ほしぞloveログ

天体観測始めました。

2019年02月

2月某日、関東方面に用事があったので、少し足を伸ばして相模原に移転したという三基光学館にいってみました。

以前の三基光学館は秋葉原4天文ショップ(御徒町駅からシュミット、スターベース、三基光学館、KYOEIの順に回る)の一つだったので、星を始めた2016年後半くらいからちょくちょく覗いてはいたのですが、その頃はごくごく一般の客でした。2017年のCANPに三基光学館の店長さんも参加されていて、物理出身ということで夜中の談義で随分と盛り上がったのがきっかけでよく話すようになりました。でも、その後すぐに体調を悪くされたようで長期休業していました。再開時は相模原に移転するということでしたが、なかなか再開しないのでずっと心配していました。少し前にやっと再開したということで、ちょっとほっとしていましたが、なかなか店舗まで行く機会がなく、今回やっと訪れることができました。

相模原のしかも田名という相模川近くの結構田舎の方なのですが、アクセスはそれほど不便でもなく、都心からだと京王線で橋本駅まで行ってバスに乗るのがいいみたいです。橋本駅からのバスは20分おきにはあるので、少し待つかもしれませんがそれほど大変ではないです。他にも横浜線淵野辺駅や相模線上溝駅jからのバスもあるようですが、1時間に2本程と、本数が少なくなるようです。橋本駅からバスに乗ると30分かからないくらいでしょうか、「田名バスターミナル」で降ります。バス料金は300円ちょっとでした。ターミナルからは歩いて数分なので、すぐです。


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新しい店舗は結構広い場所で、駐車場があるため車で来るお客さんが多くなり、むしろ秋葉原の時より人は増えたかもしれないとのこと。持ち込みの機材も増えたので、中古買取りも進んでいるみたいです。

店に入ると、久しぶりでしたが私の顔もきちんと覚えていてくれて、すっかり元気になっているようで何よりでした。相模原になった理由は実家だからとのことです。写真にはギリギリ写っていませんが、三基書房という本屋さんがすぐ隣にあり、ご家族が経営されているようです。秋葉原まで通うのが大変だったので、実家にお店を移したというのが移転の理由だそうです。

店の中は、いくつかの望遠鏡と、最近話題になっっているiOptronの赤道儀が何種類か置いてあります。iOptron赤道儀のCEMシリーズには軸からの回転を見ているエンコーダーがついるモデルがあり、例えばCEM25ECは12.3kgまでの荷重でピリオディックエラーがなんと0.3秒という驚異的な値を叩き出しています。値段も20万円代半ばと、十分リーズナブルな範囲です。エンコーダーなしのタイプのCEM25Pでもピリオディックモーション10秒以下と、それでも全然悪い精度でなく、こちらは10万円代半ばと一気に買いやすくなっています。他にも型番にECが付いているモデルは同様のエンコーダーがついていて、中でも最高機種のCEM120EC2は最大荷重52kgでピリオディックエラーが0.15秒以下と、ものすごい性能ですが値段も80万円程度と、こちらもものすごいです。でもこの対荷重でこの性能なら、十分価値ありではないかと思ってしまいます。他にも、ウェイトバーの取り付けも工夫がしてあって、回転軸からずらしてありぶつかりにくくなっているなど、各所に色々な工夫がしてあるようです。

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店長のMさん、すっかり元気そうです。机の上にもiOptronの赤道儀がのっかています。

三基光学館の特徴は何と言ってもアリガタプレートでしょう。下の写真を見てもわかるように、各種サイズのアリガタプレートを自前で取り揃えています。簡単な穴あけくらいなら、写真奥に写っているボール盤でサクッと空けてもらえるそうです。垂直な穴を自宅で空けるのはなかなか難しいので、ありがたいかもしれません。私は、ジャンクボックスに転がっていたVixen規格のアリガタを長さ別に2種類、あとC8用に富田式ロックを購入しました。

