Астрономија

Алгоритам за слагање астрономских слика

Алгоритам за слагање астрономских слика


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Тражим једноставан алгоритам за упоређивање астрономских слика (истог небеског региона) једне против других, израчунавање њиховог кретања и ротације да би их коначно сложио.

Тренутно већ имам више или мање радни алгоритам. Прво из слике издвојим све звезде (укључујући информације попут осветљености и ширине поља), а затим прођем кроз све резултујуће „тачке“ и створим троуглове од тренутне тачке и оне две друге звезде које имају најкраћу удаљеност до ове Звезда.

Ова листа троуглова креирана је за сваку слику. Након тога узмем једну слику као референцу, а затим прођем кроз листу троуглова на референтној слици да бих пронашао троугао на другој слици исте дужине сваке странице троугла (такође "дозвољавам" одређену толеранцију због минималне релативне разлике положаја звезда на свакој слици). За ово подударање израчунавам кретање и ротацију у односу на референтну слику. Последњи корак је проналажење подударних троуглова који имају исто релативно кретање и ротацију као и остале шибице. То се ради израчунавањем стандардне девијације, сортирањем троуглова који нису унутар 1 или 2 сигме и понављање овог поступка док не добијем врло малу стандардну девијацију.

Последњи део, проналажење „важећих“ троуглова са истим кретањем / ротацијом, добро функционише. Проблем је у томе што понекад имам само 2 или 3 „ваљана“ троугла од 300 почетних троуглова. Сви остали троуглови имају дужине страница различите од дужине референтне слике.

Дакле, претпостављам да је проблем у начину на који генеришем своје почетне троуглове. Сортирање звезда по сјају и коришћење ових података за генерисање троуглова такође не функционише. Дакле, постоји ли бољи начин за стварање почетних троуглова на свим сликама?


Ова страница о комерцијалном производу детаљно описује њихов алгоритам. Ради подударање троугла који описујете, са нечим попут симулираног жарења да би се добило оптималније решење.

Прихваћени одговор на ово уско повезано питање препоручује Хугин панорама софтвер; то је отворени извор, тако да бисте требали моћи да сакупите коришћене алгоритме.


Погледајте СЦАМП за астрометрију и СВарп за слагање. Попут софтвера поменутог у другом одговору, оба су отвореног кода, тако да можете проверити које алгоритме користе.

Овде је СЦАМП документација, са објашњењем алгоритма у поглављу 6.7 (страница 25). Постоји и кратак рад, али приручник делује темељитије.

Имајте на уму да је софтвер написан са широкопољним мулти-ЦЦД детекторима мозаика на уму, па би оно што раде могло бити претјерано за оно што имате на уму.


Слагање астрономских слика помоћу Питхона

Мислио сам да ће ово бити лакше, али након неког времена напокон одустајем од овога, бар на пар сати.

Желео сам да репродукујем ову пратећу звезду из временског интервала слика. Инспирисано овим:

Оригинални аутор је користио видео оквире ниске резолуције снимљене помоћу ВиртуалДуб-а и комбиноване са имагеЈ. Замишљао сам да бих могао лако репродуковати овај процес, али уз приступ меморије са Питхоном, па бих могао користити оригиналне слике високе резолуције за бољи излаз.

Идеја мог алгоритма је једноставна, спајање две слике истовремено, а затим понављање спајањем резултујуће слике са следећом сликом. То је урађено стотине пута и правилно извагано тако да свака слика има једнак допринос коначном резултату.

Прилично сам нов у питхону (и нисам професионални програмер, то ће бити очигледно), али гледам око себе, чини ми се да је Питхон Имагинг Либрари врло стандардан, па сам одлучио да га користим (исправите ме ако мислите нешто друго би било боље).

Ово ради оно што би требало, али резултујућа слика је тамна и ако је једноставно покушам побољшати, очигледно је да су информације изгубљене због недостатка дубине у вредностима пиксела. (Нисам сигуран који је овде прави термин, дубина боје, прецизност боје, величина пиксела). Ево коначног резултата помоћу слика ниске резолуције:

или један који сам покушавао у пуној резолуцији 4к са 2к (из другог скупа фотографија):


Алгоритам за слагање астрономских слика - Астрономија

Слагање слика побољшава однос сигнал-шум, али нису све методе слагања толико ефикасне. Овај чланак приказује неке разлике и које су најбоље и формат података који треба користити.

  • 001) ЕТИКА у ноћној фотографији
  • 002) Почетак астрофотографије: Звездине стазе до фотографије Нигхтсцапе
  • 1а) Нигхтсцапе фотографија са дигиталним фотоапаратима
  • 1б) Планирање Нигхтсцапе фотографије
  • 1ц) Карактеристике најбољих дигиталних фотоапарата и објектива за ноћну пејзаж и астро фотографију
  • 1д) Препоручени дигитални фотоапарати и објективи за ноћну пејзаж и астро фотографију
  • 1е) Нигхтсцапе фотографија у поставци поља
  • 1ф) Веома преносива поставка астрофотографије, пејзажа и дивљих животиња
  • 2а) Боја ноћног неба
  • 2б) Боја звезда
  • 2в) Боја маглина и међузвездана прашина на ноћном небу
  • 2д1) Провера природне боје на сликама ноћног неба и разумевање добре и лоше обраде накнадне поште
  • 2д2) Астрофотографија у боји и критичари
  • 2е) Верификација тока обраде слике у природној боји у астрофотографији са светлосним загађењем
  • 2ф) Права боја трапезија у М42, Велика маглина у Ориону
  • 2г) Права боја маглине Плејаде
  • 3а1) Обрада слика Нигхтсцапе-а и астрофотографије Основни ток рада
  • 3а2) Обрада слика за ноћно фотографисање, најбоља подешавања и савети
  • 3а3) Астрофотографија Пост Процессинг са РавТхерапее
  • 3б) Астрофотографска обрада слике
  • 3ц) Астрофотографска обрада слике светлосним загађењем
  • 3д) Обрада слике: нуле су важећи подаци о слици
  • 3е) Обрада слике: Упоређивање метода слагања (ВИ СТЕ ОВДЕ)
  • 3ф1) Напредно истезање слике помоћу рнц-цолор-стретцх алгоритма
  • 3ф2) Растезање слике Мессиер 8 и 20 алгоритмом рнц-цолор-стретцх
  • 3ф3) Растезање Мессиер 22 + међузвездне прашине помоћу алгоритма рнц-цолор-стретцх
  • 3ф4) Напредно истезање слике са јаким загађењем светлом и преливима уз рнц-цолор-стретцх алгоритам
  • 4а) Астрофотографија и жижна даљина
  • 4б1) Астрофотографија и експозиција
  • 4б2) Време експозиције, ф / однос, површина отвора бленде, величина сензора, квантна ефикасност: шта контролише колекцију светлости? Плус калибрација фотоапарата
  • 4ц) Аурора Пхотограпхи
  • 4д) Метеорска фотографија
  • 4е) Да ли вам је потребна модификована камера за астрофотографију?
  • 4ф) Како фотографирати Сунце: Излазак, Залазак Сунца, Помрачења
  • 5) Нигхтсцапе фотографија са носачем за праћење врата штале
  • 6а) Осветљавање и заштита вашег ноћног вида
  • 6б) Визија у боји ноћу
  • 7а) Ноћна и слаба осветљеност помоћу дигиталних фотоапарата (техничка)
  • 7б) Технологија сузбијања тамне струје на сензору
  • 7в) Технолошки напредак за снимање слика са дугом изложеношћу при слабом осветљењу
  • 8а) Софтвер за ноћни пејзаж и астрофотографе

Увод
Подаци о испитивању
Резултати
Пример слике из стварног света
Узорковање у камери
Закључци
Референце и даље читање
Питања и одговори

Ако су вам информације на овом месту корисне, подржите Цларквисион и донирајте (линк испод).

Увод

Слагање је термин за додавање / усредњавање више слика заједно како би се смањио привидни шум (побољшао однос сигнал-шум) комбиноване слике. Однос сигнал / шум, или С / Н, повећава се за квадратни корен броја слика у низу ако нема нежељених ефеката. Али у пракси постоје нежељени ефекти, који могу довести до видљивих проблема на наслаганим сликама и ограничити информације које се могу издвојити. Које методе најбоље функционишу са најмање артефаката?

У основи постоје 2 методе:

1) облик сабирања / просека, укључујући оцењене просеке, просек одсечених сигма, мин / максим искључени просек итд.

2) медијана, укључујући резану медијану, мин / мак изузеће итд.

Ефикасност слагања зависи од података који се уносе у софтвер за слагање. Неизражени излаз већине дигиталних фотоапарата је 14 бита по пикселу. Необрађени претварач може створити следеће:

а) линеарни 14-битни подаци са ДСЛР-а, без скале,
б) линеарни 16-битни подаци увећани за 4к од 14-битних ДСЛР података и
в) Кривуља тона 16-битни подаци.

Да би се испитала ефикасност две различите методе слагања, просечени одсек стандардне девијације (назван Сигма Цлиппед Авераге) и средњи прорачун, слагање је тестирано користећи различите типове података: линеарни 14-битни, линеарни 16-битни и тонски пресликани 16-битни подаци.

Подаци о испитивању

Да бих тестирао ефикасност слагања, направио сам слику са уграђеним бројевима (слика 1). Затим сам бројеве скалирао у редослед интензитета (слика 2). Користећи научни софтвер за обраду слика (Давинци са Државног универзитета у Аризони, хттп://давинци.асу.еду/), израчунао сам слике случајног Гауссовог шума. Слици на слици 2 додао сам одступање, типично за Цанон ДСЛР-ове, како би се спречило одсецање сигнала и шума на нули у целобројним сликовним датотекама. Рачунао сам случајни шум на нивоу који је направио С / Н = 1,0 на броју 10 на слици. То значи да број 1 има С / Н = 0,1, а 25 да има С / Н = 2,5 у једној датотеци слике. Пример појединачне слике са шумом приказан је на слици 3.

За тестове слагања израчунато је стотину слика попут оне на слици 3, свака са различитим случајним шумом. Први сет од 100 слика симулира излаз ДСЛР-а са 14 бита по пикселу. Други сет од 100 израчунат је као из ДСЛР-а са линеарним 14-битним по пикселу, а затим је скалиран за 4к да би 14-битни скали био скалиран на 16 битова као код неких сирових претварача. Трећи сет од 100 слика је израчунат и скалиран као у тонској кривој која се даје из сировог претварача. Будући да је тест за најслабије делове слике, тонска крива скалира податке за фактор 10, али одзив је и даље линеаран (погледајте део 3б за више информација о функцији тонске криве). Подаци о 16-битним подацима и кривуљи тона и даље се квантизују са 14 бита, али скалирање потенцијално додаје прецизност стеку и видећемо ефекте скалирања на коначни излаз.

Слагање је изведено у ИмагесПлус-у одабиром две методе: средња вредност и просек одрезане сигме. Одсецање је постављено на 2,45 стандардне девијације. Исецање у стварном низу слика ноћног неба уклања већину потписа са пролазећих авиона и сателита. У овом тесту података, у суштини нема разлике у једноставном просеку у односу на пресечени просек.


Слика 1. Слика секвенце бројева.


Слика 2. Слика секвенце рампе.


Слика 3. Један кадар са шумом. Профил шума дизајниран је да симулира стање у којем бука очитавања сензора + фотонска бука даје С / Н = 1 за број 10.

