Nebulium

Le film "Saturne du 6 août" (2017) par Polo retraité avec un réseau de neurones convolutifs

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bonjour jean ! :)

un traitement avec astrosurface ! :)

 

satpol_16_bal_al_.png.73af8a56d14cc09b10e929801ae0b572.png

 

polo

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Bonjour Paul :)

 

De la belle ouvrage, bravo !

Je vois que tu es parti de la PNG débruitée par CNN (en 3 fois 4000 itérations) .

Peux-tu essayer aussi avec la TIF ?

Les ondelettes de Lucien m'ont l'air très efficaces quand maîtrisées, il faudra que je m'y mette.

 

Je vais me servir de ton  résultat ci-dessus pour expérimenter la super-résolution sur les mêmes principes.

Petit à petit, j'arrive à bidouiller dans ces programmes interactifs, mais beaucoup de choses m'y échappent encore et je ne trouve pas toujours l'aide recherchée sur le net. Et sur ce fofo, les pythoniens sont aux abonnés absents...

L'auteur russe, après une première réponse rapide est passé en silence radio.

 

Si tu es OK, on pourra  tester ces méthodes plus valablement grâce à l'abondance des détails  sur tes prochains films avec Juju, à réaliser comme dit sur la page précédente.

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il y a 11 minutes, polo0258 a dit :

je suis parti de la .tiff de ta dernière intervention

 

Oui, merci, je me suis mélangé les pinceaux :(  :

 

Il y a 2 heures, Nebulium a dit :

Je vois que tu es parti de la PNG débruitée par CNN (en 3 fois 4000 itérations) .

Peux-tu essayer aussi avec la TIF ?

 

Je voulais dire le contraire, donc  peux-tu essayer aussi avec la PNG (au bas de la page précédente), merci :)

 

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Merci Paul :)

 

Autant il me semble que tu es au taquet pour le bruit / la  résolution pour la TIF, autant je pense que tu peux aller plus loin pour la 2ème PNG.

J'ai vérifié de mon côté, mais j'aimerais profiter de ton impartialité pour pousser un peu les ondelettes, avant de publier mes  constatations.

 

Par ailleurs je lance pendant les nuits les marathons de 16000 itérations par couche, on verra jeudi ce qu'il en est au final.

Tiens, voilà déjà la couche verte :

 

5c59f6a13fe0b_tlchargementG16000.png.173e535c3eb1872700714a3b5136941e.png

 

Et pour la SR, je pédale dans la choucroute pour bidouiller le programme, ça n'avance pas vite ! :(

Edited by Nebulium

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Il y a 9 heures, Nebulium a dit :

Par ailleurs je lance pendant les nuits les marathons de 16000 itérations par couche,

 

 bonjour jean !

16000 itérations de quoi ? 

polo

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Il y a 7 heures, polo0258 a dit :

16000 itérations de quoi ? 

 

Bonjour Paul :)

 

Dans cette application, le bruit est éliminé progressivement par l'exécution réitérée d'un algorithme hermétique pour moi.

Dans le fil précédent, la Saturne HST monochrome bruitée synthétiquement a été débruitée en 11000 itérations. 

Tu trouveras dans ce 1er fil quelques explications.

Plus haut, ta Saturne RVB pour laquelle je souhaiterais te voir pousser les ondelettes (celles à Lucien, par exemple) au taquet du bruit (comme tu l'as fait pour la TIF)  a été débruitée en 4000, itérations, et j'essaie de voir si 4 fois plus c'est mieux.

J'ai déjà les R et V, la nuit prochaine je ferai la B et demain la synthèse.

Mais ce travail sur ta vieille Saturne n'est qu'un entraînement, sur Juju, ce sera plus parlant.

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Par ailleurs je lance pendant les nuits les marathons de 16000 itérations par couche, on verra jeudi ce qu'il en est au final.

Il y a des implémentations du "Deep Image Prior" sous "tensorflow-gpu" pour "denoising, inpainting, super resolution" qui sont plus rapides que la version de Dmitry Ulyanov sous "pytorch".

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bonjour ! :)

c'est quand même sacrément compliqué tout ça !

 polo

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Il y a 8 heures, ms a dit :

Il y a des implémentations du "Deep Image Prior" sous "tensorflow-gpu" pour "denoising, inpainting, super resolution" qui sont plus rapides que la version de Dmitry Ulyanov sous "pytorch".

 

Naannnn ?  Si ?

