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Nachdem ein Radiobild gereinigt wurde, wird empfohlen, die Flüsse neu zu skalieren, wenn sich die Quelle in der Nähe der galaktischen Ebene befindet. Kann jemand erklären, warum das benötigt wird?
Eine Frage der Probenahme
Der ASI6200 hat eine Pixelgröße von 3,76 um Oversampling für Instrumente mit langer Brennweite. Im Fall des Celestron RASA 11, den ich verwende, könnte jedoch die kleinere Pixelgröße von Vorteil sein.
Wenn ich ein Bild mit 1x1 bin, das 1,25 Bogensekunden pro Pixel beträgt, wäre das schön, aber die Dateien wären mit jeweils 32 MB oder 64 MB mit 32 Bit ziemlich groß. Ich könnte mit 2x2 Bin Bilder aufnehmen, aber ich glaube, dass ich je nach den Bedingungen möglicherweise wertvolle Details verlieren würde, da die Belichtungen, die ich verwenden möchte, jeweils 10 Sekunden betragen, also praktisch glückliche Bildgebung.
Wenn ich also die Bilder mit 1x1-Bin aufgenommen habe und diese dann in PI neu skaliert, um zu sagen, 3x3-Bin würde ich etwas verlieren oder gewinnen? - Ich bin mir nicht sicher, wie die Neuskalierung mit CMOS-Kameras funktioniert. Wenn es einen besseren Weg gibt, lassen Sie es mich wissen, aber ich bin bestrebt, die maximale Auflösung mit gutem Signal unter meinem sehr schlechten Himmel zu erreichen.
Bitte teilen Sie mir Ihre Gedanken mit.
Klarer Himmel für Sie alle und bleiben Sie sicher.
#2 AtmosFearIC
Ich verstehe, dass die Binning-Funktion dieser Kamera sowieso nur eine Software-Bin ist. Solange Sie also einen guten Neuskalierungsalgorithmus verwenden, werden Sie keinen Unterschied bei der Aufnahme bei 1x1 und beim Herunterskalieren im Gegensatz zum 2x2-Binning feststellen.
#3 Pyrasant
Ich verstehe, dass die Binning-Funktion dieser Kamera sowieso nur eine Software-Bin ist. Solange Sie also einen guten Neuskalierungsalgorithmus verwenden, werden Sie keinen Unterschied bei der Aufnahme bei 1x1 und beim Herunterskalieren im Gegensatz zum 2x2-Binning feststellen.
Gehe ich richtig in der Annahme aus Ihrem Beitrag, dass, wenn ich mit 1x1-Bin erfasse und dies dann auf 4x4-Bin skaliere, es nach der Neuskalierung genauso aussieht, als ob ich ursprünglich mit 4x4-Bin aufgenommen hätte?
#4 AtmosFearIC
Von dem, was ich gehört habe, ist es so lange, wie Sie IntergerResample durchführen und nicht nur das normale Resample, da sie einen anderen Algorithmus verwenden.
#5 Mitternachts-Dan
Wenn ich also die Bilder mit 1x1-Bin aufgenommen habe und diese dann in PI neu skaliert, um zu sagen, 3x3-Bin würde ich etwas verlieren oder gewinnen? - Ich bin mir nicht sicher, wie die Neuskalierung mit CMOS-Kameras funktioniert. Wenn es einen besseren Weg gibt, lassen Sie es mich wissen, aber ich bin bestrebt, die maximale Auflösung mit gutem Signal unter meinem sehr schlechten Himmel zu erreichen.
Binning verliert natürlich an Auflösung. Aber wie Sie bereits erwähnt haben, ist das kein Problem, wenn Sie bereits ein Oversampling haben.
Binning gewinnt auch SNR. Laut Theorie und Berechnungen erhalten Sie mit einem 2x2-Bin das doppelte SNR im Vergleich zu keinem Binning. Ich habe einige Tests damit durchgeführt und meine Ergebnisse zeigen etwas weniger als das Doppelte, aber immer noch eine erhebliche Steigerung.
