ほしぞloveログ

天体観測始めました。

カテゴリ: 観測機器

もう先々週になってしまいますが、3月8日金曜日の帰宅後、ちょっと疲れていたのですが新月期で天気も良かったので、かねてより試したかったAZ-GTiによる2軸ガイドを試してみました。これができると、かなり軽量コンパクトな撮影システムになるので、海外や登山でも持っていけそうです。

撮影対象はM42、オリオン大星雲です。画像処理に時間がかかってしまったので、記事にするのに時間がかかってしまいました。撮影結果を先に示しておきます。本来ガイドを試して星像を見るテストなのですが、今シーズン最後のオリオンになるだろうことと、撮影時間1時間弱にしてはそこそこ出たので、AZ-GTiで(まだまだ稚拙ですが)ここまでは出るという指標として、きちんと画像処理までしたものをあげておきます。

light_M42_PCC_maskstretched_ok_HDR_dark

富山県富山市下大久保 2019/3/6 21:23-23:04
f=600mm, F10 + AZ-GTi(赤道儀モード)
EOS 6D(HKIR改造, ISO3200, RAW)
300sec x 11frames 総露出時間55分 + HDRのため3sec x 12
PixInsight , Photoshop CCで画像処理




AZ-GTiのこれまでの経緯

これまで、これまでAZ-GTiを赤道儀モードも含めていろいろ試してきました。
  1. AZ-GTiのファーストテスト
  2. AZ-GTiの赤道儀化(その1): ハードウェア編
  3. AZ-GTiの赤道儀化(その2): ソフトウェア編
  4. AZ-GTiの赤道儀化(その3): 極軸調整とオートガイド
  5. AZ-GTiの赤道儀化(その4): Stick PCでのガイドとTips

実際4のところでガイドも試していますが、露光時間が30秒と短すぎたのでまだちゃんとしたテストにはなりませんでした。その後、この赤道儀モードでもう少し時間をかけた撮影を試みました。
  1. 昨年11月2日にAZ-GTiの赤道儀モードでノーガイドでテスト。
  2. 11月3日にAZ-GTiの赤道儀モード2軸ガイドに挑戦するが、接続問題で断念。
  3. その後、ブログの記事にはしていませんが、11月15日に少しくらい山の方に行ってAZ-GTiの赤道儀モード2軸ガイドに挑戦するが、ISO1600、3分で13枚だけとって、そのうち成功はわずか2枚、Maybeが5枚で、失敗6枚とほとんどダメだったので、検証は失敗。原因は風が強くて全く点像にならず。
と、現状はこういったところです。

この頃はまだQBPフィルターを手に入れる前なので、自宅ガイド無しで露光時間90秒が最長、山の中のガイドありでも3分が最長で、その代わり特に自宅だと露光時間の短さを補うためISOが6400と高めです。それからだいぶん日にちが経ってしまいましたが、今年の目標の中にはまだAZ-GTiの赤道儀モード2軸ガイドは入っていました。なかなか天気が良くなかったり、途中レデューサーフラットナーのテストも入ったりしたのですが、それらのテストも一巡して、FS-60CBだった鏡筒もやっとエクステンダーを付け直して、焦点距離600mmのFS-60Qに戻りました。やっと久しぶりのテスト再開です。


目標

さて、この「AZ-ZGiでの2軸ガイド」計画の目標ですが、具体的には
  1. 焦点距離600mmの鏡筒をAZ-GTiの赤道儀モードで稼働し、2軸のガイドを実現すること。
  2. フルサイズのカメラで撮影して、少なくとも3分以上の露光で、赤道儀起因の流れが十分無視できる程度の撮像が得られること。
  3. 撮影枚数のうち、8割以上の成功率を実現すること。
の3つです。これは海外へ行く時など、できる限り軽量で実用的な撮影ができるという条件から設定しています。この目標が達成できれば、十分海外へ持っていっても使い物になると考えることができます。

1については上で書いたように、赤道儀化テストの4番目や、昨年11月15日にシステムとしては稼働しているので、すでにほぼ目標達成です。2については上記の3に書いてあるように、3分で2枚だけ成功しているのですが、風が弱かった時での成功で、もしかしたらピリオディックモーションがたまたま小さかった時のみの成功かもしれません。なので主にここからの検証です。

機材とソフトウェア

  • 鏡筒: タカハシ FS-60Q (口径60mm, 焦点距離600mm)
  • 赤道儀: AZ-GTiを赤道儀モードで使用
  • センサー: Canon EOS 6D(HKIR改造)、ISO3200、露光時間5分x11枚、計55分 + HDR合成のため、3秒x12枚、バイアス画像100枚、ダーク画像5秒x15枚、フラット補正無し(撮影後、フラットを撮る前にセッティングを変えてしまったため)
  • 初期アラインメントおよび追尾ソフトウェア:iPhone上でのSynScan Pro、その後Windows10上のSynScan Pro
  • 自動導入および視野確認: Carte du Ciel + SynScan Pro AppのASCMOドライバー、Astro Trotilla + BackyardEOS
  • ガイド時のソフトウェア: Windows10上のSynScan Pro AppのASCMOドライバーにPHD2 + BackyardEOSでガイド+ディザー撮影
  • ガイド機器: ASI178MC + 50mm Cマウントレンズ
  • 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3月6日、21時23分から
  • 月齢: 29.6(新月)、天気快晴、風が少々
  • 画像処理: PixInsight、Photoshop CC


セットアップ

まずはAZ-GTiを赤道儀モードで稼働させることが前提です。経緯台モードでも2軸ガイドができるという情報もありますが、私はまだ試したことがありません。

AZ-GTiでの2軸ガイドのポイントの一つは、SynScan App用のASCOM driverをインストールして、PHD2からのガイド信号をSysScan経由でAZ-GTiにフィードバックすることです。すなわち、PC上で信号のやり取りはほぼ済んでしまうために、ケーブルとしてはガイドカメラからのUSBケーブル一本、あとは今回の場合BackYard EOSを使ってディザーガイドをしているため、PCとEOS 6DをつなぐUSBケーブルが一本の、計2本です。AZ-GTiの電源は乾電池で内臓、EOS 6Dの電源も電池のため内臓で、AZ-GTiの駆動はWi-Fi経由なので、本当にケーブル2本、もしディザーをしなくてカメラ単体でとるのならわずかケーブル1本での2軸ガイドが可能です。

さらに今回の場合、Stick PCを使い、PC自身も三脚あたりに取り付けてしまったため、本当にコンパクトな2軸制御システムとなりました。Stick PCの操作はWiFi経由なので、自宅からぬくぬくと撮影、モニターをすることができます。


