PixInsight / Fast Integration

[LuisCypher]

Hallo zusammen,

Nachdem im Zuge des letzten Updates viel über die neue Funktion Gradient Correction geredet wurde, habe ich mir diese Version vor wenigen Tagen ebenfalls gezogen.
Heute nun beim Stacken entdecke ich die kleine neue Box "Fast Integration" im WBPP Script. Die Beschreibung sagt sinngemäß, dass einige Funktionen im Ram erledigt werden und Zwischenschritte nicht mehr auf der Platte ausgelagert werden.

Das passt mir perfekt, habe ich doch heute Nacht, anders als üblich, nicht 5min Subs im LowGain sondern 2,5min Subs im HighGain geschossen. Mir graute schon vor der Zeit die WBPP für 127 Bilder brauchen würde. Also Haken aktiviert ... und ehlrich ich bin geschockt 11:19 Minuten Integration Time für 127 Bilder eines APSC Sensors (Omegon 571C).
Drizzle läuft gerade noch, aber ich werde bei vielleicht 50 Minuten Gesamtzeit landen. Ohne es jetzt für exakt diese Datenmenge getestet zu haben, schätze ich ohne diese Funktion hätte es knapp doppelt so lang gedauert, also eine reine Integration Zeit von 40 bis 50 Minuten. Vielleicht gönne ich mir die Zeit noch um die realen Zahlen zu haben.

Der PC ist auch alles andere als State of the Art und ich würde ihn mal als angegraute Mittelklasse bezeichnen.

Also dieser unscheinbare Haken ist einen Versuch wert!

CS
Andreas

 

[MARTINARTEM]

Danke Andreas für den Hinweis, werde mal ausprobieren, CS Martin

 

[MARTINARTEM]

PS! Ich muss zugeben, ich habe bis Dato immer ohne "FAST INTEGRATION auf ENABLED zu setzen " gearbeitet, werde demnächst mal ausprobieren, CS Martin

 

[GJL]

Geht Fast Integration mit einem Verlust an Qualität einher, Richtung quick and dirty?

 

[riff-raff]

Die Lese- und Schreiboperationen sind im RAM einfach nur um einige Größenordnungen schneller, daher der Zeitgewinn. Ein Qualitätsverlust sollte es nicht geben.

Endlich kann ich den 96 GB DDR5 im Notebook mal richtig Arbeit geben.

Danke Andreas!

CS, Ralf

 

[neubi]

Ich hab vor kurzem einen Vergleich mit/ohne gemacht. FI macht keine Local Normalization, keine astrometrische Lösung und daher auch keinen Autocrop. Das mit FI gestackte Bild (Mono) ist bei mir etwas heller, abgesehen davon hab ich keine gravierenden Unterschiede bemerkt.

 

[elBavaro]

Bei meinen Tests konnte ich auch keine bis kaum Einbußen wahrnehmen wenn die Anzahl der Bilder groß genug war. Die Entwickler hatten auch selbst geschrieben, dass ihre Algorithmen für die Optimierung kleiner Bildanzahlen optimiert sind a la 30x600s oder dergleichen. Bei über 100 Bildern wird schlicht der „Mittelwert“ schon viel ausmachen.
Kleiner Tipp. Wenn man die Orientierung / Bilddrehung aller Bilder identisch hat läuft es noch schneller. Habe hierfür ein kleines Pythonskript, was mir die Bilder nach dem Meridian dreht.

CS
Oliver

 

[LuisCypher]

Ich hab vor kurzem einen Vergleich mit/ohne gemacht. FI macht keine Local Normalization, keine astrometrische Lösung und daher auch keinen Autocrop. Das mit FI gestackte Bild (Mono) ist bei mir etwas heller, abgesehen davon hab ich keine gravierenden Unterschiede bemerkt.

Ja gerade diese Punkte sind mir dann nach einigen Durchläufen auch aufgefallen. Also wer auf Grund der Datenlage die Local Normalization verwenden möchte muss zwingend ohne Fast Integration arbeiten! Das die Funktionen nicht ausgeführt werden wird auch nicht explizit erwähnt, sie sind aber im "Ablaufplan" nicht aufgeführt.

Man muss es zum aktuellen Zeitpunkt einfach wissen. Ansonsten eine echte Zeitersparnis.

Gruß
Andreas