Компьютерная коррекция изображений удаленных объектов

[Serezha]

Скажу прямо, у меня есть определенный профессиональный инерес в области теории цифровой обработки изображения. Кое-что было сделано в далеком 2007-м в рамках моей дипломной работы: Variational Methods for Image Matching (о сведении изображений в 2D, 3D, etc. от двух регистраторов в одно). Возможности, которые открываются из этого метода, и побочные эффекты позволяют дать машинам пространственное зрение. Пока этот метод реализован в области мед. диагностики фирмой S. в 2010 году. Я подумывал над одним проектом - разработать на Java модуль для демонстрации этих возможностей, пока не наткнулся на более интересные задачи активной фильтрации и коррекции изображений.

Очень интересная информация по компьютерной коррекции изображений удаленных объектов здесь http://www.pvsm.ru/obrabotka-izobrazhenij/30091 . Там же есть демонстрация этого метода, выложена на YouTub http://youtu.be/avo3LRTWU3k

Есть несколько предложений:
1. Обсудить на сколько реализация метода фильтрации атмосферных помех в режиме реального времени на Java пригодилась бы любителям-астрономам.
2. Какие характеристики любительских телескопов (аберрации и т.д.) можно было бы скорректировать в режиме реального времени.
3. Реалистичность проекта, его востребованность для любителей.

От себя добавлю, что подобный проект отчасти реализован в одной из обсерваций США.

[Garmisch]

1. Обсудить на сколько реализация метода фильтрации атмосферных помех в режиме реального времени на Java пригодилась бы любителям-астрономам.
2. Какие характеристики любительских телескопов (аберрации и т.д.) можно было бы скорректировать в режиме реального времени.
3. Реалистичность проекта, его востребованность для любителей.

Подобная техника уже давно применяется как любителями, так и профессионалами. Гуглите термины "lucky imaging" и "adaptive optics".

От себя добавлю, что подобный проект отчасти реализован в одной из обсерваций США.

Адаптивная оптика используется практически на всех крупнейших профессиональных обсерваториях в мире.

[Serezha]

Подобная техника уже давно применяется как любителями, так и профессионалами. Гуглите термины "lucky imaging" и "adaptive optics".

это конечно здорово, но не то, что я имел ввиду)) lucky imaging - довольно трудоемкая задачи фотографирования, требующая специальных высокоскоростных камер. adaptive optics не менее дорогостоющее мероприятие.

Алгоритмы адаптирования оптики используется в каждой цифровой мыльнице. И что с того? Производители давно просекли, что нет смысла вкладывать деньги в производство дорогостоющей оптики, когда можно уже после регистрации картинки программно подкорректировать все оптические изъяны. Мною высказанное предложение того же плана - не гнаться за качеством оптики, а пограммно скорректировать изображение в режиме реального времени.

[ysdanko]

Мною высказанное предложение того же плана - не гнаться за качеством оптики, а пограммно скорректировать изображение в режиме реального времени.

Для астрономического инструмента, это мало подходит, поскольку главная задача собрать как можно больше света в пределах дифракционного кружка. Если изображение будет "размазано", то может не оказаться достаточного количества фотонов, для регистрации на фотоматрице, и обрабатывать грубо говоря будет нечего.
В астрономии с атмосферными искажениями борются в реальном времени с помощью активной и адаптивной оптики. При этом главная задаче при изготовлении астрономического инструмента, получение наиболее точной расчетной поверхности или комбинации, если имеется несколько таких элементов.

[Garmisch]

lucky imaging - довольно трудоемкая задачи фотографирования, требующая специальных высокоскоростных камер. adaptive optics не менее дорогостоющее мероприятие.

Все современное наземное астрофото планет и Луны основано на lucky imaging, ничего особенно трудоемкого там нет. Планетные камеры зачастую стоят дешевле, чем многие DSLR. Программные пакеты тоже доступны (Registax и т.п.).

Производители давно просекли, что нет смысла вкладывать деньги в производство дорогостоющей оптики, когда можно уже после регистрации картинки программно подкорректировать все оптические изъяны. Мною высказанное предложение того же плана - не гнаться за качеством оптики, а пограммно скорректировать изображение в режиме реального времени.

У вас небольшая путаница в понятиях. Сначала вы говорите, что "можно уже после регистрации картинки программно подкорректировать все оптические изъяны", а потом предлагаете "пограммно скорректировать изображение в режиме реального времени." Программная коррекция картинки после регистрации не является коррекцией в реальном времени ! Из вашего текста я понял, что у вас речь идет скорее о lucky imaging, что подразумевает собой статистическую обработку ряда данных. И тогда не совсем понятно, чем ваш подход отличается от уже существующих методов.

[Serezha]

Для астрономического инструмента, это мало подходит, поскольку главная задача собрать как можно больше света в пределах дифракционного кружка.