実際の撮影

極軸合わせはいつも通りSharpCapで行いました。一つだけポイントを挙げておきます。

AZ-GTiは構造的にそこまで頑丈ではないです。SharpCapの極軸合わせで90度視野を回転させる場合、手で回す際はウェイトバーがついているところのネジを緩める必要があるのですが、その時全体が大きくたわんでしまいます。90度回す時はモーターで回転させた方がはるかに精度が出ます。

さて、実際の撮影はフル自動導入の赤道儀とほぼ同様に扱うことができます。これは、Carte du CielなどのプラネタリウムソフトでAZ-ZTiを制御して自動導入することもできますし、Astro Tortillaなどでplate solvingすることもできるので、撮影した写野から位置を特定することもできることを意味します。ようするに、操作性だけ言えば大型で高機能な赤道儀に全然遜色ないということです。

視野が決まれば、あとは撮影です。QBPを使っているので、5分露光くらいまでは十分耐えることができます。ISOは3200としました。撮影中は自宅にいたのですが、今回は星像が気になってしまい、仮眠をとったりすることができませんでした。というのも、最初のうちはガイドは非常に安定していたのですが、30分くらいしてからガイド星の位置が結構頻繁に飛びはじめたのです。しかもピリオディックモーションが出ないはずの赤緯の方です。時に上に行ったり、時に下に行ったり、ガイドがかなり頑張って補正しているようでした。何か調子が悪いのかと思って外に出たらすぐに納得しました。明らかに風が強くなっていたのです。どうやらAZ-GTiは、撮影レベルになるとやはり外乱の影響を受けやすくなってしまうようです。もちろん三脚などでも変わると思うので、もう少し大型の三脚に載せてもいいかもしれませんが、それだと売りのコンパクトさが損なわれてしまいます。使えるのは風が強くない日限定でという制限をつけた方がいいかと思います。

この頃は冬も終わりに近づき、オリオン座も西に傾く時間がはやくなってしまっているので、結局撮影に使えた時間は21時半くらいから23時くらいまでと1時間半で、総露光時間は55分と1時間を切ってしまいました。


撮影結果

結局14枚撮って(ただし、撮影最後の西に沈んで影になった3枚はカウントから覗きました)11枚が成功でした。と言っても衛星が大きく通った一枚も失敗とカウントしたので、星像という意味では実際には14枚中12枚が成功と言っていいと思います。86%の成功率なので、目標達成といっていいでしょう。

隅の星像を(自作プログラムを改良して8隅が出るようにしました。)拡大してみます。大体のガイド性能までわかると思います。ただし、AZ-GTiのそもそものピリオディックモーションが+/-75秒程度とかなり大きいので、ガイドをしてもその影響を取り去ることはできません。また、風の影響も多少あります。

星像がまともと判断したものの中でベストに近いもの。まあまあ、丸になっていますが、やはり完全ではなく、わずかに斜め方向に伸びています。

M42_LIGHT_6D_300s_3200_+7cc_20190308-21h47m38s110ms_8cut


星像がまともと判断したものの中でワーストに近いもの。ここら辺までが許容限界としました。スタックすると多少は平均化されるのですが、拡大すると明らかに縦方向に伸びています。主に風の影響です。

MAYBE_M42_LIGHT_6D_300s_3200_+6cc_20190308-22h50m46s955ms_8cut


また、下のように風の影響で星像が2つに分かれてしまっているものもあります。一瞬大きな風が吹いたのかと思われます。これはもちろん使えないとしました。

BAD_M42_LIGHT_6D_300s_3200_+6cc_20190308-22h57m53s875ms_8cut


画像処理

画像処理は今回のテーマでないのですが、1時間弱にしては結構出すことができたので少しだけ書いておきます。

結果は一番上の画像を見ていただくとして、とりあえず処理してみると分子雲が結構出てきたので、少し強調してみました。露光時間が短いのでまだ粗いですが、自宅撮影でQBPがあればここら辺までは出せることはわかりました。また、青を出す方法も少しわかってきました。といっても、トーンカーブで青の真ん中らへんを持ち上げるだけですが。やはりQBPだと青色が出にくいので、少し強調してやる必要がありそうです。

最後に、全てスタックして画像処理をした画像(一番最初に示した画像)の星像です。やはり、ごくわずか縦長になってしまっています。どれくらい歪むかは風の強さによるかと思いますが、あとは歩留まりで調節するのかと思います。私的にはここら辺までなら、まあ許容範囲です。

light_M42_PCC_maskstretched_ok_HDR_dark_8cut




まとめ
  • AZ-GTiの赤道儀モードで、PHD2とSynScan用のASCOMドライバーを使った2軸ガイド撮影はそこそこ実用レベルで使用することができる。
  • 具体的には焦点距離600mm程度なら、露光時間5分でもある程度の歩留まりで星像は安定する。
  • ただし軽量システムのため、風に弱い点は否めない。
なんとか目標の歩留まり8割にたどり着きました。軽量コンパクトな撮影システムの構築という目的はある程度達成したと思います。次回海外へ行く時や、登山(多分することはないとわかっているのですが...)で持っていくシステムとしては完成です。このシステムは電視観望システムを含んでいるので、海外とかでのデモンストレーションもできることを考えると、当分コパクトシステムはこれで行くことになりそうです。やはり2軸制御できるところがポイントです。惜しむらくはピリオディックモーションです。もう少し小さいと星像ももっと安定すると思うのですが、この価格でそこまで求めるのは酷かもしれません。SWATなどの方がここら辺は利がありそうです。

AZ-GTiの購入から半年ちょっと、すごく楽しめました。軽量撮影システムとしてはこれで大体完成なのですが、本当に撮影で普段使いをするかというとこれはまた別問題。やはり風に弱いという欠点があるため、車が使える時や、自宅では頑丈な赤道儀を使っての撮影になるかと思います。あ、でも電視観望ではAZ-GTiは完全に主力ですよ。

AZ-GTiは、特に天文を始めたばかりの人でも、アイピースでの観察から電視観望、経緯台モードでの簡易撮影から、赤道儀モードでの本格的な撮影までこれ一台で相当楽しめるはずです。コストパフォーマンスを考えたら間違いなくオススメの一品です。


昨日の記事の続きです。やっとなんとか形になりました。

ノイズを標準偏差で評価するか、平均偏差で評価するか迷っていたのですが、Twitteでガウス分布から外れているのなら飛んだ値が多いはずなので、(飛んだ値に影響されにくい)平均偏差の方がいいのではという意見をもらいました。なるほど、考えてみればその通りで、標準偏差と平均偏差にすでに無視できないような有意な差があるということは、いいかえてみればガウス分布から外れた値も多いということが言えるのではと思います。

