フォーラムへの返信
-
投稿
-
ごめんなさい。上記の(1)に関してひとつ失念していました。
RGB分解してから個別にIntegrationした場合、星に色収差がでている場合は改善される場合があります。これはRGB別に星の位置合わせするため、色ごとのずれが修正されるためです。過去に実験して実際に良くなっていました。
色収差が改善されるとSPCCの結果もよくなりそうです。
WBPPのRGB Separationに関しては他にも論点がありそうです。わかり次第レポートしますね。
丹羽
SPCCは実行できたのですね！ありがとうございます。良かったです。
グラフは確かにバラツキがありますね。傾向はつかめているようにも見えます。これは撮影した画像によるものと思います。
画像を見て気になるのは、銀河の周りの背景に黒いドーナツ状の凹みが見られます。ABEが上手く行っていないのかもしれません。
ABEの代わりにGradient Correction やMultidcale Gradient Correctionを試してはいかがでしょうか。
返信が遅くなりました。DebayerにSeparate RGB ChannelsというOutputができるのですね。知りませんでした。Debayerされているということなので、色の補間の影響はないですね。
そうすると論点は二つです。
(1) RGB分解してから個別にIntegrationした場合と、カラーのままIntegrationした場合の違い
(2) RGB分解して個別にDBEをかける場合と、カラーのままDBEをかける場合の違い(1）に関してはIntegrationの重みづけなどは、RGB別に実行されるので両者に違いは出ないように思います。しかし今回の結果は違っているのですね。
(2)は古くから議論されているテーマで、変わらない派と変わる派がいるようです。理屈上では両者は同じと予想されますが、今回のように結果が異なるという方も多く、議論もされています。
結局のところ、(1)も(2)も内部処理がわからないので正しいことはわからないですが、主流派はWBPPもDBEもRGB状態でやっている方が多いようです。
また最近はGradient CorrectionやMGCも出てきたので、それとDBEの使い分けというのもテーマになっていますね。
StarNet2をインストールするなどでtensorflowのファイルが書き換わるとこのエラーが発生します。
こちらをご覧ください！
https://masahiko.me/forums/topic/ｂｘｔのエラー表示について/#post-20205
また、もしStar Net2をお使いの場合、 StarNet2をインストールするとtensorflow.dllファイルが古いものに置き換わってしまいます。そのときはStarNet2のbinフォルダの下の tensorflow.dllファイルはコピーしないようにしてください。
ありがとうございます。
(1) 一つ目の画像について
一つ目はDabayer処理をしないことになるので、色の補間がなくなるため色の傾向は変わると思います。3つの中ではSPCCで一番正しい色になると思います。ただDebayerをしないと解像度が1/4となるのでDrizzleを入れた方がよいかもしれません。そーなのかーさんのブログが詳しいです。
https://so-nano-car.com/non-debayer-method同じ効果をより簡便に実施するには、こちらを参考にされてください。
https://masahiko.me/drrizle_all_time/(2)二つ目と三つ目の違いについて
二つ目と三つ目が結果が異なるのは不思議です。原理的には同じになりそうです。
DBEの掛け方ですが、R,G,BごとにDBEを毎回終了して実行されていますでしょうか？渡邊さん
ちょうど同じ質問があり、回答したところでした。こちらをご覧ください。
もしわからなかったら、またご質問ください！
