BlurXTerminator? Nein, danke.

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Hallo alle zusammen,

"Croman". Mit Krähen hat er nichts zu tun.?
@Defunct verstehe! Guter Test. Mich kribbelts auch in den Fingern. Mal schauen…

Ich vermute der BlurX Ablauf funktioniert so ähnlich wie hier ausführlich beschrieben:
mit dem Unterschied, dass der Least Square Fitter durch ein CNN ersetzt wurde.
Das heißt, Sterne bilden eine lokale Gruppe und darüber wird eine mittlere PSF bestimmt. Das hat den Vorteil, dass z.B. Koma lokal korrigiert werden kann und Doppelsterne nicht einfach zu Einfachsterne korrigiert werden, was wahrscheinlich passieren würde wenn das Bild nur aus einem Doppelstern besteht (Vermutung!). Was dann wiederum ein schönes Beispiel für den Informationsverlust ist. Ein anderes Beispiel wurde ja hier schon gezeigt: Der Sternfindealgorithmus hat kleine Galaxien als Sterne in das Netzwerk gereicht und diese Flächenobjekte stark verkleinert. Vielleicht sollte man das dem Autor noch vorschlagen: Das kleine Galaxien „raustrainiert“ werden und nicht als Sterne erkannt. Möglich ist das sicherlich!

Viele Grüße
Sebastian

Ich habe mir jetzt einige meiner Galaxienaufnahmen sehr genau in Hinblick darauf angesehen, was mit kleinen Galaxien passiert. Die werden ja auch bei diversen "Sternverkleinerungsvorgängen" gerne mal in Richtung Unsichtbarkeit geschrumpft.
Bei meinen (!) Aufnahmen werden die Galaxien nicht geschrumpft - zumindest dann, wenn BXT mit Einstellungen verwendet wird, die ein für mich brauchbares Resultat bringen. Wie das geht weiß ich nicht, denn unrunden Sterne werden halbwegs rundgerechnet - die Tatsache, dass auch Hintergrundgalaxien häufig nicht perfekt rund sind, dürfte daher nicht der Grund für ihren Ausschluss sein.
Als nächstes steht dann ein Test mit geringer aufgelösten Bildern an, mal sehen was dann passiert.

LG, Markus
 
nur mal so um das Gesagte "unter Pfarrerstoechtern"
Hallo Defunct,

ohje, wenn ich ne Pfarrerstochter wäre, käme mein Vater aus einem Dauerexorzismus nicht mehr raus…:ROFLMAO::ROFLMAO::p

meine Aussage:
Wie informationsverlustfrei eine Faltung oder Rückfaltung von statten geht, hängt von den Parametern der beteiligten Funktionen ab (Stetigkeit, Definitionsbereich, etc).
bezog sich auf die rein mathematische Definition. Sobald man, wie hier, mit Messdaten arbeitet, hat man aus den von dir beschriebenen Gründen ganz zwangsläufig Informationsverluste. Wenn man diese dann mit entsprechenden mathematischen Operationen behandeln möchte, erzeugen diese entsprechende Artefakte. Da bin ich voll dabei.

Allen weiteren von dir beschriebenen Punkten stimme ich voll zu (und habe ich teils vorhergehend versucht anzusprechen). :y:

Grüße Markus
 
Allen weiteren von dir beschriebenen Punkten stimme ich voll zu (und habe ich teils vorhergehend versucht anzusprechen).
Schon klar Markus, hab' Ich schon verstanden. Wollte es nur noch mal mit Sebastians ebenfalls richtigen Einwuerfen systematisch zusammenfassen, damit wir vom selben Notenblatt singen.

@Counterfeiter
Jetzt habe Ich mir von dir doch noch mal kurz anstecken lassen;), mich aus dem familiaeren Sozialprogramm auszuklinken und ganz kurz noch mal einen zweiten Blick auf das Ding zu werfen.
Hier noch mal ein kleiner Test, diesmal einen Blick auf die Linienprofile (rot eingezeichnet) ueber ein mit Dekonvolution rekonstruiertes Bild.

Hier die Aufgabenstellung:
Picture1.png


Getestet wurde:
  1. "Herkoemmliche" Van Crittert Deconv. aus Pixinsight mit 4pix StdDev PSF (also der, mit der das Originalbils "verschlechtert wurde"),
  2. BlurXterinator mit "fester" 4pix StdDev PSF (also wie VC),
  3. BlurXterinator mit "auto" PSF.
Zum Vergleich ist das Original und die "verwaschene" Version (die es auf das Original zurueckzufuehren galt) auch noch drin.