Fits画像のhistogram


というわけで実際にヒストグラムで分布を見てみました。まず、debayerなど何の処理もしていないRAW画像です。 

histgram_raw

見ての通り、ガウス分布からかなり外れていることがわかります。これはRGBでそれぞれ反応が違うために山がいくつもできるのかと思われます。

次に、同じ画像をdebayerしてRed、Green、Blueに分けたヒストグラムものを示します。

まずはRed:
histgram_R
次にGreen:
histgram_G

最後にBlue:
histgram_B


不思議なのは、RGBに分離しても山がいくつも見えることです。debayerの際に周りのピクセルの状況も読み込んでいるからなのか、もしくは画面の中で場所によって明るさに違いがあって、それが山になっているのかもしれません。また、RGBを合わせてもRAWの山の形になりそうもないことも不思議です。一瞬違う画像を処理したかと思ってしまったのですが、きちんと確認しても同じRAW画像から分離したものです。debayerもそんなに単純でないようです。

最後に、その中の50x50ピクセルを取り出してきた場合のヒストグラムです。
histgram_50x50
山がいくつもあるようなことはなくなり、大まかな形としてはガウス分布にだいぶん近づきます。それでもサンプル数が少ないことによるばらつきがあるのも確かなので、ここでは平均偏差でいくのが良いと考えることにします。



Conversion Factor

さて、実際にコンバージョンファクターを求めてみました。サンプル数を多くするために画像中心付近の100x100ピクセルを選んで解析しています。

結局今回はPythonで平均偏差を求めるルーチンをを自前で書いて、各ピクセルごとに計算しています。書き忘れてましたが上のヒストグラムも全部Pythonで書いています。やっとPythonでの画像解析に慣れてきました。結果ですが、以下のようになります。

20190302_01_Conversion_Factor

ついにここまでくることができました。結果はグラフの中にも数値で書いてありますが、コンバージョンファクターとして4.12、そこから計算できるUnity gainが200 x log10(4.12) = 123となり、メーカー値の117とわずか0.6dB、1.07倍の誤差くらいの範囲で求めることができました。

検証


もう少し検証してみます。

IMG_3262

上のようなSharpCapでの自動測定の結果のグラフと比べると、自動測定の測定値を伸ばしていくと0点近くに行きますが、自分で測定したものは0点に向かわずに、y切片で-352くらいのところにあたります。本当にきちんと測定しようとするならバイアスノイズをのぞいたり、フラット補正をすべきなのですが、今回は省いています。それでもSharpCapもそれ専用の測定はしていないように見えるので、うまくy切片が0になるような補正をかけているものと考えられます。

もう一点、自動測定の場合、測定点がいくつか重なっているように見えます。おそらくこれはRGBと分解した3点が重なっていると推測されるのですが、それにしても横軸(ADU)が一致しすぎています。普通に測定すると、自分で測定した時みたいにRGBで光源も違えばセンサーのフィルター特性も違うはずなので、ずれるはずです。これもSharpCapの自動測定では何らかの補正をしているものと思われます。


まとめ

結局、上の結果を得るまでに2週間くらいかかりました。色々苦労しましたが得たものも多く、まずPythonでの画像解析の環境がだいぶ揃いました。既存ライブラリに頼らない、ピクセルごとに解析する手法もある程度得ることもできました。統計的にどのようにアプローチすればいいのかも少し学ぶことができました。

次はEOS 6Dのユニティーゲインを求めることでしょうか。
あー、ホントはCP+行きたかったです。

今回はCMOSカメラ、ZWOのASI294MC Proの性能評価の一環で、全ての測定の元になるADUからeへの変換のコンバージョンファクターの測定についてです。結論から言いますと、SharpCapの自動測定機能での結果と、SharpCapでマニュアルで一枚一枚撮影しその画像を自分で解析した結果がどうしても合いません

この記事は多分ほとんどの人にはめんどくさい話で、よほどでない限り興味がないことと思いますし、しかもうまく結果が出なかったものなので、公表するかどうかも迷っていたのですが、それでも自分のメモがわりに書いておこうと思います。ご容赦ください。


動機

もともとダークノイズを評価する過程の一環で進めているのですが、今回の測定の動機は2つあります。
  1. ダークノイズの測定は多岐に渡るので、まずは解析環境をpythonで整えようとするのにちょうどいい練習になる
  2. 天体用CMOSカメラだけでなく、一眼レフカメラの性能評価もできないかと思ったから
です。特にEOS 6Dのユニティーゲイン(ADUとeの比が1になるゲイン)、引いてはコンバージョンファクターの測定まで自前でできたらなと目論んでいたのですが、今のところ見事に失敗。

最近ブログをなかなか更新できなかったのは、天気が悪くて星が見えないとか、仕事が忙しいとかもありますが、この解析が全然うまくいかなくてずっと悩んでいたというのが、一番大きな理由です。


測定方法

各画像の撮影はSharpCapで撮影します。共通の設定は
  • iPadのColor Screenというソフトを光源とした
  • RAW16
  • Gain = 0
  • Brightness = 8
  • White Bal(R) = 50
  • White Bal(B) = 50
  • 温度15度程度(コントロールなし)
となります。この状態で露光時間を変更して10枚程度の画像を撮影します。上記設定や露光時間はSharpCapでのセンサー性能を測る時のパラメーターを参考にしています。というか、最初適当に設定していたのですが、結果が全然合わないので、最後はコンバージョンファクターを測る時の状況に限りなく合わせるようにしました。

ゴールとしては下の写真(SharpCapのセンサー性能測定機能で自動測定した場合)の

IMG_3260

右のようなグラフが得られればOKです。横軸(各ピクセルの明るさ)が10000程度の時に縦軸(ノイズの2乗)が2500程度です。グラフの傾きは0.25程度、その傾きの逆数が今回求めたいコンバージョンファクターになり、普通に測定すると1/0.25=4程度になるはずです。この値はZWOが示している値ともほぼ一致しています。

コンバージョンファクターはちょっと理解が大変かもしれませんが、関係式と意味についてはこのページの1のところに、式の証明についてはこのページの一番最後のおまけのところに書いてあります。