Ich habe dies auf meiner ASI071-Kamera getestet. Ich bin cinsuderung beim Kauf eines ASI6200 und Binning, und ich wollte sicher sein, dass ich die Gewinne erhalte, die ich erwarte. Der ASI071 unterstützt das kamerainterne Binning ebenso wie der ASI6200. Als ich das jedoch versuchte, hatte ich einen deutlichen Unschärfeeffekt im Bild, den ich bei Software-Binning nicht sah. Ich bin mir nicht sicher, ob der ASI6200 das gleiche erleben wird, wollte es aber nur erwähnen. Fazit - Sie können sich darauf verlassen, dass Software-Binning das Richtige tut.
Neuskalierung eines Radiobildes - Astronomie
1.1.1 Konvertieren Sie das Bild in eine FITS-Datei
Diese Funktion konvertiert das Bild in eine FITS -Datei.
Wenn dem Bild eine Ruhefrequenz zugeordnet ist, werden immer Geschwindigkeitsinformationen in die FITS -Datei geschrieben. Standardmäßig sind die Häufigkeitsinformationen primär, da es sich um das interne native Format handelt. Wenn Sie Velocity=T auswählen, wird die Velocity standardmäßig in der optischen Konvention geschrieben, aber wenn Optical=F wird stattdessen die Funkkonvention verwendet. Alternativ, wenn Sie Velocity=F und Wellenlänge=T verwenden, wird die Spektralachse in Wellenlänge geschrieben.
Die FITSinition erfordert Pixel mit gleichen Inkrementen. Wenn Sie daher Wellenlängen- oder optische Geschwindigkeitsinformationen als primär schreiben, wird das Inkrement am spektralen Referenzpixel berechnet. Wenn die Bandbreite groß ist, kann dies zu nicht vernachlässigbaren Koordinatenberechnungsfehlern weit vom Referenzpixel führen, wenn die spektralen Bins ursprünglich nicht äquidistante Wellenlängen aufweisen. Bilder, die von der CASA clean Task erzeugt werden, haben Spektralachsen, die in der Frequenz immer gleich weit entfernt sind.
Standardmäßig wird das Bild als Gleitkomma-FITS -Datei ( bitpix= -32 ) geschrieben. In seltenen Fällen möchten Sie vielleicht Platz sparen und es als skalierte 16-Bit-Ganzzahlen schreiben ( bitpix = 16 ). Sie können die Skalierungsfaktoren von tofits berechnen lassen, indem Sie die Standardwerte minpix und maxpix verwenden. Wenn Sie minpix und maxpix festlegen, werden Werte außerhalb dieses Bereichs abgeschnitten. Dies kann nützlich sein, wenn der gesamte Dynamikbereich von FITS images von einigen wenigen hohen oder niedrigen Werten verwendet wird und Sie nicht daran interessiert sind, diese Werte genau beizubehalten. Abgesehen von der Platzersparnis um den Faktor zwei, die Sie durch die Verwendung von 16 statt 32 Bit erzielen, komprimieren Integer-Images normalerweise auch gut (zum Beispiel mit der Standard-GNU-Software gzip ).
Wenn der angegebene Interessenbereich über das Bild hinausragt, wird er abgeschnitten.
Die Ausgabemaske ist die Kombination (logisches ODER) der Standardeingabepixelmaske (falls vorhanden) und der OTF-Maske.
Manchmal ist es sinnvoll, Achsen der Länge eins (degenerierte Achsen) wegzulassen, da nicht alle FITS-Reader damit umgehen können. Verwenden Sie dazu das Argument dropdeg. Wenn Sie gezielt nur eine degenerierte Stokes-Achse löschen möchten, verwenden Sie das dropstokes-Argument.
Wenn Sie degenerierte Achsen zuletzt im FITS-Header platzieren möchten, verwenden Sie das Argument deglast. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass die Stokes-Achse zuletzt im FITS-Header platziert wird, verwenden Sie das stokeslast-Argument.
Neuskalierung eines Radiobildes - Astronomie
1.1.1 Bild durch einen 2D-Kernel falten
Diese Funktion führt eine Fourier-basierte Faltung einer Bilddatei durch unter Verwendung des bereitgestellten 2D-Kernels.