Резултати

Резултати 14-битног линеарног излаза приказани су за средњи стек на слици 4а и Сигма Цлиппед Авераге стек на слици 4б. Одсецање је постављено на 2,45 стандардне девијације. Јасно је да Сигма Цлиппед Авераге даје бољи резултат. Медијана је постерерисана на 14 битова и било би немогуће извући слабе сигнале, али чак и 14-битни линеарни подаци су постереризирани и могу се извући ограничене информације (бројеви испод 10).


Слика 4а. Комбиновање медијана од 100 слика на 14-битним подацима.


Слика 4б. Просек слике од 100 слика са Сигма-клипом комбинује се на 14-битним подацима.

Резултати 16-битног линеарног излаза приказани су за средњи стек на слици 5а и Сигма Цлиппед Авераге стек на слици 5б. Одсецање је постављено на 2,45 стандардне девијације. Опет, Сигма Цлиппед Авераге даје бољи резултат. Медијана је квантизована на 14 бита. Средњи низ приказује бројеве мање од 10, али сваки број има константан ниво интензитета, а позадина има други константни ниво интензитета. Сигма Цлиппед Авераге даје глаткији резултат са смањеним интензитетом бројева, како се очекивало, и нижом позадином буке. Сигма Цлиппед Авераге такође показује боље одвајање бројева од позадине. То значи да се на астрофото снимку могу открити слабије звезде, маглине и галаксије.


Слика 5а. Комбиновање медијана 100 слика на 16-битним подацима.


Слика 5б. Просек комбинованих 100 слика са Сигма-клипом на 16-битним подацима.

Резултати излаза криве тона приказани су за средњи низ на слици 6а и за Сигма Цлиппед Авераге стек на слици 6б. Одсецање је постављено на 2,45 стандардне девијације. Опет, Сигма Цлиппед Авераге даје бољи резултат. Медијана је квантизована на 14 бита и чини се сличном оној на слици 5а, али нешто мање бучна. Средњи низ приказује бројеве мање од 10, али сваки број има константан ниво интензитета, а позадина има мало другачији ниво константног интензитета. Сигма Цлиппед Авераге даје глаткији резултат са смањењем интензитета бројева и нижом позадином буке. Шум у резултату Сигма Цлиппед Авераге (слика 6б) нижи је од буке у 16-битном линеарном стеку (слика 5б).


Слика 6а. Комбинована је средња вредност слике од 100 на подацима мапираним тоном.


Слика 6б. 100 слика Сигма-Цлиппед просек комбинује податке мапиране тоном.

На слици 7 упоређујем три методе за средњи низ. Од ове три, резултати криве тона су најбољи, али сви средњи резултати су инфериорни од резултата Сигма Цлиппед Авераге.




Слика 7.
Врх: 100 медијана слике комбинује се на 14-битним подацима.
Средина: средња вредност слике од 100 комбинује се на 16-битним подацима.
Дно: Средња вредност слике од 100 комбинује се на тонски мапираним подацима.

На слици 8 упоређујем три методе за Сигма Цлиппед Авераге стек заједно са комплетним 32-битним стеком с помичним зарезом. Од прва три, резултати криве тона су најбољи и визуелно се не могу разликовати од резултата са 32-битном покретном тачком.





Фигура 8.
Врх: 100 слика Сигма-Цлиппед просек комбинује 14-битне линеарне (улазне и излазне) податке.
Горња средина: 100 слика Сигма-Цлиппед просек комбинује се на 16-битним линеарним подацима.
Доњи средњи: 100 слика Сигма-Цлиппед просек комбинује податке мапиране тоном.
Дно: Просечно комбиновано 100 слика са Сигма-клипом на 32-битним излазним подацима са покретном тачком (14-битни линеарни улаз).

Пример слике из стварног света


Слика 9.
а) Сирова конверзија у линеарни 14-битни нескалирани тиф (исти нивои као сирова датотека). Калибрација помоћу равних поља, тамних и пристрасних оквира у ИмагесПлус-у. Поравнање оквира и медијана комбинују се у ИмагесПлус, а затим је написана 32-битна ФИТС датотека са покретном тачком. Значајно истезање на 32-битној покретној тачки резултира у ИмагесПлус-у. Пречишћавање у Пхотосхопу на 16-битним подацима. (Овде су 16-битни тифф подаци (обрезивање 1,4 МБ): покушајте смањити буку на плочу ц.
б) Необрађена конверзија у скалирани 16-битни линеарни тиф у ИмагесПлус-у. Калибрација помоћу равних поља, тамних и пристрасних оквира у ИмагесПлус-у. Поравнање оквира и просек исечен сигмом комбинују се у ИмагесПлус, а затим је написана 32-битна датотека ФИТС са покретном тачком. Одсецање сигме постављено је на 2,45 стандардне девијације. Значајно истезање на 32-битној покретној тачки резултира у ИмагесПлус-у. Пречишћавање у Пхотосхопу на 16-битним подацима.
ц) Сирова конверзија у Пхотосхоп АЦР-у помоћу профила сочива како је овде описано. Поравнање оквира и просек исечен сигмом комбинују се у ИмагесПлус, а затим је написана 16-битна тиф датотека. Истезање са облинама у Пхотосхопу.
д) Исто као у (ц) са примењеним извесним оштрењем. У овом случају, блага Рицхардсон-Луци деконволуција у ИмагесПлус, 7к7 Гауссиан, 5 итерација и примењена на светлије регије. Нижа бука методе (ц) омогућава више оштрења и издвајања слабијих и суптилнијих детаља.
Напомена: разлика у балансу боја представља мале разлике у обради и треба је занемарити. Оно што је важно је привидни шум, како осветљеност, тако и шум боја, привидни детаљи и суптилне тонске градације.

Узорковање у камери

Да би се детектовали најмањи сигнали у сложеном скупу експозиција, узорковање у фотоапарату требало би да буде довољно високо да дигитализује те ситне сигнале. На слици 10 приказани су ефекти узорковања А / Д камере у ситуацији са мало шума (тиха бука камере).

То показује да је за откривање фотона на субфотону по брзини експозиције предност у томе што прелазимо већи од јединственог појачања (већи ИСО) (већи добитак је мањи е / ДН). (ДН = број података у датотеци слике). На фотографији ноћног неба, како се бука од небеског сјаја повећава, користи се смањују. Из дијаграма се такође види да нема много добитка у откривању слабих објеката преласком са 0,3 на 0,2 е / ДН (то би било повећање ИСО за 50%), већ поштен скок у најситнијим детаљима дигитализованим у прелазу из јединственог добитка до 1/3 е / ДН. Подаци о слици су нормализовани тако да број 25 има исту осветљеност.

У низу од 100 слика, дигитализацијом од 0,3 е / ДН, 20 фотона је само уочљиво или у просеку брзина од 1 фотона на 5 слика. При добијању јединства је око 4 пута горе. У стварним камерама са присутним појасевима, разлике између добитака ће бити веће. То подразумева преко астрономске разлике разлике у откривању магнетске звезде.


Слика 10. Узорковање камере у ситуацији са ниским нивоом шума показује да за откривање слабих сигнала, отприлике мање од једног фотона по експозицији, узорковање помоћу А / Д претварача у камери треба да буде мање од 1 електрона по аналогно-дигиталној јединици претварача (Број података, ДН). За камере са око 5 до 6 микронских пиксела, тај добитак је обично око ИСО 1600.

Модел кориштен за израду података на слици 10 користио је Поиссонову расподелу за фотонски шум, Гауссову расподелу за читање + шум тамне струје и +/- 1 ДН грешка у А / Д претворби, а затим је скалирао излазне слике на исти ниво за поређење. А / Д грешка је важна. На пример, рецимо да сте имали 1 фотон у пикселу у свакој експозицији, А / Д ће имати неке без фотона, а неке са 2, повећавајући тако грешку. Наравно, други извори буке то модулирају, али укључивање буке А / Д конверзије је важно за приказивање тренда. Како се повећавају други извори буке, А / Д ефекат постаје све мањи и мање је важно радити на вишим ИСО вредностима, осим ако човек такође мора да превазиђе проблеме са појасевима (што је често случај).

Кључ астрофотографије у откривању најситнијих детаља су:

1) Најтамније небо до ког можете доћи.

2) Објектив / телескоп највећег отвора бленде који можете себи приуштити, са најбржим односом ф /. Брзи однос ф / размер и велики отвор бленде су кључни јер у најкраћем времену прикупите највише светлости.

Рад камере: ИСО где је а) ИСО где је опсег довољно мали да не буде фактор, б) добитак (ИСО) око 1/3 е / ДН. Ако је повезивање и даље проблем на ИСО 1/3 е / ДН, идите на виши ИСО.

При избору дигиталног фотоапарата за астрофотографију:

1) Новији модели из последњих неколико година (ови модели, сви произвођачи) имају бољу потискивање тамне струје и ниже опсеге, као и добру квантну ефикасност.

3) Модели без компресије са сировим губицима или филтрирања сирових звезда и минимално филтрирање сирових производа (најмање 2, можда и више произвођача је сјајно у овој области).

Ако је бука читања реда око 2 или 3 електрона (или мање) при ИСО појачању 1/3 е / ДН и ниском опсегу на том ДН, нижи ниво шума неће показати никакву разлику у астрофотографији са дугом експозицијом где можете забележите понеки сјај неба при сваком излагању Само ако покушавате да направите астрофотографију са неколико секунди експозиције помоћу ускопојасних филтера или врло спорим сочивима / телескопима, читање буке постаће проблем.

Тамо где камера постаје „ИСОлесс“ у астрофотографији је углавном ирелевантно, јер ИСОлесс говори о ниској буци читања, а бука читања је преплављена другим изворима буке. Опет, добро је имати разумно ниску буку читања (што значи 2 до 3 или тако нешто) при ИСО појачању од око 1/3 е / ДН. Свакако да је у реду имати ниже, али нема велике разлике када изложите небо на 1/4 до 1/3 хистограма, а затим додате шум од тамне струје. Ови извори буке ограничавају динамички опсег и најслабије откривање предмета, А НЕ очитавање шума и да ли сте на нивоу ИСО или јединственог добитка или не.

Закључци

Прецизност и метода бита су важни при слагању. Методе просечавања су супериорније од медијане комбинације. Како се дигитални фотоапарати побољшавају, са нижом системском буком, укључујући буку читања и буку од тамне струје, и како се више слика слаже, излазна прецизност стека мора бити у стању да поднесе пораст односа сигнал-шум. Једноставна 14-битна прецизност је неадекватна, као и 14-битна скалирана на 16-битних (само 4к побољшање прецизности) када се слаже више од око 10 слика. Када се слаже велики број слика, повећање прецизности може се постићи само коришћењем просека у 32-битним целобројним, 32-битним покретним зарезима или мапираним тоном ако се користе 16-битне сликовне датотеке.

Ако радите са великим бројем слика у хрпи и желите да радите у линеарном одзиву интензитета, онда је најбоље користити уређивач слика који може да ради у 32-битној покретној тачки, укључујући складиштење наслагане слике у 32- битни цео број или формат са покретном тачком.

Мапирање тонова даје приближно 40 пута побољшање прецизности интензитета за најситније делове слике када радите са 16-битним датотекама у поређењу са линеарним 14-битним дигиталним фотоапаратом. Тако мапирање тонова омогућава извлачење слабијих детаља при раду са уређивачима слика од 16 бита / канала и сликовним датотекама са 16 бита / канала. Ако претпоставимо да је прецизна 1-битна подлога, скалирање од 40к најтањих тонских података било би добро за 20к побољшање С / Н, што значи да слагање до 20 квадрата или 400 слика и даље треба да ради са одговарајућом прецизношћу.