測定結果

ところが自分で測定してみた結果は散々なものです。普通に画像を撮影してそのまま何も考えずに解析すると、そもそもDebayerもされていなかったりするので、ノイズが大きく出すぎてしまいます。結果を見せるのもあほらしいのですが、

mymag_all


のようになり、SharpCapの結果にカスリもしないくらいノイズが大きく出てしまっています。傾きが30くらい、コンバージョンファクターは0.03とかで、メーカー値の100分の1以下です。ここから苦難のノイズハンティングの道が始まりました。結局やったことをまとめると
  1. SharpCapでfitsファイルを撮影
  2. PixInsightでCosmeticCorrectionでホット、クールピクセルを除去 (飛び抜けて明るいピクセルなどあるとばらつきが大きく出てしまう)
  3. PixInsightでDebayerをしてカラー化 (RGBでゲインが多少違うため、debayerせずに標準偏差を取るとばらつきが大きく出てしまう)
  4. PixInsightでR、G、B画像に分離し、一枚一枚を個別に保存する (今回解析に使ったirafは天文研究に使われるソフトで、モノクロがほぼ前提なので、カラー画像を解析できない)
  5. 中心近くの50x50ピクセルのみを選択して解析 (画像全体だと周辺減光などの影響で、ばらつきが大きく出てしまう)

4番まで進めた時のグラフが

mymag _rgb_all


のようになりますが、まだ傾きが10程度、コンバージョンファクターにして0.1程度しかありません。

さらに5番目の中心部分のみを解析するようにして、やっと下のグラフくらいにまでなりました。

mymag_rgb_cut


それでも結局傾きが0.35程度、コンバージョンファクターが1/0.35で3程度になり、どうしてもまだ4近くにまでなりません。

考察と今後

なぜこの差が縮まらないか、もう少し検証します。まず、横軸(各ピクセルの明るさ)が10000の時に縦軸(ノイズの2乗)が2500くらいになるためには、ノイズはそのルートの50程度でなければなりません。ではノイズと言っているものが何かと言うと、画像から測定したピクセルの明るさのばらつきということなので、普通は標準偏差(standard deviation)をとればいいと思われます。この標準偏差を求めるのに今回は天文研究でよく使われているirafを使いました。ところが、明るさ10000程度の50x50ピクセルの明るさのばらつきの標準偏差をirafで測定すると60程度になってしまいます。グラフの横軸でいうと2乗なので3600程度になってしまうわけです。

ここでirafを疑いました。何か間違った結果が出ているのではと思ったのです。そこでPixInsightの統計ツールで測定したのですが、標準偏差はやはり60程度とでます。それどころか、SharpCapでも画像の選択したあるエリアの各色の標準偏差をリアルタイムで測定できるのですが、それもやはり60程度なのです。

SharpCapで測定しても60とでるならば、SharpCapの自動センサー性能測定の測定はどうやってやっているのでしょうか?何か特別なことをやって50と出しているのか、それともまだ私が何か勘違いをしているのか

PixInsightの統計ツールで少しヒントになるようなものを見つけました。標準偏差ではなくてオプションでAverage absolute deviationという値を出すことができるのですが、この値がちょうど50程度になるのです。

IMG_6410
標準偏差(stdDev)が60ちょい、Average absolute deviation(avgDev)が
50切るくらいになっているのがわかると思います。

Average absolute deviationのは一般的にはMean absolute average (around the mean)というらしくて日本語では単純に平均偏差というらしいです。標準偏差が各値(Xi)から平均値(M)を引いたものを2乗したものの総和を総数Nで割ったもの

1Ni=0N(XiM)2

に対して平均偏差は各値から平均値を引いたものの絶対値の総和を総数で割ったもの

1Ni=0N(XiM)

となります。他にもMean absolute average (around the median)というのもありますが、こちらは平均値を引く代わりに中心値を引きます。

標準偏差が2乗和のルートになるので、ばらつきがより効いてくることになり一般的に

標準偏差 > 平均偏差

となるそうで、確かに標準偏差より小さい値になっていて納得です。

さて、平均偏差を使えば、メーカー値もしくはSharpCapで測定した値に近い結果が出るはずなのですが、そもそも平均偏差を使っていいものなのか?やはり普通に考えると標準偏差を使った方が、あとの統計的な評価が簡単になりそうで、素直な気がします。

さらに、irafなどの一般的な解析ツールでは平均偏差を出すことができるものが少ないので、グラフまで出せるくらいにきちんと解析するのなら自前で統計処理の部分のコードを書く必要があります。

そんなこんなで、今pythondで書いているのですが、果たしてこの方向が正しいのかどうか?
まだ色々迷っています。


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。


IMG_6386


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。

IMG_6388
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。


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)。




 

今回はASI294MC Proのバイアスフレームについて色々検証してみました。結構面白い結果が出たのでまとめておきます。


はじめに

昨日の昼間、めずらしくものすごい快晴。これはと思い、早速夜からカモメ星雲を撮影しようと準備をして、やっと撮影を始めたらわずか数枚で雲がもくもく。こんな日はむしゃくしゃするので、諦めてASI294MC Proの評価の続きです。

さて、大きな目的としては、前回の課題の一つダークノイズがどれくらい撮影に影響があるかですが、今回はその前々段階くらいにあたる、リードノイズのいろいろなテストです。実はあぷらなーとさんの解析に触発され、自分でももう少し泥臭い検証をしてみたくなりました。


バイアスフレーム一枚からのリードノイズの算出

あぷらなーとさんが自作ツールでバイアスフレームを解析し、見事メーカーが公表しているリードノイズと値が一致しました。私も前回の記事でSharpCapのSensor Analysis機能を使うことで、メーカー値と同じ値を確認したのですが、もう少し自由に測定できないか試したくなりました。それでも独自ツールを作るのは大変なので、今回はPixInsightの「ImageInspection」の「Statistics」を使いってリードノイズを求めたいと思います。

まず、SharpCapを使い、ASI294MC Proのバイアスフレームを撮影します。条件は
  • モード: RAW16 (16bit)
  • 露光時間: 0.0032ms
  • Gain: 121
  • Brightness(オフセット): 20
  • ホワイトバランス: Red 50, Blue 50
とします。それをPixInsightで読み込み、Statisticsツールを起動し、開いた画像を選択します。

IMG_6308


Statisticsツールでは「14bit [0,16383]」を選び「Normalized」にチェックを入れます。その時のavgDevの値を読みます。この場合、2.1でした。単位はADUなので、eに変換するためにコンバージョンファクターを使います。前回の測定から

IMG_6283

ゲイン121のところ見ると、0.88とあります。先ほどの2.1 [ADU]にこの0.88 [e/ADU]をかけると1.85 [e]となります。SharpCapで測定した値が1.86 [e]なのでほぼ正しい値が出ているようです。