Conv_Comparison1.png


Auch nach dem zweiten Test eigentlich alles wie erwartet:
  • Die "volle" Aufloesung des Originals wird natuerlich von keiner der Rueckfaltungen erreicht (fuer Leute mit etwas Hintergrund nicht ueberraschend, der Anruf bei der NASA "Ihr koennt Hubble landen, wir machen das elektrisch ..." faellt daher wohl aus),
  • 4pix PSF Van Crittert und 4 pix PSF BXT liegen sehr, sehr dicht beisammen (prima),
  • BXT mit automatischer PSF ist einen Touch aggressiver als beide Versionen mit 4 Pixel StdDev. Das Ergebnis entspricht in etwa (Daten nicht gezeigt) einem iterativen 4pix Van Crittert mit 4 anstelle von nur 3 Iterationen. Das erklaert wahrscheinlich, warum so viele Leute ihre Daten "neu entdecken": Die Latte wird von "korrekt bearbeitet" oder "leicht unterschaerft" nach "leicht ueberschaerft" verschoben. Aber eben jetzt automatisch, sei's drum ... ;)
Wie auch schon beim ersten Kurztest, das Ergebnis ist eigentlich ziemlich unspektakulaer, BXT is' einfach 'ne als CNN implementierte Rueckfaltung, steht auch so auf der Packung ... ;)

Und was passiert, wenn man's uebertreibt?

Naja, hier noch mal das Ergebnis, wenn man brutal ueberschaerft (8pix) und da ist BTX i.d.T. etwas "beherrschter" als Van Crittert (welche da sehr kitzlig reagiert). Im Falle von "knallhart ueberschaerfen" ist aber zu sagen, alle beide Entfaltungsoperationen uebersteuern komplett den Mittenkontrast, es gibt Ringing ohne Ende (auch Halo Effekt genannt) und die "feinen Details" des Originals kommen so auch nicht wieder aus dem Gebuesch.
Eigentlich wollte Ich nur wegen Letzterem dieses Ergebnis hier zeigen: "Deconvolution mit dem Brecheisen" laesst den Bildkontrast ueber den tatsaechlichen Objektkontrast hinausschiessen, foerdert aber keine Details mit der hohen Aufloesung des Originals mehr zu Tage.

Picture14.png


Ich bleibe bei meinem ersten Fazit: Es findet hier weder ein seltsames "Hubble Daten tauchen magisch in BXT auf" :rolleyes: noch ist das BXT Ding als Deconvolution per se schlechter, als das was schon etabliert im Werkzeugkasten liegt:y:. Also IMHO weder gute noch schlechte Nachrichten, sondern unspektakulaere Nachrichten.

Unvermeidlicherweise: Einen nicht ganz ernst gemeinten Vorschlag fuer Russels naechsten "Exterminator" haette Ich auch schon: Dalek - EXTERMINATE!
Gut erst mal, sonst brennt der Baum ...

Gruss & CS
 
Zuletzt bearbeitet:
Eine schöne Zusammenfassung. Keine Hexerei im Spiel, kein Zauber, keine Verschwörung, kein Betrug.
Schade, dass in der Sache auf verschiedenen Kanälen zunächst jene in den Vordergrund drängten, die meinten (!) Zauber entdeckt zu haben und diese "Erkenntnis" gleich mal zigfach unter die Leute bringen mussten. Das Lauffeuer brennt immer noch. Das Löschwasser verteilen jene Gemeinten nämlich deutlich sparsamer. :y:

LG, Markus
 
Doofe Frage eines Radioastronomen - kann man denn die PSF einigermaßen gut messen (für den Zweck der De-Convolution)? In der Radioastronomie nutzen wir dafür helle Punktquellen (außer in der Radiointerferometrie, da wird die PSF teilweise modelliert). Reicht für astrofotografische Zwecke der Kontrast (dynamic range) eines sehr hellen Sternes im Vergleich zur Umgebung dafür aus?
 
hm, was wäre denn der Aufwand so ein Tool auf Freeware Basis zu bauen? Bzw. könntest du so etwas bauen?
Das ist schon etwas größerer Aufwand. Selbst wenn man das Tooling von Photutils nutzt und weiter entwickelt schätze ich mal 3 Mann Wochen gehen für ein Konsolentool drauf und dann muss man es noch bedienbar gestallten.

Außerdem versteh ich noch nicht alles was BlurX macht, wenn keine Sterne im Bild sind. Fällt es dann auf die Qualität anderer AI-Schärfungen zurück? Könnte das jemand vergleichen, mit einem Entsternten zu einem Sternen-Bild?

1) Eine Rueckfaltung mit expliziter Kenntnis der PSF ist mathematisch eine schlecht konditioniertes Problem, weil kleine Aenderungen wie z.B. auch nur kleines Rauschen auf dem Signal eine sehr grosse Aenderung des Rueckfaltungsresultats haben. Deshalb muss (I) die PSF so exakt wie moeglich bekannt sein, (II) das SNR so hoch wie moeglich sein und (III) muss trotzdem der Rueckfaltungsprozess numerisch stabilisiert werden (nennt man "Regularisation").

2) Die Rueckfaltung ohne explizite Kenntnis der PSF (auch blind-deconvolution genannt) ist (I) wie 1) ein schlecht konditioniertes Problem und II) zusaetzlich nicht eindeutig umkehrbar ("underdetermined problem") und faengt sich einen doppeltes Handicap ein.

3) Das Bildsignal ist i.d.R. mit mehreren PSFs gefaltet (mindestens dem des Seeings, dem des Telekops und dem des Sensors).
Korrekt! Meine Antworten sind leider verkürzt, fix mit dem Handy reingetippt, da ja bekannte Festtage sind. Danke für die Arbeit! Und auch danke, dass du nun numerische Ergebnisse, zu den grafischen zusammengetragen hast.