Наравно, сусрет са овим ефектима такође зависи од нивоа буке у вашој ситуацији снимања, укључујући буку из система камере и буку од сјаја ваздуха и светлосног загађења. Како се бука повећава, ови нежељени ефекти постају скривени (дословно изгубљени у буци).

Ако се наслагане слике раде у линеарном 14 или 16-битном излазу, можете наићи на постеризацију, која се приказује као „мрљавост“ и оно што ја називам пастозним изгледом на сликама када се истегну. Много ових артефаката видим на постављеним астрофотографијама на мрежи, што ми указује на то да се вероватно дешава постеризација у слагању.

Трговинско место када је потребан пловак зависи од нивоа буке (укључујући буку при читању плус буку од тамне струје и буку од сјаја ваздуха и светлосног загађења). Један од начина да се то провери је да се направе статистички подаци о једном излагању у тамном подручју без звезда или маглина. Рецимо да то урадите и нађете стандардну девијацију од 6,5. Ако затим сложите више од 6,5 * 6,5 = 42 оквира, тада ће резултат бити квантизован целобројним бројевима, а извлачење најситнијих детаља биће ограничено целобројном математиком. Тада би било боље сачувати резултат стека као 32-битни флоат формат и истегнути резултате из 32-битних флоат података. У ИмагесПлус можете да задржите подразумевани формат на 16-битном, а затим на крају стека сачувајте копију слике, одаберите уклапа, а затим изаберите 32-битни флоат формат.

Питања и одговори

Зашто је средња слика слога на слици 4а равна са једном вредношћу за позадину?

Одговор. Када се улазни подаци квантизују, медијан комбиновања се такође квантизује. Чак и ако су улазни подаци скалирани на вредности са помичном тачком, они се и даље квантизују (нпр. Помножити са 1,23 и пренети као покретну тачку, још увек постоје дискретне вредности одвојене са 1,23). Комбинација медијана бира једну од оних квантизованих вредности као медијану. Слагањем многих слика, када се шум у стеку сведе на делић корака квантизације, медијана се квантише на једну вредност. Технички, ово се дешава када је стандардна девијација медијане мања од интервала квантизације и постаје значајно постеризована када је стандардна девијација медијане око 1/4 интервала квантизације. Колико слика треба комбиновати да би се то догодило са стварним подацима, зависи од интервала квантизације и системског шума. Али када започне постеризација, додавање више оквира убрзава колапс (слика 11) и из података се не може извући слабији сигнал. Поново, илуструје да треба избегавати средњу комбинацију приликом слагања података о слици.


Слика 11. Примери ефеката квантизације јер је више оквира медијано комбиновано. Стандардна девијација медијане је 0,21 након 10 оквира који показују значајну постереризацију. На 20 кадрова, квантизација је смањила стандардну девијацију медијане на 0,02 што је резултирало углавном једноличном позадином. Низ наставља да сажима све вредности са односом сигнал-шум мањи од 1 у једном оквиру до једне излазне вредности у средњем стеку.

Следеће питање је, да ли је генерисана бука заиста Гауссова? На слици 12. приказане су линеарне и лог табеле профила буке (укрштања) и Гауссовог профила (линија). Подаци су Гауссови у статистикама бројања (+/- 1). Онлајн постови наплаћују да подаци нису Гауссови, али збуњују Гауссов профил интервалом узорковања.

Слика 12. Статистика буке која се користи у моделима (укрштања), у поређењу са математичким Гаусовим профилом (линије). Врх: линеарна парцела. Дно: графикон дневника. Највиша тачка при к = 1006 је заокруживање статистика коначног бројања: велика вредност је 2 +/- 1.

О томе зашто је средњи спој на слици 9а бучнији:
"Такође, посебно за светлост, фотони обично долазе у сноповима или таласима, што понекад узрокује поремећај у очекиваној Поиссоновој расподели. И то је нешто што не треба занемарити. Резултат ових накупина додатних фотона или периода без фотона је могући поремећај средње вредности померајући је за више или ниже него што је требало. Мислим да ово не доводи само до лошијих резултата од просека, већ и до тачне мање квантизације * јер * има * више * шума. Поново, ваша слика 9 то показује средња комбинација са стварним подацима. Медијана је нижа од просека, како се очекује од статистичке математике. "

Одговор. Прво, улазни подаци (необрађене датотеке) су потпуно исти за све методе на слици 9. Ако је фактор појаве накупина фотона био фактор, тада бисмо видели да исти пиксели на сликама направљеним другим методама такође делују бучније. Немамо. Друго, видети Садашњи статус квантне теорије светлости коју су уредили Јефферс, Рои, Вигиер и Хунтер, Спрингер Сциенце, 1997, страница 25, где је описано накупљање које се посматра са астрономских објеката на скали од неколико метара. При брзини светлости, то се односи на скалу од неколико наносекунди, у поређењу са временом експозиције од 4260 секунди дотичне слике Коњске главе. Идеја за накупљање фотона искључена је за неких 12 редова величине. Подаци на слици 9а су чисто последица средње квантизације.

О томе зашто се бука разликује између слика "Бука је гора од 25% јер сте радили више операција, а свака је додавала сопствену грешку. Примена мрака и станова такође додаје буку. 80% С / Н је само за 1 једноставну медијану. Искрено, ако нисте схватили да би требало да дође до додатних грешака, онда не знам шта да кажем “.

Одговор. Сви слогови комбиновања слика изведени су у програму ИмагесПлус који је користио 32-битну покретну тачку. Улазни подаци са ДСЛР-а се наравно квантизују и остају такви након конверзије у 32-битну покретну тачку. 32-битни прорачуни са покретном зарезом осигуравају да нема значајних грешака додатих операцијама слагања. Такође, потпуно исти главни оквир тамног оквира, равног поља и пристрасности коришћени су и за медијану и за просек, па ако би грешке настале због ових података, то би се показало и у средњем и у просечном низу. Очигледно није.

Ако су вам информације на овом месту корисне, подржите Цларквисион и донирајте (линк испод).

Референце и даље читање

Заједница отвореног кода је прилично активна у подручју профила сочива. Погледајте:

Ленсфун профили сочива: хттп://ленсфун.соурцефорге.нет/ Сви корисници могу доставити податке.

Техничка напомена: Комбиновање слика помоћу целих и стварних пиксела. Ова веб локација такође приказује средњу комбинацију која не даје резултате онако добро као средње методе: хттп://ввв.мираметрицс.цом/тецх_ноте_интреал_цомбининг.хтм.

ДН је „Број података“. То је број у датотеци за сваки пиксел. То је број од 0 до 255 у 8-битној датотеци слике, 0 до 65535 у 16-битној непотписаној целобројној тиф датотеци.

16-битни потписани цели број: -32768 до +32767

16-битни непотписани цели број: 0 до 65535

Пхотосхоп користи потписане цијеле бројеве, али 16-битни тифф је непотписани цијели број (исправно га је прочитао ИмагесПлус).


Астрофотографско слагање слика & # 8211 Астро слагање

Надам се да сте већ били на снимању и применили оно што сте научили о астрофотографији. За већину постоји прилично велика крива учења са астрофотографијом. Увек сам био прилично добар са рачунаром, електроником и механичким хардвером, али учење обраде слика био је огроман изазов. Надам се да могу да поделим оно што сам научио како бих убрзао ваш процес учења.

Много је тога што треба научити када је у питању снимање слика са фотоапарата и прављење коначне слике за приказ. Открићете да ће за 99% слика дубоког неба које снимате бити потребан неки облик накнадне обраде. Али пре него што уопште разговарамо о било каквој обради, разговарајмо о томе како најбоље снимити сцену.

У претходним блоговима наговештавао сам технику која ће вам омогућити да извучете максимум из својих астро слика. Гађање врло слабих покретних циљева може бити прилично изазовно. Потребна је прилично пристојна опрема да бисте добили заиста бледе ствари, али осим тога, важно је правилно фотографирати субјекте. Постоји једна драгоцена техника која ће вам изузетно помоћи у обради и максимално искористити ваше податке. Ова техника се слаже.

Погледајмо слагање у врло основним терминима. Снимање слабих циљева ствара углавном бучне слике. Ово важи за астрофотографију, као и за редовну фотографију. То значи да фотографије изгледају зрнасто и да им недостаје свиленкасто глатки прелаз. На астрофотографијама, бука ће пореметити прелазак са циљног објекта на тамне пределе. Али ако снимите много фотографија истог предмета и сложите их заједно, резултат је далеко бољи од резултата једног кадра. Бука и зрнатост се попуњавају и слика ће изгледати много глађа и потпунија. Када сам ишао за најквалитетнијим сликама, углавном бих снимао између 10 и 20 сати отвореног затварача. Али опет, ово су биле моје најбоље слике дубоког неба на професионалној опреми. За мене је то значило снимање током многих ноћи и слагање свих података у коначну слику. Снимао сам експозиције дуге ½ сата, о Требало ми је мање кадрова. Али крајњи резултат је био много података, који су, када су састављени, резултирали врло добрим скуповима података.

Ако тек почињете, није потребно да толико снимате. Али генерално, што више пуцате, то боље. Велика је разлика која се одмах види на коначној слици. Постоји тачка смањења приноса, али већина астрофотографа се никада неће приближити овој граници. Дакле, ако можете да започнете са снимањем неколико сати, на крају ћете добити прилично пристојне податке. Али чак и снимање и слагање 10 слика биће боље од једног кадра. Што су подаци бољи, то је лакше обрадити коначну слику.

Како да започнемо ...? Када поравнате носач (погледајте моје претходне блогове) уоквирену мету и фокусирајући сочиво или телескоп, можете започети снимање слика. Снимајте исти предмет, изнова и изнова. Генерално користим рачунар или интервалометар да бих извукао посао из овога. То ми омогућава способност да се удаљим и пустим камеру да снима док то не заврши. Само имајте на уму да ће вам за фотоапарат можда требати неколико батерија или адаптер за наизменичну струју. Ово је нарочито тачно на хладноћи. За први излет покушајте да снимате најмање сат времена отвореног затварача. То значи да ако снимате 5-минутне снимке, пожелећете 12 од њих сат времена. Генерално је најбоље снимати са експозицијом што је дуже могуће, али не толико дуго да слика постане засићена светлом маглом или да почињете да добијате звездане трагове. Генерално сам покушавао да снимам док на хистограму фотоапарата нисам достигао око 25-75%. Али ово зависи од мете и од тога где пуцам (и колико је присутно светлосно загађење). Само имајте на уму да 1 сат није магичан број. Пуцајте више, ако имате времена и стрпљења. Ово ће олакшати накнадну обраду након слога, а коначну слику још глаткију.

Једном када имате стек, шта је следеће? Све ове слике морате обрадити у једну слику. То је могуће у Пхотосхопу, а постоји неколико заиста сјајних видео записа и информација на ту тему. Тако да ћу овај процес учења препустити онима који су заинтересовани за слагање на овај начин.

Права је корист слагање у програм који је намењен за обраду астрофотографија. Доступно је много програма за то, неки су чак и бесплатни. Користио сам програм назван МакимДЛ који је врхунски професионални софтвер за обраду астрофотографије. Поред неке обраде, такође се бави контролом камере, контролом точкића филтера, фокусирањем, вођењем и многим другим аспектима снимања слика дубоког неба. У сложеном подешавању, врло је корисно имати контролу над свим у једном делу софтвера. Међутим, за оне који тек почињу, погледајте како набавити Дееп Ски Стацкер (ДСС). То је изврстан програм слагања и доступан је без трошкова. Ово вам омогућава вежбање снимања и обраде слика без улагања много додатног новца у софтвер.

