Chorge1972
Aktives Mitglied
Jetzt wollte ich mir das auch mal ansehen - aber auch nach nem Update finde ich das Tool gar nicht…
PixInsight neues Gradient Correction Tool
- Ersteller des Themas Alter Grazer
- Erstellungsdatum
- Status
growers
Aktives Mitglied
Du musst die letzte PI Version runterladen und frisch installieren. Das geht nicht über den integrierten Updater.
Chorge1972
Aktives Mitglied
Ach je… OK - danke!!! Das heißt CUDA per Tensorflow.dll muss ich auch wieder neu einrichten… naja…
Ronald_Stenzel
Aktives Mitglied
wenn du die korrekte Repository eingetragen hast, dann nicht - nur PI drüber installieren
Chorge1972
Aktives Mitglied
Hat funktioniert!!
Hier nun ein erster Vergleich meinerseits... Bin aber alles gleich komplett durchgegangen, weil ich SCF für zu wenig aussagekräftig halte!
Rosettennebel, mit WBPP gestackt und gecropt - das Resultat dann geklont.
Mit beiden Bildern folgende Schritte parallel immer exakt gleich gegangen:
1. GraXpert und GradientCorrection
2. SCC
3. BXT->NXT->SXT
4. GHS
5. Curves
6. Sharpness
7. NXT
Und das Ganze nun bewusst ohne Sterne als JPG einfach aus PI exportiert, und in LR nochmal auf Forumsgröße gebracht.
Ihr könnt selbst vergleichen - in dem Fall ist wenig Unterschied. Das GraXpert Bild ist im Zentrum etwas dunkler - aber sonst?!
Hier nun ein erster Vergleich meinerseits... Bin aber alles gleich komplett durchgegangen, weil ich SCF für zu wenig aussagekräftig halte!
Rosettennebel, mit WBPP gestackt und gecropt - das Resultat dann geklont.
Mit beiden Bildern folgende Schritte parallel immer exakt gleich gegangen:
1. GraXpert und GradientCorrection
2. SCC
3. BXT->NXT->SXT
4. GHS
5. Curves
6. Sharpness
7. NXT
Und das Ganze nun bewusst ohne Sterne als JPG einfach aus PI exportiert, und in LR nochmal auf Forumsgröße gebracht.
Ihr könnt selbst vergleichen - in dem Fall ist wenig Unterschied. Das GraXpert Bild ist im Zentrum etwas dunkler - aber sonst?!
jfried
Aktives Mitglied
Ich denke, das ein einzelner Vergleich der entwickelten Stacks eines Bildes mit ordentlichem SNR hier überhaupt nichts aussagt.
(90x120s ohne Filter in Bortle 4)
Da wäre es ja irritierend, wenn nicht das gleiche herauskommt.
In den schwächeren Nebelausläufern sind die kritischen Stellen und die arbeitet jeder anders heraus.
Spannender ist es immer, sich das Background-Bild anzusehen, dort ist die Gradiente zu sehen.
Wenn dort dein Rosettennebel zu erkennen ist, dann ist etwas faul.
(90x120s ohne Filter in Bortle 4)
Da wäre es ja irritierend, wenn nicht das gleiche herauskommt.
In den schwächeren Nebelausläufern sind die kritischen Stellen und die arbeitet jeder anders heraus.
Spannender ist es immer, sich das Background-Bild anzusehen, dort ist die Gradiente zu sehen.
Wenn dort dein Rosettennebel zu erkennen ist, dann ist etwas faul.
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jfried
Aktives Mitglied
zur Erklärung hier ein konkretes Beispiel
gestern Abend in Berlin nach langer Zeit:
RGB 3 x (20x30s)
mit der Pixelmath Formel die Gradiente aus dem Bild zurückgerechnet
ich sehe hier keinen praktischen Unterschied
zur Kontrastverstärkung zusätzlich aus dem gradient-bereinigten Bildern mit SXT die Sterne entfernt und mit Shift+Klick auf das Radioaktiv-Symbol von STF den Booster aktiviert
Fazit: PI GC schwächelt an den Rändern!!
---------------------------------------------------------------------
Weiter ging es an dem Abend mit HOO
ich zeige nur 30x240s Ha
Fazit: Ich würde sagen, das hier PI eine erstaunlich detaillierte Struktur abgezogen hat.
