久しぶりのブログ更新になります。皆様いかがお過ごしでしでしょうか？ゴールデンウィークは天気も良く、特に後半は新月期に入り絶好の星見日和だったのかと思います？

私はというと、あいにくGW中に体調を壊してしまい、前回の小ネタ記事を書いて以降ほぼ何もできない日が続きました。やっと体力も少し回復してきて、今もこの記事は病院の中で書いています。と言っても今回のM104の撮影はずっと前に終わらせていましたし、画像処理もブログ記事ある程度まで終えていたので、少し仕上げたくらいであまり無理はしないようにしています。

せっかくの長期休暇の新月期、暑くもなく寒くもなく、大きな太陽黒点と低緯度オーロラを横目にと、数々の絶好のチャンスを逃してしまい残念でなりません。その不満を払拭すべく、少しづつですが再開していきたいと思います。



M104は分解能ベンチマークのような役割もあり、これまで何度か撮影しています。最初は2021年4月にVISACで。中心部を拡大すると、まだまだ無理やり解像度を出している感があります。


次は2022年8月、SCA260を手に入れてからより大きな口径で違いを見ました。


ただ、SCA260は焦点距離が1300mmとそこまで長くないので、M104は小ぢんまりと写ります。そのためこの時は

1. バローなどなしでbin1の場合
2. 2倍のPowerMATEを使ってbin2の場合

で比較しました。1素子あたりの明るさと画角は同じになるようにして比較したということです。違いはFOV(全体の視野角)と、bit depthになります。結果としては、恒星は2の2倍でbin2方が良かったですが、銀河本体は1の方がビミョーに良かったです。でも有意な差はほとんどなくて、結局1のほうがバローの挿入などの余分な操作がなく埃などが入る余地が少ないので、今後は1でいくという結論になりました。あと、この時はまだRGB合成のみで、L画像は撮っていませんでした。

その後、2023年5月にL画像だけ撮影していて、明らかに解像度が上がっていることまで確認したのですが、同時期にRGBを撮影する機会がなかったのでそのままお蔵入りにしてしまいました。2022年のRGB画像と合成しても良かったのですが、いまいち盛り上がらずに2024年を迎えてしまって、このままではさすがにダメだと思い、今回やっとLもRGBも一緒に撮影するに至りました。





今回の撮影での大きな違いは、

• 前回まではRGB撮影だけだが、今回はL画像を撮っているところ
• 露光時間をこれまでの5分から1分にしたこと

です。L画像は実際の解像度向上に大きく貢献することになるかと思います。露光時間に関しては、SCA260+ASI294MM Proの場合gain120で露光時間5分だと、かなりの恒星がサチってしまうことに気づきました。特に、明るいL画像は深刻です。

下の画像は昨年5分で撮影したL画像を反転させています。bin1での撮影なのでそもそも12bit = 4096階調しかありません。ここでは階調の99％以上(4055/4096)になってしまっているところを黒くしています。

結構な数の星と、なんと画面真ん中の銀河中心までサチってしまっています。これはいけませんね。

下は今回露光時間を1分にしたもので、他の条件はほぼ同じです。だいぶマシになっていますが、それでもまだ飽和を避けることはできていません。少なくとも銀河中心は問題ないです。

さらに露光時間を変えるにあたり、以下の2つのことを考えましたが、処理後の画像を見比べた限り違いはわからなかったです。

1. 自宅撮影に限っていうとスカイノイズが圧倒的に支配的になります。露光時間を短くすると、読み出しノイズの効きが大きくなってくるのですが、露光時間を1分にしたくらいではまだまだ読み出しノイズは全然効かないくらいです。
2. 淡い部分の階調がADCの暗い側にシフトするので、階調が出にくくなる心配もありましたが、まだ全然余裕があるようです。

LRGB画像は今後1分でいいと思います。ナローに関しては輝度が10分の1以下になるので、露光時間5分をキープするか、ダイナミックレンジがそこまで必要なければgainを上げてもいいかと思います。