Doofe Frage eines Radioastronomen - kann man denn die PSF einigermaßen gut messen (für den Zweck der De-Convolution)?
"Einigermaßen gut" definiert wohl jeder anders. Die Antwort steht im Grunde in Defunct's drei Punkten.
Beispiel:
Wenn man ein Gauß-Kernel (also ein oft angenommenes Model) auf einen Stern mit Koma fitten will, dann findet der Solver/Fitter eine Lösung... aber kann die Lösung gut sein, wenn ich einen "unscharfen Klecks auf einen klecks mit Schweif presse" ? Darum ist die Idee ein großes "alle optischen Fehler-Kenner-Model" per CNN zu bauen eigentlich sehr nahe liegend. Der im Raum stehende Elefant ist (für mich persönlich): versucht das CNN aus einem unscharfen Pixelklecks irgendwie einen kleinen scharfen Punkt zu bauen oder hat das Netzwerk wirklich tiefere mathematische Strukturen z.B. der Beugung und Optik gelernt. Letztes scheint sich anzudeuten, da Flächenobjekte auch an vorhandene Details gewinnen können, wie hier gezeigt wurde und ich selbst gar nicht testen kann. :rolleyes:


Viele Grüße

Sebastian
 
Hi alle,

ich fände es gut, wenn sich der Thread nach dem ausführlichen Theorie- und Philosophieteil etwas mehr auf die praktische Anwendung und die dabei zu treffenden Feststellungen ausrichten würde. Deswegen versuche ich mal einen Aufschlag mit einem Vergleich von Ergebnissen aus dem Übergangsbereiches zwischen M 51 und NGC 5195. Im linearen Zustand wurden die default Parameter auf einen 200% Preview angewendet und dann mit der Standard STF gestreckt. Der Preview hat nur einen Stern an dem BXT sich orientieren könnte. Es handelt sich um alte HaLRGB Daten meiner ASI1600mm.

1672055201833.png

Option "Nonstellar then Stellar":
1672056831691.png

Option "Correct First":
1672056999604.png

Die beiden letzten Varianten halte ich für stark überschärft.

Die Anwendung derselben Parameter auf ein Preview eines anderen Bildbereiches mit mehr Sternen liefert folgendes (die Einstellung sieht man im Bildtitel):
1672058212458.png


Hier sind die Ergebnisse untereinander wesentlich ähnlicher.

Peter
 

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  • 1672056547296.png
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Hi alle,

ich fände es gut, wenn sich der Thread nach dem ausführlichen Theorie- und Philosophieteil etwas mehr auf die praktische Anwendung und die dabei zu treffenden Feststellungen ausrichten würde. Deswegen versuche ich mal einen Aufschlag mit einem Vergleich von Ergebnissen aus dem Übergangsbereiches zwischen M 51 und NGC 5195. Im linearen Zustand wurden die default Parameter auf einen 200% Preview angewendet und dann mit der Standard STF gestreckt. Der Preview hat nur einen Stern an dem BXT sich orientieren könnte. Es handelt sich um alte HaLRGB Daten meiner ASI1600mm.

Den Anhang 300072 betrachten
Option "Nonstellar then Stellar":
Den Anhang 300078 betrachten
Option "Correct First":
Den Anhang 300079 betrachten
Die beiden letzten Varianten halte ich für stark überschärft.

Die Anwendung derselben Parameter auf ein Preview eines anderen Bildbereiches mit mehr Sternen liefert folgendes (die Einstellung sieht man im Bildtitel):
Den Anhang 300085 betrachten

Hier sind die Ergebnisse untereinander wesentlich ähnlicher.

Peter
Peter, kurze info zuM Scope mit dem die Daten gewonnen wurden (Brennweite, Auflösung/sampling?)

Matthias
 
Anbei ein Ausschnitt (Meade 10" SCT klassisch, uralt, Starizona LF reducer -> 2000mm/f8, Canon EOS Ra 5.37mu=0.5" pixelscale). Einmal ohne, einmal mit klassischer PI decon (Sterne und Starless separat behandelt), und einmal mit BlurX (mit FWHM händisch von 4 pix, 0.5 Stärke und Sterne auf null - non-stellar first).

Ohne.jpeg

decon.jpeg

BlurX.jpeg

generell bekomme ich vergleichbare Ergebnisse, man kann BlurX aber ein kleines bischen weitertreiben, bevor die decon-typischen Artefakte kommen (Zusammenfließen von Strukturen zu wurmartigen Gebilden). Was aber ein deutliches Plus von BlurX ist, sind die Sterne, Sternverkleinerung kann man sich sparen, und residuals (guiding errors, optische Fehler) werden gut korrigiert.
 
Zuletzt bearbeitet:
In meinen Augen ein kleiner Nachteil. Alle meine finalen Bilder haben bereits reduzierte Sterne. Wenn ich also dort jetzt den BXT anwende werden die Sterne zu klein..
Sebastian, wie die klassische decon muss BlurX auf lineare Bilder angewendet werden, ganz am Anfang des Prozesses (vor jeder Form von denoise etc). Also sowieso nix für finale Bilder. Matthias
 
Sebastian, wie die klassische decon muss BlurX auf lineare Bilder angewendet werden, ganz am Anfang des Prozesses (vor jeder Form von denoise etc). Also sowieso nix für finale Bilder. Matthias
Ja sicher, das würde ich so machen bei neu aufgenommenen Bildern..
Aber meinst du bei fertigen (alten) Bildern hat das so gar keinen Sinn bzw. positiven Effekt?
 