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さて、面白いのがここからです。店の中には天文関連の書籍や雑誌も置いてあるのですが、ランダウ=リフシッツの場古典や砂川先生の量子力学など、あまり天文に関係ない本が一部並んでいます。理論物理系と聞いていたので、それでもここまでは驚かなかったのですが、「他にも恩師の本が...」とのことなので聞いてみると、T先生の宇宙物理学という本が置いてあるというではありませんか。あれ?と思い、何でよく知っているT先生が...?とよくよく聞いてみたら、何と1990年代の何年間か同じ大学の同じキャンパスにいたことが判明しました。研究室までは同じではないですし、歳も少し離れていたのですが、同じ建物の同じフロアに一時期一緒にいたことは間違い無いので、当時、もう25年くらい前のことですが、顔を合わせていても全くおかしくありません。おおーっ!と一気に盛り上がり、いろいろ話が進みました。その当時実は私もこの近くに住んでいたので、地元ローカルな話から、店長さんの卒業してからの天文遍歴など、この業界の裏話とかも交えていろいろ聞くことができました。富山に来たY君の話も当然話題にのぼりました。Y君は昨年末に三基光学館に訪れたそうです。店長から見たら同じ天文部の後輩にあたるとのことです。彼みたいな若い子にはやはり期待してしまうというのは、私も店長も共通した意見でした。

VixenのVSDの話や、PENTAXのEDHFとSDHFの違いの話、TAKAHASHIの大型屈折の苦労話など、これまで知らなかった話も面白かったです。CCDにゲイン設定がないというのは目からウロコでした。露光時間で調整するだけなんですね。確かに原理を考えたらそうかと妙に納得し、これまでCMOSカメラしか触ったことがないことを思い知らされ、いろんな意味で新鮮でした。そんな中で印象深かったのが、ものを仕入れて売るというよりも、調整なども含めてお客さんと自分自身も楽しみたいという言葉でした。この思いがあるので、過去のショップでなかなか合わないこともあり三基光学館として独立したとのことです。でもせっかく独立しても秋葉原が遠いのが辛かったそうで、毎回実家の相模原から2時間くらいかけて秋葉原まで通っていて、週何日かは寝袋でお店に泊まっていたそうです。それで体を壊してしまい、やっとここ相模原の実家の店舗に落ち着いたとのことです。新しい店舗では目の前の駐車場で観望会をやったりして、地元の人たちや近くの同級生にも好評だったとのことで、秋葉原だとできなかった試みができているようです。神奈川では唯一の天文ショップのはずなので、近くの天文ファンにとっては便利になるのではないかと思います。


すごく盛り上がったのでついつい長居をしてしまい、結局3時間ほど話し込んでから帰路につきました。 あいにく平日だったので他のお客さんがほとんどいなかったのですが、あまりに長時間話していて申し訳ないくらいでした。でも店長さんからも楽しかったと言ってもらえたので嬉しかったです。お仕事の邪魔になっていなければいいのですが、私も久しぶりに天文談義で長時間話すことができたので、とても楽しかったです。

実はここ、妻の実家のすぐ近くで、すごく馴染みのある場所です。妻の実家からわずか2kmくらいの距離なので、歩いてもいけないことはないくらいです。今回は長居しすぎて実家の方には寄れなかったのですが、今度から妻の実家に来た時には必ず三期光学館の方に立ち寄ることになりそうです。

さらに川の方に目を向けると、歩いて1kmもないくらいで行くことのできる「相模川ふれあい科学館 アクアリウムさがみはら」があります。タガメを見ることができるなど、オススメスポットです。三基光学館に行った際には、こちらもぜひ立ち寄ってみてください。

FS-60CBで色々試してきましたが、だいたい落ち着いたので、またエクステンダーをつけて焦点距離600mmのFS-60Qに戻しました。火曜日に引き続き、水曜日も晴れていたので、2夜連続の撮影になります。ターゲットはクラゲ星雲です。