タグ ：

#M104

#ソンブレロ銀河

#SCA260

#ASI294MMPro

#LRGB合成

#BXT

#ハッブル

#Hubble

#露光時間

#飽和

年末の12月初めくらいから撮り続けていたSh2-308 ミルクポット星雲がやっと仕上がりました。

海外ではDolphin Head Nebulaと呼ばれているようで、日本でも「イルカ星雲」とか「イルカの頭星雲」とも呼ばれているようです。その一方、Milk Pot Nebulaとかで検索しても全く引っかからないので、どうもミルクポットと言っているのは日本だけのようです。

本当にイルカの口に似たような特徴的な形と、OIIIで写すと青く目立ってとても綺麗で、星を始めた当初からいつか詳細な形と共に撮影したいと思っていた星雲の一つです。最高高度が31度程度と比較的低い空なので、撮影可能期間もあまり長くなく、やっと実現できたというわけです。



実際の撮影開始は結構前で、12月4日の夜中過ぎからです。自宅なので平日も撮影可能で、同じ日の前半に北西方向のダイオウイカ星雲、後半に東から昇ってきているイルカ星雲を撮影しています。

一般に淡いと言われているイルカさんですが、同日に撮影していたダイオウイカ星雲がとんでもない淡さなので、イルカ星雲はずいぶん濃く感じました。下の写真の左は6時間40分のOIIIのダイオウイカで、ABEにDBEもかけて強あぶり出ししてやっとこれくらい。一方右は3時間10分でABEをかけただけでこんなにはっきり出ます。

今回のイルカ星雲は、5分露光でOIIIが59枚、Hαが39枚でAOO合成の予定です。さらに恒星用にR、G、Bでそれぞれ8枚ほど撮影しています。OIIIとHαは比較的早くに撮り終えていたのですが、RGBが曇っている日が多くてなかなか撮り溜めできず、撮影は最終的に1月14日まで食い込んでしまいました。

R、G、B画像もそれぞれ同じ5分露光なのですが、明るい星はサチってしまっています。今後はRGBの各フィルターでの撮影は露光時間を短くするか、ゲインを落とした方がいいようです。




画像処理を進めていてすぐに、今回はイルカ星雲本体の青よりも、背景の赤がポイントではないかと思うようになりました。

1. まず、イルカさんの中にも赤い部分が存在しているようで、今回程度のHαの露光時間では全然分解して表現できていないように思います。
2. 背景の左側の赤い部分は、周辺減光か分子雲かの見分けがつきにくかったのです。特に左下の暗くなっている部分は暗くなっていますが、これは周辺減光なのか迷いました。他の方の画像を見ると確かに暗くなっているので正しいようです。
3. 右側と上部には、かなり濃い波のような分子雲があり、こちらはHαだけでなくOIII成分も持っているようで、左下の赤とは明らかに違った色合いになり面白いです。
4. 画面真ん中の星雲本体の周りに、下から右上方向に進むかなり淡い筋のような模様が見えますが、これも迷光などではなく本当に存在するもののようです。この筋はHαだけでなくOIIIにも存在するので、ここでも色の変化が見られとても興味深いです。

背景の淡い部分を出すには、フラット化がどこまでできるかがとても重要です。通常のフラットフレームを撮影してのフラット補正は当然として、それだけでは取りきれない

• 輝度勾配
• 周辺減光の差の残り
• ライトフレーム撮影時とフラットフレーム撮影時の迷光の入り具合の差

など、大局的な低周波成分の輝度差が、淡い部分のあぶり出しを阻害してしまいます。

私はフラットフレームは晴れた昼間の部屋の中の白い壁を写しているので、どうしても窓側と部屋中心側で輝度差が出てしまいます。これはABEの1次で簡単に補正できるので、まずはHαもOIIIもインテグレーション後にすぐにABEの1次をかけます。ABE1次の後は出てきた画像を見て、毎回それぞれ方針を考えます。



実は今回、フラット化のために最近人気のフリーのフラット化ツールGraXpertを使ってみました。以前からインストールはしていたのですが、ほとんど使ったことはありませんでした。

今回GraXpertをPixInsightから呼び出せるようにしようと思って、この動画にあるように

https://www.ideviceapps.de/PixInsight/Utilities/

をレポジトリに登録して、ScriptのToolboxの中のメニューにも出てきたのですが、いざPixInsightからGraXpertを呼び出すと「GraXpertの最新版が必要」と言われました。アップデートしようとして最新版をインストールしたわけですが、アップデート後PIから呼び出しても、どうも動いている様子が全くありません。確認のために、まずは単独でGraXpertを立ち上げてみましたが、セキュリティーの問題を回避した後もうまく起動しません。ちなみにMacのM1です。