Ja sicher, das würde ich so machen bei neu aufgenommenen Bildern..
Aber meinst du bei fertigen (alten) Bildern hat das so gar keinen Sinn bzw. positiven Effekt?
ich denke schon, dass es das wert sein kann. Zum einen wegen der besseren Sterne. Meine (sehr limitierten) Erfahrungen bisher nach kann man nach der Bearbeitung mit BlurX und der besseren decon braucht man dann nur noch mit leichterer Hand mit den anderen Tools (Schärfung bzw Kontrasterhöhung) ran. Aber das sind sicher eher nuancierte Änderungen.
 
Was aber ein deutliches Plus von BlurX ist, sind die Sterne, Sternverkleinerung kann man sich sparen, und residuals (guiding errors, optische Fehler) werden gut korrigiert.
Dafür verlieren die Sterne allerdings auch etwa an Farbe. Raus machen wird man die trotzdem müssen. Ist aber ein riesen Fortschritt gegenüber Denoise AI, wo man die Sterne zwingend rausmachen muss, da das Tool die völlig kastriert.
 
Nach allem, was ich gehört und gelesen habe, wende ich BXT so früh wie möglich und noch im linearen Bild an. Ich ziehe nur SPPC vor. Alle anderen Bearbeitungsschritte erfolgen danach. Eine sternlose Weiterbearbeitung ist für mich alternativlos, sie hat einfach zu viele Vorteile. Und ja, Topaz Denoise ist auch bei mir Gift für Sterne, ich benutze es jedoch so gut wie nie.

Meine Abfolge ist momentan

- Integrieren und Gradientenentfernung in APP
- SPCC in PI
- BXT in PI
- Kanalkombinationen (HLRGB, HSO, HOO, etc.) in APP
- Prestretch aller Kanäle/Kombinationen und speichern als 16 bit tiff in APP
- SXT als Batch auf alle tiffs ausführen lassen
- NXT und alles Weitere in PS

Falls es sich bestätigen sollte, dass die aktuelle Version von BXT tatsächlich die Sternfarben verändert, könnte man ggf. erst BXT und dann SPCC ausführen.

Peter
 
Hallo Peter, mich wundert es, dass du die Kanäle in APP und nicht in PS kombinierst. Hat das einen bestimmten Grund?
Hallo Sebastian,

für die Antwort muss ich kurz off-topic gehen. Ich mache das nicht ausschließlich in APP sondern nur dort, wo es für meinen Workflow Vorteile oder Erleichterungen bringt, oder gar notwendig ist. Die RGB Komposition für die Sterne mache ich immer in APP, besser und leichter geht es m. E. nicht, wenn man lineare Daten für eine anschließende photometrische Kalibrierung erhalten möchte. Früher habe ich die Kalibrierung ebenfalls in APP gemacht, sie entspricht in etwa der alten photometrischen Kalibrierung in PI und ist supereasy. Seitdem es die SPCC gibt mache ich sie in PI. In jedem Fall geht das aber nur mit linearen Daten und deshalb geht es gar nicht in PS

Für andere Farbpaletten mixe ich mir in APP gern eine "Grundkomposition", auch weil es da fertige Presets gibt, die man dann leicht variieren kann. Für die weitere Bearbeitung und Variation der Paletten nutze ich schon immer die m. E. viel flexibleren und weit überlegeneren Möglichkeiten von PS. Wenn es ganz spezielle Sachen sind, wie z. B. die Ha- und OIII Jets in M 106 darstellen zu können, mische und justiere ich die Kanäle ausschließlich "von Hand" in PS. Auch, wenn es um ganz schwache Schmalbandsignale geht. Oder wenn während der Mischung noch Kanäle verrechnet werden müssen. Das würde ich in PI oder APP niemals hinbekommen, da fehlen den Programmen und damit dem Bearbeiter einfach die wunderbaren flexiblen Features und mehrschichtig verschachtelbaren Steuerungsmöglichkeiten von PS. Aber abgesehen davon ich muss auch zugeben, ich bin kein Held, wenn es um PI geht, da fehlt mir Tiefgang.
 
Hallo Peter, ok, ich glaube du gehst sehr analytisch an die Sache heran. Aber wenn du mit dem Ergebnis zufrieden bist dann ist doch alles gut.
Ich kombiniere Schmalband Kanäle in PS (dazu gibt es ja auch ausführliche Videos wie man da vorgehen muss). Irgendwie traue ich hier APP nicht, da Ha bei APP dann immer sehr überpräsentiert ist. Ausser reine RGB Aufnahmen, dass kann auch APP ganz gut.
Danke für die informative Antwort.
 
Zuletzt bearbeitet:
und das auf Seite 7... da hätte man die Diskussion ganz anders aufbauen können. :D Scheinbar war aber der Englische Originaltext allen PI Nutzern bekannt?!
Der Autor beschreibt sehr detailliert wie es funktioniert. Große Klasse!