Das Muster ist für Background eher untypisch....
auch wenn dadurch das PI Ergebnis zwischen IC405 und IC410 etwas strukturierter aussieht: es ist ein Fake
Zusammenfassung: GraXpert hat 2x gewonnen
gestern Abend in Berlin nach langer Zeit:
RGB 3 x (20x30s)
- links: RAW Stack unbeaerbeitetes Ergebnis aus WBPP, nur STF
- rechts: Formel für das Zurückrechnen des Backgrounds aus dem korrigierten Bild (siehe nächstes Bild)
mit der Pixelmath Formel die Gradiente aus dem Bild zurückgerechnet
- links oben: GraXpert AI mit Smoothing = 0
- links unten: GraXpert Hintergrund
- rechts oben: PI GradientCorrection mit Voreinstellungen
- rechts: GradientCorrection Hintergrund
ich sehe hier keinen praktischen Unterschied
zur Kontrastverstärkung zusätzlich aus dem gradient-bereinigten Bildern mit SXT die Sterne entfernt und mit Shift+Klick auf das Radioaktiv-Symbol von STF den Booster aktiviert
- links: GraXpert
- rechts: PI GradientCorrection
Fazit: PI GC schwächelt an den Rändern!!
---------------------------------------------------------------------
Weiter ging es an dem Abend mit HOO
ich zeige nur 30x240s Ha
- links: RAW Stack unbearbeitetes Ergebnis aus WBPP, nur STF
- rechts: Formel für das Zurückrechnen des Backgrounds aus dem korrigierten Bild (siehe nächstes Bild)
- links oben: GraXpert AI mit Smoothing = 0
- links unten: GraXpert Hintergrund
- rechts oben: PI GradientCorrection mit Voreinstellungen
- rechts: GradientCorrection Hintergrund
Fazit: Ich würde sagen, das hier PI eine erstaunlich detaillierte Struktur abgezogen hat.
Das Muster ist für Background eher untypisch....
auch wenn dadurch das PI Ergebnis zwischen IC405 und IC410 etwas strukturierter aussieht: es ist ein Fake
Zusammenfassung: GraXpert hat 2x gewonnen
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DominikW
Aktives Mitglied
GradientCorrection ist kein One-Click-Tool. Jedes Bild erfordert eine iterative Annäherung an die richtigen Parameter.
Dein Fazit sollte lauten: GradientCorrection mit Standardeinstellungen hat bei diesem Bild nicht funktioniert.
jfried
Aktives Mitglied
ich wollte nur Chorge1972 alias Jörg zeigen, wie man besser seine eigene Gradientenkorrektur vergleicht.
offtopic /on
Ansonsten bin ich voll bei Dir - PI hat eine Neigung zu komplexen Reglern.
Dadurch ist in PI im Zweifelsfalle immer entweder die geringwertige Hardware (zB unrunde Sterne) oder der Endanwender schuld.
offtopic /off
offtopic /on
Ansonsten bin ich voll bei Dir - PI hat eine Neigung zu komplexen Reglern.
Dadurch ist in PI im Zweifelsfalle immer entweder die geringwertige Hardware (zB unrunde Sterne) oder der Endanwender schuld.
offtopic /off
Ronald_Stenzel
Aktives Mitglied
Das sehe ich anders - aufgrund des bewußt(!) fehlenden Hintergrundmodells bei GC besteht ja eigentlich gar keine einfache Möglichkeit zu kontrollieren, welche Einstellparameter denn überhaupt passen.
Bei GraXpert habe ich bei einigen Bildern eine manuelle Erstellung des Hintergrundmodells ggü der KI-Variante vorgezogen - eben weil ich mit einem Klick kontrollieren kann, ob Objektstruktur beeinträchtigt wird, oder nicht.
Viele Grüße
frasax
Aktives Mitglied
Hallo Jens,
könntest du die Bilder hier hochladen oder würdest du sie auch versenden? Dann könnte man schauen, ob man deine Ergebnisse reproduzieren kann.