それでどうしたかというと、アプリケーションフォルダのGraXpertをフォルダから右クリックして「パッケージの内容を表示」でコンテンツの中身を見てみます。ContentsのMacOSの中にあるGraXpertがターミナルから起動できる実行ファイルで、これをダブルクリックすることでエラーメッセージを確認することができます。今回はいくつかpyhthonのライブラリが足りないとか出ていたので、手動でインストールしたのですが、結局解決せず。

そもそもメインPCのpython関連はそんなに変なことをしていないので、おかしいと思い調べたら、最新版はMac OS 13.6以上が必要とのこと。私はアップデート後のトラブルが嫌であまり最新のOSには手を出していなかったのですが、自分のバージョンを見たら12.4とか2世代も古いです。仕方ないので久しぶりにOSをアップデートし、一気に14.2.1のSonomaになって、無事にGraXoertが立ち上がりました。

ちょっと蛇足になってしまいましたが、

• うまくいかないときはターミナルから立ち上げてエラーメッセージが確認できること
• OSのアップデートが必要なこともある

というのが教訓でしょうか。

さてGraXpertの結果ですが、背景の星雲の形が大きく変わってしまい、残念ながら撃沈でした。比較してみます。最初がABEのみでフラット化したもの、

次がGraXpertで今回は見送ったものになります。AIとKrigingで試しましたが、大きな傾向は変わりませんでした。画像はKrigingのものです。

違いは左下の濃い赤の部分で、GraXpertではムラと判断され、取り除かれてしまっています。また、イルカ星雲本体があるあたりの背景のHαも同様に取り除かれてしまっています。

このように、背景全体に分子雲が広がっているような場合は非常に難しく、DBEでもあまりいい結果にならないことがわかっているので、今回は再びHαとOIIIに戻って、今一度注意深くABEのみで処理することにしました。 GraXpertの方が良い結果を出す場合もあると報告されているので、実際のフラット化処理の際には一意の決まり手は存在せず、毎回臨機応変に対応すべきなのでしょう。



さて、今回最終的に使ったABEの具体的な手順を書いておきます。これも今回限りそこそこ上手くいったと思われる、あくまで一例です。

• Hα: ABE1次、ABE2次
• OIII: ABE1次、ABE2次、ABE3次、ABE3次 

として、ここでAOO合成。その後さらに

• AOO: ABE4次

として、やっと落ち着きました。繰り返しになりますが、どれも決まった手順とかはなく、その場その場で画像を見ての判断です。

ポイントは

1. 過去に他の人が撮影した画像などを参考にして、自分の背景がおかしすぎることがないこと
2. オートストレッチで十分に炙り出せる範囲にフラット化を進めること

の2点でしょうか。それでも特に2にあるように、あぶり出しやすくするためにというのを主目的でフラット化しているので、正しい背景からずれてしまう可能性は否定できません。さらに1も、淡いところをどんどん出していくと、参考にできる他の画像自体も数が限られてしまうようになるという問題もあります。

こうやって考えると、PixInsightのMARSプロジェクトにかなり期待したいです。何が正しい背景で、何がカブリなどのフェイクかの指標を示してもらえるのは、とてもありがたいです。もちろん、誰も到達していないような淡さなどは当然データベースに登録されないと思うので、限界はあるはずです。でも私みたいな庭撮りでやっている範囲では、十分な助けとなってくれると思います。



1月19日の金曜の夜、SLIMの月面着陸の様子をネットで追いながら、画像処理をしていました。着陸後、結果発表までかなり時間があったので、寝るのは諦めてのんびり進めます。その時に一旦仕上げて、Xに投稿したのが以下の画像です。



土曜の朝起きて、いつものコメダ珈琲に行き、画像処理の続きです。改めて昨晩処理したものを見てみると、ノイズ処理がのっぺりしていて、恒星の色も含めて全然ダメだと反省しました。特に、拡大するとアラが目立ちます。

そもそもε130Dの焦点距離が430mmとあまり長いものではないので、画角的にイルカ星雲本体が少し小さくなってしまいます。後から拡大しても耐え得るように、WBPP時にDrizzleの2倍をかけておいて、Drizzle+BXT法で、イルカさん本体の解像度を上げてみます。