機材セットアップ

  • 鏡筒: タカハシ FS-60Q (口径60mm, 焦点距離600mm)
  • 赤道儀: Celestron CGEM II
  • センサー: Canon EOS 6D(HKIR改造)、ISO3200、露光時間5分x28枚、計2時間20分
  • ガイド: ASI178MC + 50mm Cマウントレンズ、PHD2 + BackyardEOSでガイド+ディザー撮影
  • フィルターサイトロン Quad BP フィルター(クアッド バンドパス フィルター、 以下QBP)
  • 撮影場所: 富山県富山市下大久保
  • 日時: 2019年2月6日、20時50分から
  • 月齢: 1.6
撮影と画像処理

久しぶりのFS-60Qなので、画面が相当暗く感じました。当然ISOも3200と高くしていますが、それでも5分という露光時間をもう少し延ばしてもよかったかもしれません。そのせいでしょうか、仕上がりに透明感がないというか、ちょっとのっぺりしてしまっています。ヒストグラムのピーク位置が4から5分の1くらいだったので、おそらく階調不足だったのかと思います。

画像処理もいつもの通り、PixInsightでSaturationまでやって、その後はPhotoshopです。出来上がった画像です。

light_DBE1_PCC_stretched_sat_ps_denose_ps2a


次はFS-60Qの状態でAZ-GTiに戻り、赤道儀モードで2軸ガイドのリベンジです。成功率80%以上を目指したいです。



 

先日作った画像四隅切り抜きソフトを使って、FS-60CBでの星像を比較してみました。比較対象は焦点距離の長い順から
  1. FS-60CB + エクステンダー => FS60Q: F10、焦点距離600mm
  2. FS-60CB + 旧フラットナー(フラットナー FS-60C): F6.2、焦点距離370mm
  3. FS-60CB + 新フラットナー(FC/FSマルチフラットナー1.04): F6.2、焦点距離370mm
  4. FS-60CB + レデューサー(RD-C0.72×): F4.2、 焦点距離255mm
です。条件などです。

  • カメラは2番目の旧レデューサーのみEOS 60DでAPS-Cですが、他3つは6Dでフルサイズになります。
  • また、旧レデューサー以外はQuad Band Passフィルターが入っています。ほとんど影響はないと思いますが、稀に星像が歪むという報告もあるようなので、一応気に留めておいてください。
  • 撮影場所は全て富山市の自宅ですが、どれも撮影日が違うので、条件は同じでないことをご了承ください。
  • 画像は全て撮って出しのJPEGですが、ホワイトバランスはその時々でいじっているので色はあてにならないです。
  • 何も校正していないので、周辺減光を読み取るのは厳しいです。

それでも下に示す画像を見てもらえればわかりますが、同じ鏡筒でも取り付けるオプションによって星像の違いがはっきりと出るのがわかります。


エクステンダー: 600mm 

まずは、1番のエクステンダーです。四隅と真ん中をそれぞれ250ドット角で切り取った画像と、その元の画像(モンキー星雲)になります。

LIGHT_6D_300s_3200_+3cc_20190109-22h33m50s976ms_4cut

LIGHT_6D_300s_3200_+3cc_20190109-22h33m50s976ms


四隅でもほぼ真円になっています。これなら全く文句ないです。


旧フラットナー: 370mm

次に旧フラットナーです。カメラが60DなのでAPS-Cサイズでの撮影であることに注意してください。北アメリカ星雲です。

NORTH_AMERICA_LIGHT_60s_3200iso_+30c_20170913-21h38m38s_4cut

NORTH_AMERICA_LIGHT_60s_3200iso_+30c_20170913-21h38m38s996ms

やはり四隅がかなり流れているのがわかります。結局旧フラットナーではちゃんとした撮影はこの一枚だけでした。それでも天リフの今日の一枚に選ばれた感慨深い一枚です。

星像比較とは関係ないのですが、この画像の撮影日は2017年9月13日で一年以上前です。フィルターも何もなしで、ISO3200で露光時間1分ですが、他の3つと比べてこれだけかなり背景が明るくなっています。他の3つはQBPで露光時間を伸ばせているので、QBPの効果がかなり大きいことがわかります。


