のんびり天体趣味

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...

 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...

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...

  土曜の夜、風呂に入る前に外を見ると完全に曇っていて、撮影を諦めました。 が、風呂から上がってしばらくして、ふと空を見ると綺麗に晴れてる！ という事で急遽撮影しました。 狙いは前回ゴミで酷いことになったM16です。 早速リザルトです。 機材：SE102, ZV-E10未改造, QBP, AZ-GTi経緯台モード 条件：ISO1250, 30s露光×179枚 処理：トリミング、SPCC、AI デノイズ&デコンボリューションあり 処理ですが、GraXpert の deconvolution（stellar）は使っていません。 というのも、stellar で処理すると画像の外周ばかりが強烈に補正されてしまいます。 M17の時も悩みましたが、今回は避けようがないくらいに酷かったので採用出来ませんでした。 どうすれば外周だけでなく全体的に補正がかかるのか… 何か良い条件が無いか探ってみたいと思います。 GraXpertの不具合なら逆にありがたいくらい。 また、以前効果が無いと言った deconvolution の object ですが、めっちゃ効果ありました。 創造の柱がクッキリしました。 左がdeconolution(object)なし、右がありです。 意味無いと言ってスイマセン…これからはobjectも使います。 ただ、以前の検討だとこんなに分かりやすい変化は無かったので、何か違いがあるんでしょうね。 ちなみに、objectでも strength を上げすぎるとアーティファクトが出ます。 何事もやりすぎは良くないです。 下は strength = 0.8まで上げたら出てきました。 続いて、前回の最後にちょろっと書いたクールファイル補正法のpythonスクリプトです。 引き続き検討を進めています。 この記事を書いた後、あぷらなーとさんのXの投稿で「星ナビ８月号に ノイズまみれの画像が付いてくる 」 と知る事ができたので、急いで購入して検証を始めてみました。 ノイズまみれの画像が手に入ると分かった瞬間に 猛烈に喜んで しまいました。 で、画像をダウンロードして圧倒的なノイズを見たら、 更に喜んでしまいました ｗ ノイズに喜んでしまうあたり、いい感じにイカれてきた気がしています。 が、やはり実装は思うようにいきません。 ピクセルマッピングを適用した画像にクール...

 Siril 1.4.0 beta3が公開されました。 このアップデートではpython scriptについての修正が多くされています。 私もGeminiを使ってpythonでプログラムを作成していたので、pythonスクリプトを作ってみようと思い立ちました。 第１弾として、コマンドでは実装されているもののGUIでは実装されていない「アンシャープマスク」をGUI操作できるようにしてみました。 ダウンロードは下のリンクから。 画面は下のような単純なものです。 適用量と半径を決めて、適用を押せば処理されます。 適用を押して満足する結果ではなかった場合は、Sirilのメインウインドウのundoボタンをクリックして元に戻し、スライダーを調整して再度適用する作業を繰り返す必要があります。 その際、スクリプトのウインドウが隠れてしまうと操作が非常にやりにくいため、ウインドウを常時最前面にする設定にしています。 Siril以外の他のアプリも含めて最前面に表示されてしまいます。 本来はプレビュー機能をつけたかったのですが、本日の時点においてsirilpyにはプレビュー機能がサポートされていないらしく、実装できませんでした。 思い立ってからこれが出来上がるまで（どうやってSirilのpython scriptをGeminiに作らせるかの検討も含めて）、１時間もかかりませんでした。 いやほんとAIって進歩が凄いですね。 また何か作れないか、のんびり考えてみたいと思います。

  ３部作最後の加工編になります。 １部手動前処理編 ２部スクリプト編 スクリプト編の終盤にコメントしましたが、加工に関しては勉強中です。 特にストレッチが難しくて、ここ最近はGHSを練習していますが何が正解なのか正直よく分かりません… まだまだ試行錯誤中なので、 tomが使えている（ = 素人でも比較的簡単に使える）ツールに重点を絞って 進めていきます。 GraXpertのインストール siril 1.4.0の新機能のため、GraXpertをインストールしておきます。 記事作成時点ではGraXpert 3.1.0 rc2です。 rc版なので、ダウンロードは github になります。 このバージョンからAIデコンボリューションが使えます。 ただし、リリース候補版なのでどんな不具合があるか分かりません。 安定版を使いたい場合は、 GraXpert のHPからダウンロードします。 Sirilでの設定は ゴンカネさんのブログ に詳しく載っています。 リニア処理 スタッキングが終わった画像を読み込みます。 画面はほとんど真っ黒のままです。 右下にある「線形」を「自動イコライゼーション」に変えると撮影したものが見えます。 画像の内、必要な所をトリミングします。 （もちろん、画面全体を使う場合は必要ありません） ここでGraXpert-AI.pyを起動させます。 Background Extractionを選択します。 Smoothingは0.2程度で良いと思います。 また、CUDAを使えるGPUを搭載していないPCの場合は「use GPU acceleration」のチェックを外します。 applyを押せば補正されます。 イマイチであれば戻るボタンで処理を取り消して数値を変更しやり直します。 続いてSPCCを実行します。 siril 1.4.0から導入されたSPCCは、画像の座標データが必須になります。 まず Tools から astrometryをクリックし、その先の「アストロメトリ」をクリックします。 画像パラメータに撮影した天体の名称を入れ、findをクリックします。 するとその下の枠に天体の名称が出てくるので、右下のOKを押します。 このウインドウが消えると座標データが取得できています。 たまに座標データが取得できない事がありますが、そうなった場合はSiri...