Alors là, j'a rien kompri di tout ;)

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Hello :)

 

Il y a 9 heures, ms a dit :

Il y a des implémentations du "Deep Image Prior" sous "tensorflow-gpu" pour "denoising, inpainting, super resolution" qui sont plus rapides que la version de Dmitry Ulyanov sous "pytorch".

 

Oui, mais vu mes compétences limitées, j'avance lentement. et l'intérêt de la version de Dmitry est qu'elle a marché directement sur ma bécane et que l'implémentation interactive Jupyter et .ipynb permet de bidouiller facilement.

Je considère pouvoir tirer maintenant mes conclusions (provisoires)  au sujet du débruitage/restauration d'un petit empilement des meilleures images. (ici 16) 

Donc ci-dessous,  à gauche une synthèse avec 16000 itérations R, 16000 itérations G,  10000 (pour cause de plantage dans la nuit) itérations B,  et à droite une accentuation volontairement excessive pour faire apparaître les structures fines inventées par le procédé.

 

Presse-papier01.png.8c5592d1c467f1f41d07937075074712.png

 

Donc pour moi, c'est entendu, cette voie  est sans issue, mais je voulais essayer l'idée.

Par acquit de conscience, je ferai peut-être encore un essai en CP, sur une prise unitaire bien bruitée.

Edited by Nebulium

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Donc pour moi, c'est entendu, cette voie  est sans issue, mais je voulais essayer l'idée.

Et pourtant cette voie permet aussi de dé-flouter à l'aveugle une image bruitée mais c'est plus coûteux en temps que d'autres approches.

Edited by ms

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Il y a 10 heures, ms a dit :

Et pourtant cette voie permet aussi de dé-flouter à l'aveugle une image bruitée

 

Ben oui, c'est pour ça que je me suis accroché, l'exemple de "Barbara" puis celui de la HST monochrome  dans le fil précédent étaient vraiment spectaculaires.

Il reste que les méthodes devenues classiques sont tout aussi efficaces sinon plus , du moins en astronomie où l'on peut multiplier les prises et elles sont surtout plus rapides.

 

Par contre l'intérêt de cette voie pour des images transitoires (par exemple pour sauver un flash dans un film sur Jupiter...)  reste fondamental.

 

La page de Dmitry & cie est très abordable pour s'initier à cette technique.

Edited by Nebulium

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Il reste que les méthodes devenues classiques sont tout aussi efficaces sinon plus , du moins en astronomie où l'on peut multiplier les prises et elles sont surtout plus rapides.

Plus rapides effectivement.

 

Edited by ms

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toujours à partie de l'image de Polo satpol_c_30_16.tif , avec IRIS on devine même le disque au travers de la division, mais je n'arrive pas à supprimer entièrement le bruit

satpol_c_30_16.png.3724e271c34d6f22b41d63bb475fd347.png

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Hello :)

 

Merci pour ta contribution.

 

Il y a 18 heures, CPI-Z a dit :

je n'arrive pas à supprimer entièrement le bruit

 

Et que pourrais-tu tirer de cette image  (satpol_c_30_16.tif  passée au CNN, j'ai dû reprendre la balance  mais elle manque encore un peu de saturation de couleur) :

 

rvb16k.png.d650e9b842f8a52aed24bb2b160c8380.png

Edited by Nebulium

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satpol_2.png.4cdaf1e9b201bcb12df4fc2835c9190d.png

 

Traitement de l'image satpol_c_30_16.tif avec un algorithme de dé-floutage aveugle à partir d'une image bruitée. C'est bizarre la forme de la division à 8h.

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Merci ms pour ta contribution positive :)

Ce serait sympa de nous livrer ta recette comme Dmitry par exemple pour  que l'on puisse faire pareil 9_9

 

 

il y a une heure, ms a dit :

C'est bizarre la forme de la division à 8h.

 

Je pense qu'avec 16 images empilées, les déformations dues à la turbulence ne sont plus assez intégrées.

Elles sont notoires sur les unitaires

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Ce serait sympa de nous livrer ta recette comme Dmitry par exemple pour  que l'on puisse faire pareil

La recette c'est de fabriquer une quinzaine d'images comme la 3 ou la 11 sur 15 minutes par exemple à 150fps (135000 images). La dé-rotation permettra par la suite de rattraper le mouvement de la planète et le centroïde de tendre vers l'image de terrain. Enfin il faut aussi dé-bruiter et dé-flouter cette quinzaine d'images à l'aveugle pour obtenir l'image HR recherchée.
Les vidéos de polo (Jupiter et Saturne) sont intéressantes mais pas assez longues, elles permettent cependant de tester en partie le processus.
Je mettrai une simulation distorsions+bruit+flou sur mon site qui détaille cela puis les applications sur le terrain.
Ne pas perdre de vue qu'à 150fps, il faut obtenir une image comme la 3 en moins de 10s pour ne pas perdre une partie des suivantes.