Also Fazit: die PSF wird nicht direkt ermittelt und mit gängigen Deconvolution-Methoden angewendet. Es gibt auch keine Starfinder-Algorithmen. Alles wird über das Netzwerk gelöst, dass Bild wird scheibchenweise (512 Pixel mit 20% Überlappung) hinein gesteckt und am Ausgang des Netzwerks überarbeitet wieder abgegriffen. Die Bewertung kommt von ihm selbst:

Russell Croman:
Große Sorgfalt wurde auf das Design und die Entwicklung der neuronalen Netzwerkarchitektur und insbesondere auf die angewandten Trainingsmethoden verwendet, um sicherzustellen, dass BlurXTerminator Ergebnisse liefert, die der Realität getreu und nicht „erfunden“ sind. Es ist und wird niemals für alle Bilder, die von allen Instrumenten erzeugt werden, in diesem Sinne perfekt sein. Sternschwerpunkte werden möglicherweise nicht perfekt beibehalten. Der Gesamtfluss wird möglicherweise nicht perfekt erhalten. Seine "beste Vermutung" darüber, welche detaillierte Struktur dem unscharfen Originalbild zugrunde liegt, entspricht möglicherweise nicht in allen Fällen der Realität.

Der Autor hat sauber dokumentiert, nichts verschleiert und ein Tool abgeliefert, wo er selbst dem Anwender die Verantwortung für seine Bearbeitung überträgt (was auch richtig ist!):
Ein Skalpell kann ein präzises, lebensrettendes Werkzeug oder eine Mordwaffe sein, je nachdem, wie es geführt wird.
Hier musste ich lachen. Wir haben scheinbar den selben Humor:
@ubit Das Problem sind die Anwender des Werkzeugs. Ein Hammer kann ein Nagel einschlagen und ein Schädel zertrümmern.


Viele Grüße

Sebastian
 
...Ich kombiniere Schmalband Kanäle in PS (dazu gibt es ja auch ausführliche Videos wie man da vorgehen muss). Irgendwie traue ich hier APP nicht, da Ha bei APP dann immer sehr überpräsentiert ist. Ausser reine RGB Aufnahmen, dass kann auch APP ganz gut....
Hallo Sebastian, ich habe aber nicht geschrieben, dass ich die Standardeinstellungen von APP anwende, sondern, dass ich mir für Standardfälle eine Grundkomposition "mixe". Das Thema hat nichts mit Vertrauen in eine Software zu tun, Die Angelegenheit ist zu komplex um irgendwelche Standardeinstellungen blind zu übernehmen. Man sieht im Kombinationstool exakt, was passiert. Es gibt für jeden der verwendeten Kanäle 6 Regler, für die es je nach Preset eine eigene Voreinstellung gibt. Wenn man die Regler benutzt, kann man voll kontrolliert beliebige Mischungen herstellen. "APP kann nur RGB ganz gut" wird den Leistungen und Möglichkeiten des Programms bei weitem nicht gerecht. Auch PS wird man nicht gerecht, wenn man nur "nach Rezept" aus Tutorials arbeitet.

Wir sind aber voll Off-Topic o_O. Um wieder in die Nähe des Themas zu kommen. Ich bin auch ein Riesenfan von PS. Allerdings kann man dort nicht mit linearen Daten arbeiten. Und man kann keine Kalibrierung der Aufnahme nach den Sternfarben vornehmen. Das ist ein evidenter Nachteil. SPCC macht das in PI sogar anhand einer Kalibrierung anhand der spektroskopischen Daten der Gaia Mission - aus dem astrometrierten, gleichen Bildfeld! Und in PS geht in Bezug auf "echte" Kalibrierung gar nichts. Und wegen der nichtlinearen Datenbasis wird es auch wohl kein BXT Plugin für PS geben.
 
Auch PS wird man nicht gerecht, wenn man nur "nach Rezept" aus Tutorials arbeitet.
Also die meisten haben wohl kein Grafikdesign studiert und auch ich habe PS nur wegen dem Astrofotografie Hobby und habe keinen PS Kurs belegt. Wenn man keinen mehrwöchigen intensiv PS Workshop machen möchte, dann sind YouTube Videos schon sehr nützlich, zumindest empfinde ich es so. Und wenn ich so manche Bilder von so manchen (auch PI) "Profis" sehe, dann bin ich doch sehr glücklich darüber, dass meine Bilder da trotz dem mehr als nur mithalten können.

Und wegen der nichtlinearen Datenbasis wird es auch wohl kein BXT Plugin für PS geben
Na ja für alle nicht PI User würde es auch ausreichen wenn BXT ein eigenständiges Programm wäre. Wie z.B. Starnet++
Diese zusätzliche Einnahmequelle sollte sich der Entwickler nicht entgehen lassen.