Обавезно погледајте изврсна упутства на веб локацији ДСС и на мрежи. Прилично је моћан и способан да производи лепе слике. Такође ће омогућити додавање оквира за калибрацију (о којима ће бити речи у наставку), што је још једна врло моћна карактеристика за контролу буке. Генерално сам открио да ми се свиђа да радим слагање у ДСС-у, а затим да радим остатак обраде у Пхотосхопу или сличном програму за обраду слика. Али то је потпуно моја жеља. Сваки фотограф треба да истражи најбољи ток рада и комбинацију програма који ће се користити за стварање коначне слике.

Једна заиста одлична карактеристика ДСС-а је рутина слагања комета. Обрада комета је још сложенија јер се комета обично налази на другом месту у сваком кадру. Неки се крећу довољно споро да не би морали да брину због тога. Али други могу да премештају значајне количине у сваки кадар. За добијање пристојне слике обично је потребна нека лукава обрада. ДСС одузима много посла. Ова слика је обрађена у ДСС-у и Пхотосхопу.

Вјешалица за капуте Астерисм (ЦР399) и комета Гаррадд

Када започиње поступак слагања, слике прво треба сортирати квалитетом, а затим прво поравнати (или регистровати). Квалитетно сортирање се може аутоматски обавити у ДСС-у, али углавном сам волео да провирујем слике и издвајам оне које су биле замагљене од кретања или су имале облаке или равни. Регистрацијом или поравнавањем слике ће се прилагодити горе-доле, а такође и у ротацији како би се сви оквири довели у савршено поравнање, а затим их сложили у један од неколико метода слагања. Генерално више волим једну од средњих метода слагања.

Многе моје астрографије, укључујући горњу фотографију комете, снимљене су професионалном опремом. Ова опрема коштала је отприлике упола мање од моје прве куће. Да бих био поштен, желео сам да покажем шта се може урадити са ДСР и сочивом (или малим телескопом), па сам поново обрадио неке од својих најранијих слика у ДСС-у, знајући шта сада знам. Снимљени су астрономски модификованим 6,3МП Цанон 300Д (Дигитал Ребел). Ово је један од најранијих ДСЛР-ова. Било је бучно и углавном није давало врло чисте астро слике. Али чак и са овом старом камером, подаци су били врло употребљиви и створили су прилично пристојне слике. У наставку ћемо погледати неколико од ових:

Мој први модификовани ДСЛР за астрофотографију

Примери слагања

Ево неколико примера слика које се излазе из фотоапарата, као и неколико обрађених слика. Први је један кадар који приказује маглину Хеарт & амп Соул (ИЦ1805, ИЦ1871, НГЦ 869 и НГЦ 884), као и двоструки кластер. Горњи део је ван фотоапарата, следећи је након слагања и обраде.

Необрађено, право из камере

Сложено и пост обрађено

Разлика у овима је драстична. Поштено речено, једнострука слика замагљена је јаким светлосним загађењем. Али ово је проблем који ће мучити већину астрофотографа. Једини начин за борбу против овога је пуцање са тамних локација, далеко од градске расвете.

Следећи пример није толико драстичан. Горњи део је изван камере, доњи је сложен и обрађен. Такође су обухваћени усеви једног оквира и наслагане и обрађене слике.

Појединачни оквир и усек маглине Розета (НГЦ 2237)

Обратите пажњу на недостајуће детаље у обрезивању ове слике.

Стацк / пост обрађена слика и обрезивање маглине Розета

Нагомилана слика чини много чистију и већи део података који недостају је попуњен. Такође имајте на уму и боље детаље који су видљиви у обрезивању розете. То је права корист методе слагања. Једна ствар коју морате имати на уму приликом обраде астрофотографија је да је то инкрементални процес. Ниједан корак неће створити магичну слику од смећа. Сваки корак ће додати мало побољшање, а са довољно ситних корака на крају ћете добити врло пријатну слику. Ако слажете много фотографија, већина комада софтвера за слагање потрајаће прилично дуго ако ваш рачунар не одговара задатку (попут мог). Стога будите стрпљиви и пустите га да ради док се не заврше процеси регистрације и слагања.

Ево још једног примера појединачног оквира у односу на стек. Ова је из маглине Коњска глава (Б33) у Ориону.

Појединачни оквир и обрезивање

Стацк / пост обрађена слика и обрезивање

Прилично је лако уочити корист слагања приликом снимања астрофотографија. Једна напреднија техника која ће вам помоћи да смањите буку у вашим гомилама назива се дитхеринг. У основи ово помера камеру за пар пиксела у случајном смеру након сваког кадра. Када се користи метода средњег слагања, објекти на другом месту на сваком оквиру ће бити елиминисани.Дакле, користећи звезде као референцу за поравнање, галаксије, маглине или други субјекти остаће на истом месту. Али врући пиксели, сателити, авиони, бука и други случајни ефекти биће на другом месту, у односу на звезде, па се они уклањају када се наслажу. Постоји много програма за вођење или праћење који ће аутоматски ублажити. Али чак и са ручним отпуштањем затварача, може вам помоћи изузетно ако ручно померате носач између експозиција. Чини се као гњаважа, али отапање ће додати прилично значајан ниво побољшања. Ниједна од горњих слика (осим слике комете) није користила отапање.

Још један користан додатак је додавање оквира за калибрацију. Они ће вам помоћи да уклоните додатни шум и друге артефакте са слика. Тамни оквири помоћи ће у уклањању врућих пиксела, пристрасни оквири ће смањити буку при читању, а равни оквири помоћи ће у уклањању мрља од прашине или других наочара насталих гледањем кроз сочиво или телескоп. Ово је изванредан опис у одељку ФАК-а овде. Новији модернији фотоапарати имају тенденцију да пружају бољу контролу буке и врућих пиксела, па калибрација можда неће бити потребна. Али у најмању руку треба користити равне оквире како би се осигурало уклањање артефаката узрокованих прљавим сочивима или сензорима. Такође ће помоћи у смањењу вињетирања на сликама. Запамтите: поступна побољшања.

У последњем делу ове серије Астрофотографија размотрићемо неке детаље преласка са грубе наслагане слике на коначну слику. Овде се дешава много чаролије, па се надам да ћете и даље бити у току. У међувремену изађите и пуцајте. Видимо се ускоро.


Обрада слике помоћу ЦЦДСтацк-а 2

Аутор: Уредници Ски & амп Телесцопе 31. августа 2015 0

Примајте овакве чланке послане у пријемно сандуче

Побољшајте своје слике са дубоког неба помоћу овог иновативног програма.
Боб Фера из Издање из јуна 2013. године Ски & амп Телескоп

Од безброј програма који су данас доступни за обраду ЦЦД слика, ЦЦДСтацк 2 је избор многих сезонских слика захваљујући свом интуитивном корисничком интерфејсу и разним иновативним „живим“ функцијама. Ветеран астрофотограф Боб Фера демонстрира свој рутински ток рада користећи софтвер за калибрацију, поравнање, слагање и развлачење својих слика како би створио живописне портрете небеских циљева, попут дубоке фотографије изнад маглине Конус.

Као и сваки искусни астрофотограф, и он или она ће вам рећи да претварање гомиле бучних под-експозиција у живописно уметничко дело није мали подвиг. Процес укључује много корака помоћу различитих софтверских пакета, сваки са својом кривуљом учења. За многе имиџере „уметност“ се дешава у Адобе Пхотосхоп. Али пре него што почнете да користите алатку као што је Пхотосхоп да бисте на слику применили свој лични додир, ваши подаци прво морају да прођу кроз низ сасвим мање секси корака - калибрација, поравнање и комбинација. Иако ови кораци укључују ограничени креативни допринос, ипак су пресудни за коначни изглед ваше слике.

Међу бројним програмима за обраду ЦЦД података, више волим ЦЦДВаре-ов ЦЦДСтацк 2 (ввв.ццдваре.цом) за рачунаре за калибрацију, поравнање, слагање и развлачење мојих слика у 16-битне ТИФФ датотеке које су спремне за коначна подешавања у Пхотосхоп. Снага програма лежи у његовом интуитивном корисничком интерфејсу, као и у неким карактеристикама истезања „уживо“. ЦЦДСтацк 2 је током година добро радио за мене и требало би да вам пружи солидну основу за развој властитих метода.

Калибрација слике

Почнимо са припремом наших калибрационих датотека. Увек снимим неколико тамних слика, пристрасности и равних поља и комбинујем их у „мастер“ калибрационе оквире како бих осигурао да мој коначни резултат буде што чистији. Ово смањује лажне артефакте у мојим калибрационим оквирима услед удара космичких зрака или других нежељених сигнала.

Започните отварањем програма и одаберите Обради / Направи калибрацију Мастер / направи мастер пристраност. Програм ће одмах отворити последњу фасциклу у којој сте користили ЦЦДСтацк 2, па ће вам можда требати да одете до фасцикле са датотекама калибрације. Кад тамо стигнете, одаберите све предрасуде који се подударају са температуром коју сте снимили у вашим лаким оквирима. Тада се отвара прозор Комбиноване поставке и омогућава вам неколико различитих начина за комбиновање пристрасности у оквир „пристрасности“ пристрасности. Више волим да користим методу одбијања сигме одбијања и променим множилац сигме на 2 и ограничење итерација од 2.

За неколико тренутака приказује се ваш главни оквир пристраности. Једноставно сачувајте резултат као 16-битну ФИТС датотеку и поновите исти поступак да бисте комбинирали своје тамне оквире одабиром Процесс / Цреате Цалибратион Мастер / маке мастер Дарк.

ЦЦДСтацк 2 је једини програм за обраду слика за аматере који приказује тачно који пиксели у свакој слици за коју утврде да ће се занемарити приликом комбиновања суб-експозиција помоћу алгоритама за одбацивање података заснованих на сигми. Црвене мрље на горњој слици означене су као одбијене у хрпи од 10 слика.
Боб Фера

Генерирање ваше главне слике равног поља је такође слично, мада ће вас програм прво питати да ли желите да тамно / пристрасно одузмете сваки равни кадар. Ако је то случај, одаберите главни оквир пристраности који сте управо креирали, а такође и главни оквир тамног оквира који одговара вашој равној слици. Када дођете до дијалога Метода комбиновања, поново одаберите средину одбијања сигме са множитељем 2 и итерацијском вредношћу 2. Обавезно поновите ову рутину за све ваше станове снимљене кроз разне филтере кроз које сте пуцали. Сада када имамо спремне оквире за калибрацију, позабавимо се нашим сировим подацима.

Отворите све појединачне експозиције снимљене једним од ваших филтера (ако користите монохроматску камеру са филтерима у боји). Затим изаберите падајући мени Процес / калибрација. Отвориће се прозор Цалибратион Манагер који ће аутоматски пронаћи ваш главни тамни, пристрасни и равни оквир ако су сачувани у истој фасцикли у којој сте раније радили. Ако није, кликните дугме „Дарк Манагер“ и дођите до својих главних оквира. Једном када су изабрани сви ваши главни оквири, једноставно кликните на дугме „Примени на све“ у доњем левом углу и за који минут, све ваше слике у овој групи ће бити калибриране. Сачувајте сваку од ових калибрисаних слика избором Датотека / Сачувај податке / Укључено у падајући мени. Отвориће се нови прозор који вам омогућава да додате наслов у датотеку како бисте избегли преписивање сирових података. Изаберите опцију 32-битне ФИТ флоат датотеке. Сада можете поновити исте кораке за сваку другу групу филтрираних слика.