新フラットナー: 370mm

新型のフラットナーです。昨日の記事で出したものと同じ画像でカモメ星雲です。

SEEGULL_LIGHT_6D_300s_800_+9cc_20190205-21h20m00s179ms_4cut

SEEGULL_LIGHT_6D_300s_800_+9cc_20190205-21h20m00s179ms


星像ですがほぼ真円。それでも拡大してエクステンダーとよく見比べてみると、四隅で極々僅かに円周方向に伸びているのがわかります。でもこれくらいなら私的には十分許容範囲です。


レデューサー: 255mm

最後はレデューサーです。オリオン座のM42と馬頭星雲一帯です。

ORION_LIGHT_6D_300s_800_+5cc_20190114-22h39m34s849ms

ORION_LIGHT_6D_300s_800_+5cc_20190114-22h39m34s849ms_4cut

まず、広角なのでさすがに周辺減光が目立ってくることがわかります。フラット補正は必須でしょう。星像も真ん中はまだそれほどでもないですが、四隅では円周方向にもそれと垂直にも伸びていて、十字のように見えます。それでも旧フラットナーよりはましですが、新フラットナーには完全に負けています。

拡大しなければ気にならない範囲とも言えますが、これは画像処理での補正方法を検討した方がいいのかと思います。ちょっと色々試してみようと思います。


まとめ

今回はFS-60CBについて、4種類のアダプターを試してみました。結果としては

エクステンダー > 新フラットナー >  レデューサー >> 旧フラットナー

といったとことでしょうか。ほぼ評判通りで、メーカーの言っていることも正しいと思います。やっぱり自分で確かめると納得しますね。細かい違いもよくわかりました。

できれば、これをレンズ設計ソフトで再現してみたいです。だれかFS-60CBのレンズデータとかどこかにあるか知りませんでしょうか?タカハシに聞いてもさすがに教えてくれないだろうなあ。


今週の火曜日、水曜日と新月期で、冬なのに珍しく晴れていました。外に出てもそれほど寒くないので、平日ですがQBPを使って宅撮りです。前回の撮影ではレデューサーを試したので、今回は新タイプのフラットナーのテストです。ターゲットは、これまで何度か撮ろうとしては雲が出てできて失敗しているかもめ星雲です。

機材セットアップ

今回の目的は、先日購入した新フラットナーでの撮影です。以前の旧フラットナーから星像がかなり改善されているそうなので楽しみです。
  • 鏡筒: タカハシ FS-60CB (口径60mm, 焦点距離355mm) + FC/FSマルチフラットナー1.04で焦点距離370mm
  • 赤道儀: Celestron CGEM II
  • センサー: Canon EOS 6D(HKIR改造)、ISO800、露光時間5分x41枚 、計3時間25分
  • ガイド: ASI178MC + 50mm Cマウントレンズ、PHD2 + BackyardEOSでガイド+ディザー撮影
  • フィルターサイトロン Quad BP フィルター(クアッド バンドパス フィルター、 以下QBP)
  • 撮影場所: 富山県富山市
  • 日時: 2019年2月5日、19時22分から
  • 月齢: 0.6(新月)


撮影

撮影は準備から含めて極めて順調。唯一大変だったのが、前回の撮影で使ったレデューサーからフラットナーへの切り替えだけです。最初は短い方の中間延長アダプターを入れて、回転アダプターを鏡筒バンドから外に出して試したのですが、やはりピントがでませんでした。なので、再び中間延長アダプターを外して、カメラは回転しにくいですが、地面に鏡筒を置いた状態であらかじめカメラの水平を出して、カメラ回転アダプターを固定してから赤道儀に取り付けました。

カメラ回転が面倒な代わりに、新型フラットナーには48mm径のQBPをきちんとねじ込んで取り付けることができました。さすが新デザインで、より汎用性が高まっているようです。