下の画像は、左がDrizzle x1で右がDrizzle x2、上段がBXT無しで下段がBXTありです。差が分かりにくい場合は画面をクリックして、拡大するなどして比べてみてください。

1. まず上段で左右を比べると、Drizzleを2倍にすることで、恒星の分解能が上がっていることがわかります。
2. 次に左側で上下を比べると、(Drizzleは1倍のままで) BXTの有無で、恒星が小さくなり、背景の細かい模様もより出るのがわかります。ただし、画像の解像度そのもので分解能は制限されていて、1ピクセル単位のガタガタも見えてしまっています。
3. さらに下段のみ注目して左右を比べると、右のDrizzle2倍にさらにBXTをかけたものでは、恒星のガタガタも解消され、かつ背景もピクセル単位のガタガタが解消されさらに細かい模様が見えています。

このように、Drizzle+BXTで、恒星も背景も分解能が上がるため、圧倒的に効果ありです。

ところでこのDrizzle+BXT法ですが、2023年5月に検証して、その後何度がこのブログ内でも実際に適用してきたのですが (1, 2, 3) 、最近のXでの天リフ編集長の「効果があるのかないのか実はよくわからなかった」という発言にあるように、当時は余り信用されなかったようです(笑)。

効果があるのかないのか実はよくわからなかった「Drizzle」処理がBXTと併用することで劇的な効果に。 https://t.co/gwfJ1lgTph

— 天リフ編集部 (@tenmonReflexion) January 18, 2024

ところが上のリンク先にもあるように、ここ最近だいこもんさんや他の何人かの方が同様の方法を試してくださっていて、いずれも劇的な効果を上げているようです。とうとう流行期がきたようです！

この手法を科学的な画像としてそのまま使うことはさすがにできませんが、鑑賞目的ならば、本物のさらに細かい構造が見えてきている可能性があると思うと、夢が大きく膨らむのかと思います。多少の手間と、(一から揃えるとPixInsightとBXTでそこそこの値段になるので) あまり多少ではないコストになりますが、それでも対する効果としては十分なものがあるのかと思います。

土曜日はこんなことをやっていて、力尽きました。



日曜日もほぼ丸一日かけて、Drizzle x2の画像の処理を進めます。なかなか上手くいかなくて、バージョン10まで進めてやっとそこそこ納得しました。あとから10段階を連続で見てみると、徐々に問題点が改善されていく過程がわかります。

金曜夜中に処理したDrizzle x1と、日曜夜遅くにDrizzle x2で最終的に仕上げた後の画像の比較してみます。ともにBXTをかけたものです。

まずはDrizzle x1

次にDrizzle x2です。

画像処理にかけた気合と時間が大きく違うこともありますが、それにしても結果が全然違います。では一体何をしたかというと、大きくはノイズ処理の見直しと、恒星の処理の見直しです。
私的にはかなり満足なのですが、子供に上の画像を見せたら「霞んで見えるのが惜しい」と言われました。ナローバンドフィルターは星まつりで安いB級品をちょくちょく集めてきたのですが、パッと手に入れることができた眼視用OIIIフィルターだと多分もう厳しいので、新品で購入してしまった方がいいのかもしれません。でも新品でも在庫がないみたいです。いっそのことUV/IRカットフィルターを重ねてしまうのも手かもしれません。

上の画像は拡大すると真価を発揮します。イルカに見えるように画像を90度左回転し、左に明るい赤の壁を置くような構図にしてみました。

恒星の色もでているかと思います。大きくクロップしたとは思えないくらいです。

さらにイルカ星雲本体のみにしてみますが、ここまで拡大してもまだ大丈夫かと思います。

この画像も子供に見せたら、「イルカの中の赤いところがまだ出ていない。頭のところにある脳みそみたいなところはまだマシだが、下の心臓の形はもっと出るはずだ」とか言われて、どこからか検索してきたもっと細部が出ている画像を見せられました。でもその画像の説明を見たらそもそも大口径の350mmでf/3、撮影時間がなんと45時間...、さすがに太刀打ちできるはずもないです。