Сада када су све наше слике калибрисане, поравнајмо сваки кадар. Ако на рачунару имате пуно РАМ-а и брз процесор, можете да отворите све калибрисане експозиције и поравнате их одједном. Ако имате ограничену меморију, своје поравнање можете изводити у групама, али не заборавите да одаберете једну слику која ће бити „основна“ слика по којој ће се поравнати све остале. Уверите се да је оквир за поравнавање видљив на слици, а затим изаберите падајући мени Стацк / Регистер и отвориће се прозор Регистратион. ЦЦДСтацк 2 аутоматски открива више звездица на вашим сликама или вам омогућава да сами одаберете тачке за регистрацију ако то одлучите. Када одаберете тачке поравнања, кликните на дугме „поравнај све“ у доњем левом углу и за неколико тренутака свака од ваших под-експозиција треба правилно да се поравна. Пре трајног наношења поравнања, прођите кроз сваку од ваших слика како бисте били сигурни да је свака радила исправно. Ако је то случај, кликните картицу Примени у горњем десном углу. Програм нуди неколико опција за поновно узорковање како би се надокнадило померање подпиксела сваког кадра. Више волим Бицубиц Б-сплајн, али можете експериментисати да бисте видели шта најбоље одговара вашим сликама. Након примјене поравнања, сачувајте резултате новим суфиксом.

Након калибрације, поравнање ваших суб-експозиција је једноставно ЦЦДСтацк 2. Једноставно отворите све слике да бисте их поравнали, изаберите Стацк / Регистер и програм аутоматски бира више звездица које ће се користити као тачке за регистрацију. Такође приказује врсту „разлике“ између основне фотографије и сваке следеће слике која олакшава увид када две слике нису регистроване (лево) и поравнају се (десно).
Боб Фера

Одбијање података

У овом тренутку имамо све своје слике калибрисане, поравнате и спремне за слагање. Правилна комбинација ваших подоквира драматично ће повећати однос сигнала и шума ваше коначне слике, истовремено елиминишући нежељене стазе авиона и сателита и друге случајне артефакте. У ЦЦДСтацк 2 ово укључује три корака: Нормализација, Одбацивање података и Комбиновање.

Нормализација података математички надокнађује разлике у позадини неба и прозирности, скалирајући све ваше отворене под-експозиције на сличне вредности осветљености за одговарајуће пикселе. Овај корак је неопходан за постизање најбољег сложеног резултата.

Прво отворите све слике снимљене једним филтером и одаберите Стацк / Нормализе / Цонтрол / Ботх. Отвара се мали прозор који тражи да идентификујете подручје позадине неба. Једноставно кликните мишем и повуците малени правоугаони избор око подручја које ће бити „неутрално“ позадинско небо без сјајних маглина, галаксија или звезда у вашем избору. За слике на којима магловитост прожима целу слику, покушајте да пронађете регион са најслабијом магловитошћу или тамном маглином као свој избор позадине. Након што одаберете и кликнете на дугме У реду, програм ће затражити да одаберете област за истицање. Ово ће вам највероватније бити главни предмет, било да се ради о галаксији, маглини, звезданом јату или комети. Направите избор око најсветлије области и кликните на дугме У реду. Појавиће се прозор са информацијама и приказаће израчунати помак за сваку вашу отворену слику.

Даље, треба да изаберемо који начин одбијања података ћемо користити. Одбијање података идентификује и уклања нежељене артефакте на свакој од ваших појединачних слика, замењујући прекршајна подручја у вашем коначном наслаганом резултату одговарајућим регионом из више неокрњених подоквира.

Изаберите Стацк / Дата Рејецт / Процедуре и отвориће се нови нови командни прозор. Овде ћемо са падајуће листе одабрати алгоритам за одбацивање података. Више волим да користим СТД одбацивање сигме, али можете поново експериментисати да бисте пронашли оно што најбоље одговара вашим сликама. Означите поље „горња слика%“ и подесите вредност на 2, а затим кликните на дугме „Примени на све“. То може потрајати неколико тренутака, али када заврши, програм ће приказати све одбачене пикселе у свакој од ваших под-експозиција као светло црвену. Сада једноставно затворите прозор и пређите на следећи корак.

Сада смо спремни да комбинујемо наше слике у завршни низ. Још једном, програм нуди неколико начина за то. Погледајте интерну датотеку помоћи да бисте утврдили која вашим сликама највише одговара. Више волим средњу комбинацију, па ћу у горњем падајућем менију одабрати Стацк / Цомбине / Меан. Софтвер ће тада израчунати средњу вредност за сваки пиксел у низу под-експозиција, уз искључење одбијених пиксела. Ово ће вам пружити максималан однос сигнал-шум на вашој коначној слици. По завршетку сачувајте резултујућу слику (Филе / Саве Дата / Тхис) и поново одаберите 32-битне ФИТС целобројне датотеке. Затворите све датотеке (Датотека / Уклони све слике) и поновите исте кораке за све датотеке са сличним филтрирањем.

Боб Фера

Сада имамо главне ФИТС датотеке спремне за комбиновање у слику у боји. Више волим да обрађујем слике осветљености, а затим их додам у резултат у боји у Пхотосхоп. Пре него што комбинујете било који од њих, пажљиво их прегледајте и позабавите се било којим градијентима који могу утицати на појединачне стекове. ЦЦДСтацк 2 има алгоритам уклањања градијента који се може наћи у падајућем менију Обради / поравнај позадину, који захтева да кликнете на подручја на вашој слици док не буду равномерно осветљена.

Истезање и деконволуција

Хајде сада да растегнемо нашу датотеку осветљености помоћу функције Дигитал Девелопмент Процесс (ДДП). Једна од најважнијих карактеристика софтвера је његова способност да прави „уживо“ ДДП на приказаној верзији датотеке. Прво отворите главну слику осветљености и изаберите Виндов / Адјуст Дисплаи, отворивши прозор који приказује клизаче за подешавање нивоа позадине, максимума, гама и ДДП приказане слике. Сада можете једноставно прилагодити сваки од клизача док не будете задовољни приказаним резултатом. Што је ДДП вредност нижа (када померате клизач улево), слика постаје светлија. Предлажем да слика изгледа мало тамније него што бисте желели да изгледа. Ово изводи главнину потребног истезања, али и даље оставља простор за коначна подешавања Пхотосхоп. Једном када слика изгледа онако како желите, смањите вредност Позадине за око 50 тачака како бисте избегли одсецање нивоа црне на вашој коначној слици. Примените поставке приказа на своју слику помоћу падајуће опције Датотека / Сачувај скалиране податке / Ово и изаберите ТИФФ 16 бит.

Међу најиновативнијим карактеристикама програма је његова способност приказивања повратних информација „уживо“ приликом истезања слике како би се истовремено приказала и најслабија подручја и најсветлија подручја. У контролном прозору Прилагоди приказ, једноставно померите клизач ДДП улево и удесно да бисте прилагодили слику или промените позадину и приказ максималног нивоа. Ниједна од ових радњи се не примењује трајно док се слика не сачува.
Боб Фера

Слику такође можете изоштрити помоћу деконволуције да бисте стегнули звезде и изоштрили ситне карактеристике. ЦЦДСтацк 2 има изврсну рутину деконволуције названу Позитивно ограничење која, када се примени умерено, обавља сјајан посао без увођења нежељених артефаката попут тамних ореола око звезда. Изаберите Процесс / Децонволве. Отвориће се нови прозор и појавит ће се бројне звјездице са жутим симболима +. То су звезде које је програм одабрао за мерење њихове функције ширења тачака (ПСФ) да би одредио снагу алгоритма за деконволуцију. Такође можете двапут кликнути на било коју звезду коју желите да програм укључи у своје прорачуне. Изаберите звезде које нису засићене и добро су дефинисане (тј. Нису уграђене у небулозу или унутар видљиве галаксије). Даље, одаберите Позитивно ограничење на дну прозора и подесите број итерација које често користим 30 до 50. Сада кликните на дугме „Децонволве“ и за неколико минута поступак је завршен, сачувајте резултујућу ФИТС датотеку. Можете да примените иста ДДП подешавања на деконволвирану слику као и на оригинал тако што ћете прећи на необрађену верзију и кликнути на „Примени на све“ у прозору Дисплаи Манагер-а. Сачувајте деконволвирану верзију као увећани 16-битни ТИФФ да бисте је касније комбиновали са сликом у боји Пхотосхоп.

Комбинација боја

На крају, комбинујмо наше црвене, зелене и плаве датотеке у РГБ слику. Да бисте ово најбоље постигли, прво морате знати тачне РГБ омјере за вашу одређену ЦЦД камеру, филтере и услове неба када су слике снимљене. Иако постоји неколико начина за мерење ових вредности једном за ваш систем, сваки скуп података такође захтева подешавања за атмосферско изумирање узроковано надморском висином циља када је направљена свака серија подекспозиција у боји. Више волим слободни софтвер еКсцалибратор (хттп://бф-астро.цом/екцалибратор/екцалибратор.хтм) за одређивање тачног баланса боја (видети ввв.скипуб.цом/екцалибратор). Међутим, једноставан начин да започнете са приближним балансом боја ЦЦДСтацк 2 је да нормализујете црвене, зелене и плаве датотеке међусобно, а затим комбинујете слике у омјеру 1: 1: 1. Као што је раније описано, одаберите неутрално подручје позадине, а затим истакнуте ставке. Након нормализације, у падајућем менију изаберите Боја / Направи. Отвара се прозор Цреате Цолор Имаге (Створи слику у боји), у којем можете да доделите филтриране слике њиховим одговарајућим каналима. По жељи овде можете уградити и главну слику осветљености, мада припазите да не укључује растегнуту слику осветљености. Притисните дугме „Направи“ и за тренутак ће се појавити ваша комбинована слика у боји.

Одмах се са вашом датотеком у боји појављује мали прозор под називом Постави позадину. Ако ваша слика захтева додатно подешавање боје, једноставно превуците оквир око неутралне позадине и кликните на „ОК“. Можете извршити додатне корекције позадине и истакнути помоћу команде Цолор / Адјуст у падајућем менију.

Суптилне варијације боја и нејасне детаље у циљевима као што су рефлексије / емисионе маглине НГЦ 1973, 1976 и 1977 лако је сачувати и побољшати помоћу алата који се налазе у ЦЦДСтацк 2.
Боб Фера

Када сте задовољни укупном сликом у боји, можете да истегнете резултат помоћу ДДП клизача и сачувате резултат за даља подешавања у Пхотосхоп, и укључују растегнуту слику осветљености.

Исправно извођење ових корака даје солидну основу на којој можете градити и модификовати након што се упознате са свим алатима доступним у ЦЦДСтацк 2. Коришћење софтверских алгоритама за одбацивање података заснованих на сигми, активног ДДП-а и благе примене деконволуције Позитивног ограничења омогућиће вам почетак стварања слика које се једног дана могу појавити у Ски & амп Телескоп.

Боб Фера снима ноћно небо из своје дворишне опсерваторије под тамним небом Северне Калифорније.


Како функционише слагање слика

Слагање слика је популаран метод обраде слика међу астрофотографима, иако се потпуно иста техника може применити у било којој ситуацији у којој се идентичне слике могу снимити током одређеног временског периода, другим речима у ситуацијама када се сцена не мења због покрета или променљиве светлости и сенке. Астрофотографија се на овај начин савршено уклапа у то што су астрономски објекти ефективно статични током разумног временског периода. У случају објеката са дубоким небом, објекти су практично трајни. У случају планетарних слика, мењају се довољно споро да се низ слика у распону од најмање неколико минута може добити без видљивог кретања.