ちなみにコンバージョンファクターがわからない時は、あぷらなーとさんのブログの記事でも紹介されていたように、ユニティーゲイン (UG、eとADUが同じになるゲインのこと、すなわちコンバージョンファクターが1ということ)から求めても同じことです。メーカーによるとUGが117とのことです。ゲイン121の時とは(117-121)/10=-0.4dB違うので、10^(-0.4/20) = 0.95となります。コンバージョンファクターも0.95倍すればいいので0.95 [e/ADU]となります。SharpCapの実測の0.88 [e/ADU]とは少し違いますが、UGをメーカー値としたためこれくらいのズレはあり得るでしょう。UGが正しいとしてリードノイズを求めると、2.1 [ADU] x 0.95 [e/ADU] = 2.00 [e]となりますが、それでもそれほどのズレではないです。


ちょっと脱線します。SharpCapで測定したデータですが、実際に測定しているところは

Gain Value e/ADU Read Noise (e) Full Well (e) Relative Gain Rel. Gain (db) Dynamic Range (Stops)
0 3.99686 7.80246 65484.6 1 0 13.0349
59 2.04740 6.86512 33544.6 1.95217 5.81034 12.2545
61 1.99842 6.83844 32742.1 2.00001 6.02064 12.2252
100 1.28103 6.34598 20988.4 3.12004 9.88322 11.6915
119 1.03257 6.11416 16917.6 3.87080 11.7560 11.4341
121 0.88019 1.85936 14421.0 4.54092 13.1429 12.9211
200 0.35776 1.59308 5861.64 11.1717 20.9624 11.8453
300 0.11418 1.41354 1870.75 35.0044 30.8825 10.3701
400 0.03624 1.35693 593.803 110.280 40.8499 8.77350
500 0.01171 1.32912 191.794 341.432 50.6661 7.17294

だけで、あとは全て計算値です。このことは、例えばFull Wellの値とRelative Gainをかけてみると、全てのゲインで65484.6(上の表は小さな桁を丸めてあるので少しずれます。)と同じ値になり、さらにこれにゲイン0の時のe/ADUの値3.996863906をかけるとぴったりと14bitで整数値の16384になることなどでわかります。Full Wellは本来サチルくらいの光量をカメラに入れて測定から求めるべきなのですが、SharpCapは14bitの最大値をサチった値と仮定して簡易的に求めていることもわかります。ZWOのメーカー値もどうやら同じように測定されているみたいなので、これはこれでありなのかもしれません。


さて、本題に戻ります。一例としてゲイン120の場合で計算してみましたが、他のゲインはどうでしょうか?他のゲインの値も、実際に撮影した画像からPixInsightを使ってリードノイズの値を求めてみたので、グラフにしてみます。赤がSharpCapのSensor Analysis機能で測定した線青がPixInsightを使って一枚一枚マニュアルで求めた線です。

03_readnoise_vs_gain1


グラフを見ても、SharpCapとマニュアル測定の差はほとんど誤差の範囲だとわかります。

というわけで、PixInsightを使うことで、リードノイズの値を画像からいつでも求めることができるという手法を手に入れたということになります。



バイアス画像を多数枚スタックするとどうなるか?

とりあえず、簡単にリードノイズを測定することができるようになったので、色々やってみたいと思います。

まずは、これらバイアスフレームを多数枚スタックするとどうなるのでしょうか?

スタックするとばらつきが平均化されるので、もしバイアスフレームに存在するノイズが完全にランダムなら、理想的には枚数のルートに比例してノイズが小さくなっていくはずです。

2、4、16、256、1024枚と、枚数を増やして、上と同様にPixInsightで実測したリードノイズの値を求めてみました。その結果をグラフに示します。理想の場合(青線)と、実際にスタックした場合(赤線)での比較になります。スタックはPixInsightのIntegration機能を使いました。蛇足になりますが、Macbook Proでスタックした場合4144x2822の16bitのfits画像1024枚でスタック時間は7分くらいでした。これくらいなら待つことができます。



03_readnoise_vs_gain2


グラフを見るとわかりますが、理想的なノイズの減り方に比べて、実測の方が明らかにノイズの減り具合が悪いです。これはなぜなのでしょうか?


実際のスタックしたバイアス画像を見比べてみる

この謎を解決するために、実際にスタックした画像を見比べてみましょう。まずはこちら、

IMG_6310


左上の奥の画像から1、4、16枚、最後の右下手前の画像が256枚重ねたものです。輝度は1枚ときの画像に全て合わせているので、直接見比べることができます。ぱっと見てわかるのは、枚数が多くなると明らかにノイズが滑らかになっていることでしょうか。これを見る限りは理想的にはどんどんノイズ(ばらつき具合)は少なくなっていってもいいはずです。


では次に、同じ画像で輝度を256枚重ねた画像に合わせてみましょう。

IMG_6312


前は綺麗に見えていた256枚画像も、実は完全にランダムなノイズではないことがわかります。縦線みたいなものが残っています。逆に1枚の時には横線が目立っています。これは横線に関してはランダムに近いノイズで、枚数を重ねることで滑らかになっていくのですが、それでも全枚数に共通に存在する縦縞のノイズが残ってしまい、それがグラフでの理想値との差を生むと推測されます。実際に1枚重ねだけの画像を何枚も見比べてみると、横線がてんでバラバラに入っていることがわかります。

ここからわかることは、
  • 多数のバイアスフレームを使うのは、バイアスフレームのランダムに存在するノイズを減少させるため。
  • バイアスフレームでライトフレームを補正するのは、スタックしたバイアスでさえも残った、バイアスフレーム全てが持つ共通のノイズを除くため。
ということが言えるのではと思います。

まとめ


はあ、ババーッとまとめてさすがに疲れたので、今日はこれくらいにします。まだまだ面白いことはあるのですが、さすがに書くスピードの方が追いつきません。さて、今日のまとめです。
  • 単体のバイアスフレームから、リードノイズを見積もることができる。
  • SharpCapも全部のゲインで全部の測定をしているわけでなく、一部を測定して、あとは計算で出している。
  • バイアスフレームをスタックすると、ノイズは減っていくくが、無限に小さくなるわけではない。
  • バイアスフレーム全てに共通するノイズが存在し、それらはバイアス補正でライトフレームから差っ引くことができる。
といったところでしょうか。

ちなみに、あぷらなーとさんはバイアス解析だけ1万枚も撮影するというような、言わずと知れた変な人です。私はたかだか千枚ほどしか撮影していないので、あぷらなーとさんに比べて10分の1くらいしか変でないということがわかってもらえると思います。






