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DECONVOLUTION Herbert Walter www.skypixels.at PIXINSIGHT 1.7.

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1 DECONVOLUTION Herbert Walter PIXINSIGHT 1.7

2 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Deconvolution versucht Abbildungsfehler (c), verursacht durch die Optik, die Atmosphäre, Nachfüh- rung, usw zurück zu rechnen (a). Die Graphik zeigt ein theoretisches Modell mit verschiedenen Algorithmen. Anwenden am linearen Frame. Je höher das S/N um so besser funktioniert es. Ev. Masken für Bereiche mit schwachen S/N Verhältnis anwenden.

3 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Man benötigt folgende Werkzeuge: 1)DynamicPSF (PSF Point Spread Function) Damit wird der Wert für das Feld StdDev berechnet bzw. eine Synthetik PSF Function erstellt, die für die Deconvolution benötigt wird. 2)Deconvolution

4 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Basically, there are four methods to obtain a PSF: Direct measurements of star sizes on the acquired image. Direct measurements of star sizes on the acquired image. Accurate seeing measurements during image acquisition. Accurate seeing measurements during image acquisition. Manual trial-error work. Manual trial-error work. Theoretical models. Theoretical models. The preferred method is undoubtedly (1): when it comes to finding an accurate PSF, nothing can compete with direct measurements of what has been recorded on the image for point sources.

5 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Wir beginnen und öffnen das Werkzeug und übernehmen alle voreingestellten Werte.

6 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Dann klickt man im Bild auf verschiedene Sterne. Die werden dabei markiert und ein Eintrag erscheint in der Tabelle. Nicht alle Sterne sind geeignet und als 1. Auswahlkriterium gilt der Wert in der Spalte A (Amplitude, Helligkeit). Der soll zwischen 0,15 und 0,5 liegen (damit werden zu helle bzw. zu kleine Sterne aussortiert). Das trifft in diesem Fall nur bei Nr. 18 und 23 zu. Jene Sterne, die dieses Kriterium nicht erfüllen werden aus der Tabelle gelöscht. Letztendlich sollten aber mind. 10 Sterne in der Tabelle verbleiben.

7 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Das nächste Kriterium zur Auswahl ist der in der linken Spalte der verwendete Algorithmus. Hier sieht man Moffat und Gaussian. Ich wähle immer den, der in der Überzahl ist und würde in diesem Fall die Zeilen mit Gaussian löschen. Die Werte für r (roundness), theta (Winkel), beta sollen keine zu hohe Streuung aufweisen und die Werte von MAD soll sich innerhalb einer Zehnerpotenz befinden. MAD -Mean absolute difference between the fitted PSF model function and the actual pixel values in the sampled PSF region. This is an estimate of fitting quality: the smaller this value, the better the achieved function fit. Mean absolute differenceMean absolute difference Das Ziel ist es, Daten für ein robustes PSF Modell zu erhalten.

8 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Synthetic PSF function Alle Zeilen anwählen und auf das blaue Kreissymbol klicken. Es wird das PSF Model errechnet und als Bild abgespeichert – Bezeichnung PSF. Dieses Bild wird in der Deconvolution als Grundlage zur Berechnung verwendet (siehe Deconvolution). Wenn die Auswahl der Sterne abgeschlossen ist, bietet DynamicPSF 2 Methoden zur Berechnung:

9 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Average PSF parameters for selected stars Wenn wir diesen Button klicken erscheint ein Fenster mit den Parametern des PSF Models. Hier interessieren mich zur Kontrolle folgende Werte: N - 19 Sterne wurden zur Berechnung verwendet A - mittlere Helligkeit der Sterne (min. 0,15 max. 0,3 - 0,5 liegen) beta -Parameter für das PSF Modell (dient später zum Vergleich)

10 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Average PSF parameters for selected stars Von Interesse ist aber vor allem der FWHM – Wert. Daraus wird der Wert für die StdDev berechnet, der für die Deconvolution benötigt wird. Die Formel lautet: StdDev = FWHM [px] / 2,35482 Beispiel: mittl. FWHM = 2,02 -> StdDev = 2,02/2,35482 = 0,8578

11 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Zur Evaluierung kann man nach der Deconvolution noch einmal DynamicPSF anwenden. vor Dec nach Dec

12 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF The key to evaluate these PSFs is the beta parameter. Note that before deconvolution you had beta values around 6, which is typical for well sampled images. After deconvolution, beta has decreased to The beta parameter controls the overall shape of the Moffat fitting function; lower beta values lead to narrower function profiles (leptokurtic distributions). The following figure shows the difference between two Moffat functions for beta values of 6 and 1.5, respectively. The key to evaluate these PSFs is the beta parameter. Note that before deconvolution you had beta values around 6, which is typical for well sampled images. After deconvolution, beta has decreased to The beta parameter controls the overall shape of the Moffat fitting function; lower beta values lead to narrower function profiles (leptokurtic distributions). The following figure shows the difference between two Moffat functions for beta values of 6 and 1.5, respectively. Hier noch ein Statement vom PixInsight Programmierer Juan Conejero:

13 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution We won't tell you lies: Deconvolution isn't an easy task, and a good job usually requires a lot of testing, patience, and systematic work. Definitely, forget fast food solutions here, or you'll be wasting your time. We won't tell you lies: Deconvolution isn't an easy task, and a good job usually requires a lot of testing, patience, and systematic work. Definitely, forget fast food solutions here, or you'll be wasting your time. Nun kommen wir (endlich) zur Deconvolution und als motivierende´ Einleitung eine Aussage von Vincent Paris:

14 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Jetzt können wir zwischen 2 Methoden auswählen: a) PARAMETRIC PSF Hier tragen wir den Wert ein, denn wir in Folie 10 ermittelt haben = 0,8578 (gerundet). Shape = 2 Wird nicht verändert für DeepSky Objekte Aspect ratio Parameter um elongierte Sterne zu korrigieren. Bleibt ansonst auf 1. b) EXTERNAL PSF Hier wählen wir das Bild (PSF) – s. Folie 8.

15 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Die Einstellungen für Algorithm, Deringing, Wavelet Regularization und Dynamic Range Extension sind für Parametric PSF und External PSF dieselben. Als Algorithmus für DeepSky Objekte wird Regularized Richardson-Lucy (ausschließlich) empfohlen. Iterations: (Erfahrungswerte) Undersampling > Oversampling > bis 100 Target: Standard = Luminance(CIE Y) Wenn man es auf RGB/K anwendet, RGB Workingspace anpassen!

16 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Bei Anwendung auf ein RGB/K sind im RGB Workingspace folgende Einstellungen vorzunehmen: a)Alle Werte für Luminance Coefficient auf 1 setzen. b) Use sRGB abwählen und Gamma auf 1. c) Dreieck auf das Bild ziehen.

17 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Der Algorithmus für die Deconvolution erzeugt leider auch Artefakte – am besten sichtbar an Sternen. zB schwarze Ringe Zur Vermeidung dienen das nächste Feld – DERINGING. Die beiden Parameter sind jetzt mit viel Feingefühl (hier sind Zahlen im 100stel und 1000stel Bereich bereits von Bedeutung. Der Default-Wert von 0,1 ist bei meinen Bildern auf jeden Fall zu hoch. Da braucht man am Anfang einiges an Geduld! Helle Sterne können mittel Deringing nicht immer ausreichend vor Artefakten geschützt werden. Hierzu dient das Local deringing. Dazu erstellt man eine Sternenmaske, die genau die Sterne abdeckt. Mittels Local amount kann man die Deckkraft der Maske einstellen.

18 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Mit Wavelt Regularization kann man das Rauschen, das unweigerlich mit Deconvolution verbunden ist, unter Kontrolle halten. Hier sind die Default – Werte meistens schon eine sehr gute Annäherung und 2 Wavelet layers sind normalerweise ausreichend. Generell soll die Anzahl der Wavelet layers so gering wie möglich sein. Da ist auch Probieren angesagt. Noise threshold: trennen von Signal und Rauschen Für Layer 1 und 2 ist dieser Wert max.3, meistens kleiner. Bei undersampled Images – sorgfältig auswählen, oversampled – nicht so kritisch

19 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DECONVOLUTION sigma The standard deviation of the image after the last deconvolution iteration. This value should decrease between successive iterations. If it increases, then the procedure is locally divergent. delta The ratio of improvement in standard deviation between the previous and current iterations. This value is equal to: delta = (sigma_prev - sigma)/sigma and should always be positive. If it is negative, then the procedure is locally divergent. noise The estimated standard deviation of the noise (either assuming a Gaussian or a Poisson noise model, depending on your choice in regularization parameters). This value should decrease between successive iterations. significant This measures the amount of significant structures in the image. Significant structures are what we are trying to improve with regularized deconvolution. This number should decrease between successive iterations. In der Prozess Console werden die Werte der jeweiligen Iterationen angezeigt – KONTROLLE!

20 1. PixInsight Treffen 7. Jänner DynamicPSF Useful links Hier ist alles erklärt – EIN MUSS! ONLINE VERSION Diese Hilfe ist auch direkt beim Tool enthalten.

21 1. PixInsight Treffen 7. Jänner Deconvolution Useful links Der beste Link, den ich gefunden habe: Deconvolution: Step 7(!)http://pixinsight.com/examples/deconvolution/Gemini-NGC5189/en.html Erklärung Parameter:http://blog.deepskycolors.com/PixInsight/Deconvolutions.htmlhttp://blog.deepskycolors.com/PixInsight/Deconvolutions.html Bsp für RGB: RGB Workingspace: STEP 4 (!)http://pixinsight.com/examples/deconvolution/Gemini-NGC5189/en.html Deconvolution – Mond:http://pixinsight.com/examples/deconvolution/moon/en.htmlhttp://pixinsight.com/examples/deconvolution/moon/en.html


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