Први пут кад сам био сведок ефеката слагања слика, резултат ме је потпуно одушевио. Изгледа готово чаробно да се из тако ужасних оригиналних слика може прикупити толико стварних информација. Али наравно право објашњење је прилично једноставно за разумевање.

Слагање слика истовремено чини две врло различите ствари. Повећава однос сигнал-шум и повећава динамички опсег. Разговараћу о сваком од њих засебно.

Једна тачка забуне коју би требало рано решити је да ли постоји разлика између просечења и сабирања. Будући да ово остаје спорно питање, могу само да тврдим да моје објашњење има смисла. Ако неко не следи моје објашњење, можда се неће сложити са мном. Кратки одговор је да су идентични. Нема разлике да ли слажете у збир или просек. Ова тврдња претпоставља да је просек представљен коришћењем вредности с помичним зарезом. Ако просечите у целобројне вредности, бацили сте пуно детаљних информација. Тачније, тврдим да постоји непрекидан опсег приказа стека који варира између збира и просека, а који се једноставно састоје од дељења збира било којим бројем између једне и броја наслаганих слика.На овај начин је очигледно да су сумирање и усредњавање идентични и да садрже исте основне информације.

Сада, да би се стварно могао видети стог, вредности се некако морају трансформисати у целобројне компоненте осветљености слике на сваком пикселу. Ово није лакше или теже постићи са збиром или скупом, јер ни једно ни друго не одговарају потребним захтевима стандардних приказа слика. Збир садржи вредности које су далеко од врха максимално могуће вредности која се може представити, а просек садржи вредности с помичним зарезом које се не могу одмах протумачити као пиксели слике без конверзије у целобројне. Решење у оба случаја је потпуно иста математичка операција. Једноставно пронађите делилац потребан да представља најсјајнији пиксел у гомили без засићења, а затим поделите све пикселе на слици тим делитељем и претворите подељене вредности у целе бројеве. Опет, пошто је трансформација у оба случаја идентична, очигледно оба облика садрже исте информације.

Једини разлог због ког толико харфирам је тај што се мора правилно разумети пре него што се заиста схвати шта слагање ради, што је заправо крајње једноставно када се тога бавите.

Класична примена слагања слика је повећање односа сигнал-шум (снр). У почетку ово звучи технички и збуњујуће, али је заиста једноставно за разумевање. Погледајмо то по деловима, а затим да видимо како цела ствар функционише.

Прво што морате схватити је да је ово операција пиксел по пиксел. Сваки пиксел ради потпуно независно од свих осталих пиксела. Из тог разлога, најједноставнији начин да схватите шта се догађа је да замислите да је ваша слика широка и висока само један пиксел. Схватам да је ово чудно, али поднесите са мном. Дакле, ваша слика је један пиксел. Који је тај пиксел у сваком од ваших необрађених оквира? То је „сигнал“, стварни фотони који су ушли у телескоп и акумулирали се у ЦЦД сензору камере, плус топлотни шум ЦЦД-а и пристраност, заједно са било којим ефектима равног поља. плус неки случајни шум убачен за добру меру. Ми се бавимо овим последњим елементом буке. Остали фактори могу се најбоље решавати операцијама као што су одузимање тамног оквира и подела равног поља. Међутим, очигледно је да након извођења таквих операција на сировом, још увек немамо лепу слику, бар у поређењу са оним што се може добити слагањем. Зашто је ово?

Проблем је у последњем елементу случајног шума. Замислите следећи експеримент: одаберите случајне бројеве (позитивне и негативне) из Гаусове расподеле центриране на нули. Будући да је дистрибуција Гауссова, највероватнија вредност је тачно нула, али на сваком испитивању (један одабрани број) практично никада нећете добити стварну нулу. Међутим, шта се дешава ако узмете пуно случајних бројева и просечите их. Јасно је да се просек ваших бројева све више приближава нули, што више бројева одаберете, зар не? Ово се дешава из два разлога. Прво, пошто је Гауссиан симетричан и центриран на нулу, имате једну у две промене одабира позитивног или негативног броја на сваком испитивању. Поврх тога, имате већу шансу да одаберете бројеве са ниском апсолутном вредношћу због облика Гаусса. Када се комбинују, ова два разлога јасно показују да ће се просек низа насумично изабраних бројева (из ове расподеле) асимптотски конвергирати према нули (без да сваки истински достигне нулу, наравно).

Сада замислите да ова Гаусова расподела случајних бројева представља шум у вашем узорку пиксела. Ако истовремено сакупљате и стварну светлост са буком, тада центар Гаусса неће бити нула. То ће бити права вредност објекта који сликате. Другим речима, вредност коју с ЦЦД-ом забележите на једној слици једнака је истинитој жељеној вредности плус нека случајна Гаусс-ова изабрана вредност, што може забележену вредност учинити мањом од праве вредности или је може повећати.

. али управо смо утврдили да се поновљени узорци буке приближавају нули. Дакле, оно што слагање заиста чини је непрестано узорковање дотичне вредности. Стварна истинска вредност се заправо никада не мења, јер је број фотона који долазе из објекта релативно сталан од једне слике до друге. У међувремену, компонента шума конвергира се на нулу, што омогућава да се сложена вредност приближи истинској вредности током низа наслаганих узорака.

То је то што се тиче СНР-а. Прилично је једноставно зар не?

Још један задатак који слагање обавља, а који се у литератури не наводи превише, али који је од велике важности за астрофотографе дубоког неба, јесте повећање динамичког опсега слике. То се наравно може разумети само ако већ разумете који је динамички опсег уопште. Једноставно речено, динамички опсег представља разлику између најсветлије могуће вредности за снимање и најмање забележене вредности. Вредности веће од најсветлије могуће вредности засићују (и према томе су ограничене као најсветлија могућа вредност за снимање уместо њихове стварне вредности), док вредности мање од најманије могуће вредности једноставно падају са дна и бележе се као 0.

Прво схватите како ово ради у једном необрађеном оквиру снимљеном ЦЦД сензором. ЦЦД имају неосјетљиву осјетљивост. Превише слабо светло за њихову осетљивост једноставно се уопште не снима. Ово је доња граница, најмања могућа вредност која се може забележити. Најједноставније решење овог проблема је излагање током дужег временског периода, да би се светлосна вредност постигла изнад најсмелије вредности за снимање, тако да ће она у ствари бити забележена.

Међутим, како се време експозиције повећава, вредност најсветлијих делова слике расте заједно са вредностом најсветлијих делова слике. На месту где се делови слике засићују и снимају се као најсветлија могућа вредност уместо њихове праве (светлије) вредности, снимак је преоптерећен и кључне информације се губе.

Сада можете да разумете шта динамички опсег значи ЦЦД сензор и једна слика. Одређени објекти ће имати опсег осветљености који премашује опсег осветљености који може да се забележи помоћу ЦЦД-а. Опсег осветљености објекта је његов стварни динамички опсег, док је опсег осветљености за снимање у ЦЦД-у динамички опсег за снимање ЦЦД-а.

Следећа илустрација приказује горе описане концепте. Приметите да не постоји савршено време експозиције за објекат. Зависи од тога да ли сте спремни да изгубите пригушене делове како бисте спречили засићење светлих делова или сте спремни да засићите светле делове да бисте добили мутне делове. Слагање само помаже овом проблему у ограниченом степену, као што је описано у наставку. Једном када се достигну границе слагања у том погледу, морају се користити сложенији приступи, попут мозаиковања, код којих се низ кратке експозиције меша са низом дуге експозиције, тако да сваки стог доприноси само деловима слике на којима се налази има корисне информације.

ЦЦД су аналогни уређаји (или дигитални на скали фотона у ЦЦД бунарима и електрони у жицама који шаљу електричне сигнале са ЦЦД-а на рачунар). Међутим, аналогни уређаји шаљу своје сигнале преко аналогно / дигиталних претварача (А / Д претварачи) пре него што дигиталне информације пошаљу на рачунар. Ово је погодно за рачунаре, али уводи произвољну тачку ограничења динамичког опсега у уређај за обраду слике који теоретски не треба да буде тамо. Аналогни уређај би теоретски имао одличан динамички опсег, али пати од озбиљних проблема са буком (због тога дигитални телефони на велике даљине и мобилни телефони звуче боље од аналогних). Питање је, како А / Д претварач утиче на динамички опсег, или другим речима, будући да нам је важан само крајњи производ, који је тачно дијамички опсег слике која излази из А / Д претварача. Одговор је да различите камере производе различит број дигиталних битова. Веб камере обично производе 8 бита, док професионалне камере обично производе дванаест до шеснаест бита.

То значи да професионалне камере имају шеснаест до 256 пута више дигитализованих вредности помоћу којих могу да приказују осветљеност у односу на веб камеру, што значи да док повећавате време експозиције да бисте добили мутне делове објекта унутар опсега за снимање, имате више простора лево на врху вашег домета за смештај најсветлијих делова објекта пре него што се засите.

Па шта слагање ради? Кратки одговор је да повећава број могућих дигитализованих вредности линеарно са бројем наслаганих слика. Тако направите гомилу слика које су пажљиво изложене како не би заситиле најсветлије делове. То значи да искрено ризикујете да изгубите најтамније делове. Међутим, када изводите слагање, најтамнији делови се акумулирају у веће вредности које излазе из пода динамичког опсега, док истовремено повећавају динамички опсег како најсветлији делови постају све светлији и светлији како се у низ додаје више слика. Као да се максимално могућа најсјајнија вредност повећава само толико да буде испред све веће осветљености наслаганих вредности најсветлијих пиксела, ако то има смисла.

На овај начин наслагана слика садржи и тамне и светле делове слике без губљења затамњених делова са дна или светлих делова са врха.

Сада би требало да буде очигледно да овде нешто није у реду. Ако су сирови оквири били изложени са довољно кратким временским периодом да уопште не прикупљају мутне делове, јер су мутни делови били постављени на нулу, како су онда акумулирани у низу? Заправо, ако вредност одређене сировине падне на нулу, то ништа неће допринети стогу. Међутим, замислите да је права вредност пригушеног пиксела негде између нуле и један. Дигитализација А / Д претварача претвориће ту вредност у нулу, зар не? Не нужно. Запамтите, постоји бука са којом се треба борити. Овде је бука корисна јер ће забележена вредност таквог пиксела понекад бити нула, а понекад једна, а повремено чак два или три. То се односи на истински црни пиксел без стварног светла, наравно, али у случају слабог пиксела, просек Гаусса ће бити између нуле и један, а не заправо нула. Када сложите серију узорака овог пиксела, неки сигнал ће се заправо акумулирати, а вредност ће порасти изнад пода вредности сложене слике, што је једноставно један од њих.

Занимљиво је да је лако рећи који делови слике имају истинску вредност мању од оне у сваком необрађеном оквиру. Ако је сумирана вредност пиксела мања од броја слика у низу или ако је просечна вредност пиксела вредност са помичном зарезом испод јединице, тада тачна вредност мора бити испод јединице у необрађеним оквирима, јер неки од необрађени оквири су морали да додају нулу у стек да би наслагана вредност била мања од броја слика наслаганих након стварања збира. (Ово не узима у обзир да се и овде наравно игра нека бука, што значи да би пиксел са истинском вредношћу 1,5 могао добити нулу из неких необрађених оквира, али наслагана вредност би, у теорији, требала бити већа него један у просечном стогу наравно).