超辛口な息子の意見に少したじろぎましたが、ナローバンドだとしても自宅撮影でここまで出るなら、もうかなり満足です。あとは毎回コンスタントにこれくらいまで出すことができるかでしょうか。もう少し練習が必要な気がしています。



金曜夜から土日のほとんどを画像処理にかけてしまいました。やり直しを含めて、今回は丁寧な処理の画大切さを実感しました。淡いところを出すときは、特に慎重に手順を考えて処理しないとすぐに破綻してしまいます。

結局これ1枚に32時間くらい画像処理にかけたので、ちょっとスキルが上がったはずです。1枚に集中してできる限りのめり込むことは、かなり効果があるのかと思います。

でも次のダイオウイカとまともに戦えるとはまだ思えません。今のところ全然ノイジーです。ダイオウイカ星雲はそれくらい手強いです。

タグ ：

#イルカ星雲

#イルカの頭星雲

#ミルクポット星雲

#Sh2-308

#ε130D

#AOO

#BXT

#drizzle

今回は1ヶ月ほど前に書いたビニングの話の続きです。


ソフトウェアビニングが役に立つのかどうか...、そんな検証です。



最近ずっと自宅でダイオウイカ釣りをしています。いつまで経ってもダイオウイカさんは出てきてくれません。もうかれこれOIIIだけで10時間になりますが、全部インテグレートして、普通にオートストレッチしただけだとこんなもんで、かなり淡いです。これでもABEの4次をかけてかなり平坦化してるんですよ。


今回の画像は、ε130DにASI6200MM Proでbin2で撮影しています。ゲインはHCGが作動する100、露光時間は1枚あたり5分で125枚、トータル10時間25分です。

これだけ時間をかけても高々上に出てくるくらいです。やはり自宅でのダイオウイカ釣りは難しいのでしょうか？



これ以上露光時間を伸ばすのはだんだん現実的ではなくなってきました。遠征してもっと暗いところに行けばいいのかもしれませんが、自宅でどこまで淡いところを出せるかの検証なので、限界近くを責めるのはかなり楽しいものです。

さて、こんな淡い時にはビニングです！

そもそもCMOSカメラのビニングはASI294MMなど特殊な機種でない限り、一般的にソフトウェアビニングと同等で、

• ハードウェアビニングでは信号は4倍になる一方読み出しノイズのを一回だけ受け取ればよく、S/Nで4倍得する。
• ソフトウェアビニングでは信号が4倍になっても読み出しノイズを4回受け取らなければならないので、4のルートの2倍ソフトウェアビニングが不利になり、S/Nとしては2倍しか得しない。逆に言えば2倍は得をする。

というものです。それでも前回議論したように、スカイノイズなど、読み出しノイズが支配的でない状況ではハードウェアビニングの有利さは活きないので、

• 実効的には ハードウェアビニングでもソフトウェアビニングでも効果は同等で、両方ともS/Nが2倍得するだけ。

というのが重要な結論になります。

と、ここで天リフ編集長から重要な指摘がありました。

• 「もしソフトウェアビニングで同等の効果というなら、撮影後にPC上で本当にソフトでビニングしてもいいのでは？」

というものです。理屈の上ではその通りです。でも本当にそんなに都合がいいのか？というのが疑問に残るところでしょうか。



もう一つ、Drizzleをかけて分解能を2倍にして、それだけだと解像度はそこまで大きくは上がらないのですが、さらにBXTをかけると本来の2倍の解像度程度まで戻すことができるという検証を以前しました。




ここまでのことを合わせます。

1. 2倍のビニング
2. Drizzleのx2
3. BXT

を使うことで、

• S/Nを2倍得して
• かつ分解能の犠牲を戻す

ということができるのではというのが今回考えてみたいことです。



さて、上で述べたことは本当なのか？実際に検証してみましょう。ダイオウイカ星雲はものすごく淡いので、格好の検証材料です。

まずはPC上でのソフトウェアビンングの準備です。今回は、PixInsightのIntegerResampleを使います。「Resample factor」を2として、「Downsample」を選び、「Average」を選びます。Dimemsionsはいじる必要はないです。左下の三角マークをPIの画面上に落として、このインスタンスを作っておきます。あとはImageContainerで、ビニングしたい画像を全て選び、出力ディレクトリを選択したら、これも同様にインスタンスを作成します。IntegerResampleのインスタンスをImageContainerに放り込むと処理が始まり、しばらく待つとさらにbin2相当、元から見るとbin4相当の画像が出来上がります。

