Nebulium

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

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ms, pour la nième, nième fois, ta dernière image ne relève pas d'une soi disante super résolution, elle n'apporte absolument rien, et qui plus est, elle est surtraitee.

C'est normal vu le nombre d'itérations mais cela n'enlève rien à cette approche qui permet de dé-flouter et de dé-bruiter.

 

Ce que je retiens de ce post ouvert par Neb, c'est qu'il est tout à fait possible d'obtenir une image correcte de Saturne à partir de 16 images brutes de bonne qualité.
Bien sûr il faut utiliser les algorithmes adaptées à la situation pour éviter de se retrouver avec une division de Cassini  tordue comme dans les images postées par ValereL. ¬¬

 

J'ai repris mon image du 11/02 à 12h42 obtenue à partir des 16 fichiers tif de Neb et je lui ai ôtée un résidu de chromatisme. Je ne pense pas qu'elle soit sur-traitée et en plus sa division de Cassini me semble correcte :

 

satpol_7.png.59ff5160f40732a66850dc271aae4097.png

 

 

Edited by ms

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Il y a 3 heures, ValereL a dit :

Arrêtez de vous égarer les gars, il faut partir d'un quart du total d'images en gros ( un bon lot de 500-600 images ), vous obtiendrez ainsi la quantité d'infos optimale à faire sortir en douceur avec de l'ondelettes et pis c'est tout.

 

Je dirais plutôt :

Partant  d'un lot (=un film) d'images :

- plus ou moins floutées ET

- plus ou moins déformées ET

- plus ou moins affectées d'une modification géométrique temporelle ("rotation")  connue ET

- bruitées d'une manière statistiquement constante

- etc ?

 

à quels niveaux de la panacée ;)  préconisée  ci-dessus certaines méthodes participant de l'IA seraient susceptibles d'améliorer le résultat final et alors lesquelles ?

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il y a une heure, ms a dit :

Je ne pense pas qu'elle soit sur-traitée et en plus sa division de Cassini me semble correcte

 

Ouais, celle-ci me paraît recevable, reste à voir si on peut encore gratter quelque chose.

Dans l'absolu à cette échelle, ce n'est pas une merveille de résolution, comparée avec la réduction du Pic

 

Est-ce que cette image est issue des 16 images brutes que je t'ai passées ?

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Est-ce que cette image est issue des 16 images brutes que je t'ai passées ?:

16 images tif + correction des distorsions par centroïde + estimation & correction du bruit + correction du résidu de chromatisme + balance des blancs.

Avec seulement 16 images brutes on ne peut pas demander la lune sauf si une de ces images est prise effectivement depuis la lune. :)

 

Edited by ms

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Le 12/02/2019 à 09:01, ms a dit :

J'ai fait un test sur "sat_polo_3.png" en x1 et x2, le résultat est bluffant (image beaucoup plus fine)

 

C'est ainsi qu'est faite ta dernière?

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Non, "sat_polo_3.png" c'est fait à partir de 14x1500=21000 images et non de 16 comme ci-dessus.

En fait, je voudrais faire 30x1500=45000 images quand Saturne se présentera.

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Il y a 14 heures, Nebulium a dit :

le résultat est bluffant (image beaucoup plus fine)

Alors, tu nous la montres ?

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J'apporte encore quelques modifs au programme python et je la poste après.

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OK, merci :)

 

Je m'emm***e  un max pour arriver à faite tourner "tf_gpu" dans mon installation Python 3.6 sous Anaconda.

Ma précédente install de CUDA n'est plus reconnue, font ch**r avec toutes ces incompatibilités de version.

Il y a la queue aux bureaux des pleurs  :


    import tensorflow_gpu as tf
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_gpu'

Avec le 'pytorch', le GPU avait tourné sans problèmes.

 

Vu la maigreur des résultats apportés par le Deep Prior, je vais peut-être faire encore quelques essais nocturnes  avec tf (_cpu)

puis surtout  passer à autre chose...

 

A moins que puisque tu es en train de jouer avec le Python, tu ne m'arranges en conséquence  les 'restoration.ipynb'  et 'sr.ipynb' de Dmitry, merci :) 

Edited by Nebulium

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Je n'utilise pas Anaconda et conda parce que ce sont des usines à gaz :) mais simplement les commandes pip pour python et pip3 pour python3 :

$ pip install tensorflow-gpu

ou

$ pip install tensorflow-gpu

 

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Vu la maigreur des résultats apportés par le Deep Prior

Le "Deep Image Prior" remplit des zones endommagées en utilisant les textures de proximité (donc pas d'apprentissage nécessaire).
Il offre par exemple la possibilité de reconstruire une image de Jupiter ou de Saturne à partir des zones de meilleure qualité formant l'image initiale.

Je pense que le "Deep Image Prior" s'applique sur une image obtenue à partir de milliers d'images brutes, une image dans laquelle ne figurent que les meilleurs patchs.
C'est ce que je suis en train d'essayer de faire avec "sat_polo_3.png" qui est fabriquée à partir des meilleurs patchs extraits de 21.000 images brutes.
 

sat_polo_4.png.a92f97969aeb38e18930a48f09b5c32a.png

 

 

C'est "sat_polo_4.png" une des itérations, à suivre ...