Wenn outfile nicht konfiguriert ist, wird das Image in die angegebene Plattendatei geschrieben. Wenn outfile nicht angegeben wird, wird das neu erstellte On-the-Fly-Image-Tool mit einem temporären Image verknüpft. Dieses temporäre Bild kann je nach Größe im Speicher oder auf der Festplatte gespeichert werden. Wenn der Benutzer das On-the-Fly-Image-Tool (mit der Done-Funktion) zerstört, wird dieses temporäre Image gelöscht.
Über das Achsenargument legt der Benutzer fest, welche 2 Pixelachsen des Bildes gefaltet werden sollen. Die Pixel müssen quadratisch sein, sonst wird ein Fehler ausgegeben.
Der Benutzer gibt den Typ des Faltungskernels mit type an (minimale Übereinstimmung wird unterstützt) derzeit ist nur ’gaussian’ verfügbar.
- Menge - zum Beispiel major=qa.quantity(1, ’arcsec’) Beachten Sie, dass Sie Pixeleinheiten verwenden können, d.h. major=qa.quantity(1, ’pix’) , siehe unten.
- String - zum Beispiel minor=km’ (d. h. einer, den die Quanta-Mengenfunktion akzeptiert).
- Numerisch - zum Beispiel major=10 . In diesem Fall werden die Einheiten von Major und Minor als Pixel angenommen. Die Verwendung von Pixeleinheiten ermöglicht es dem Benutzer, ungleiche Achsen zu falten (siehe eines der bereitgestellten Beispiele für diesen Anwendungsfall). Für den Positionswinkel werden Gradeinheiten angenommen.
- Gaussian - Major und Minor sind die volle Breite beim halben Maximum (FWHM) der Haupt- und Nebenachsen der Gaussian.
Der Positionswinkel wird von Norden nach Osten gemessen, wenn eine Ebene mit einer Himmelskoordinate (der üblichen astronomischen Konvention) gefaltet wird. Bei anderen Achsen-/Koordinatenkombinationen wird ein positiver Positionswinkel von +x bis +y im absoluten Pixelkoordinatenrahmen gemessen (x ist die erste Achse, die angegeben wird, mit dem Argument Achsen ).
Im Fall einer Gauß-Funktion bietet der Strahlparameter eine alternative Möglichkeit, die Faltungs-Gauss-Funktion zu beschreiben. Falls verwendet, können weder major , stfaf minor noch pa angegeben werden. Der Balkenparameter muss genau drei Felder enthalten: ”major”, ”minor” und ”pa” (oder ”positionangle”). Dies ist nicht zufällig das Datensatzformat für die Ausgabe von ia.restoringbeam().
Die Skalierung des Ausgabebildes wird durch das Argument scale bestimmt. Wenn dies nicht festgelegt ist, wird die automatische Skalierung aufgerufen.
Wenn der Benutzer den Himmel nicht faltet, bedeutet die automatische Skalierung, dass der Faltungskernel auf ein Einheitsvolumen normiert wird, um den Fluss zu erhalten.
Wenn der Benutzer den Himmel faltet, gibt es zwei Fälle, in denen die automatische Skalierung sinnvoll ist:
Erstens, wenn die Eingabebildeinheiten Jy/Pixel sind, dann weist das Ausgabebild Einheiten von Jy/Strahl auf und wird entsprechend skaliert. Außerdem ist der Wiederherstellungsstrahl des Ausgabebildes derselbe wie der Faltungskern.
Zweitens, wenn die Eingabebildeinheiten Jy/Beam sind, dann weist das Ausgabebild auch Einheiten von Jy/Beam auf und wird entsprechend skaliert. Außerdem ist der Wiederherstellungsstrahl des Ausgangsbildes die Faltung des Eingangsbild-Wiederherstellungsstrahls und der Faltungskern. Im Fall eines Bildes mit Strahlen pro Ebene wird der Kernel für jede Ebene mit dem entsprechenden Strahl gefaltet und das Ergebnis wird dieser Ebene im Ausgabebild zugeordnet.
Wenn der Benutzer einen Wert für scale festlegt, wird der Faltungskernel um diesen Wert skaliert. Beachten Sie, dass es vor der Anwendung dieses Skalierungsfaktors einen Einheitsspitzenwert hat.