と、最初は結構簡単に考えていたのですが、ここから実際にWBPPで処理を進めようとすると、ダークフレーム、フラットフレーム、フラットダークフレーム全てを同様にbin2相当にしておかないとダメだということに気づきました。

さらに注意は、WBPPのReferene frameです。bin2処理をしたOIIIと何もしないHαを最後に合わせようとする場合、Referene frameに同じライトフレームを選んでおく方が楽です。その際に、bin2処理をする場合のReferene frameのみ、あらかじめbin2でダウンサンプリングしておかないと、結果が変になってしまいます。考えてみればあたりまえなのですが、気づくまでなぜか結果がおかしいと悩んでしまいました。

さて、結果を比較します。左が普通にOIIIをWBPPで処理した結果、右がダウンサンプリングでbin2(元からだとbin4)相当でさらにWBPPでDrizzle x2を適用した結果です。両方ともABEの4次をかけ、強度のオートストレッチをかけています。イカの明るい所を拡大しています


違いがわかりますでしょうか？

• まず恒星ですが、やはり右のビニング画像した方が大きく見えます。
• 背景のノイズの散らばり具合は、左はトゲトゲしいですが右は丸くなっています。でもこれは単純にダウンサンプリングのせいでしょう。S/Nが良くなったかというと、うーん、見た目だけだとどうでしょうか？心持ち右が良くなったように見えなくもないですが、あまりわからないです。

背景についてはっきりさせるために、S/Nを数値で定量的に評価しましょう。比較すべきは、

1. ノイズN: 背景と思われる何も天体が写っていない暗い部分と、
2. 信号S: 天体と思われる、ダイオウイカの明るい部分

です。具体的には上の画像のプレビューのところを比較しました。元々の画像で位置合わせがきちんとできていることと、プレビューの位置もタグを放り込んできちんと合わせているので、公平な評価になっている思います。

測定ですが、ノイズNはPixInsightのImageInspectionのStatistics結果は「Standard deviation」で直接比較できます。問題は天体の信号Sです。同じくStatisticsの「Mean」を使いますが、そのままだと値が大きすぎてよくわかりません。ここでは、ノイズ解析でS/Nを求めた時と同じように、天体部分の輝度から背景部分の輝度を引いたものをSとします。

結果は

• 元画像: 天体部分の輝度 411.3、背景部分の輝度: 404.6、背景部分のノイズ:1.21
• ビニング画像: 天体部分の輝度 308.1、背景部分の輝度: 301.3、背景部分のノイズ:0.73

でした。この結果からS/Nを計算すると

• 元画像のS/N: (411.3-404.6) / 1.21 = 5.54
• ビニング画像のS/N: (308.1-301.3) / 0.73 = 9.32

となり、S見事に予想通り、2倍のソフトウェアビニングで2倍程度のS/Nの改善になっています。このことは、PC上のソフトウェアビニングが実際に十分な効果があるということを示しています。もちろんその分、分解能は犠牲になっています。

さて、S/Nは向上しましたが、実際に画像処理で本当に効いてくるのかどうかは興味深いところで、次の課題と言えるでしょう。



ソフトウェアビニングが理屈通りに効果があることがわかってきたので、次にBXTでの分解能が改善するかを見てみましょう。これまでの議論から、Drizzle x2を欠けていることが前提です。パラメータはデフォルトの、

• Sharpen Stars: 0.5, Adjust Star Halos: 0.0, Automatic PSF: on, Sharpen Nonsteller: 0.50

としています。左が元の画像、右がソフトウェアビンニングしたものです。

恒星については、どちらも小さくなっていて、結構近い大きさになっています。微恒星に関しても、ビニングした方もほとんど取りこぼしなどもなさそうです。これはすごいですね。

その一方、背景の細部出しについては、元画像もビニング画像も、BXTの効果は共にほとんど見られず、差は縮まったりしなくて、依然としてビニングした方は細部が出ていないように見えます。BXT2はBXT1に比べて背景が出にくくなっているので、そのせいかとも思い、この後両方ともにBXT2を背景のみに複数回かけましたが、はっきり言ってほとんど変化が見られませんでした。さらに、AI4からAI2に戻してBXT1相当にしてかけてみても、効果がほぼ何もみられませんでした。