近頃、KYOEIさんにおいてZWO社のASI294MC Proを手に入れました。これまでもASI294MCを使ってきていましたが、今回はこの冷却タイプにあたります。私にとっては初の冷却カメラの使用になります。

でもずっと天気が悪くていまだにファーストライトが実現できていないので、その分時間は余っています。せっかくなので、冷却タイプの性能評価を、ノーマルタイプと比較してみたいと思います。

IMG_6171


 
評価方法

さて、同じようなカメラが2台あるので、興味があるのはその性能の比較です。ノーマルタイプについては以前も性能評価をしています。SharpCapを利用することで、センサーの性能を簡単に実測することができます。測定できる項目は
  • コンバージョンファクター
  • リード(読みだし)ノイズ
  • フルウェル(飽和容量)
  • 実効ゲイン
などです。

SharpCapのSensor Analysis測定は3段階に分かれています。
  1. 最初はGain 0でe/ADU(コンバージョンファクター)を測定。
  2. 次が蓋をしての、ダーク、最短露光時間状態での、リードアウトノイズの測定。
  3. 最後に、再び蓋を外してゲインを変えての実ゲインの測定です。

詳しい説明はリンク先を参照するとして、興味があるのはセンサーが同じで、冷却した時にどこにどれくらい違いがでるのかを実際に確かめてみたいと思います。


 

測定時の注意点

測定は久しぶりだったので多少戸惑いました。今回気になった、測定するときの注意点です
  • 最初はRAW8に設定されていることが多いです。RAW16モードで測定すること。
  • 光源はiPadを使ったのですが、明るすぎるのと、フリッカーのような瞬きがあるので、紙を何重にかして光を通しています。
  • 光の量の調整が結構シビアです。暗いよりは明るいほうが測定の失敗が少ないです。測定開始時の最初の自動露光時間調整で、適度な露光時間に落ち着いたときの値が20msとかより短くなると、測定を開始することができますが、光量がまだ少なくて失敗する確率が増えます。露光時間が2msから5msくらいまでの間になるようにすると成功率が上がります。
IMG_6280
  • うまくいかない場合の典型なケースでも、最初のe/ADU(コンバージョンファクター)の測定と、ダークの測定まではすんなりいくはずです。
  • 次の「ゲインを変えての測定」がうまくいかないことがあるかもしれません。ここで失敗すると最初からすべてやり直しです。そのほとんどが光量が少なすぎて、露光時間が長くなりすぎるケースです。一つは、ものすごく光量が少ないとゲイン0の時に10秒以上の露光になって止まってしまうこと。たとえもう少し光量があっても、多分これはSharpCapのバグだと思うのですが、露光時間が1.5sとか1.7sくらいの時に、測定完了の判定がうまくできなくて、露光時間を長くしたり短くしたりを繰り返すことで、タイムアウトで終わってしまうことです。回避方法としては、光量を増やして、すべての測定の露光時間を1s以下に抑えることです。
  • できる限りホワイトバランスが取れている光を入れたほうがいいのかと思います。測定時の写真が以下のように紫に寄ったような光になりますが、センサーで見るとバランスが取れていたりします。
IMG_6273
  • 今回はiPadのColor Screenというソフトを使い、センサー側で見たホワイトバランスをある程度合わせてから測定しました。でもホワイトバランスがある程度ずれていてもうまく測定してくれるようで、何度か測定してもあまり結果は変わりませんでした。あまり気にしなくてもいいのかもしれません。
  • 結構重要なのが、SharpCapの一番下のPreviewingとかdroppedとか出ているところです。接続状態が悪いとdroppedの値が増えていきます。droppedが0でなかったらおかしいと思って、ケーブルをさしなおす、ケーブルを変えるなどしてください。0でなくても測定はできますが、すごく時間がかかります。通常の測定は全部終了するまでに5分もかかることはありません。dropしていると10分以上かかったりしてしまいます。


ASI294MC ノーマルタイプ

まずは測定がうまくできているかを検証するために、以前と同じASI294MCのノーマルタイプで測定しました。この時のセンサーの温度は冬の暖かい部屋の中での測定ということで、37度程度でした。センサーが動いている場合は外気温よりは高くなるので、特に問題ない温度だと思います。

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測定結果ですが、約一年前に測ったものと比べても、誤差の範囲内で特に変化はなく、経年劣化なども確認されなかったと言えます。相当ハードに、約1年間使い込んでもほとんど性能劣化が見られないというのは特筆すべきことだと思います。

ただ、読みとっている横軸のゲインの設定値がだいぶん違っています。これはSharpCapの方の選択の問題なのですが、以前は低ゲインを細かくとっていたり、最大ゲインの570をとっていたりしましたが、それらがなくなりました。その代わりに59と61をとるとか、119と121をとるとか、性能が大きく変わるところをあらかじめ知っていて、測定しているみたいです。今回の場合もゲインが119と121で特に読み出しノイズの値が大きく変わっていて、メーカーが出しているグラフの結果をよく再現しています。

ちなみに、RAW8で測定した結果は以下のようになり、8bitのダイナミックレンジで制限されてしまうことがよくわかります。SharpCapのマニュアルにはできるだけ大きなビット数で測定しましょうと書いてあるので、16ビットで測っておくのがいいのでしょう。

IMG_6207


ASI294MC Pro 冷却タイプ


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箱の中身。オフアキとかのことも考えて、各種厚みのリングが入っています。
CD-ROMの中に日本語のマニュアルが入っています。わかりやすいです。 

次にASI293MC Proですが、まずはUSB接続のみで、外部電源(12V/3Aと表示されています)も繋げずに常温で比べてみます。ただ、同じ部屋の中で測定してもなぜかセンサーの温度がそこまで上がりません。しばらく待って温度をならして、しかも測定をしながらでも25度程度でした。これは冷却コントロールをしなくても外気温をうまく取り入れる機構ができているのかもしれません。

IMG_6283

測定結果は、ASI294MCのノーマルタイプとほぼ同じです。正確に言うと、ノーマルが37度、Proが25度と温度が低いにもかかわらず、Proのほうが少し結果が悪いのですが、これは個体差の範囲内でしょう。


実際に冷却しての測定

さて、ここからの冷却過程は初めての経験になります。12V, 3A以上出せる外部電源を用意します。今回はいつも使っているACも出すことのできる40000mAhのリチウムイオンバッテリーの12V出力端子を使いました。SharpCapのThermal Controlsのところをオンにします。ターゲット温度を下げていくと、使用電力が上がり、センサー温度が下がっていく様子がわかります。何度が試しましたが、一番下がった時で-20度に設定して、-15.8度まで行きました。ものの5分もたたないくらいにターゲット温度まで行くので、ずいぶん簡単です。最低到達温度は外気温に結構依存しそうです。

