Sehr große Mosaike - Alternativen zu tiff

GroßA'Tuin

GroßA'Tuin

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Hallo Zusammen,
aktuell arbeiten wir an einem sehr großen Mosaik. Die .fits hat ca. 8 GB Größe und lässt sich in Pixinsight noch erstaunlich gut bearbeiten. Jedoch habe ich kein brauchbares Austauschformat für solche Bildgrößen mehr, mit welchem ich von Pixinsight in z.B. Affinity oder Darktable für Retusche oder weiterführende Bearbeitung wechseln könnte. Das Tiff Format hat leider ein Limit bei der Dateigröße. Hat jemand hier ggf. eine Lösung?
Viele Grüße Ben
 
Hallo Ben,

man könnte bei lokal begrenzten Arbeiten, die keinen Einfluss auf die Helligkeit des Hintergrunds haben, vielleicht mit einem Bildausschnitt arbeiten, den man anschließend mit Pixelmath oder ähnlich wieder in das Originalbild hinein kopiert oder hinein blendet.

Aber mal anders gefragt, was wollt ihr weiterbearbeiten? So ziemlich jeder Schritt müsste sich mit den verschiedenen Tools auch in Pixinsight umsetzen lassen.

Grüße,
Alex
 
Hi,
Gimp kann .fits Dateien direkt einlesen, und bietet auch alle möglichen Werkzeuge für die Bildbearbeitung (von denen ich bestimmt 99% selbst noch nicht verwendet habe).
Kommt halt drauf an, was du an nachträgl. Retusche noch machen willst.
Ist halt ein Linux/Unix Programm, und ob es mit 8GB Dateigrösse klarkommt, kann ich nicht sagen. Das Programm ist aber seit langem etabliert, da dürften die Chancen gut sein.
VG CptB
 
Zitat von astro_alex80:
Hallo Ben,

man könnte bei lokal begrenzten Arbeiten, die keinen Einfluss auf die Helligkeit des Hintergrunds haben, vielleicht mit einem Bildausschnitt arbeiten, den man anschließend mit Pixelmath oder ähnlich wieder in das Originalbild hinein kopiert oder hinein blendet.

Aber mal anders gefragt, was wollt ihr weiterbearbeiten? So ziemlich jeder Schritt müsste sich mit den verschiedenen Tools auch in Pixinsight umsetzen lassen.

Grüße,
Alex
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Hallo Alex, das mit der lokalen Bearbeitung in kleinen Abschnitten ist eine potentielle Notlösung. Da muss ich mich in PI mal rein fuchsen, wie ich Bilder Zerteile und wieder neu zusammen füge.
Es gibt in PI bis heute kein Tool mit dem man z.B. Sternenleichen sauber entfernen kann (Clonestamp und BlemishBlaster sind wirklich nur Notlösungen im Vergleich zu entsprechenden Tools in Affinity oder Photoshop). Zudem mache ich die RGB/Narrowband Kombination immernoch sehr gerne über Ebenen negativ multiplizieren, da es mir maximale Freiheit gibt und das so schön intuitiv macht ;)
Es ist ja ein wenig selbst gewähltes Schicksal :p
CS Ben
 
Zitat von Cpt.Boiler:
Hi,
Gimp kann .fits Dateien direkt einlesen, und bietet auch alle möglichen Werkzeuge für die Bildbearbeitung (von denen ich bestimmt 99% selbst noch nicht verwendet habe).
Kommt halt drauf an, was du an nachträgl. Retusche noch machen willst.
Ist halt ein Linux/Unix Programm, und ob es mit 8GB Dateigrösse klarkommt, kann ich nicht sagen. Das Programm ist aber seit langem etabliert, da dürften die Chancen gut sein.
VG CptB
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Hey CptB.
Gimp könnte tatsächlich die Rettung sein!! Vielen Dank für den Hinweis. Gimp selber ist zwar etwas sperrig, aber es kann fits lesen und in open exr wandeln, was wiederum von Affinity gelesen werden kann ;) so kann Gimp zumindest zwischen den Programmen als Converter fungieren.
Vielen Dank für den wertvollen Hinweis!
Cs Ben
 
Mit Gimp kann man auch Mosaike/Panoramen erstellen zusammen mit Hugin- und Pandora Plugin.

Ich habe das aber noch nicht ausprobiert und kann nicht sagen wie gut das geht und ob es Limitierungen gibt.

Panoramen habe ich bisher mit Hugin und PTgui und MS ICE erstellt.

Viele Grüße,

Günther
 
Zitat von tuxtex:
Mit Gimp kann man auch Mosaike/Panoramen erstellen zusammen mit Hugin- und Pandora Plugin.

Ich habe das aber noch nicht ausprobiert und kann nicht sagen wie gut das geht und ob es Limitierungen gibt.

Panoramen habe ich bisher mit Hugin und PTgui und MS ICE erstellt.