  前の投稿 でスケアリングが問題になったので、どれくらい傾いているのか調査から始めます。 何も処理していないraw画像をディベイヤーしてfitsファイルに変換します。 この画像を読み込んで Tool → image analysis → show tilt で下の画像が出てきます。 コンソールに表示される数値の意味は次の通りです。 stars：検出された星の数 Truncated mean：センサー全体で検出された星のFWHMの平均値です。外れ値を取り除くため、トランケート平均が使われています。 Sensor tilt：センサーの傾き。画像四隅のfwhmの最良値と最悪値の差です。括弧内には差の割合が表示されており、これが 10%以上だと調整が奨励 されます。 Off-axis aberration：中心部と周辺部のfwhmの差。コマ収差や像面歪曲を表す指標です。 分かっていたことですが、猛烈に傾いていますね。 調整が奨励される 閾値の ３倍 ですか・・・ 像面歪曲は仕方がありません。F5 格安アクロマートですから。 では、 30%を超えている傾きを10%未満になるまで頑張ります 。 と言いたいところですが、星が出てないと直せないのは厳しいです。 星が出てたら撮影したいのに、素人がスケアリング調整してたら撮影時間無くなっちゃうよ… という事で、星が出てなくてもスケアリングする方法を探りたかったのですが… tomの家の中ではピントを合わせられる直線距離がありません。 集合住宅だと、撮影時だけでなくこういう所も制限が多くなっちゃいますね。 どーすっぺ。 悩んでいる間に、薄曇りながら少しだけ星が見えたのでスケアリング調整にトライしました。 狙いとしては、Tリングマウントアダプターにアルミホイルを挟んでみようと思っています。 さて撮影。 お！ 15%まで改善した。 わりと良い感じ？と思ったのも束の間。 ここから迷走が始まります・・・ 調整したアクションと、チルトの結果が全く一致しないんです。 四苦八苦した結果、アルミホイルは思うような効果が出てない事が分かりました。 というのも、 他に支配的な因子が判明 したからです。 ネジを緩めて締め直せば傾きが変わる という、ごく初歩的な問題でした。 そりゃアルミホイルの厚みの約12μmよりも、ブレ幅は大きいでしょうな。 つまり...

タイトルの通り、スタック時の重み付けオプションが気になったので調べてみます。 もうひとつ、 前回の投稿 の後半で -equlize_cfa の有無では差異無しという結果でしたが、等高線グラフにして僅かな差も見えるようにしてみました。 （ちょっとは差があって欲しいという願望で追加調査です） スタック時の重み付け tomはスタック時の重み付けについて -weight=fwhm を使っています（ 備忘録 Siril 1.4.0 スクリプト編 参照）。 これはこれで良いとは思っているのですが、他のオプションとの違いは何だろう？と疑問に思いました。 対象によって向き不向きがあるかもしれません。 という事で、確認していきます。 オプションは次の３種類で、ざっくりした意味です。 noise：背景ノイズの値によって重み付けを行う nbstack：露光時間によって重み付けを行う nbstar or fwhm：fwhmに基づいて重み付けを行う。fwhmが同じ場合は星の数が多い方が良いと判断される。 tomは露光時間に差をつけて撮影していないので、nbstackは意味がなさそうです。 いつもはfwhmで処理しているので、今回はnoiseと比較してみます。 スタック後にノイズ評価と動的SPFで比較します。 fwhmで重みづけ noiseで重みづけ 確かに、若干ですがnoiseで重み付けした方はノイズが少なく、fwhmで重み付けした方がfwhmが小さいです。 ですが、これがどれくらいの差なのか素人には分かりません。 数値上の話だけかもしれないので、実際に画像処理してみます。 左がfwhm、右がnoiseです。 画像だと何にも変わらないです。 んー、オメガ星雲は全体に何かしら写っているので、バックグラウンドノイズの判定が難しいかも？ という事で、３月撮影のオリオン大星雲でも処理してみます。 左がfwhm、右がnoiseです。 変わらない… 数字上は僅かながら変化はありますが、私の撮影した画像では差が出ませんでした。 星団とかを写すときはfwhm、星雲や銀河の時はnoiseにするべきなのかなぁと思います。 が、差は大きくないと言うことですね。 -equlize_cfaの追加調査問題 前回の投稿で、-equlize_cfaの有無ではパっと見た感じでは変化がありませんでした。 有料ソフトでは等高線図...