測定時は-15度がターゲットで、到達温度が-11.7度でした。その状態での結果です。

IMG_6271


一見常温の時と変わりないように見えますが、リードノイズは明らかに下がっています。温度を変えて測定したのでグラフを示しておきます。

all

上のグラフだとかなり重なっていてわかりにくいので、Gain = 500のところだけを別のグラフにしてみました。

G500


これを見ると、温度とともにリードノイズが増えていることがわかります。理屈の上では回路系の抵抗の熱雑音が多少貢献していると考えられるので、温度が下がることによってリードノイズも下がることが期待されます。測定でもリードノイズが温度によって下がることは確かめられましたが、その一方、結果だけ見ると大した効果でなく、せいぜい40℃温度が上がると1割増えるとか、たかだかそれくらいということもよくわかると思います。


ダークノイズとリードノイズの関係


ここで今一度リードノイズとダークノイズの関係を確認しておきます。カメラに蓋をしてセンサーに光が入らないような暗い状態で測定した場合、測定されるノイズはダークノイズσdark [e-/sec] と読み出しノイズσread [e-]が合わさったノイズが出てきて、実際に測定されるノイズをσとすると、

σ=σ2darkt+σ2read

という関係式で書くことができます。ダークノイズとはセンサーに光が入っていない時にも暗電流が流れることにより存在してしまうノイズで、時間 t のルートに比例して増大していくノイズです。

SharpCapの場合は、測定時間 を設定できる最短の時間0.032msとして、上式の前項を無視できる形にして読み出しノイズσreadを直接測定しているようです。ただ測定過程をじっとみていると、測定中に"Brightness"を変化させてバイアス(ヒストグラムで見ると、ピークの中心値のこと)を何度か変えてテスト測定をし、最後は"Brightness"を20に固定して最終的な読み出しノイズを測っているようでした。この過程の理由がよくわからないのですが、ばらつきの結果出てくる負の値を防ぐためのように思われます。

ちなみに読み出しノイズは、画像処理で行われるバイアスノイズと同義と言ってしまってもいいのかと思います(これちょっと自信がありません)。


ダークノイズの温度依存性

読み出しノイズは温度の依存性はあまりないことは上の実測でわかりましたが、ダークノイズは盛大に温度に依存します。簡単にですが、その結果だけ示しておきます。

測定時の条件は
  • モード: RAW16 (16bit)
  • 露光時間: 30s 、バイアスノイズの時だけ0.0032ms
  • Gain: 120
  • Brightness(オフセット): 20
  • ホワイトバランス: Red 50, Blue 50
  • 画像はfitsファイルをPixInsightで開き、DebayerはせずにそのままJPEGに変換
です。Gainが120の理由ですが、ここでノイズが小さくなるからです。

まず露光時間を最短にしたリード(バイアス)ノイズに相当するもの。ただし測定時の温度は17.6℃です。
dark_10_frames_17.6C_2019-01-27T02_11_10


次に、露光時間を撮影時を想定して30秒とした場合でリードノイズとダークノイズが合わさった場合で、温度が低温時の-16.2℃の場合です。明るさは上のバイアスノイズと比較できるように同じ値でストレッチしました。
dark_10_frames_-14.1C_2019-01-26T20_42_42

右上にアンプノイズが見えます。左側に明るいカブリが見えますが、これは漏れ光とかではないと思うので、何か余分なノイズが出ているようです。

最後に同じく露光時間30秒で、常温時の温度が25℃です。
dark_10_frames_16.2C_2019-01-27T02_06_54

低温時と比べて背景も相当明るくなります。さらに拡大してみるとわかるのですが、輝点がはるかに大量に発生しています。


まとめ

疲れたので、今日はとりあえずここら辺までとします。今回わかったことは、
  • ASI294MCは一年ほど使い込んでも経年劣化のようなものは見られない。
  • ASI294MCとASI294MC Proにおいては常温時では性能に差が見られない。
  • Proの方がクーラーを使わなくてもセンサー温度が低い状態を保つことができる。
  • 読み出しノイズは、温度の増加で大きくなるが、大した影響ではなく、40℃温度が上がって1割程度の増加である。
  • 一方、ダークノイズは温度増加で、背景、輝点ともに盛大に増える。
などです。温度によるダークノイズの差は見えましたが、これが実際の撮影にどれくらい効くのか、次回以降、気合が残っていればもう少し定量的に評価してみたいと思います。

今回の記事は結構一般的なことだけ書きましたが、まだまだ他にもまとめきれていないことがたくさんあります。例えば、
  • リードノイズとBrightnessによるバイアス設定の関係
  • バイアスはゲインを合わせなくてはいけないのか?
  • Gain120の振る舞いがあまりに面白くて、これだけでひとつ記事が書けそう
とかです。特にGain120はちょっと変っぽいです。なんか、サチらないピクセルが存在するためにノイズが少なく見えているだけのような印象です。

いやあ、CMOSカメラも奥が深いです。温度というパラメータが一つ増えたのでちょっと溢れ気味ですが、焦らずゆっくり進めていきたいと思います。




1月9日、ここ最近の北陸の冬本当にめずらしく晴れ渡っていて、透明度も高そうだったので、新月期ということもあり平日ですが撮影を試みました。でも次の日は東京行きで始発に近い新幹線で移動です。あまり無理はできないので、撮影開始後できるだけ放っておけるようにセットアップしました。

最初に結果を示しておきます。ベテラン勢から見たらまだまだかもしれませんが、私としては自宅からこれだけ写るなら結構満足です。

light_BINNING_1_integration_DBE_PCC_AS_PS5





目的

今回の目的は、撮影はもちろんですが、月が出ていない時のQBPの効果を知ることです。

満月の日の撮影では、露光時間が約4倍に伸びました。月明かりが太陽光の反射で白色光と仮定した場合に、QBPの波長領域から考えた光量変化からの露光時間の伸びの予測4倍と、よく一致しました。