どうも天体部分がまだ淡すぎる、もしくは天体と背景のS/Nが低すぎるのかと思っています。ブログで示した画像は目で見えるようにストレッチしたものを掲載していますが、ストレッチ処理前の画像は真っ暗です。S/Nを見ても最も明るいところでわずかわずか5とか10で、背景との輝度差にするとわずが7 [ADU]程度で暗すぎるのです。少しストレッチしてコントラストを上げて、背景との輝度差を付けてからBXTをかけるとかの対策が必要かもしれません。

とりあえずOIIIに加えて、Hα、恒星のためのRGBの撮影も完了しているので、次は画像処理です。BXTの効果についても、仕上げまで持っていく際にもう少し検証できればと思います。



今回の検証で2倍のソフトウェアビニングで実際にS/Nが2倍得することはわかりました。これは撮影時間にしたら4倍長くしたことに相当し、今回10時間撮影しているので、実行的に40時間撮影していることと同等です。もしCMOSカメラのbin2をそのままのbin1で撮影した時と比べるとさらに4倍で、160時間撮影したことと同等になります。分解能は当然犠牲になります。

さらにDrizzle2倍 x BXTで、恒星に関しては分解能をかなりのレベルで回復できることは分かりましたが、背景に関してはほとんど効果がないことが判明しました。ある程度広域で見た天体であること、かなり淡いので詳細はあまり見えないことなどもあり、分解能はそこまで必要ないと考えることもできますが
少し悔しいところです。淡すぎて背景との輝度差がほとんどないことが原因かと思われます。



正月に能登半島で最大震度7という大きな地震がありました。その時私は実家の名古屋にいたのですが、名古屋でも大きく揺れました。すぐに富山に残っていた家族に電話をしたのですが、これまでに体験したことがないような揺れだったそうで、立っていることもできなかったそうです。

元々、元日夜に車で富山に戻ろうとしていたのですが、安全を考えて2日の明るいうちの移動としました。自宅に着いて部屋とかを見てみましたが、自宅は富山市内でも山川に近い比較的南の方で、幸いなことに何かが倒れるとかいう被害もほとんどありませんでした。天体機材もほぼ無事で、棚の上の方に置いてあった空箱が一つ落ちたくらいでした。

自宅周りは地盤的にも比較的頑丈なのか、近所の人に聞いてもほとんど大きな被害を聞くことはなかったです。その一方、少し離れた川に近いところや、富山の少し中心街に近いところは、自宅から大した距離でなくても、そこそこ被害があったと聞いています。さらに富山駅より北側、富山県の西部、金沢などはかなりひどいところもあったのことで大変だったようです。震源地に近い能登半島は、日が経つにつれ被害の状況が伝わってきて、想像をはるかに超える被害でとても心が痛みます。石川の星仲間もいるので、無事を祈るばかりです。

今週末は気温が下がり、場所によっては雪も降るとのことです。被害のひどいところでは平時の生活に戻るまではまだかかるかと思いますが、一刻も早い復旧を願って止みません。

タグ ：

#SN比

#ビニング

#ソフトウェアビニング

#binning

#読み出しノイズ

#スカイノイズ

#BXT

#ダイオウイカ星雲

BlurXTerminator version 2.0 and AI version 4がリリースされました。



以下BXT2とかAI4とか呼ぶことにします。以前のものはBXT1とか単にBXTでしょうか。BXTというのはバージョンに限らずBlurXTerminatorの略語の場合もあるので、ここでは文脈によって使い分けたいと思います。



まず、恒星についてはこれまでのBXT1に比べて明らかに大きな改善です。以前もこの恒星の収差を改善するCorrect onlyがかなりすごいと思って評価しましたが、その当時は星雲の細かい模様出しが第一の話題の中心で、恒星を小さくすることが次くらいの話題でした。収差などを直すCorrect onlyはあまり話題になっていなかったのが残念でした。でも今回はむしろ、この収差補正の方が話題の中心になっていて、しかもその精度が格段に上がっているようなので、より精度の高いツールとして使うことができそうです。

タグ ：

#BXT

#BlurXterminator

#deconvolution