SirilのCosmetic Correctionについて調べてみた
前回の投稿でSirilの処理について気になった所は全部検討できたと書きました。
が、もう1個よく分からない処理があるのを忘れていました。
cosmetic correction(CC)です。
やっている事はdocumentationに書いてあるので何となく分かります。
pixinsightと同じ機能と思っていて、ホットピクセルを星と誤認してしまう現象に対する解決策として紹介されていました。
悪い機能では無いハズなので、いつもはCCをかけています。
ただし、この処理では標準偏差で対象ピクセルを選ぶのですが、何個のピクセルが対象となっているのか分からなかった事と、その効果がイマイチ分かっていませんでした。
2ヶ月ほど前にSirilコマンドのfind_hotでbad pixle mapを出力しようとしましたがエラーばっかり出て何も出来ませんでした。
(たぶん私の操作が悪かったものと思います)
今回、find_hotを操作してみたところ無事動いたので検証してみます。
いつも使用している -cc=dark の処理では、マスターダークの中央値の偏差をとり、この偏差が3σを超えたピクセルをホットピクセルとして値を補正します(補正ロジックは不明)。
また、-cc=dark 3 5 の様に数値を指定するとクールピクセルは3σで、ホットピクセルは5σで判定するようになります。
では、いつもやっている無指定の条件で何個のピクセルが補正されているのでしょうか?
コマンドラインで調査します。
・・・27万オーバー!?
全ピクセルの1%を超えてしまっています。
5σでも約12万ピクセルが補正されています。
これでも全ピクセルに対して約0.5%が補正されてしまいます。
どれくらい補正されたのかを視覚的に認識しようと思います。
3σで補正されたホットピクセルを白で、クールピクセルを黒で、無補正のピクセルをグレーにした画像を作成しました。
ピクセル等倍で切り出しています。
黒は数が少ないので、ほとんど見つけらせません。白色は全面で恐ろしい数の補正が入っています。
これは… 嫌な予感しかしません。
documentationでも1%を超える場合は値を変更するようにと記載があるので、私の設定が悪く適切な補正が出来ていなかった事は明らかです。
では、CCの有無で画像の比較に入ります。
また、時系列ノイズ解析でホットピクセルの座標を特定しておき、この座標のみCCを入れる事もトライしてみます。
あぷらなーとさんのソフトウェアピクセルマッピングと類似の機能になると考えています。
以前、あぷらなーとさんの真似事で作ったpythonのプログラムを拡張して、範囲指定したピクセルの座標を、Sirilで読み込める形に変換して保存できるようにしました。
右のテキストウインドウがsirilで読み込める.lst形式のファイルです。
このノイズ解析グラフを見て右上にある点がホットピクセルです。
右上に赤い点がひとつ離れて存在している程度で、このカメラはホットピクセルの数が非常に少ない事が分かります。
この右上の点の座標を特定したので周辺を見てみます。
コメント
コメントを投稿