělám si kopie a rozmažu je gaussovským filtrem s poloměrem vetším než velikost seeingu, čímž vzniknou obrázky A* a B*. To jsou nízkofrekvenční složky. Vysokofrekvenční jsou A-A* a B-B*. Data tedy zkombinuji jako (A* + B*)/2+A-A*.