On Sunday 23 March 2008 22.14.46 CSILLAGKEP-l: Mőnich László wrote:
> Az eredeti képek raw-ok, és n kép összeadása után is ugyanuda
> esnek. Az az egy kép öt képből készült.
> Az rgbbalance előtt adom ki a black-ot, ha nem csinálok asinh-t,
> akkor kevesebb a részlet, de nem feltűnő a fekete-lyuk tenger.


Ez akkor valamiféle nem véletlenszerű zajmintázat lehet, amit elvileg
maga a dark-korrekció tüntetne el, de ez a gyakorlatban a legritkább
esetben jön össze tökéletesen. :]

Ha a sötétképek halálpontosan ugyanolyan hőmérsékleten és expozícióval
készültek (és persze ugyanolyan ISO értéken), mint az objektum
expozíciók, akkor ez a mintázat jelentősen gyengül. Ha egy kicsit
eltérőek a hőmérsékleteke, akkor kevésbe, DSLR-nél pedig szinte
lehetetlen pontosan (legfeljebb +/- 1 C eltéréssel) ugyanolyan
hőmérsékleten készíteni a képeket, ha nincs szabályozott hűtése a
chipnek.

Ha aztán az összeregisztrált, kalibrált képeket elkezded skálázni,
hogy a halvány részletek is előbukkanjanak, akkor ez a maradvány
dark-mintázat is felerősödik.

Az eltüntetésére az egyik legjobb módszer, ahogy ezt Éder Iván is
leírta a 2008-as évkönyvben, hogy:

1. az objektumról sok (10-20, vagy több) képet készítünk;
2. az egyes expozíciók között véletlenszerű irányban néháy
   ívmásodperccel, ívperccel elmozdítjuk a távcsövet;
3. a bias-/dark-/flat-kalibrált képeket összetoljuk a csillagokra,
   és átlagoljuk.

Jelentős hangsúly van a véletlenszerű elmozdításokon, mert ha
szisztematikusan ugyanabba az irányba mozgatjuk a műszert (vagy a
pólushiba miatt mászik a kép), akkor a végén az összetolt képeken egy
szétnyújtott dark-mintázatot láthatunk, ami még zavaróbb, mintha nem
történt volna semmi mozgatás.

Az átlagolás módszerével is el lehet játszadozni, pl. célszerű nem
sima összeadást (Iris-ben Arithmetic), vagy a mezei average-et
(számtani közepet) használni, hanem valami szofisztikáltabb módszert,
pl. mediánt, szigma klippinget, min-maxot, szigma mediánt,
megfelelően kikísérletezett paraméterekkel. Az Iris lehetőséget ad
ezekre. Hogy ezek közül melyik a jobb, az a képektől is függ.

Szumma szummárum, a bemutatott képrészlet szerintem teljesen rendben
van, főleg annak a fényében, hogy csak 5 db képből van összerakva. Ez
eleve azt jelenti, hogy a halvány részletek jel/zaj viszonya rossz,
vagyis skálázás során szépen elkezd látszani a véletlenszerű és a
szisztematikus zaj maradványa is.


> Ha van asinh, akkor nagyon szépen jönnek a részletek és vele együtt
> a fekete-lyukak is.

Az asinh megfelelő paraméterekkel egy nagyon durván nemlineáris
skálázás, ami erősen kihozza a zajt a halvány részletekkel együtt, ha
gyenge a kép jel/zaj viszonya.
Ez az állítás természetesen a többi nemlineáris skálázásra is ugyanígy
érvényes, nem csak az asinh-ra.


Ez ellen tényleg csak a jel/zaj viszony javításával lehet küzdeni,
vagyis növelni kell az expozíciók hosszát, vagy sokkal több képet
kell készíteni. Az az igazán jó, ha mindkét paramétert tudja növelni
az ember.

Általánosan igaz, hogy a jel/zaj viszony az expozíciós idő hosszának
(vagy optimális esetben a képek számának) négyzetgyökével növekszik.
Vagyis ha 1 helyett 5 képet készítesz, akkor jó esetben
sqrt(5)=2,24-szer lesz jobb a jel/zaj, ami azért nem valami extrém
javulás. Ha 25 kép készül, akkor az átlagkép 5-ször jobb, ha 100 db,
akkor 10-szer.


Szóval jó nagy szívás ez az egész. Egy igazán szép kép mögött rengeteg
munka és szívás van, még a digitális érában is.




Üdv, csk