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Sirilを更に邪悪に。

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今回もあぷらなーとさんの処理ロジックをSirilで実行してみます。 試すのは ハイパーイーブンオッド 法 です! ロジックの詳細はあぷらなーとさんの記事で。 人生初の星ぐる写真 今年の3月に天体撮影を始めたので、星ぐる写真も撮ったことがありません。 という事でまずは試しに撮影してみました。 機材:ZV-E10、SELP1650 焦点距離16mm F6.5 まぁなんというか、とりあえずロジックを試せれば良いやという感じでテキトーに撮りました。 光害は甚大ですが、案外映るもんですね笑 ただ、Siril 1.4.0-beta3で比較明合成が出来ない。 memory allocation error が発生して比較明合成が動きません。 メモリの割当量を空きメモリの半分くらいに設定してもダメ。 こんな基本的な処理がなんで出来ないんだ!と不思議に思っていたのですが… すっかり忘れていましいたが、 今使っているのはbeta版 だった! という事でSiril 1.2.6 Portable版をダウンロードして上の処理を行いました。 いやー、何の問題もなく色々処理してくれるのでbeta3だという事を完全に忘れていました。 そりゃ不具合もあるよね。 まずは手動でイーブンオッドを試す 今回の処理はSirilの機能で実現可能だと思っているので、ひとまず手動で処理してみます。 順序は下の通り。 ①撮影データをイーブン群とオッド群に分ける ②それぞれの群を比較明合成する ③比較明合成したものを加算合成する ④最大輝度値データと比較暗合成する ①以外は全部Sirilの標準機能で出来ると思うので、ひとまず手動でやってみます。 左が普通の比較明合成、左がイーブンオッド法です(≠ハイパー) 輝度の低い星が途切れる現象が見事に改善できています。 ひとまずイーブンオッドはクリア。 が、ここから「ハイパー」にするために比較暗合成で処理が必要ですが、できません。 1.4.0-beta3でも、1.2.6でも、実行した瞬間に Sirilがクラッシュ してしまいます。 これはダメだ… pythonまで使わなくても単純なスクリプトで実行可能なハズだったのに、結局pythonスクリプトで処理しなければならないという事になりました。 スクリプト作成 先日、chatGPTが5にアップデートしたという記事を見たので...

ノイズ補正スクリプトの効果について比較してみた

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 前回、あぷらなーとさんのノイズ補正ロジック3手法をsiril環境で実行する挑戦に成功しました。 ノイズの多い画像で絶大な効果が確認出来ています。 この最後の方に「私のカメラZV-E10はピクセルマッピングが丁寧に行われていて、ノイズ補正スクリプトの出番が少ない」と書きました。 もうひとつ、追尾エラーが大きすぎて天然ディザリングになっている可能性もあり、余計にノイズが目立たないと思っています。 が、よく考えれば ノイズが少ない上に 散っているから 気付かないだけ であって、存在している はず です。 ということは、その後の デノイズやデコンボリューションへの影響が少なからず出るはずでは? と思いました。 人の目で見て気にならないレベルでも、こういった計算処理において 無視できない可能性 があります。 ということで、ノイズがあまり目立っていない画像に対してどこまで効果があるのかを調べてみます。 今までの処理方法とピクセルマッピング&クールファイル補正法を追加したものを比べてみたいと思います。 なお、いつも使っているDrizzleはMADクリッピングしないと色がおかしくなるので、コスミカットは使っていません。 M8 こないだSEL55210で撮影しましたが、SE102でも撮影しました。 機材:SE102, ZV-E10未改造, QBP, AZ-GTi経緯台モード 条件:ISO1250, 30s露光×270枚 処理:トリミング、SPCC、AI デノイズ&デコンボリューション (object) あり そしてこっちがピクセルマッピング&クールファイル補正版です。 若干の色味に差があるものの、大きな差はありません。 周辺の淡い部分を拡大してみると… 左側今までの処理、右側がピクセルマッピング&クールファイル補正版です。 若干ノイズ感が改善している様に見えます。 差は大きくないものの、想定通り多少は改善が見られるということかな? M20 続いてM20です。 これも、青色が出ると良いなと期待して再度撮影しました。 機材:SE102, ZV-E10未改造, QBP, AZ-GTi経緯台モード 条件:ISO1250, 20s露光×426枚 処理:トリミング、SPCC、AI デノイズ&デコンボリューション (object)あり これをピ...

Sirilを邪悪にしてみた

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ここ最近、あぷらなーとさん考案のソフトウェアピクセルマッピング、クールファイル補正法、コスミカット法をSiril環境で実行する事に挑戦していました。 先日、最後のコスミカット法が完成し 挑戦に成功 しました! これで私のSirilがちょっと邪悪になりました!笑 3手法全てにおいてSiril標準の機能では実現不能で、pythonを利用して初めて実現可能になります。 なぜPythonかというと、SirilでpythonスクリプトがサポートされたのでSirilに無い機能を自由に作ることが出来るようになったからです。 ちなみに、tomはプログラミングがほぼ出来ません。 本業で必要に駆られてVBAを軽くかじっただけです。 (ループ処理がやっと書ける程度の万年初心者です) なのでコードは全てAIで書いています。 主にGeminiで、たまにCopilotを使っています。 プログラミングが出来ない人でも、AIを使う事でやりたい処理のスクリプトを作り上げることが出来ます! では、それぞれどのようにして実現したかの話に移ります。 ソフトウェアピクセルマッピング ロジックの詳細はあぷらなーとさんの記事を参照してください。 邪崇帝主とステライメージ10にしか無い機能だと思うので、当然Sirilで出来るものではありません。 ピクセルマッピングを行うアプリを作る必要があります。 なお、出来上がったマップデータをSirilの処理の時に使用するだけので、Sirilのpythonスクリプトを使う必要はありません。 単独のアプリとして作成する方が楽です。 処理の流れは次の通りです。 ①ダークフレームを取り込んで各ピクセル毎にメジアンと標準偏差を算出し、散布図にする。 ②散布図からホットピクセルの所を選択して、この座標データをSirilで読み込む形に変換する。 Sirilで読み込む形式は documentation の通りです。 ①は指示次第ですが意外とすぐ作れました。 処理に必要なライブラリはGeminiが勝手に選定してくれます。 ②は指示の難易度が上がるのと、処理が重くなりやすいので出来るだけ簡単なGUIを検討した方が良いです。 なんせ、この散布図の中には画素数と同じ数のドットがプロットされているので下手に組むとフリーズしまくります。 私はメジアンの上限下限のパーセンタイル指定と、2点のXY座標...

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