CS Frank
jfried
Aktives Mitglied
Hallo Frank,
welch eine Ehre
Es ist eine kurze Session vom Donnerstag Nacht in Berlin
Oiii bitte nicht ansehen, da sind im Stack noch rechts 2 Äste ins Bild gewandert
Ich habe die Bilder nach WBPP nur mit CC zusammengefügt um 180° gedreht und mit DC gecroppt
Dateien liegen 7 Tage auf Wetransfer
we.tl
welch eine Ehre
Es ist eine kurze Session vom Donnerstag Nacht in Berlin
Oiii bitte nicht ansehen, da sind im Stack noch rechts 2 Äste ins Bild gewandert
Ich habe die Bilder nach WBPP nur mit CC zusammengefügt um 180° gedreht und mit DC gecroppt
Dateien liegen 7 Tage auf Wetransfer
IC405_20240307
1 file sent via WeTransfer, the simplest way to send your files around the world
frasax
Aktives Mitglied
Habs mir schnell angeschaut und kann das reproduzieren.
Schon witzig, dass beim RGB exakt das Gleiche dabei heraus kommt. Das würde ja bedeuten, dass das, was die AI da macht, unterscheidet sich technisch betrachtet nicht von der "All Natural Intelligence"
Beim HOO Bild ist das Problem recht simpel: Dein Gradient erzeugt mehr Signal als dein Objekt selber. Egal wie man nun an den Parametern schraubt, es wird eher die rechte untere Ecke maskiert, als das eigentliche Objekt. In der Tat könnte man jetzt sagen: Was kann PixInsight dafür, dass ihr in Berlin Astrofotografie macht
Fahr ne Stunde raus und das Problem ist keins mehr. Man könnte noch weiter fummeln, aber das Wetter ist so schön draußen. Vielleicht bekommt es jemand ja besser hin.Und ja, GraXpert AI macht es tatsächlich auf Anhieb besser. Obwohl mein Verdacht war, dass GraXpert genau in dem Fall auch anfällig ist.
Tatsache bleibt aber, es wird Fälle geben, in denen GraXpert genau so versagt. Habe ich selber schon gehabt und ich bekomme die Bilder ja auch zugeschickt von anderen. Insofern finde ich Vergleiche nach wie vor ziemlich bedenklich. Bzw. der Schluss den ich daraus ziehe ist: Es ist gut mehrere Werkzeuge in der Werkzeugkiste zu haben.
CS Frank
jfried
Aktives Mitglied
Hallo Frank,
GraXpert ist durch das umfangreiche GUI und die klassische Möglichkeit manuelle Stützpunkte zu setzen mein großer Favorit.
Vielen Dank für die Arbeit.
Die Intelligenz sitzt bei schwierigen Nebelstrukturen vor der Maschine.
Bei schwachem Signal schaue ich mir deshalb bei Astrobin Referenzfotos an, um zu Wissen, wohin ich die Stützpunkte setzen muss.
Ich habe hier in Berlin die Möglichkeit ewig auf eine weitere Session für zusätzliche Lights zu warten oder einfach die Schmalbandaufnahmen der letzten Session besser zu ebnen.
Dadurch hast Du mir mit GraXpert viel Frust beim Warten auf Clear Sky erspart.
PS: Leider kann GraXpert AI nicht maskieren (Vordergrund/Bäume). Eine Art Kombination von Stützpunkten und KI…
Ich mache gerne mit Objektiven Nachts Weitwinkel Landschaftsaufnahmen und gehe dabei folgenden Weg:
(1) GraXpert mit vorsichtig gesetzten manuellen Stützpunkten im Himmel anwenden und nur den Background speichern
(2) in PI mit Pixelmath das Bild ebnen (dividieren oder subtrahieren muss man austesten)
(3) Jetzt am geebneten Bild die Strukturen der Milchstraße verstärken (mit klassischen Histogrammfunktionen wie sinh).
(4) Danach zB. nur die Hälfte der Gradiente (Background) wieder mit Pixelmath in das Bild zurückgeben.
(5) Dadurch entsteht ein „natürliches“ Nachtbild mit Farbverläufen ohne dass man die Milchstraße mit übermäßiger Anwendung von Lokal Tone Mapping unnatürlich aussehen lässt.
(in Photoshop wäre das eine Maske mit Struktur und Klarheit)
Jens
GraXpert ist durch das umfangreiche GUI und die klassische Möglichkeit manuelle Stützpunkte zu setzen mein großer Favorit.
Vielen Dank für die Arbeit.
Die Intelligenz sitzt bei schwierigen Nebelstrukturen vor der Maschine.
