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2023年4月13日 06:08 #17169星を見るカタツムリゲスト
いつも記事を参考にさせてもらっています。ありがとうございます。
今回はDrizzleIntegrationで生成した画像のPCCもしくはSPCC処理について質問させていただきます。
DrizzleIntegrationで生成した画像にImageSolverで位置情報を埋め込んでSPCCまたはPCC処理をかけると、最初はうまくいってるように見えるのですが、いずれも以下の画面が出てエラーとなります。
(画像はSPCC)星が見つけられないようです。パラメーターも適当にいじってみたのですが、結果は変わらずじまいでした。Drizzleの原理については丹羽さんのTwitter記事や蒼月城さんの動画で何となく程度には理解したつもりですが、DrizzleIntegrationで生成した画像には本質的にPCCやSPCCはかからないものなのでしょうか、ご教授いただければ幸いです。
2023年4月13日 09:46 #17170Masahiko Niwa/丹羽雅彦キーマスター星をみるカタツムリさん
ご質問をありがとうございます。Drizzleを使っていてもPCC、SPCCは実行可能です。私も実行しています。
まずImage Solverは正常に終了したでしょうか。スクリーンショットを拝見するとおそらく成功しているようですので、念のため確認です。DrizzleのときはPixcel Sizeを小さく(たとえばScale 2のDrizzeならば半分に)する必要があります。
このエラーはご指摘のように星を見つけられないときに発生します。PCCならば下記のようなことでエラーを回避したという書き込みがネット上にいくつかみられました。
・automatic magnitudeをオフにして、limit magnitudeの値を大きくする
・Ignore existing metadataをオフにするSPCCはまだ情報がないのですが、Signal Evaluationのパラメータが効いてくるように思います。
パラメータ変更されたようですので、上記はすでにされているかもしれませんが、いったん状況をお聞かせください。
2023年4月13日 12:58 #17171星を見るカタツムリゲスト<p style=”text-align: left;”>さっそくのご返答ありがとうございます。</p>
まずImageSolverは多分成功しています。ご回答の通り、4倍のDrizzleに対して、カメラのピクセルサイズを1/4にしてエラーを回避しました。他のパラメータやDrizzleの倍率を低くするなどのトライは帰宅してからにしようと思いますが、今夜は用事で無理かもしれません。よろしくお願いします。2023年4月13日 18:42 #17172星を見るカタツムリゲスト今夜の用事がキャンセルとなったので、再びトライしてみました。
>automatic magnitudeをオフにして、limit magnitudeの値を大きくする
については、20等級まで上げましたが駄目でしたのでどうも違う理由っぽいです。
>Ignore existing metadataをオフ(オン?)にする
については、私も多分そのネット記事(2022年6月頃の記事)と思われるものを見ましたが、旧PCC(まだImagesolveがPCCで行われていたころ)のインターフェースにあったチェックボックスだと思われます。今のPCCにはありませんし、そもそもImagesolverは成功しているので、これも違うような気がします。
手詰まりになったので、Drizzleの倍率を2倍に下げてSPCC処理を行ったところ、何とか通りましたが…見ての通り星が少なすぎます。やはり根本的な何かが解決していないような気がします。ちなみにPCCは前と同じメッセージを吐かれてエラーとなりました。(´;ω;`)普通にPCCやSPCCで処理されているということですが、こちらの現状はこのような感じとなっています。原因はよくわかりません。そちらの環境的なところを教えていただけるとありがたいです。
2023年4月13日 19:14 #17173星を見るカタツムリゲストP.S. その後PCCでもGrowth factorというパラメーターを4.0(デフォルト1.25)まで大きくしたらPCCも通りました(2倍画像のみ、相変わらず星少な目ですが…)。こんなもんなんでしょうかね?
2023年4月13日 23:47 #17174Masahiko Niwa/丹羽雅彦キーマスター星を見るカタツムリさん、
metadataの件は失礼しました。Image Solverが外れたバージョンから無くなっていたのですね。
DrizzleのScaleが2のときは通ったとのことですが、確かに星が少なくて不安ですね。まだパラメータの調整が必要なのかもしれません。
根本的な解決策ではありませんが、回避策的な方法がひとつあります。Drizzleしていない画像であれば、SPCCを実行できますよね。その実行結果のパラメータを使って、Drizzleデータを処理する方法です。SPCCもPCCも道具立ては大袈裟ですが、やっていることはRGBのカラーバランスを整えるのとBackground Neutralizationだけです。カラーバランスは、上記の画像ですとWhite Balance Factorsの値がそれにあたります。
以前に別の理由でDrizzle画像にPCCができなかったときに似た方法を採用しました。この時はメモリサイズの問題でPCCができませんでした。記事のリンクを貼っておきます。こちらはPCCの記事ですが、SPCCでも同じです。
https://masahiko.me/pcc-process/
実行方法は、下記のとおりです。
(1) いったんDrizzleなしの画像を使ってSPCCを実行し、White Balance Factorsを取得します。
(2) 次に記事の方法でDrizzleありの画像に対して、PixelMathでホワイトバランス調整をします。
(3) その後にBackground Neutralizationを実行します。またこの方法はDrizzleあり/なしで、カラーバランスがおなじであることを前提にしています。おそらく問題ないと思いますが、もし心配なときは、DrizzleデータをResampleによってサイズを小さくして、その画像に対してSPCCを実行してみることも試してみてください(ResampleはProcessマニューのAll processedの下にあります)。DrizzleしたデータのResampleであればSPCCがうまくいく可能性もあると思いました。その結果を使って、元データに対してPixel Mathでカラーバランスを調整します。
以上は回避策的ですが、効果はSPCCを実行したのと同じになるはずです。よければ試してみてください。
2023年4月16日 19:39 #17180星を見るカタツムリゲスト返事が遅れてすみません。
さしたる改善策が見つからないので、丹羽さんがおっしゃられた回避策をとりあえずはとることにします。PixelMathやResampleの存在は知らなかったので勉強になりましたし、SPCCの仕組みについても勉強になりました。いろいろとご教授いただき、ありがとうございました。
2023年4月16日 20:32 #17181Masahiko Niwa/丹羽雅彦キーマスター対処療法的ですが、結果は同じ効果を得られるので、ぜひお試しください。
またPixelMathはとても便利です。一番使うのは、二つの画像A, Bでどちらを採用するか悩んだ時に
(A + B)/2
とやって混ぜています。カレーライスと同じで、なぜか混ぜると結果がよくなることが多いです。これもお試しください!
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