Тема: Суперразрешение в астрономии (Прочитано 6536 раз)

LifeIsGood

Именно поэтому я "концентрируюсь" на фотонном шуме, который от камеры к камере не сильно меняется. Все шумы камеры должны быть убраны до процедуры.

LifeIsGood

И это мы еще не трогали восстановление картинки снятой в Ha на цветную камеру (когда работает 1 пиксель из 4).

bigol

Цитувати

Нейронные сети - это реальный black box с миллионами параметров и связами между ними.

Та там смотри, на ночь хотя бы дверь закрывай где оно работает.

Naboka Igor

Цитата: LifeIsGood від 20 Травня 2019, 11:22:52

Игорь, калибровку этот процесс не заменяет. Вычитать темновые, убирать горячие, делить на плоское поле надо. Цель этого упражнения была уменьшить влияние т.н. photon noise, котороый распределен по Пуассону.

Да, это я по инерции о финальном результате. А вообще, имхо, сильно напрягает лечение "болячек" чисто камеры, не говоря уже о другом железе и факторах. Дай ей волю, исключив дризлинг, калибровку..., она такого понарисовывает

И долбись потом, а это как бы и не астрономия уже.
Вот бы в конечном итоге, этот энергоемкий процесс интерполировать в короткий и выдать производителям камер, полегчало бы точно

Полезная работа

angelsky

Цитата: LifeIsGood від 20 Травня 2019, 11:26:24

Нейронные сети - это реальный black box с миллионами параметров и связами между ними.

Может имеет смысл скооперироваться в обработке? Ведь у многих компы не только для просмотра сайтов.

LifeIsGood

Да ограничение не со стороны быстродействия компьютора а с процесса осознания что где пошло не так и что делать дальше.

Polaris

1. Берете гарний знімок.
2. Розмиваєте його Гаусом.
3. Накидаєте пуасонового шуму.
4. Пробуєте відновити.
5. І так багато-багато разів.

LifeIsGood

Время от времени возвращаюсь к проекту по снижению шумов одиночных кадров. Переписал все под новый фреймворк. Датасет - все тот же. Три кадра Олега Брызгалова

Первый кадр - это одиночный кадр. Второй кадр - это результат сложения нескольких одиночных кадров. Третий кадр - это одиночный кадр после работы сетки.

bigol

Слабые звезды почти исчезли... $:-\$
А какова задумка применения подобного алгоритма именно для астроснимков? Мне кажется это намного ценнее для задач, где нет возможности сложить много статических снимков, а приходится обходиться одним. Распознавание образов и т.п.

LifeIsGood

Ты же судишь об исчезновении звезд на основании одиночного кадра, а не суммы из 20?

bigol

Да, но если всё равно суммировать, то в чем смысл? Ведь как раз при суммировании мы давим шумы, увеличивая SNR по слабым объектам до приемлемого уровня. Яркие объекты и так хорошо видны. А здесь получается на одиночном снимке SNR по слабым объектам занижается, а при суммировании он возрастет. Т.е. результат теоретически получается аналогичный. Нужно сравнивать суммы этих одиночников и обычных калиброванных - тогда будет понятнее.

MaxMan

а если проехаться по сумме? Будет заметное улучшение?

LifeIsGood

Цитата: bigol від 29 Січня 2020, 19:12:43

Да, но если всё равно суммировать, то в чем смысл? Ведь как раз при суммировании мы давим шумы, увеличивая SNR по слабым объектам до приемлемого уровня. Яркие объекты и так хорошо видны. А здесь получается на одиночном снимке SNR по слабым объектам занижается, а при суммировании он возрастет. Т.е. результат теоретически получается аналогичный. Нужно сравнивать суммы этих одиночников и обычных калиброванных - тогда будет понятнее.

Идея в том, что суммы у тебя нет! Я привел файл суммы в качестве примера. Чтобы можно было проверить похожи ли результаты. Сеть этого файла, конечно, не видела. Цель была получить визуально приятную картинку из минимума кадров без заблюривания картинки и сохраняя четкие границы звезд и т.д.

Ветер

Цитата: LifeIsGood від 30 Січня 2020, 08:50:43

Идея в том, что суммы у тебя нет! Я привел файл суммы в качестве примера. Чтобы можно было проверить похожи ли результаты. Сеть этого файла, конечно, не видела. Цель была получить визуально приятную картинку из минимума кадров без заблюривания картинки и сохраняя четкие границы звезд и т.д.

Т.е. предполагается потом суммировать одиночные кадры, обраотанные сетью? И все же, ради эксперимента, можно попробовать натравить сеть на готовую сумму?

LifeIsGood

Если есть возможность снять много кадров, то надо их снимать - это будет гарантированно лучше. Если такой возможности нет, то можно попробовать

Yvk

В какой-нибудь сере-II (SII) сильно с количеством кадров не разгонишься.

LifeIsGood

Пример На

LifeIsGood

А вот пример на сере с другого телескопа и другой камеры!
Модель была натренирована на снимках в RGB с одного телескопа-одной камеры Олега Бразгалова. Эти картинки с телескопа-камеры Юры Кузнецова. У Олега был оверсамлинг (звездочки больше в пикселах), у Юры андерсамплинг (звездочки хуууу(д)инькие). Модель привела звездочки Юры к стандартам красоты Олега

Выводы: надо собирать больше данных с разных телескопов/камер/светофильтров.
Все равно я доволен как слон

LifeIsGood

Еще

bigol

В кадрах где На - на 12 часов звездочки послабее вообще исчезли. Так что тренировки, имхо, нужно ужесточить. Хватит уже цацкацца, надо иногда и по шее

Новини:

Автор Тема: Суперразрешение в астрономии (Прочитано 6536 раз)