いつものようにSharpCapで極軸をとり、CGEMIIのワンスターアラインメントで初期アラインメントです。実は最近ツースターアラインメントさえ使っていません。極軸がきちんと取れていれば、ワンスターアラインメントで十分です。ただし、流石にワンスターアラインメントだけの自動導入だとズレも出てくるので、Carte du CielとAstroTortillaでplate solvingしながらの構図決め。これは極めて便利で、準備始めから30分くらいで撮影を始めることができました。

何枚か撮れていることを確認して、仮眠をとりました。仮眠のつもりがぐっすり寝てしまい、夜中12時頃目を覚したら外は結構すごい風。しかも天頂越えで最後の何枚かは流れてしまっていたので、すぐに片付け。あとはダーク50枚ほどの撮影を放置しながら、また朝まで寝ていました。


画像処理

次の日フラットとバイアスを50枚づつ撮影して、そのまま全てPixInsightで処理です。枚数も4-50枚と少ないのですぐに終わります。 ストレッチは前回同様、赤とびを抑えるためにArcsinhStretchは使わずにScreenTransferFunctionとHistgram Transformationで済ませました。

今回は彩度までPixInsightで出してみました。今回はColorSaturationツールを使いましたが、Curves TransformationツールでSアイコンを選んで彩度を上げる手もあるようです。でもまだまだ手探りで機能を理解しきっているとは言い難いです。もう少し時間をかけて探ります。あとは、いつも通りPhotoshopに送って仕上げです。


出来上がり画像

出来上がった画像は以下のようになります。

light_PCC_stretched_morfing_satiration_DBE_morph_ps2a

新月期で時期的にはよかったとはいえ、それでも光害地での宅撮りでこのクオリティーなら個人的には十分満足です。3時間以上の露光とはいえ、それでもやはりQBPの威力は大きいでしょう。ただ、少しづつQBPに対する不満も出てきました。列挙しておくと
  • 恒星のオレンジが出ない。
  • 赤が、紅に近い赤で、紫がかった赤や、ピンクっぽい赤は出にくい。(ただし、燃える木のピンクはうまく出るようです。)
  • 恒星が赤飛びしやすい。
  • 青い星雲は出にくい。
といったところでしょうか。やはり透過波長域からもわかるように緑系や濃い青、また黄色やオレンジ領域もどうも苦手なようです。これはある意味当たり前で、そのために露光時間を延ばすことができるというわけなので、贅沢な悩みと言えるかもしれません。画像処理で多少誤魔化さなければならないところも出てくるので、ここら辺は腕の見せ所となのでしょう。


Plate solving


話は変わりますが、実際の導入と構図極めの際にはplate solvingとしてAstro Tortillaを使っています。でもあまり高機能でなく、解析結果もいたってシンプルであまりわかりやすくはないのですが、撮影時にBackYardEOSを使っているのである意味仕方なく使っている面もあります。一方、同じplate solvingのソフトなのですが、もう少し高機能なAll Sky Plate Solverを使うと、画像に星雲の名前などを入れてくれたりします。

seegull


右の方で名前がはみ出してしまったりしているのは愛嬌として、今回はいろんな星雲星団がある領域だったので、少し広角を狙いました。フラットナーがちょうどいい画角だったというわけです。plate solvingを使ってこんな解析も楽しいのではないかと思います。

本当はAll Sky Plate Solverが、そのままダイレクトにBackYardEOSに対応してくれたらと思うのですが、とても惜しいです。あ、一応BackYardEOSで撮影して、そのファイルを読み込ませるだけならできます。でもその足で赤道儀にフィードバックして位置を合わせ直すので、何度もそれをやるのは面倒だというだけです。Astro TorttilaとBackYardEOSなら、全自動で赤道儀の位置の合わせ直しまで繰り返しでやってくれるのでものすごく楽なのです。