 

Je viens de tomber sur ce lien : :)

https://github.com/NREL/deep-image-prior-cfd

 

5c672a0b906fa_Capturedu2019-02-1522-06-32.png.a63e1bf2e8fa487859af32fea9c82d1e.png

 

à suivre ... :)

 

sat_300_7.png.0ea92b98242d69f4029f7b4a3e6a62c9.png

 

 

 

Edited by ms

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Vouiiiiii, c'est pas mal,  un peu "charbonneuse" peut-être, mais Encke, à gauche n'est pas bien à sa place, fais  gaffe à SuperMachin, il va te souffler dans les bronches ! B|

 

Bon, ton affaire va quand même  plus ou moins dans le sens de l'amélioration  logique de la procédure  classique, on attend l'avis de VL, s'il passe par là  xDxDxD

 

De mon côté, plus rien du tout ne veut marcher dans le prior  y compris le Pytorch depuis que j'ai essayé vainement d'utiliser le Tensorflow-GPU, même après désinstall-réinstall de tout le bazar !

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Whaouu extraordinaire cette image digne des plus grands télescopes :)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nan j'rigole , c'est nul, c'est bourré d'artefacts partout, dedans, dehors . . .  !

Et même pas un recalage des couches RGB ;)

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il y a 9 minutes, ALAING a dit :

Whaouu extraordinaire cette image digne des plus grands télescopes

Bonsoir Alain   , ben c'est une page totalement blanche ???  :S

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Il y a 1 heure, rené astro a dit :

Bonsoir Alain   , ben c'est une page totalement blanche ??

Noire, chez moi

Et sans artefacts  :)

Tu te Soulages ?

Edited by Nebulium
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Nan, mais reconnais que la dernière image à ms elle est nulle à ch... à pleurer :)

Edited by ALAING

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Où chat ? :)

Edited by ms

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Tu viens juste de la remplacer ! ! !

Tu me rappelle un type qui critique tout sans arrêt et qui modifie ses posts une fois que tu as répondu !

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Il y a 19 heures, ALAING a dit :

c'est bourré d'artefacts partout, dedans, dehors . . .  !

Et même pas un recalage des couches RGB

 

 

Oui, on cherchera des noises à ms tant qu'il ne nous aura pas sorti quelque chose comme ça :

SatPic.png.2b5da18aaf41f0914fbbd08c64ebfbca.png

La super-résolution, c'est bien, mais la bonne résolution, c'est encore mieux, hein, J-L D  ! 

  • Haha 1

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Ce que tu as cherché à faire avec 16 images, c'est tout à fait possible mais avec d'autres types de réseaux : :)

 

results.png.5901d2850367363d9953d5b562b3d3fe.png

 

Tu sélectionnes les meilleures images brutes et tu leur appliques le post-traitement ci-dessus.

Edited by ms

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Il y a 5 heures, ms a dit :

le post-traitement ci-dessus.

Toujours aussi ésotérique !

Lequel  et où  le trouver ?

Merci :)

 

Edited by Nebulium

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Le 12/02/2019 à 09:01, ms a dit :

Bien Neb et tu peux encore améliorer ton image (voir extrait du code suivant ) en 448x448 ou même 896x896 :

Tu n'a pas à flouter l'image puisque celle que tu veux améliorer est déjà floutée (le fichier corrupt.png doit être l'image que tu veux améliorer).

Si tu veux faire de la super résolution X2 il faut doubler la variable dim (dim = 448*2).

...

J'ai fait un test sur "sat_polo_3.png" en x1 et x2, le résultat est bluffant (image beaucoup plus fine). :)

 

J'ai fait la manip en x2 et x4  en travaillant sur un crop  256x256 (pour gagner du temps car je tourne encore avec Tenserflow_cpu ) de mon empilement brut de 16  images    satpol16_bal_al.tif , rappelé ci-dessous à gauche.

Au centre , le résultat x4 redimensionné en 1/4

A droite,  le résultat torturé "à la totale " : ondelettes liées RGX6, fft2D FW, etc. !

 

Presse-papier01.png.a69a3562fe4781c01b559a84e7cbb848.png

 

Inutile de m'amener un canard à 3 pattes et plus,  je crains qu'il n'y ait  rien à casser, non ? 

 

Pour info, 4600 itérations et 48h de moulinage  cpu avec un i7...

Edited by Nebulium

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Il faut pouvoir aligner à 100fps, des paquets de 150 ou 300 images brutes (les images de droites du gif animé) sur une image brute de référence (l'image de gauche).
Il faut pouvoir sélectionner les meilleures correspondances (voir les différentes couleurs) pour faire un alignement correcte.
Ici j'ai conservé toutes les correspondances mais pour améliorer la qualité, il faudrait se limiter aux meilleures :

sat_polo.gif.d075fcb297f3809112a418906e166a5b.gif

 

Résultats avec des paquets de 150 et 300 images :

sat_150_2.png.f0f626b9925a346c2f0cadb8cda057af.png

 

sat_300_2.png.932d0d377845460ea08eeec4f99761b9.png

 

Avec des paquets de 1200 images, on perd beaucoup en finesse donc je me limite finalement à 150 ou 300 comme pour la Lune.

 

 

Edited by ms

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Il y a 8 heures, ms a dit :

je me limite finalement à 150 ou 300

 

Mes derniers résultats avec 16 images sont ici :

 

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Mes derniers résultats avec 16 images sont ici :

Je trouve le premier plus intéressant :)
debut.png.6c33beb02c1cb8dcb2cbc5a05d93c4e7.png

 

Comment te rapprocher de l'image de droite en 2 ou 3 étapes ?
En collectant en temps réel les meilleurs patchs (comme dans le gif animé ci-dessus) puis en utilisant la similarité puis pour finir, s'il reste des trous, en utilisant l'inpainting.

Edited by ms

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