Wenn die Einheiten auf dem Originalbild Jy/Strahl enthalten, werden die Einheiten auf dem Ausgabebild durch das Verhältnis der Eingangs- und Ausgangsstrahlen sowie durch die Neuskalierung durch die Fläche des Faltungskernels neu skaliert.
Wenn die Einheiten auf dem Originalbild K enthalten, wird nur die Neuskalierung des Bildfaltungskernels durchgeführt.
Wenn targetres=True und type=”gaussian” und das Eingabebild einen Wiederherstellungsstrahl hat, interpretiert diese Methode die Werte von major, minor und pa als Auflösung des endgültigen Bildes und berechnet die Parameter der Gaussian to in der Faltung verwenden, damit diese Zielauflösung erreicht wird.
Maskierten Pixeln wird vor der Faltung der Wert 0.0 zugewiesen. Die Ausgabemaske ist die Kombination (logisches ODER) der Standardeingabepixelmaske (falls vorhanden) und der OTF-Maske. Alle anderen Eingabepixelmasken werden nicht kopiert. Die Funktion maskhandler kann verwendet werden, wenn auch andere Masken kopiert werden müssen.
Neuskalierung eines Radiobildes - Astronomie
Ohne Datei- oder Verzeichnisargumente verarbeitet ninox alle Bilddateien im aktuellen Verzeichnis, die es versteht. Wenn Sie ein Verzeichnis benennen, werden alle Bilddateien in diesem Verzeichnis verarbeitet.
Im Laufe der Jahre hat sich ninox weiterentwickelt, um zusätzliche Funktionen hinzuzufügen, wie ich es brauchte, so dass es jetzt viele zusätzliche Befehlszeilenoptionen hat, um "andere Dinge" zu erledigen sowie Objekte zu finden und zu zentrieren.
Seien Sie gewarnt, dass ninox noch in Arbeit ist - viele seiner Funktionen sind experimentell und funktionieren wahrscheinlich nicht oder sind veraltet und werden nicht mehr verwendet. Insbesondere unterstützt ninox nur sehr eingeschränkt Farbbilder. Wenn Sie eine Farbkamera haben, werden Sie wahrscheinlich viele Fälle finden, in denen ninox nicht funktioniert.
BMP 8-Bit-Graustufen- und 24-Bit-Farbe, unkomprimiert FIT 8- und 16-Bit-Graustufenbilder SER-Videodateien, die in Firecapture erstellt wurden, 8- und 16-Bit-Monochrom *Hinweis: Wenn Sie eine .ser-Videodatei angeben, die in Firecapture erstellt wurde, stellen Sie bitte sicher, dass Sie aktiviert UTC-Datum, Uhrzeit und Filtereinstellungen in Firecapture als Teil des Dateinamens. ninox erkennt diese Informationen direkt am Dateinamen, wenn sie die Form yyyymmdd_hhmmss_f.ser haben
Herunterladen von ninox
Installation
Befehlsschalter und Parameter
Sie steuern sein Verhalten, indem Sie einen oder mehrere Schalter mit optionalen Parametern in der Befehlszeile angeben oder die Befehle in eine INI-Datei einfügen.
Alle auf der Kommandozeile angegebenen Schalter beginnen mit -
Es ist normal, zuerst alle Schalter anzugeben und dann die Liste der zu verarbeitenden Dateien oder Verzeichnisse.
Ninox INI-Dateiunterstützung
Standardmäßig sucht ninox im aktuellen Verzeichnis nach der Steuerdatei ninox.ini. Sie können dies überschreiben und mit der Befehlszeilenoption -ini einen anderen Speicherort angeben.
So könnte beispielsweise der Inhalt einer zufälligen ninox.ini-Datei aussehen (aber kopieren Sie diese Einstellungen nicht, sie sind wahrscheinlich falsch für Sie):
- HINWEIS Einträge in dieser Datei haben den angegebenen Namen ohne das führende - . Das - ist nur erforderlich, wenn die Option auf der Kommandozeile angegeben wird.
- HINWEIS: Alle direkt in der Befehlszeile angegebenen Werte überschreiben die Einträge in der INI-Datei.
- HINWEIS: Siehe die Beschreibung der Option -ini unten, um die Verwendung dieser INI-Datei zu aktivieren, wenn sie sich nicht im aktuellen Verzeichnis befindet
Das Format der INI-Datei finden Sie oben.