Овде је и други фактор у игри. Гаусова расподела је приближно истог облика (варијанса или стандардна девијација) без обзира на осветљеност стварног пиксела, што значи да је компонента шума пиксела много оштрија за пригушене пикселе него за светле пикселе. Према томе, слагање вам омогућава да осветлите вредност пригушених пиксела у опсег где их бука неће угушити. док истовремено смањује буку, како је описано у првој половини овог чланка. Ово је још један кључни аспект начина на који слагање омогућава да мутни делови слике постану видљиви. Из тог истог разлога, у сваком сировом оквиру, светли делови, иако бучни, прилично се разазнају у својој основној структури, док пригушени делови могу изгледати практично неразумљиви.


Програми за слагање дубоког неба за дигиталне СЛР фотоапарате

Уобичајени приступ астрофотографији постала је употреба дигиталних СЛР фотоапарата (ДСЛР). Они су релативно јефтини, могу се користити за астрономију и обичне земаљске фотографије и дају изненађујуће добре астрономске слике па су постале прилично популарне.

Постоји неколико основних корака потребних за почетак ДСЛР астрофотографије. Резимирао бих их као:
1. Купите камеру
2. Купите статив, телескоп или другу платформу за праћење
3. Набавите софтвер који ће вам помоћи да направите фотографије са дуготрајном експозицијом
4. Набавите део софтвера за обраду (укључујући слагање) фотографија које снимате.

Из горе наведеног често се поставља питање који софтвер треба користити за слагање и обраду резултујућих слика које снимате фотоапаратом. Или, такође често, људи не схватају да постоји доступан софтвер који то олакшава. Дакле, овде ћу навести неколико опција, надам се да ћу олакшати свима који пронађу ову страницу.

Ако знате програме који су погодни за обраду слика ДСЛР астрофотографије који нису на овој листи, јавите ми, такође ме обавестите ако информације овде треба ажурирати. Хвала вам.

Софтвер погодан за слагање и / или обраду астрофотографских ДСЛР слика:

Дееп Ски слагач

Ово је бесплатан и врло способан софтвер за поравнање, комбиновање и извођење накнадне обраде астрофотографија са дигиталних СЛР фотоапарата. Најбоља ствар код овог софтвера је што је бесплатан и невероватно способан за нешто што је бесплатно.

Овај софтвер ће читати широк спектар формата датотека, укључујући Цанон РАВ формат, и обрађивати их. Имао сам неких проблема са обрађивањем цанон РАВ датотека у вези са постизањем доброг баланса боја након слагања па често одлучујем да прво конвертујем РАВ датотеке у ТИФ пре обраде. То може једноставно бити недостатак искуства с моје стране, јер овај софтвер не користим често.

Могућности регистровања Дееп Ски Стацкер-а су врло добре, али се не подударају са могућностима РегиСтар-а или ПикИнсигхт-а када је у питању добро поравнање оквира. Често пронађем да ДСС неће правилно поравнати оквире тамо где ће то учинити РегиСтар и ПикИнсигхт.

Не свиђају ми се могућности накнадне обраде Дееп Ски Стацкер-а, па завршим употребу ДСС-а на месту на којем је сложен & # 8220Аутосаве.тиф & # 8221 и однесем ту датотеку у ПхотоСхоп да бих извео пост -прерада.

Највећа предност Дееп Ски Стацкер-а је вероватно његова једноставност употребе (врло интуитиван и лак за употребу интерфејс) и флексибилност захваљујући подршци свим главним форматима датотека и руковању разним сценаријима који покривају већину астрофотографских потреба.

Слагач звезданих пејзажа

Ово је Аппле / Мац програм и одлична опција за оне који не користе Виндовс. То је добра алтернатива Дееп Ски Стацкер-у за оне који користе Аппле ПЦ.

ПикИнсигхт је напредни софтвер за обраду слика за астрофотографију. Сада имам неко искуство у коришћењу ПикИнсигхт за обраду ЦЦД слика са СБИГ СТ8-КСМЕ камере и РАВ ЦР2 датотека са Цанон 6Д ДСЛР-а и сигурно могу да видим потенцијал софтвера.

Ако сте на једном месту за обраду астрофотографских слика и радо ћете потрошити 250 долара на ПикИнсигхт, постоји велика шанса да вам није потребан ниједан други део софтвера наведен на овој страници. Кад то кажете, бићете спремни за стрму криву учења.

ПикИнсигхт делује на сасвим другачији начин од другог софтвера. Чини се да чак стављају дугмад на дијалошке оквире на начин супротан ономе што је најчешће само да би збунили корисника. Разлика у начину обраде и корисничком интерфејсу у ПикИнсигхт-у чини криву учења у почетку врло стрмом и узнемирујућом. Постоје видео водичи на мрежи који су готово неопходни за разумевање начина употребе софтвера пре него што изгубите косу, али када се једном забринете, покаже се веома моћним. Требало ми је неколико покушаја да се вратим на ПикИнсигхт током неколико месеци пре него што сам се довољно упознао са њим и престао да ударам у зидове од опеке да бих могао са сигурношћу да обрађујем ФИТ и ДСЛР слике.

Функције као што је примена ЛинеарФит-а на ЛРГБ оквире и функција Динамиц Бацкгроунд Ектрацтион на било којој слици за поравнање позадина слика су посебно корисне и релативно једноставне за употребу након што схватите основе ПикИнсигхт корисничког интерфејса.

Тамо где други софтвер за обраду није успео да да добар резултат ДСЛР слика (софтвер као што је коришћење ДСС-а, РегиСтар-а и Пхотосхопа), ПикИнсигхт је бриљирао и изнео више детаља на сликама него што сам схватио да постоје у необрађеним подацима.

Колико је моје знање несумњиво, ПикИнсигхт је најнапреднији софтвер за слагање слика дубоког неба у астрофотографији. Скуп процеса и додатака је обиман и моћан. Кључ је само у употребљивости и у томе колико стрпљиви морате бити да бисте радили кроз његову стрму криву учења да бисте постигли добре резултате.

Предложио бих вам да ли ћете користити ПикИнсигхт, започните са ДСС-ом и разумејте основе астрофотографске обраде слика пре него што започнете застрашујући процес разумевања како да користите ПикИнсигхт. Такође, ако вам је лако поравнати слике доброг квалитета, вероватно ћете од ДСС-а добити врло добар резултат у много бржем временском оквиру од ПикИнсигхт-а, што ће захтевати више корака.

Ако желите да обрађујете ДСЛР слике са ПикИнсигхтом, требат ће вам чврста машина за покретање. Лако ће потрошити свих мојих 16 гигабајта РАМ-а на мојој Цоре и7 64-битној Виндовс машини када обрађује гомилу 20 ДСЛР слика. Програми попут РегиСтара раде на знатно мањем отиску.

ПикИнсигхт је доступан као 45-дневни бесплатни пробни период.

СтарСтаКс је софтвер за слагање слика на више платформи. Са њихове веб странице: хттпс://ввв.маркус-ензвеилер.де/СтарСтаКс/СтарСтаКс.хтмл

СтарСтаКс је брзи софтвер за слагање и мешање слика са више платформи који омогућава спајање низа фотографија у једну слику користећи различите начине мешања. Развијен је првенствено за

Фотографија трагова звезда где релативно кретање звезда на узастопним сликама ствара структуре које изгледају попут звезданих трагова. Поред звезданих стаза, може бити од велике користи у општијим задацима мешања слика, попут смањења шума или повећања синтетичке експозиције.

СтарСтаКс има напредне функције попут интерактивног попуњавања празнина и може створити сликовни слијед процеса мешања који се лако може претворити у сјајне видео снимке с временским интервалима.

СтарСтаКс је тренутно у фази израде. Тренутна верзија 0.70 објављена је 16. децембра 2014. СтарСтаКс је доступан као бесплатни довнлоад за Мац ОС Кс, Виндовс и Линук.

Пронађите СтарСтаКс овде: хттпс://ввв.маркус-ензвеилер.де/СтарСтаКс/СтарСтаКс.хтмл

ЦЦДСтацк је једно од одијела производа произвођача ЦЦДВаре прилагођено напредној употреби телескопа.

Сада сам користио ЦЦДСтацк разумну количину за обраду слика са свог астрономског фотоапарата СТ8-КСМЕ и сматрам да је врло употребљив и релативно моћан. Свиђају ми се функције као што је могућност да видим који подаци одбија сигма функција на лаким оквирима и то врло брзо и лако у поређењу са ПикИнсигхт-ом који вам не приказује преглед пре обраде комплетног стека. Ово омогућава врло лако подешавање параметара слагања за добар резултат и примену различитог филтрирања на појединачне кадрове (на пример, када сателит пролази кроз оквир, примењујући оштрије изузеће на тај оквир).

ЦЦДСтацк ће у само неколико корака лако регистровати ваше оквире, нормализовати (применити пондерисање) оквире, применити одбијање података на оквире и комбиновати оквире у хрпу користећи пондерирање одређено нормализацијом.

Открио сам да је ЦЦДСтацк добар и логичан искорак из ЦЦДСофт-а. Корисан је и има интуитивну и корисну функционалност. Такође се чини да је програм релативно лаган и ефикасно ради са великим бројем датотека.

Нисам пробао ЦЦДСтацк за ДСЛР слике. Очигледно отвара ЦР2 РАВ датотеке (између осталих формата), али у мом брзом покушају није отворио ЦР2 датотеке са мог Цанон 6Д (нисам сигуран зашто).

Астро Пикел процесор

Астро Пикел Процессор је комплетан софтверски пакет за обраду слика: хттпс://ввв.астропикелпроцессор.цом/

ТБА о детаљима & # 8211 И & # 8217м још увек тестирам овај!

МакимДЛ првенствено користим за смањење слике, јер је процес смањења слике врло безболан. Дајте му директоријум свих ваших смањења .ФИТ датотека и лепо ће их сортирати у базу података група смањења које ће се применити на било коју слику коју отворите. Отворите .ФИТ који треба да се калибрише / смањи и примениће одговарајуће редукционе оквире, а да ви не одаберете датотеке редукције тачне температуре, спајања итд. Ово је знатно лакше од било ког другог пакета који сви захтевају више ручног рада рад са редукционим оквирима. Предности руковања оквиром редукције оквира за МакимДЛ & # 8217с за .ФИТ датотеке могу или не морају бити пренете у употребу сирових датотека ДСЛР-а & # 8211 Нисам пробао смањење ДСЛР слика у Макиму.

Слагање МакимДЛ & # 8217 делује поштено, међутим, нисам га морао користити за поравнање и слагање. Такође нисам испробао МакимДЛ за велике слике као што је ДСЛР, а највеће које обично користим у Макиму су оне из мог СБИГ СТ8-КСМЕ.

Ово је фантастичан софтвер за поравнање и комбиновање појединачних астрофотографија са дигиталних СЛР фотоапарата. Веома ефикасно ради са великим датотекама, невероватно је способан да поравна фотографије и има прилично добре алгоритме за слагање уграђене као бонус.

Овај софтвер је првенствено намењен једноставном регистровању (поравнавању) оквира тако да се могу комбиновати. Овај софтвер је толико добар да можете комбиновати старе филмске слике са новим дигиталним сликама или дигиталне слике различитих фотоапарата различитих жижних даљина и свих врста. Такође ће лако поднети ротацију поља (снимци са фиксним стативом су у реду) и скоро сва друга изобличења.