 

q1.png.5d188d214f8e6cc84ee804d14d673ff8.png

 

 

Edited by ms

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Il y a 15 heures, Nebulium a dit :

Et que pourrais-tu tirer de cette image  (satpol_c_30_16.tif  passée au CNN, j'ai dû reprendre la balance  mais elle manque encore un peu de saturation de couleur) :

 

Nebulium, je suis désolé mais je ne peux rien faire avec cette image compressée comme un .jpg

 

Il y a 14 heures, ms a dit :

C'est bizarre la forme de la division à 8h.

je  retrouve cette forme aussi.

Il y a aussi un léger décalage RGB (rouge à gauche et bleu à droite)

 

Après correction du décalage RGB dans l'image source de Polo il y a aussi une sorte de grillage sur le disque (probablement lié à la série trop courte et images " identiques") qui limite le traitement possible par ondelettes avant l'heure.

satpol_c_30_16a.png.d53edfcc4f1b1b02a8efa898f81809b7.png

 

En continuité du post :

j'ai un peu avancé, par un premier test de SR (version d'essais limité à des images 256x256) qui se résume de partir d'une image (128x128), x2 bicubique et "reconstruction" de l'image finale.

I1_pipp.gif.486643204a2f3e21eb1fe04eb8c84595.gif                                                                                  T1_pipp.gif.abc9e66769762fbd51a08ce56b8330e5.gif

Bon, sur l'image de polo la différence est relativement faible (c'est un premier pas).

 

Nebulium si cela t’intéresses, beaucoup d'autres softs sont testables. (les liens sont communicable par messagerie car trop lourd ici)

 

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5c5fff708e3c2_Capture.JPGsaturne.JPG.bf2c28b91a83f4a348f39f09ff613024.JPG

 

 on voit bien les déformations sur une seule image  de la bande de Cassini !

 donc il faut en intégrer le plus possible !

 bonne journée !

 polo

Edited by polo0258

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Oui Polo, et aussi pour réduire le bruit au final.

 

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Hello :)

 

Merci pour vos contributions, mais j'ai un peu de mal à m'y retrouver  pour les comparaisons, je n'ai pas  été forcément très clair, alors je reprends :

Je propose deux images de départ "A" et "B"

- "A" résulte de l'empilement AS!3 des 16 meilleures prises de Polo avec recalage automatique des couches par AS!3 puis RGX6.

A la main, avec FitsWork, je ne vois plus rien à faire. J'ai ensuite ajusté la balance (plus ou moins arbitrairement)

Je l'ai proposée  en version TIF 3x16 : satpol_c_30_16.tif et je la rajoute ci-dessous en PNG 3x8 bits :

 

satpol_c_30_16.png.a09dac1f121ee78d2f73f21242b5671e.png

 

En passant cette image "A" à moulinette CNN, (qui marche en PNG)  et nouvelle correction de balance à cause du traitement de la couche B qui a planté aux 2/3 du chemin , j'obtiens une image "B"  dont je reconnais n'avoir pas refait le recalage des couches, probablement dérangé par le débruitage couche par couche :

 

rvb16k.png

 

Donc l'objectif est de déterminer laquelle de "A"  ou  "B"   donne après  post traitement 'libre" la meilleure (encore un truc arbitraire) image pour savoir si le CNN a apporté quelque chose...

Pour l'instant, celle qui me plaît le plus est celle de ms ici, à partir de "A" sauf erreur.

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Il y a 1 heure, CPI-Z a dit :

Nebulium, je suis désolé mais je ne peux rien faire avec cette image compressée comme un .jpg

 

Bizarre, c'est la synthèse RVB  en PNG des 3 PNG  R, V, B sorties  débruitées du CNN avec leurs artefacts, après correction de la balance  en  calcul 3x16...

 

J'ai justement cette image sous le  coude ouverte dans RGX6 et Astrosurface pour jouer avec leurs ondelettes et FitsWork pour sa fft2D...  

 

 

Il y a 1 heure, CPI-Z a dit :

Nebulium si cela t’intéresses, beaucoup d'autres softs sont testables

 

Oui, bien sûr, à rajouter à la liste déjà longue citée dans l'autre fil :

 

https://github.com/wenbihan/reproducible-image-denoising-state-of-the-art

https://github.com/YapengTian/Single-Image-Super-Resolution

Edited by Nebulium

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