新フラットナーの実力

この画像処理と並行して、昨日の記事で四隅を切り出すプログラムを作ったのですが、その結果を示しておきます。昨日の記事では画像処理後のものを出したのですが、よく考えたら撮って出しJPEGから切り取ったものの方が周辺減光の様子などもわかるのでいいのかと思います。

これが撮って出しのJPG画像で

SEEGULL_LIGHT_6D_300s_800_+9cc_20190205-21h20m00s179ms

ここから上下左右と真ん中250x250ドットを切り抜いています。

SEEGULL_LIGHT_6D_300s_800_+9cc_20190205-21h20m00s179ms_4cut


旧フラットナーの四隅の星像がどうしても気になって、使う機会があまりなかったのですが、今回の新型のフラットナーははるかに良くなっています。スターベースで店員さんから聞いた時には、それでも色によって極わずか収差で歪むとのことでしたが、これを見る限り私的には全く気にならないレベルです。

 

 

画像処理で出来上がったファイルの四隅の星像を比べたくなることがあると思います。これまでPhotoshopで手作業で切り取り貼り付けを駆使して作っていたのですが、何度もやるとなるとめんどくさいので、簡単にできるようにpythonとOpenCVを使って作ってみました。

超お手軽プロブラミングなので、内容はソースを見たらすぐにわかると思います。唯一工夫したところはファイル名をGUIで選択するところくらいでしょうか。Macで試しましたが、多分Windows他でも動くと思います。(すみません、チェックもしてません。)


必要な環境

環境を構築するのもいたって簡単です。今回はMacで試したので、Macでやる場合を書きます。WindowsなどでもPythonとOpenCVが動く環境なら走るはずなので、難しくもなんともないと思います。

1. Macの場合、Phython3はHomebrewからインストールするといいでしょう。Homebreはターミナルを立ち上げて、

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

でインストールできます。


2. 次にPython3です。これもコマンド一発で、

brew install python3


3. 最後はOpenCVのインストールです。

pip3 install opencv-python

でインストール完了です。xcodeをインストールしていない場合は、最初にそれも必要かも。うまくいかない場合は、私なんかの説明よりも、適当に検索すればOpenCVが使えるようになるまでの説明はすぐに出てくるので、探してみてください。


ソースコード

さて、python3とOpenCVの環境が整ったら次はプログラミングです。今回はホントにチャカチャカっと書いたコードなので、全然綺麗ではありませんのでご容赦ください。ファイル選択の際文句が出たりもしますが、とりあえず動きます。

エディタなどで以下のコードをテキストファイルにコピぺして、適当なファイル名をつけて、拡張子を.pyにすれば準備完了です。

import cv2
import numpy as np
import tkinter
from tkinter import messagebox as tkMessageBox #python3
from tkinter import filedialog as tkFileDialog #python3


def pathname(fullpath):
    n = fullpath.rfind('/') + 1
    return fullpath[:n]

def select():
    root=tkinter.Tk()
    root.withdraw()
    fTyp = [('JPEG file','*.jpg')]
    iDir = '/Users/ユーザー名/' #自分のユーザー名を入れてください
    filename = tkFileDialog.askopenfilename(filetypes=fTyp,initialdir=iDir,title = "ファイル選択")
    iDir = pathname(filename)
    return filename


filenameselect = select()
img = cv2.imread(filenameselect)


mlen = 250
size = img.shape
roi_UL = img[0:mlen, 0:mlen]
roi_UR = img[0:mlen, size[1]-mlen:size[1]]
roi_LL = img[size[0]-mlen:size[0], 0:mlen]
roi_LR = img[size[0]-mlen:size[0], size[1]-mlen:size[1]]
roi_CC = img[round((size[0]-mlen)/2):round((size[0]+mlen)/2), round((size[1]-mlen)/2):round((size[1]+mlen)/2)]

width = mlen*3
height = mlen*3
imageArray = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
count = np.array([[0,0],[0, mlen*3],[mlen*3, mlen*3],[mlen*3, 0]])
cv2.fillPoly(imageArray, pts=[count], color=(255,255,255))

imageArray[0:mlen, 0:mlen] = roi_UL
imageArray[0:mlen, mlen*2:mlen*3] = roi_UR
imageArray[mlen*2:mlen*3, 0:mlen] = roi_LL
imageArray[mlen*2:mlen*3, mlen*2:mlen*3] = roi_LR
imageArray[mlen:mlen*2, mlen:mlen*2] = roi_CC

savefile = filenameselect.replace('.jpg', '_4cut.jpg')
cv2.imwrite(savefile,imageArray)



