Друк

[Гість]

Ласкаво просимо, Гість. Будь ласка, увійдіть або зареєструйтеся.
24 Квітня 2024, 12:02:03

1 година 1 день 1 тиждень 1 місяць Назавжди

Увійти

[Новини]

•    Новини
•      Астрономія
•      Астрозаходи
•    Життя клуба
•      Новини
•      Проекти
•      Заходи
•      Звіти про спостереження
•      Документи
•    Статті
•      Обладнання та телескопи
•      Спостереження
•      Астрофотографія
•      Астрософт
•      Астрономія в Україні
•      Астрономи шуткують
•      Інше
•     
•      Файловий архів

Наш канал

Наші сайти

Астро-сайти

Програми

Наш канал

Наші сайти

Астро-сайти

Програми

[LifeIsGood]

Всем привет!

Стоит задача автоматизировать процесс расчета С/Ш для кучи кадров БЕЗ предварительного знания того, что на кадрах изображено (звезды, галактики, туманности). Т.е. участков с "сигналом" и "шумом" руками выделять никто не будет.Кадры могут быть сняты на разных телескопах в разное время, разные фильтры, матрицы, градиенты от луны-засветки и  т.д.
Сижу думаю как правильно посчитать С/Ш так, чтобы его можно было как-то сравнивать между кадрами.

Например, если два кадра отличаются только тем, что на одном был ярче фон неба. Вторая картинка, при классическом расчете С/Ш покажет больший сигнал, при том же шуме. Как я себе это вижу. Надо выбрать самые темные участки неба и по ним апроксимировать фон неба, вычесть его из кадра и дальше вычислять шум и сигнал уже после вычитания фона.

Или например съемка какой-то туманности, которая покрывает все поле зрения. Т.е. нет "темного" участка. Шум, НАВЕРНОЕ, можно посчитать по участку с более-менее равномерной "засветкой", а как посчитать полезный сигнал?

Братья-астрофотографы, расскажите свои мысли

[M_M]

Кадр Полярной звезды с большим фоном принципиально не отличается от кадра M42 на темном небе. Т.е. без знания природы сигнала и шума задача в лоб неразрешима. Но можно построить референсную карту для определения ориентировочного значения сигнала по небесному полю в заданной точке. Тогда элементарно.

[tlgleonid]

Шум как бы померять просто. На астроснимках площадь пикселей, занятых звездами, всегда меньше половины всех пикселей. Можно проранжировать яркость всех пикселей и взять область где-то 20% всех самых темных (может стоит процентов 5 самых темных исключить). У них считать среднее и дисперсию. Если снят на разных кадрах один и тот же участок неба, можно отобрать те пиксели, которые на 3 сигмы выше шума и ниже величины начала нелинейного участка ПЗС. Соотношение общей яркости этих пикселей даст представление о соотношении яркости сигнала.

[LifeIsGood]

Леня, тут всплывает вопрос с галактиками и туманностями, снятыми во все поле.

[AndreyYa]

Денисыч, для объекта во весь кадр ты так и не посчитаешь SNR. Поэтому, IMHO, надо прийти к какому-то компромиссу и считать самые темные участки как background.
Мы в свое время делали что-то подобное для автоматического определения SNR у кадров с битым или ложным EXIF.
Порядок был такой:
1) Сегментация изображения по уровню яркости - найти участки приемлемого размера с небольшими вариациаями яркости в светах и тенях.
2) Сделать "flat field" на этих патчах чтобы исключить изменения яркости от деталей:
-  Заблурить довольно агрессивно изображение.
- Вычесть это заблуренное изображение из исходного
- На полученных выровненных участках посчитать вариации (тут уже  как шумовая компонента)

Альтернативный вариант был - получить фурье образ темных участков картинки, отсечь часть с пространственными частотами от Найквист/3 до Найквист (удалить детали изображения). Удельная плотность этого сигнала пропорциональна шуму (по крайней мере сильно коррелирует).

Подякували

1 :LifeIsGood

[M_M]

Проблема в наличии постоянной составляющей засветки. Ее измерить невозможно без наличия темных участков на кадре. Девиация шума не зависит от того, засветка это или сигнал. Ухищрения с Найквистом/3 позволят отделить ВЧ/НЧ составляющие... и что? ВЧ составляющая - в основном девиация шума как функция от яркости. НЧ - зависит от объекта. Даже если нам удастся на 100% выделить регулярные составляющие изображения, мы никак не можем разделить постоянные составляющие изображения и засветки. Не хватает информации. Ее нужно добавить. Или парный снимок темной зоны. Или референсная карта неба. Или фотометрия звезд в кадре. Или считать засветку частью сигнала, но тогда от SNR толку мало.

Для бытовых кадров намного проще. Засветка не представляет проблемы, вычитать не надо, поэтому там и SNR считают для уровня 18% серого. И проблема в основном связана с тем, что надо как-то различить ВЧ компоненту песка на изображении от просто желтого фона. Вот там сравнение частотного распределения ВЧ компоненты на фото с теоретическим работает на ура.