Sorry für off-topic. Ich denke wir sollten das Thema dann damit abschliessen.
VG
 
Zuletzt bearbeitet:
Also die meisten haben wohl kein Grafikdesign studiert und auch ich habe PS nur wegen dem Astrofotografie Hobby und habe keinen PS Kurs belegt. Wenn man keinen mehrwöchigen intensiv PS Workshop machen möchte, dann sind YouTube Videos schon sehr nützlich, zumindest empfinde ich es so. Und wenn ich so manche Bilder von so manchen (auch PI) "Profis" sehe, dann bin ich doch sehr glücklich darüber, dass meine Bilder da trotz dem mehr als nur mithalten können.


Na ja für alle nicht PI User würde es auch ausreichen wenn BXT ein eigenständiges Programm wäre. Wie z.B. Starnet++
Diese zusätzliche Einnahmequelle sollte sich der Entwickler nicht entgehen lassen.

Sorry für off-topic. Ich denke wir sollten das Thema dann damit abschliessen.
VG
Sebastian, ich wollte dich nicht persönlich adressieren oder gar abqualifizieren, sondern ausdrücken, dass PS viel mehr bietet als das in den Tutorials, auf die du dich bezogst, vermittelt werden kann. Ich selber habe den Einstieg in die Astrofotobearbeitung (mit PS) autodidaktisch mit Hilfe von Tutorials gelernt. Wenn du dich angegriffen gefühlt hast, tut mir das leid, war wirklich nicht so gemeint.

Viele Grüße
Peter
 
Hi Peter,
Nach allem, was ich gehört und gelesen habe, wende ich BXT so früh wie möglich und noch im linearen Bild an. Ich ziehe nur SPPC vor. Alle anderen Bearbeitungsschritte erfolgen danach.
Richtig, Deconvolution kommt gleich nach dem Gradienten entfernen dran. Ich wuerde es vor der Farbkalibierung machen, denn fuer Mono muss die Farbkorrektur sowieso dann spaeter kommen.

ich fände es gut, wenn sich der Thread nach dem ausführlichen Theorie- und Philosophieteil etwas mehr auf die praktische Anwendung und die dabei zu treffenden Feststellungen ausrichten würde.

Ich hoffe Du nimmst es mir nicht uebel wenn Ich mich trotzdem noch etwas auf meine Art amuesiere und fuer mich selber noch etwas nachbohre. Ich habe inzwischen etwas die Diskussion auf CN durchschmoekert und dort wurde ein da wie hier noch ungetesteter Aspekt angesprochen, naemlich die Stabilitaet solcher Algorithmen bzgl. des Bildrauschens.

Warum ist das wichtig?
Weil bei einer konventionellen Deconvolution eine Rauschunterdrueckung ueber diese sogenannte "Regularisierung" verlaufen muss. Bisher war es so (zumindest in PI), wenn man (I) keine Lust hat sich die Anleitung mit den rudumentaersten Grundlagen der Deconvolution anzueignen und (II) sich danach nicht in Ruhe hinsetzt das mal durchspielt, dann wird das nichts.
Dazu muss man wissen, dass bei der herkoemmlichen Faltung mit (I) zu grosser PSF und (II) unzureichender Regularisierung an verrauschten Daten sehr schnell "Kleckse" im Bildrauschen auftreten, die deutlich sichtbar sind und das Bild sehr stoeren.
Es ist genau dieser Aspekt woran IMHO viele User verzweifeln, denn es soll "ueberschaerft" werden, um "image pop" zu bekommen, aber das Bild ist nicht ausbelichtet und das SNR ist zu niedrig.
Man muss schon etwas Erfahrung haben, um eine korrekte Wavelet-Regularisierung zuegig hinzubekommen und fast unmoeglich wird das, wenn man ueberschaerft.

Und da koennte BlurXTerminator wahrscheinlich tatsaechlich helfen!


Bilderklaerung der Analyse:
Es ist nicht einfach die Ergebnisse brauchbar/intuitiv aufzubereiten. Am Ende habe Ich mich fuer ein animiertes Gif entschieden, bei dem:
  • Links sieht man jeweils das zu rekonstruierende Bild und das hochaufgeloeste Originalbild.
  • Mitte: Dort sieht man den Unterschied zwischen Rekonstruktion (Ist-Wert) und Original (Soll-Wert). Dieser Unterschied sollte so klein wie moeglich werden.
  • Rechts: Da ist der Ausgangspunkt vor der Rekonstruktion und das Endresultat zu sehen. Dieser Unterschied sollte so gross wie moeglich werden und im Idealfall wie das linke Bildpaar aussehen.
... und ab geht's ... ;)

Van Cittert Deconvolution
Experiment 1.1:


Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 4 pix StdDev Gausskernel falten ---> 4 pix StdDev Deconvolution Von Cittert

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G4imageData_noNoiseVC.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Sehr gute Schaerfung, was kein Wunder ist, da kein zusaetzliches Rauschen die Deconvolution beeintraechtigt. Fast keine Artefakte (siehe Mitte), d.h. die Entfaltung erzeugt so gut wie keine "Features", die nicht im Original drin sind.
  • An die Originalaufloesung kommst man nach so einem massiven Aufloesungsverlust (siehe links) natuerlich nicht mehr heran.
  • Rechts: Verbesserung der Aufloesung ist evident!


Van Cittert Deconvolution
Experiment 2.1:

Test mit zusaetzlichem Rauschen auf den "aufgenommenen" Aufnahmen.

Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 4 pix StdDev Gausskernel falten ---> kontrolliert Rauschen hinzufuegen ---> 4 pix StdDev Deconvolution Von Cittert (was in jedem Fall das SNR deutlich verschlechtert) ---> danach leichtes Denoising

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G4imageData_NoiseVC.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Harte Aufgabe (SNR bescheiden), daher keine gute Rekonstruktion und verhaltene Kontraststeigerung. Zahlreiche Kornartefakte durch das Rauschen (siehe Mitte).
  • Aufloesung wird nur marginal angehoben.
  • Rechts: Nur im direkten Vergleich sieht man eine leichte Verbesserung.

BlurXTerminator
Experiment 1.2:


Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 4 pix StdDev Gausskernel falten ---> 4 pix StdDev Deconvolution Von Cittert

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G4imageData_noNoiseBXT.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Sehr gute Schaerfung, da wie in Experiment 1.1 kein zusaetzliches Rauschen die Deconvolution beeintraechtigt. Fast keine Artefakte (siehe Mitte), d.h. die Entfaltung erzeugt so gut wie keine "Features", die nicht im Original drin sind.
  • An die Originalaufloesung kommst man nach so einem massiven Aufloesungsverlust (siehe links) natuerlich auch mit BlurXterminator nicht mehr heran.
  • Rechts: Verbesserung der Aufloesung ist evident!
  • BlurXterminator Ergebnis ist von einer Van Cittert Deconvolution nicht zu unterscheiden.

BlurXTerminator
Experiment 2.2:

Test mit zusaetzlichem Rauschen auf den "aufgenommenen" Aufnahmen.

Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 4 pix StdDev Gausskernel falten ---> kontrolliert Rauschen hinzufuegen ---> 4 pix StdDev Deconvolution BlurXTerminator (was in jedem Fall das SNR deutlich verschlechtert) ---> danach leichtes Denoising

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G4imageData_NoiseBXT.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Harte Aufgabe (SNR bescheiden), daher wie auch Van Cittert keine gute Rekonstruktion und nur verhaltene Kontraststeigerung. Etwas weniger Kornartefakte durch das Rauschen (siehe Mitte) verglichen mit Van Cittert.
  • Aufloesung wird wie in experiment 2.1 nur marginal angehoben.
  • Rechts: Nur im direkten Vergleich sieht man eine leichte Verbesserung.

Van Cittert Deconvolution
Experiment 3.1:


Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 2 pix StdDev Gausskernel falten ---> 2 pix StdDev Deconvolution Von Cittert

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G2imageData_noNoise.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Bilderbuchexperiment (siehe links), da nur geringer Verlust der Aufloesung auszugleichen war und die zu rekonstruierenden Daten rauschfrei sind.
  • Sehr gute Schaerfung (siehe Mitte), die Originalaufloesung wird fast erreicht. Fast keine Artefakte (siehe Mitte), d.h. die Entfaltung erzeugt so gut wie keine "Features", die nicht im Original drin sind.
  • Rechts: Verbesserung der Aufloesung ist evident!


Van Cittert Deconvolution
Experiment 3.1:

Test mit zusaetzlichem Rauschen auf den "aufgenommenen" Aufnahmen.

Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 2 pix StdDev Gausskernel falten ---> kontrolliert Rauschen hinzufuegen ---> 2 pix StdDev Deconvolution Von Cittert (was in jedem Fall das SNR deutlich verschlechtert) ---> danach leichtes Denoising

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G2imageData_Noise.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Schwerer Stiefel, da das Rauschen die Rekonstruktion sehr erschwert (siehe Links).
  • Geringe Schaerfung, geringe Kontraststeigerung (siehe Mitte). Die Originalaufloesung wird meilenweit verfehlt. Erfreulich: fast keine Artefakte (siehe Mitte), d.h. die Entfaltung erzeugt so gut wie keine "Features", die nicht im Original drin sind.
  • Rechts: Verbesserung der Aufloesung ist kaum wahrnehmbar.

BlurXTerminator
Experiment 3.2:


Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 2 pix StdDev Gausskernel falten ---> 2 pix StdDev Deconvolution Von Cittert

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G2imageData_noNoiseBXT.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Die Ueberraschung des Abends (?). Analog der Van Cittert Deconvolution in Experiment 3.1 haette dies ein Bilderbuchexperiment fuer den BlurXTerminator seien sollen. Erstaunlicherweise macht der fas gar nichts (?), obwohl nur ein geringer Verlust der Aufloesung auszugleichen war und die zu rekonstruierenden Daten rauschfrei sind.
  • Die fehlgeschlagene Schaerfung ist durch den deutlichen Unterschied (siehe Mitte) zum Original evident. Die Originalaufloesung wird nicht ansatzweise erreicht. Erfreulich: Fast keine Artefakte (siehe Mitte), d.h. die Entfaltung erzeugt so gut wie keine "Features", die nicht im Original drin sind.
  • Rechts: Verbesserung der Aufloesung ist marginal. Dieses Ergebnis habe Ich nicht kommen sehen und daher (leicht andere Kernels) wiederholt. Es ist konsistent.