не об этом речь. С небольшой дисторсией програмно проще бороться, чем увеличивать количество оптических элементов в окуляре. Аберрации до какой-то степени не проблема, что Сферическая, что Хром, можно упростить объектив и не мучиться с просветлением. Можно отказаться от переворачивающих призм, расположив регистратор с объективом прямо в фокальную плоскость системы и смотреть в телескоп дома с лептопа

[Serezha]

У вас небольшая путаница в понятиях. Сначала вы говорите, что "можно уже после регистрации картинки программно подкорректировать все оптические изъяны", а потом предлагаете "пограммно скорректировать изображение в режиме реального времени." Программная коррекция картинки после регистрации не является коррекцией в реальном времени !

На риторические вопросы Что такое "в реальном времени"? Я отвечу, что этот термин из программирования и означает обработку "на лету", т.е. с задержкой незаметной или акцептабельной для пользователя. Если кому-то нравиться смотреть сменяемость картинок со скоростью света, то пожалуста

[xd]

На риторические вопросы Что такое "в реальном времени"? Я отвечу, что этот термин из программирования и означает обработку "на лету", т.е. с задержкой незаметной или акцептабельной для пользователя. Если кому-то нравиться смотреть сменяемость картинок со скоростью света, то пожалуста

Не получится. Не сможете Вы на лету, тем более на Java, с приемлемой скоростью обрабатывать поток на грани пропускной способности даже USB 2.0, и это не предел.

[Serezha]

Исправление аберраций чаще всего сводится к решению обратной задачи: как, имея (или не имея) Optical Transfer Function (или Point Spread Function), сделать деконволюцию полученного изображения. Как любая обратная задача, данная задача неустойчива. Реальные алгоритмы (производные от Lucy-Richardson, Wiener, Min Entropy etc.) сильно чувствительны к уровню шумов.

Спасибо, это уже похоже на конструктив. В моем понимании аберраций - нелинейные геометрические преобразования светового потока, которые мешают правильному восприятию. Нам никто не мешает рассматривать аберрации вызванные системой (телескоп) и аберрации вызванные атмосферой. Первые предсказуемы и постоянны, могут зависить только от длинны волны (Хроматические). Их легче коррегировать. Растровые изображения (RGB) можно легко преобразовать. Вычислитеоьные затраты - умножение двух матриц для Red, Blue и Green плюс матричные сложения. С аберрациями вызванными атмосферой бороться сложнее. Тут я согласен. Здесь нужно know have и первые шаги уже делаются.

Зашумленность не должна вызывать большие проблемы. В histology регистраторы работают с еще большими уровнями шума и не что не мешает получить преемлемую картинку. С помощью размывания (Гауссовский фильтр) можно сгладить помехи, получить новые временные параметры для фильтра и фильтровать оригинальный поток в динамике. Здесь действует обратный механизм. На сколько он эффективен, показать может только опыт.

[xd]

Вы что-то с цитатой напутали...

[blackhaz]

Serezha, что-то очень похожее на вашу ссылку я сделал в DStation, см. соседнюю ветку в этом разделе. Там тоже применяется модель Фрида для расчёта PSF. Multi-frame сложение DStation не делает, т.к. подразумевается, что уже доступный софт (Registax, Autostakkert, Avistack) сделает это лучше. Описанный подход работает, но он далеко не оптимален. В DStation я предложил комбинированный вариант - что-то среднее между моделью Фрида и слепой деконволюцией. Возможно вам будет интересно.

https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,105943.0.html

[Stefan Stefens]

Скажу прямо, у меня есть определенный профессиональный инерес в области теории цифровой обработки изображения. Кое-что было сделано в далеком 2007-м в рамках моей дипломной работы: Variational Methods for Image Matching (о сведении изображений в 2D, 3D, etc. от двух регистраторов в одно). Возможности, которые открываются из этого метода, и побочные эффекты позволяют дать машинам пространственное зрение. Пока этот метод реализован в области мед. диагностики фирмой S. в 2010 году. Я подумывал над одним проектом - разработать на Java модуль для демонстрации этих возможностей, пока не наткнулся на более интересные задачи активной фильтрации и коррекции изображений.

Здравствуйте, приятно читать. Я разделяю Ваши мысли полностью. Уже очень давно (3-4 года) пытаюсь довести мой эксперимент до конца. Уменно так: в реальном времени 4 камеры слить в одно изображение с соответствуюшей электронной коррекцией. Выяснил я в этих экпериментах следуюшее: вне реального времени, слагая файлы , что разнесение камер ведет однозначно к повышению разрешения на звездах ( в пределе со многими камерами снимается волновой фронт - тут уж никакой телескоп не угонится, даже с адаптивной оптикой, поскольку последняя есть минимизированный случай массива камер), но требует все более сложных алгоритмов синхронизации. А вообше идея работает, да еше как!  Не хватает хороших программ слияния и коррекции. Думаю тут Java слабовата: ОpenCL/OpenGL Хотя бы на  NVIDIA GPUs. Да будет ТVScope  !