Viele Grüße,

Günther
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Hallo Günther, das Mosaik erstellen ist nicht das Problem. Das Mosaik erstelle ich mit AstroPixelProcessor. Das Problem besteht darin ein geeignetes Austauschformat zu finden in welchem ich verlustfrei aus Pixinsight in Affinity oder Darktable weiter arbeiten kann. PNG scheint aktuell ein brauchbarer Ansatz. Das dampft mit die 8 GB große fits aus Pixinsight auf eine 870 MB große 32 Bit PNG Datei ein. Wie groß die Verluste sind wage ich aktuell noch nicht zu beurteilen, es sieht aber erstmal gut aus.
Viele Grüße Ben
 
Zitat von GroßA'Tuin:
PNG scheint aktuell ein brauchbarer Ansatz. Das dampft mit die 8 GB große fits aus Pixinsight auf eine 870 MB große 32 Bit PNG Datei ein. Wie groß die Verluste sind wage ich aktuell noch nicht zu beurteilen, es sieht aber erstmal gut aus.
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PNG komprimiert verlustfrei.
Ihr habt wohl vorher sehr gut entrauscht, und es gibt einfach viele Pixel mit gleichen Werten oder Wertebereichen.

Grüße,
Steffen
 
Zitat von steffens:
PNG komprimiert verlustfrei.
Ihr habt wohl vorher sehr gut entrauscht, und es gibt einfach viele Pixel mit gleichen Werten oder Wertebereichen.

Grüße,
Steffen
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Hallo Steffen, könntest du deine Aussage bzgl. den vielen Pixeln mit gleichen Werten erläutern? Worin macht sich das bemerkbar? Das Bild ist beim Speichern als PNG ein nicht mehr lineares Bild mit ziemlich großem Dynamikumfang. Im Orion gibt es von ziemlich Dunkel, bis ziemlich hell alles ;)
Viele Grüße
 
Hi,
zum Thema Komprimierung:
prinzipiell gibt es da verschiedene Ansätze, wie so immer. Eine verlustfreie Variante ist z.B: ein 'run-length encoding' . D.h. wenn in einer Zeile 5 Pixel den gleichen Wert 'X' haben, schreibt man einfach 5*X in die Datei, statt XXXXX. Das kann Speicherplatz sparen, je nachdem, wie gross die Byte-Zahl für die Werte ist.
U.U. gibt es davon noch intelligentere Erweiterungen (Basiswert und Differenzen, was auch immer, bin da auch kein Experte).
Bemerkbar macht sich das dann eben bei glatten Verläufen. Bei total verrrauschten Bilder (jeder Pixel anders) kann so ein Verfahren verständlicherweise nicht mehr viel zusammenpacken.
Verlustbehaftete Verfahren dagegen verkurbeln die Information z.B:. mit einer Zerlegung in Basisfunktionen und Koeffizienten, also m.o.w. verschiedene Frequenzen, bei denen dann die höheren (also ganz feine Details von Pixel zu Pixel, die viel Speicherplatz benötigen) ggü den grossflächigen Verläufen (die wenig Speicherplatz brauchen ) unterdrückt werden. Oft hat man ja feine Nuancen /Abweichungen, die man aufgrund der begrenzten Dynamik (nur 8bit pro Farbkanal) eh nicht wirklich sieht. D.h die verlustbehaftete Komprimierung funktioniert für die Anzeige oft trotzdem gut. Nur für die Weiterverarbeitung ist das kontraproduktiv wg. des Genauigkeitsverlustes.
VG CptB
 
Zitat von Cpt.Boiler:
Hi,
zum Thema Komprimierung:
prinzipiell gibt es da verschiedene Ansätze, wie so immer. Eine verlustfreie Variante ist z.B: ein 'run-length encoding' . D.h. wenn in einer Zeile 5 Pixel den gleichen Wert 'X' haben, schreibt man einfach 5*X in die Datei, statt XXXXX. Das kann Speicherplatz sparen, je nachdem, wie gross die Byte-Zahl für die Werte ist.
U.U. gibt es davon noch intelligentere Erweiterungen (Basiswert und Differenzen, was auch immer, bin da auch kein Experte).
Bemerkbar macht sich das dann eben bei glatten Verläufen. Bei total verrrauschten Bilder (jeder Pixel anders) kann so ein Verfahren verständlicherweise nicht mehr viel zusammenpacken.
Verlustbehaftete Verfahren dagegen verkurbeln die Information z.B:. mit einer Zerlegung in Basisfunktionen und Koeffizienten, also m.o.w. verschiedene Frequenzen, bei denen dann die höheren (also ganz feine Details von Pixel zu Pixel, die viel Speicherplatz benötigen) ggü den grossflächigen Verläufen (die wenig Speicherplatz brauchen ) unterdrückt werden. Oft hat man ja feine Nuancen /Abweichungen, die man aufgrund der begrenzten Dynamik (nur 8bit pro Farbkanal) eh nicht wirklich sieht. D.h die verlustbehaftete Komprimierung funktioniert für die Anzeige oft trotzdem gut. Nur für die Weiterverarbeitung ist das kontraproduktiv wg. des Genauigkeitsverlustes.
VG CptB
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Super, vielen Dank für die Erläuterung bzgl. Komprimierung!! Das erklärt auch die Aussage von Steffen! ;)
Viele Grüße
 
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