BlurXTerminator
Experiment 4.2:

Test mit zusaetzlichem Rauschen auf den "aufgenommenen" Aufnahmen.

Getestete Pipeline:
hochaufloesendes Originalbild ---> mit einem 2 pix StdDev Gausskernel falten ---> kontrolliert Rauschen hinzufuegen ---> 2 pix StdDev Deconvolution BlurXTerminator (was in jedem Fall das SNR deutlich verschlechtert) ---> danach leichtes Denoising

======_zu korregierende Verschlechterung_========_Unterschied der Rekonstruktion zum Original _============_relative Verbesserung_===========
G2imageData_NoiseBXT.gif

---------_Unterschied ist das Ausgangsproblem_-----------------------_Unterschied soll klein werden_------------------------_Unterschied soll gross werden_----------

Ergebnis:
  • Nach dem Fehlschlag von Experiment 3.2 ist das Ergebnis keine Ueberraschung mehr: Kommt jetzt auch noch Rauschen hinzu, packt BlurXTerminator kommentarlos ein.

Fazit:
  1. Klar demonstriert wurde, welchen grossen Einfluss das SNR auf eine Entfaltung/Schaerfung hat. Gut ausbelichtete Bilder mit gutem Ausgangsaufloesung sind das A&O, um sich weiter an das Orignal heranzutasten. Weder BlurXTerminator noch andere Methoden verbringend a Wunder.
  2. Wenn der BlurXTerminator funktioniert, dann ist er (wie auch schon in den vorherigen Tests) mit den etablierten Methoden quantitativ vergleichbar.
  3. Wie so oft bei implizit programmierten Methoden wie CNNs, wenn der Input sich (offenbar?) zu weit von den trainierten Daten entfernt, dann passiert kommentarlos "nix". Experiment 3.2 war als lockerer Spaziergang geplant und baff: BlurXTerminator stellt die Kooperation ein und macht so gut wie gar nichts. Es zeigt sich das seltsame Schisma zwischen expliziten Algorithmen (wie Lucy-Richardson oder Van Cittert) und impliziten CNN Methoden (wie BlurXTerminator): Erstere brauchen ein "erfahrenes Haendchen", sonst gibt es brutale Artefakte, Letztere sgtellen zuweilen schweigend den Betrieb ein und man ahnt nich mal warum.
  4. Warum habe Ich den Test durchgefuehrt? Ich wollte testen, ob BlurXTerminator etablierten Methoden wie Van Cittert bzgl. Sensitivitaet auf Rauschen ueberlegen ist. Das ist nicht der Fall, regularisierte Van Cittert erzielt verblueffend gleiche Ergebnisse.
Sodele, was mich betrifft ist das Thema erst mal abgeschlossen. BlurXTerminator ist interessant fuer Leute, die sich mit Deconvolution nicht weiter beschaeftigen wollen und "klickediklick" eine automatische Schaerfung haben wollen. Und wenn das funktioniert, dann kommt das quantitativ an etablierte Methoden heran.
Das ist prima!
Der Preis fuer den sowas allerdings erkauft wird, ist leider das es ab und zu kommentarlos nicht funktioniert und verglichen mit z.B der Van Cittert implementation von PI sehr langsam ist. Beides ist schade, aber liegt ebenfalls in der Natur dieser CNN Dinge, wenn die Netze recht komplex werden.
Komplett in's Reich der Werbeprosa kann man das ganze AI-Geschwaetz verbannen. BlurXTerminator ist eine als CNN implementierte Deconvolution und keine AI. Was die Rauschanfaelligkeit anbetrifft, war (wenn's funktioniert) die Sache auf Augenhoehe mit den etablierten Methoden.
Eigentlich wollte Ich mich mit diesem Plug-In nicht so sehr beschaeftigen, weil Ich so eine Ahnung hatte, dass genau diese Ergebnis am Ende dabei heruaskommt.
Gruss & CS
 
Servus Defunct,

sehr schöne Analyse. Stimme (fast) komplett überein. Ich mag den Begriff AI auch nicht, ist aber mittlerweile durchaus üblich als quasi-Synonym für deep learning vi CNNs, im Marketing-Bereich sowieso, teilweise aber sogar im wissenschaftlichen. Naja - Namen sind bekanntlich Schall und Rauch ... Wobei was BlurX angeht, der Anti-Hype größer ist als der Hype ... Wo allerdings BlurX einen echten Mehrwert bietet im Vergleich zur händischen decon in PI ist Behandlung der Sterne über die nicht-stationäre PSF. Fehler durch Probleme mit der Optik lassen sich sehr gut korrigieren (natürlich ist es immer besser die Optik (backfocus, tilt etc) in Ordnung zu bringen, aber das hilft einem nichts, wenn man die Daten hat ...).

Deine Kommentare zum speed verstehe ich nicht. Meine Erfahrung nach ist BlurX deutlich schneller als die PI decon (ich habe aber immer die Richardson-Lucy verwendet), habe ich da was falsch verstanden? Ich finde das ein interessanten zusätzlichen Aspekt: durch die Einfachheit und Schnelligkeit lässt sich die Verwendung von BlurX noch besser (und vor allem einfacher) optimieren, als dies das bei der PI decon der Fall ist.

Matthas
 
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