Bei schwachem Signal schaue ich mir deshalb bei Astrobin Referenzfotos an, um zu Wissen, wohin ich die Stützpunkte setzen muss.
Ich habe hier in Berlin die Möglichkeit ewig auf eine weitere Session für zusätzliche Lights zu warten oder einfach die Schmalbandaufnahmen der letzten Session besser zu ebnen.
Dadurch hast Du mir mit GraXpert viel Frust beim Warten auf Clear Sky erspart.
PS: Leider kann GraXpert AI nicht maskieren (Vordergrund/Bäume). Eine Art Kombination von Stützpunkten und KI…
Ich mache gerne mit Objektiven Nachts Weitwinkel Landschaftsaufnahmen und gehe dabei folgenden Weg:
(1) GraXpert mit vorsichtig gesetzten manuellen Stützpunkten im Himmel anwenden und nur den Background speichern
(2) in PI mit Pixelmath das Bild ebnen (dividieren oder subtrahieren muss man austesten)
(3) Jetzt am geebneten Bild die Strukturen der Milchstraße verstärken (mit klassischen Histogrammfunktionen wie sinh).
(4) Danach zB. nur die Hälfte der Gradiente (Background) wieder mit Pixelmath in das Bild zurückgeben.
(5) Dadurch entsteht ein „natürliches“ Nachtbild mit Farbverläufen ohne dass man die Milchstraße mit übermäßiger Anwendung von Lokal Tone Mapping unnatürlich aussehen lässt.
(in Photoshop wäre das eine Maske mit Struktur und Klarheit)
Jens
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picard001
Aktives Mitglied
Release 1604: YAPP (Yet another processing parameter...)
Hallo Kollegen,
ich habe im jüngsten PI-Release 1604 mit Schrecken festgestellt, dass im GradientCorrection-Tool jetzt mit "Simplified Model" ein weiterer Parameter dazugekommen ist und habe das mal kurz ausprobiert: der Hintergrund wird bei meinen Bildern (Milchstrasse mittels 135mm Tele und DSLR) in der Tat eine Spur besser, wenn man diesen Parameter aktiviert: in meinem Fall passt Model degree = 1 am besten, wenn ich abgesehen davon im GC-Tool die Standardeinstellungen verwende und dann lediglich noch die 'Scale' etwas anhebe (~7.0) sowie auch noch die Checkbox 'Automatic convergence' aktiviere.
Dankenswerter Weise wird ja jetzt auch das erstellte 'gradient model' direkt angezeigt, wenn man die entsprechende Checkbox anwählt.
Die ganzen Videos dazu hab ich mir gar nicht mehr zur Gänze angesehen, weil in der nächsten Release ja ohnehin wieder alles anders sein kann und man die zillionen möglichen Parameterkombinationen ohnehin für das eigene Setup durchtesten muss...
Fazit: das ganze Elend bleibt wie's ist, aber immerhin ist ein kleiner und erfreulicher Schritt vorwärts erkennbar...
CS, Martin.
Hallo Kollegen,
ich habe im jüngsten PI-Release 1604 mit Schrecken festgestellt, dass im GradientCorrection-Tool jetzt mit "Simplified Model" ein weiterer Parameter dazugekommen ist und habe das mal kurz ausprobiert: der Hintergrund wird bei meinen Bildern (Milchstrasse mittels 135mm Tele und DSLR) in der Tat eine Spur besser, wenn man diesen Parameter aktiviert: in meinem Fall passt Model degree = 1 am besten, wenn ich abgesehen davon im GC-Tool die Standardeinstellungen verwende und dann lediglich noch die 'Scale' etwas anhebe (~7.0) sowie auch noch die Checkbox 'Automatic convergence' aktiviere.
Dankenswerter Weise wird ja jetzt auch das erstellte 'gradient model' direkt angezeigt, wenn man die entsprechende Checkbox anwählt.
Die ganzen Videos dazu hab ich mir gar nicht mehr zur Gänze angesehen, weil in der nächsten Release ja ohnehin wieder alles anders sein kann und man die zillionen möglichen Parameterkombinationen ohnehin für das eigene Setup durchtesten muss...
Fazit: das ganze Elend bleibt wie's ist, aber immerhin ist ein kleiner und erfreulicher Schritt vorwärts erkennbar...
CS, Martin.
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