ZV-E10の時系列ノイズ解析

 昨日の投稿では、私の早とちりでノイズは全く解決しませんでした。

ノイズをどうするか考えていきます。

これに関連してやりたかった事をひとつ。

あぷらなーとさんの時系列ノイズ解析です。

カメラの特徴が掴めると、ノイズ除去の手掛かりになるかもしれません。

とは言ってもMATLABは持っていません。

プログラミングもvbaを仕事の業務効率化の為に少しだけ覚えたくらい。素人に毛が生えた程度です。

さてどうするか。

少し調べていたら、pythonにastropyという天文データの解析に使うパッケージがあるらしい。

これでfitsファイルは読み込めるとのこと。

素晴らしい。言語はpythonに決定。

pythonをインストールして、vs codeをインストールして…

開発環境は整った。でも今から言語を覚えるのは大変過ぎる。

という事で、コードが書けると噂のcopilotを使ってみました。

いやこれホントすごい。

あっという間に取っ掛かりができて、指示を何回か修正したらプログラムが完成してしまった…

※6/22訂正

copilotへのプロンプトを記載していましたが削除しました。

思い立ってからここまで半日かからず。

結局、当の本人はコードの確認をしただけで１行も書いていません。

AIの発展が凄いと大騒ぎになる理由がよく分かりました。ホント凄い。

さて、出来上がったプログラムで実行したZV-E10の時系列ノイズ解析です。

ででｎ（ry

え！？ウソでしょ！？

正直驚きました。

素人目では相当良い結果の様に見えます。

室温かつ温度コントロールしていないエントリーモデルのデジカメがこんなのアリ？

いやいや、流石にありえないでしょコレは。

この解析は温度に強く左右されるので、３月下旬に取得したダークファイルと比較してみます。

左が６月１日撮影でISO1250、20s露光

右が３月２２日撮影でISO3200、10s露光

こんな比較をするとは思っていなかったので、条件はバラバラです。

気温よりもISO感度の影響を強く受けている可能性がありそうという事は分かりましたが、グラフの形状に大きな変化はありません。

んー、この結果は信じていいのか、疑うべきなの分からない…

こんなに綺麗ならコンポジットやダーク減算でノイズはしっかり消えてくれるはず。

なぜノイズまみれの画像にしか仕上がらないのか…

このノイズ解析が正しいと仮定すると、Sirilでの処理に何か落とし穴があるという事かも。

ひとまずSirilの処理を詰めていく方向でしばらく進めていこうと思います。