実行結果

ターミナル上で上のプログラムがあるフォルダに行き、

python3.py ファイル名.py

とかで実行すると、画像ファイルを選択するダイアログが現れます。ダイアログが前面に出てこないことがあるので、下のDocからPythonというアイコンを選んでみてください。JPEGファイルしか選べませんが、プログラムの中の15行目を*.pngとかすれば多少他のファイル形式も選べます。

切り取りたいファイルを選択すると、同じフォルダの中に

オリジナルファイル名_4cut.jpg

というファイルが出来上がります。

出来上がりは下のようになります。元の画像から四隅250x250ドット分と真ん中を250x250ドット分を切り取って750x750ドットのファイルを作ってくれます。ホントにこれだけです。

test_4cut


ちなみにこれは、タカハシの新フラットナーで撮ったFS-60CBの星像です。カモメ星雲ですが現在画像処理中のものです。ほとんど流れていないことがわかると思います。元々の動機が、新旧フラットナー、レデューサー、エクステンダーでの四隅の星像を比較したくて、いちいちやるのがめんどくさいのでプログラミングに走ったというわけです。

今回のプログラムは色々制限もありますが、簡単なプログラムなので中身もすぐにわかると思います。各自で適当に改良してみてください。

例えば、26行目の250を他の値に変えると切り出してくれる画像の大きさが変わります。
ちょっと頑張れば上下左右も合わせて8方向の切り取りとかもできると思います。

画像処理プログラミングの取っ掛かりとしては、いい練習になるかと思います。




参考ページ

以下のページを参考にしました。
どのページもわかりやすくて、とても役に立ちました。どうもありがとうございました。 

バイアスノイズで少しやり残したことがあるので、試しておきます。


疑問: バイアスフレームをマスターバイアスで補正してみたら?

前回、バイアスフレームを何枚かスタックしてリードノイズを求めてみましたが、枚数のルートで減っていくはずのリードノイズが実際には理論通りに減っていきませんでした。すべてのバイアスフレームに載っている共通のノイズがあると考えられたからです。

それでは、多数のバイアスフレームをスタックして最後に残った共通のバイアスノイズ(PixInsight用語では「マスターバイアス」というそうです)で、各バイアスフレームを補正してから、改めて何枚もスタックしたらどうなるのでしょうか?面白そうなので試してみましょう。


予測

単純に考えるとこんな予想ができます。
  • 前回の測定で、最後まで残った全バアスフレームに共通にあるノイズがさっぴかれるので、理想的に枚数のルートに比例してノイズが少なくなっていく。
  • 最終的にはあるオフセット(一定の輝度という意味)を持った、のっぺりした画像になる。
この予想は、実際に試す前に頭だけで考えたものです。さて本当にそうなるのか、もし違ったとしても実際にどこまで迫れることやら。


測定

さて、実際に試してみましょう。

マスターバイアスは再現性もチェックするために、前回撮影したのとは別に新たに撮影し直しました。枚数ですが、できる限りノイズの少ないものということで、1024枚重ね(て平均し)たものにします。このマスターバイアスで各バイアスフレームを先に補正してから1024枚スタックします。それでもノイズは単に理想的なものを1024枚重ねたものより、(マスターバイアスが足し合わさった分)ルート2倍大きくなるはずです。その分だけ理想的な枚数のルートでノイズが改善されるというのからはずれてくると思います。(と、ここら辺のズレくらいまで実際の測定前に頭の中で考えました。)