今回は新月期で、月の光がない場合にQBPで街明かりがどれくら除去できるかを見たいというのが目的の一つです。


ターゲット天体

ターゲットはいろいろ迷って、今のFS-60Qの焦点距離600mmとフルサイズの6Dの画角で撮りやすいものを考えました。計画の段階ではクラゲ星雲だったのですが、これをなぜか間違えてパックマン星雲を導入して明るい北西の方向を指してしまい、あれ?あんな方向だったかなと思い、さらになぜかクラゲに行く前にすぐ隣のモンキーを見たら気に入ってしまい、モンキーに決定。モンキーとクラゲをいっぺんに入れることも考えましたが、画角がギリギリなのでこの日はモンキー一本に決めました。フラットナーを購入したので、モンキーとクラゲの同時撮影はまたいつか試したいと思います。

でもなんでこんなことを書くかというと、最近はplate solvingがひたすら快適で、位置決めがものすごく簡単にしかも精度よく、再現性もありで進められるので、途中で迷っても全く問題ないからです。最初のラフな導入から、EOS6Dでの自動撮影、plate solvingでの解析と座標決定、ずれの赤道儀の位置へのフィードバック、再撮影と解析まで、全部リモートでできます。最近のASiairが羨ましくてまたplate solving始めたのですが、あまりに便利なので、そのうちにまとめ記事にでもしようかと思っています。


機材セットアップ

最近は自宅セットアップはほぼ固定です。でも先日のスターベースでフラットナーとレデューサーを購入したので、これからはちょくちょく入れ替えての撮影になると思います。
  • 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x25枚、計2時間5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1月9日、21時半頃から
  • 月齢: 3.4


撮影

さて実際の撮影です。その日の家族との夕食を振り切って三日月の地球照の撮影をしたのは前回書いたのですが、家族が食べ終わった後に戻って、一人寂しく夕食をとり、その後赤道儀を設置して撮影開始です。

外でのセットアップは、SharpCapでの極軸と、BackYardEOSでのピント合わせ、CGEM IIでワンスターアラインメントでの初期アラインメントだけです。あとは外でやることはないため一旦自宅に入ります。撮影もStick PCを用いてRemote Desktopで繋げているため、自動導入とPlate Solvingでの座標決定まで含めて、自宅でヌクヌクしながらなので非常に快適です。

実際の撮影ですが、露光時間を決めるためにいつも撮影しているくらいの設定として、ISO3200で露光時間3分で一枚撮ってみたのですが、まだまだ全然暗いです。とりあえず5分露光で写してみてびっくりしました。下がその撮って出しJPEG画像でなんの加工もしていないものです。すでにこんなにコントラストがあります。

LIGHT_6D_300s_3200_+3cc_20190109-22h27m23s267ms

背景の明るさをみると、まだ露光時間を伸ばせそうですが、5分でも私のこれまでの撮影の中では最長の部類に入るので、成功率を上げるために今回は5分で行くことに決めました。

ちなみにQBPフィルター無しの場合は、今回撮影することができませんでした。理由はフラット画像をその日のうちに撮る時間がなくて、フィルターを外してしまうとフラットが合わなくなる恐れがあったからです。その代わりに1年ちょっと前に撮った馬頭星雲が、同じ鏡筒、同じカメラ、同じ場所で、この日も月はなく透明度が良かったと覚えているので比較してみます。露光時間だけは違っていてこの時は3分で明るくなってまって、これ以上時間を伸ばそうとは思えなかったです。こちらも撮って出しJPGでなんの加工もしていません。

HORSE_LIGHT_6D_180s_3200_+10cc_20171128-01h26m49s143ms

見ての通りフィルター無しでははるかに明るくて、Photoshopで両方の背景を測光してみると、馬頭星雲の方が今回のモンキー星雲に比べて、ほぼ2倍明るくなっています。露光時間が5分と3分で、明るさが2倍なので、2 x 5/3 ~ 3倍となります。言い換えると、QBPのおかげで光害は3分の1程度に抑えられ、露光時間でいうと3倍時間をかけることができるということです。

実はもう少し改善されるのかと思っていましたが、この値は光源の種類や、光害のひどさに強く依存します。3倍くらいしか変わらなかったということは、逆にいうとそれほどひどい光害地ではないということが言えるのではないかと思います。

撮影ですが、次の日のこともあるので、23時くらいから仮眠をとりました。午前2時頃起きて片付けたのですが、後で見てみると0時過ぎで赤道儀が端まで行ってしまっていたみたいで、30枚中5枚が失敗でした。それ以前の25枚は星像を見てもほぼすべて点像で、全部成功。赤道儀がきちんと動いていた時だけ考えたら100%の成功率です!


画像処理

問題は画像処理でした。明るい恒星が赤でサチッてしまいます。赤だけ考えたらすでに露光時間が長すぎるか、ISOを落とす必要があるかもしれません。一方、青と緑は全然余裕があるので、例えばIRフィルターを入れて恒星の赤のサチりを抑えるとか、HDRように短時間露光の画像を撮っておくことなどを考えた方がいいのかもしれません。

実は関東に行っている間に、Light画像と以前撮ったBias画像だけで一旦処理したのですが、やはり周辺減光の影響が見られたので、自宅に帰宅して時間に余裕があった今日、PCの画面を元にフラット画像を撮影して再度処理をすることにしました。リニア処理は基本的にはPixInsightです。Ditherしているので、Dark補正はしていません。Integration後、DBEでカブリを取り、PCCで色合わせをしました。フラット画像は別で撮っているので、空からくるカブリはどうしても残ってしまいますが、私はPixInsightのDBE (DynamicBackgroundExtraction)で困らないレベルになります。ストレッチはAS (ArcsinhStretch)である程度出してから、Photoshopに引き渡しました。

問題はPhotoshopに引き渡す時点で、すでにいくつかの恒星が赤飛びしてしまっていることでした。いろいろ考えたのですが、Photoshop上でRedとGreenの差の絶対値を取り、星マスクを作ることで赤飛びしている星だけをうまく引き出すことができました。色バランスがずれてしまっていやなのですが、今回は仕方ないので、このマスクを使って赤飛びしたところを抑えました。こうして仕上げたものが、最初の画像になります。


QBPフィルターについて

今回は月が出ていなければ、QBPがあると自宅の庭の場合3倍ちょっとの露光時間を稼ぐことができることがわかりました。赤飛びなどの画像処理は多少苦労しますが、個人的には庭撮りでこのクオリティーなら、もう相当満足です。

新月期の休日前には遠くに足を延ばすかもしれませんが、月が出ていたり、新月期でも平日ならもう庭撮りで数を出した方が全然満足度が高いです。QBPフィルターがなければ、とてもではないですがこのような感想にはならなかったと思います。

自宅取りの見通しが出てきたので、もう少し真面目に撮影に取り組む気になってきました。先日フラットナーとレデューサーを手に入れたのも、このQBPの影響が大きいです。


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