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BlurXTerminatorで馬頭星雲・燃える木星雲を処理してみる

先日の天城高原で撮影してきた素材が作品になりました
2022011_IC434_BXT2_R.jpg
妻がこの画像をパッと見て「めっちゃクリアじゃんすごいね!」と言ってくれました。
IC434馬頭星雲 NGC2024燃える木星雲

光学系:FRA600(600mm F5.6)
カメラ:ASI2600MC Pro(APS-Cセンサー)
Gain:100  Offset:50   センサー温度:-10度
露光時間:5分 x 68枚 (5時間40分)
赤道儀:RST-135(ピンク)
ガイド:SVBONY 30mm F4ガイドスコープ+ASI120MM Mini
撮影日時:2022年11月26日 22:43ごろ ‐ 27日 4:51ごろ
撮影地:静岡県
ダーク:ライトフレームと同設定で5分 x 160枚
フラット:LEDトレース台 1秒*100枚(+フラットダーク)
PixInsightでWBPP、ABE、PCC、HT、BlurXTerminator
Starnet V2で星分離、PhotoshopとDenoise AIで仕上げ

「めっちゃクリアじゃん」の主な理由は最近話題のBlurXTerminator(以下BXT)です。
星が一段小さくなり、星雲の精細感が一段上がる感じです。今までDeconvolutionって手間がかかるので使ってこなかったのですがこれなら使えそうです。
唐突にDeconvolutionとか言い出しましたが、BXTの詳細も含めてこちらに詳しいです(他力本願)


同じようなAIベースのツールであるDenoise AIは暗部に不自然なアーティファクトが出ることがままあるのが気になるところでしたが、BTXは妙なアーティファクトが出ない(ように見える)のがとても良いです。天体に特化したツールということもありそこらへんの処理には気を使っている印象です。

私の場合は星消しツールStarnet++の高速化のためにnVidiaのGPU RTX3070を入れていることもあり、26MPから抽出したL画像でも30秒ほどで終わります。星消しツールStanet++のためだけに10万円のGPUを入れるのもどうなのよ・・・当時はそう思っていましたが、BXTでも高速化の恩恵にあずかれるのは予想外でした。ついでにDnoise AIもTensor対応となった3.7.0がリリースされ、こちらも同様にGPU支援で処理が高速化されています。

ちなみにGPU支援を入れる方法はこちら。この記事ではStarnetの話をしていますが、PI(のアドオンとして動作するBXT)でのGPU支援の方法についても一部触れています。



BXTの高速化に限って言えば、対応するGPU(RTX10シリーズ以降)を導入し、libtensorflow-gpu x.x.xを解凍して出てきたlibフォルダ中のtensorflow.dllをPixInsight>binフォルダに上書きすればOKだと思います。

ちょうどBXTが出てくる前に処理をしていた画像があるので合わせて紹介します。
2022011_IC434_R.jpg
サムネイルで見てもわかる微光星の違い。

そして特に目を見張るのが燃える木星雲の精細感。
2022011_IC434_R T
2022011_IC434_BXT2_RT.jpg

これはすごいですね。「宇宙に行って撮ったみたい!」と思ったのですがそれもそのはず。教師データとしてHST(ハッブル)やJWST(ジェームスウェッブ)の画像が使われているそうです。つまり大気の揺らぎがない場所で撮ったらこんな感じになると思うよ!という精細化が行われているわけですね。日本のようにシーイングの悪い場所で撮影したデータにこそ有効なのかもしれません。


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