また、バイアスフレームも新たに撮影しました。マスターバイアスを作った際の1024枚でもいいのかと思ったのですが、それだと同じものから同じものを引いただけになってしまい、本来残って欲しいノイズもゼロになってしまうかと思ったからです。


結果


今回も1、4、16、64、256、1024枚の比較です。青色の理想的な場合と、緑色のマスターバイアスで補正されたもの赤色のマスターバイアスで補正されていない(前回と同じ)ものを載せています。あと、わかりやすいように縦軸をlogスケールにしました。理想的だとグラフは直線になります。

03_readnoise_vs_gain_02_masterbias


考察

さて、結果を改めて見てみます。マスターバイアスで補正したものは明らかに理想的なラインに近づいています。1024枚の時は同じ程度の(相関のない)ランダムなノイズを2回足し合わせていることになるので、理想的な場合に比べてルート2倍程度大きくなるはずです。無相関なノイズは足しても引いても2乗和のルートになるので、ルート2倍ということです。1.4倍くらいのはずが、実際には1.8倍くらいなので、それでも理論値より少しだけ大きい値になっているようです。256枚のところにも少なからずその影響が出ています。計算上は1.25のルートなので、1.18倍ですが、実際には1.24倍です。さらにマスターバイアスの枚数を増やせば1024枚のところでももっと理想的なラインに近づいてくるでしょう。


少し補足です。まずは1枚重ねで単純にマスターバイアスを引くことを試したのですが、平均値が同じものを差っ引くことになってしまうので、ADU(輝度)が0付近に行ってしまい、その影響で標準偏差も0に近い小さな値になってしまうことがわかりました。そのため次のようにして解決しています。
  1. まずマスターバイアスの平均値の半分の輝度を持ち、標準偏差0の全くのっぺりした画像を、PixInsightのNewImageで作成します。
  2. それをマスターバイアスから引くことで、マスターバイアスの平均値を半分にしました。
  3. そうやって作ったマスターバイアスを、それぞれのバイアスフレームから引きます。
  4. その結果、平均値が輝度0より十分に大きな、マスターバイアスで補正されたバイアスフレームを作り出しました。
IMG_6322


この過程を経て初めて正しそうな結果を得ることができました。


もう一つ、実際に処理した画像を比べてみましょう。左上の奥のがマスターバイアス補正をしていないもの、右下の手前の画像がマスター補正をしたもの。ともに1024枚スタックした時の画像で、輝度は揃えてありますす。

IMG_6328

PCの画面を直接撮影したので、モアレが少し残ってしまっています。見にくいところもあると思うのですが、それでもマスターバイアスで補正をすると残っていた縦線が明らかに消えているのがよくわかると思います。



まとめ

今回わかったことまとめておきます。
  • 全バイアスフレームに載っている共通のコモンノイズが存在する。
  • そのノイズは、多数枚のバイアスフレームをスタックして作ったマスターバイアスを使って、補正することができる。ただし、オフセットごと補正してしまうことに注意。
  • バイアスコモンノイズをさっ引いたバイアスフレームはかなり理想的なランダムノイズに近い。
と言ったところでしょうか。

うーん、今回はかなり予想通りにいったので、結構満足です。予測できなかったところは、マスターバイアスで単純に補正すると平均値が0になってしまい、ばらつきも少なくでしまうことでした。これは通常の画像処理でいう、オフセットをあげて暗い部分を切ることに相当します。

というわけで、画像処理は嘘をつかないということがかなりわかってきました、、、と言いたいところなのですが、すでに少しダークノイズを試していて、こちらはなかなか一筋縄ではいかないみたいです。また余裕ができたらまとめます。


それはそうと、今回新たにバイアスファイルを2000枚ほども撮影してしまいました。すでに合計3000枚、あぷらなーとさんにだんだん迫ってきてしまいました。やばい、これはやばい。まっとうな道を行きたかったのに(笑)。




 

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