Проблеми које имам са овим софтвером су у томе што не чита Цанон РАВ датотеке, па је прво потребна конверзија у неки други формат као што је ТИФ, који не обрађује смањење слика због чега вам је потребан још један софтвер (попут ПхотоСхоп-а) ) да то урадите прво ручно и да приликом комбиновања оквира у стек не пружа никакво пондерирање оквира нити сигма изузеће шума у ​​кадровима, остављајући овај део софтвера првенствено корисним за регистрацију оквира и чување тих регистрованих оквира, а не слагање .

Изврсност РегиСтар & # 8217с у регистрацији оквира долази са ценом, а у овом случају то је око 159 УСД.

Верзија РегиСтара која ми је позната је 1.0 и није се ажурирала већ неко време (2004.). То значи да није у току са тренутним типовима датотека (РАВ), али им не умањује изврсну способност поравнавања ТИФ слика. Како време одмиче и не објављују се даља ажурирања, било би паметно размотрити алтернативни део софтвера који се редовно ажурира, као што је ПикИнсигхт.

Не могу много да кажем о ИмагеПлус-у јер га нисам користио за ДСЛР обраду слика. Међутим, многи људи то чине и то се препоручује. О томе можете сазнати пуно информација на мрежи.


Шта је слагање у астрофотографији?

Нежељени шум на типичној слици има тенденцију да буде случајан при различитим експозицијама, док је жељени сигнал конзистентан.

Када се низ слика слаже, појединачне вредности слике се просечавају, што значи да се случајни шум у целини смањује, али сигнал остаје константан.

То значи да се повећава однос сигнала и шума, што резултира много чистијом, детаљнијом сликом са глаткијом позадином.

Шта је динамички опсег?

Поред тежње да повећају СНР својих слика, астро имагери имају за циљ и широк динамички опсег.

Динамички опсег је ширење нивоа осветљености од најмање забележене вредности светлости која се може ухватити до непосредно пре него што пиксели постану засићени.

Објекти широког динамичког опсега укључују галаксију Андромеда и маглину Орион са својим изузетно светлим језгрима и много слабијим спољним регионима.

Једна њихова слика лако може доћи до засићења на најсветлијим подручјима пре него што се детаљи затамњења уопште региструју.

Али када сложите неколико незасићених слика заједно, затамњене вредности се акумулирају у веће вредности, доводећи слабије објекте преко доње границе динамичког опсега (другим речима, можете почети да их видите), док се у исто време светле вредности повећавају такође.

Стога наслагане слике приказују шири динамички опсег.

Да бисте искористили овај наизглед вин-вин поступак, потребно је предузети неколико додатних корака.

Бука није ограничена на квалитет сигнала који прима сензор.

Постоје нежељени сигнали које генерише топлотни шум самог сензора фотоапарата, јер се сензор загрева током варијација дуге експозиције сенки осетљивости пиксела до пиксела изазваних честицама прашине и вињетирањем светлосног конуса.

Ова додатна деградација слике решава се процесом који се назива калибрација, а који укључује снимање додатних једнократних оквира који су укључени у поступак слагања како би се „одузео“ шум.

У овом тренутку корисно је знати жаргон да се сви појединачни снимци ваше циљане слике називају лаким оквирима када је у питању процес калибрације.

Једном кад су слике калибрисане, потребно их је поравнати једна са другом пре слагања.

Процеси калибрације, поравнања и завршног слагања могу се лако извршити помоћу специјалног софтвера за обраду слика заснованог на астрономији.

ДеепСкиСтацкер је одличан бесплатан програм, али вреди размислити о другим комерцијалним процесорима слика попут Астроарт, Астро Пикел Процессор, МакИм ДЛ, Небулосити и ПикИнсигхт.

Као и увек, најбоље је да започнете с малим, експериментишете са неколико оквира на лаким предметима и да од тамо радите. Јер савладавање слагања је кључна вештина када су у питању заиста сјајне слике дубоког неба.


Сада када имате свеобухватну представу о томе шта укључује процес визуализације, научићете о техничким детаљима сваке фазе овог процеса.

Фазе визуализације - техничке напомене

Фаза 1: Истезање:

Софтвер коментари
ИДЛ Ово кошта, а ви морате сами да кодирате.
РГБСУН у ИРАФ-у Захтева покушај и грешку за прагове и можете комбиновати само 3 филтера.
квис Бесплатно у пакету Карма. хттп://ввв.атнф.цсиро.ау/цомпутинг/софтваре/карма/. Ово вам омогућава да одаберете прагове у реалном времену путем хистограма. Поред линеарног и скалирања дневника, има и квадратни корен који је добар за маглине. Има додатне алгоритме у својој псеудо-боји (најбоље је греисцале3). Такође, извози вашу умањену слику у формат Портабле Пикел Мап, који прихватају сви многи пакети.

У Карми, користећи квис, можете смањити слику учитавањем одговарајуће датотеке са укљученом опцијом филтера. Изаберите број пиксела који ћете „прескочити“ (што је заправо „сабрати“). Прилагодите своју слику, а затим је извезите на нову ппм слику. Ако користите други пакет за истезање интензитета, онда је добар формат за спремање датотеке у тифф формату, ако је доступан.

Оригинал Имаге Растегнута слика

Фаза 2: Слојеви и додељивање боја:

  • Слојеви омогућавају да се слици додели било која боја, а не само примарна. (Погледајте пример на хттп://ввв.рас.уцалгари.ца/ЦГПС/пресс/схелл/)
  • Да бисте видели све слике у низу слојева, "екран" је добар алгоритам. Овај режим се поставља помоћу менија у дијалошком оквиру Лаиер за сваки појединачни слој. Слој у овом режиму је попут прозирног или позитивног дијапозитива, омогућавајући светлости са слике испод њега да пролази кроз њега.
  • Сваки слој је прилагођен појединачно, тако да бучна слика, рецимо из скупа података једног филтера, може бити сузбијена без утицаја на остале слике. Да бисте сузбили буку, на пикселе можете применити гаусов филтер, изравнавајући их.
  • Кликните десни тастер миша у прозору слике да бисте приступили менијима задатака.
  1. У Гимпу отворите слику.
  2. Затим отворите нову слику са позадином постављеном на црну тако што ћете одабрати предњи план или позадину према потреби. Уверите се да је дијалошки оквир Слојеви, Канали, Путања отворен.
  3. На оригиналној слици кликните десним тастером миша да бисте добили опције менија, пронађите Уреди -> Копирај видљиво. На новој слици уредите -> Налепи. Ово ће црно-бијелу слику ставити у слој.
  4. У дијалошком оквиру Лаиерс кликните на речи „плутајући одељак“ и слоју дајте име. Ово ће такође променити слој у нешто што можете уредити.
  5. Поставите алгоритам режима у дијалошком оквиру Лаиерс, Цханнелс, Патхс. ВАЖНО: да бисте видели сваки од слојева, а не само горњи, потребно је да одаберете одговарајући режим. „сцреен“ је добар алгоритам за комбиновање слика на којима је постављен сваки слојева (или нећете видети онај испод).
  6. Поновите за остале слике.
  7. Сачувајте ову слојевиту слику као датотеку формата „.кцф“.
  1. Кликните на назив слоја у дијалошком оквиру Лаиерс, Цханнелс, Патхс тако да буде плаве боје што значи да је активан.
  2. Идите по алат за нивое. [Слика -> Боје -> Алат за нивое]
  3. Промените горњи мени у алату за нивое са вредности на боју и прилагодите нивое ИЗЛАЗА да бисте добили жељену боју. (На пример, ако желите да ваш слој буде зелен, промените мени у Црвени и повуците десни клизач у излазним нивоима на нулу. Поновите ово за Плаво. Ваш слој би сада требао бити Зелен).
  4. Поновите за сваки слој.
  5. Сачувајте ово као датотеку у формату .кцф.
  6. Прилагодите вредности и боје док не будете задовољни резултатима. На пример, ако је једна слика филтера посебно бучна (текстурна), то се може смањити применом на тај слој гасовског филтера ширине шума (нпр. Неколико пиксела).
  7. Сачувајте промене као датотеку у формату .кцф.

Неки саветују: Направите копије својих црно-бијелих слојева и радите на њима, тако да не морате поново уметати слике. Понекад искључите остале слојеве (кликом на икону ока) да бисте проверили боје.

Ово је врло итеративно. Уживати!

Остале опције: Неки произвођачи слика раде на једној РГБ слици (тј. 3 филтера), а затим у овој фази наносе слојеве у друге филтере. На пример, на адреси хттп://херитаге.стсци.еду/публиц/апр1/х301филт.хтмл налази се РГБ слика из 3 филтера са осталим филтрима слојевитим на врху.

Филтер Црно-бела растегнута слика Боја додељена слици
Ултраљубичасто
Плави
Визуелно
Инфрацрвени

Фаза 3: Комбинујте слојеве

Након што сте опћенито задовољни одабиром боја и сачували сте га као .кцф датотеку, слику помоћу дијалошког оквира Лаиерс изравнате у једну тифф датотеку са другим именом у тиф формату.

Још боље, отворите нову слику (са црном позадином), Уреди -> Копирај Видљив приказ ваше .кцф датотеке, а затим Уреди -> Налепи у нову слику. Подесите режим за приказивање и поравнавање нове слике и сачувајте као једну тифф датотеку. За поравнање користите подменије под Слојеви. Слојеви -> Споји видљиво, а затим Слојеви -> Поравнај.

Фаза 4: Уклоните козметичке недостатке.

Користите опције алата за манипулацију сликама (попут нивоа) за крајња подешавања боје и контраста. Користите алатку за клонирање да бисте уклонили шавове иверја и космичке зраке. Изаберите своју оријентацију.

Сачувајте ову датотеку као тифф (без компресије) или, укратко, 100% квалитета јпег.


Студија случаја 2 - Обрада слике М63 у МИПАВ-у

М63, такође познату и као Сунцокретова галаксија, открио је Пиерре Мецхаин 14. јуна 1779. године. Галаксију (у то време звану маглина) Цхарлес Цхарлес је у свом каталогу навео као објект 63. Касније у 19. веку Виллиам Парсонс, 3. Еарл оф Россе идентификовао је спиралне структуре унутар галаксије, чинећи тако галаксију Сунцокрет једном од првих идентификованих спиралних структура. 1971. године у једном од кракова М63 појавила се супернова магнитуде 11,8.

Евиденција обраде слика за М63

За смањење података М63 користио сам исти сет од 11 корака који сам користио за М51.

Смањење буке

За дати скуп података применио сам следеће алгоритме за смањење шума: 1. Прво сам нанео маску Унсхарп са следећим параметрима на све научне слике М63 Р, В и Б: Гауссова скала - к дим - 0,5, и-дим - 0,5, тежина замућене слике = 0,75. 2. Тада сам користио филтер за нелинеарно смањење шума и применио га на све научне слике које потичу из претходног корака користећи следеће параметре:

  • За Р слике - праг осветљености мањи од 0,172237074375152 (слика мин) и Гауссиан_стд_дев плутају 0,5
  • За В слике - праг осветљености дупло мањи од 0,4902107357978821 (слика мин) и Гауссиан_стд_дев плутајуће 0,5
  • За Б слике - праг осветљености дупло мањи од 0,13539797365665437 (слика мин) и Гауссиан_стд_дев плутају 0,5.

Користио сам Нелинеарно смањење шума јер овај алгоритам користи нелинеарно филтрирање да би смањио шум на слици, а истовремено сачувао и основну структуру и ивице и углове. Открио сам да делује заиста добро за очување прелепе спиралне структуре М63. Опширније .