-display Ninox zeigt die Bilder während der Verarbeitung in einem separaten Fenster an. Was Sie sehen, ist das endgültige Image, bevor es auf die Festplatte geschrieben wird.
HINWEIS: Die Anzeigeoption erfordert das Vorhandensein von SDL2.DLL unter Windows. Eine Kopie ist in diesem Paket enthalten.
HINWEIS: Es können nicht alle Farbformate und -tiefen angezeigt werden. Sie erhalten eine Fehlermeldung, wenn Sie diese Option für ein nicht unterstütztes Format verwenden.
-width=W Erzeugt Ausgabebilder der Breite W, indem das Eingabebild nach dem Zentrieren beschnitten wird. Dies ist in Fällen nützlich, in denen das Objekt (wahrscheinlich ein Planet) nur einen kleinen Teil des Bildrahmens einnimmt.
HINWEIS: W MUSS eine gerade Zahl sein, und zur Sicherheit sollten Sie auch ein Vielfaches von 4 machen.
HINWEIS: Wenn die Bildskalierung angegeben ist, wird W als relativ zur Originalbildgröße interpretiert (d. h. ohne Neuskalierung).
Standard: Breite des Eingabebildes (kein Zuschneiden)
-height=H Erzeugt Ausgabebilder der Höhe H durch Beschneiden der Bildhöhe nach dem Zentrieren.
HINWEIS: H MUSS eine gerade Zahl sein, und zur Sicherheit sollten Sie auch ein Vielfaches von 4 machen.
HINWEIS: Wenn die Bildskalierung angegeben ist, wird W als relativ zur Originalbildgröße interpretiert (d. h. ohne Neuskalierung).
Standard: Höhe des Originalbildes (kein Zuschneiden).
-cutx=X Nachdem das Objekt im Bild lokalisiert wurde, schneidet ninox es aus und verschiebt es in die Mitte. cutx gibt die horizontale Größe dieses Ausschnitts an, der Standardwert ist 360 Pixel.
Diese Ausschnittsgröße sollte groß genug sein, um Ihr Objekt aufzunehmen, aber wenn Sie sie klein halten, werden andere Verarbeitungen (Neuskalierung, Glättung, Gamma) beschleunigt, da sie nur auf den Bereich innerhalb des Ausschnitts angewendet werden.
-cuty=Y cuty gibt die vertikale Größe des Ausschnitts an, der Standardwert ist 360 Pixel. (Siehe auch cutx für weitere Informationen)
-cut=N Dies ist eine Abkürzung, um eine Sammlung von Parametern auf denselben Wert zu setzen. Setzt -width=N -height=N -cutx=N -cuty=N
Dies ist normalerweise das, was Sie verwenden würden, anstatt jeden der anderen 4 Parameter einzeln anzugeben, außer bei der Verarbeitung von Bildern mit unterschiedlichen horizontalen und vertikalen Ausdehnungen - zB Saturn.
-stretch * Nur einfarbige Bilder *
Eingabe-Histogramm-Stretching: Unmittelbar nach dem Einlesen von monochromen Bildern (.FIT-Dateien) werden diese so gestreckt, dass der hellste Teil des Bildes bei 90% Helligkeit liegt.
-istretch=V * Nur monochrome Bilder *
Siehe -stretch . Hier ist V der gebrochene Helligkeitspunkt zum Strecken im Bereich von 0,0 - 1,0.
Werte wie 0,75 werden empfohlen, d. h. -istretch=0,75 .
-stretch -stretch=N * Nur monochrome Bilder *
Vor dem Schreiben von monochromen Bildern (.FIT-Dateien) werden sie histo-gedehnt, so dass der hellste Teil des Bildes den Wert N (0..255, Standard 220) hat.
-grey Dies ist ein Hinweis an ninox, dass die Eingabebilder nur Graustufen sind, auch wenn ein Farbformat wie 24-Bit BMP verwendet wird. Ninox wandelt die Bilder beim Lesen in Graustufen um, was eine schnellere Verarbeitung und eine automatische Auswahl der Graustufen für die Ausgabebilder ermöglicht.
-invert Die Bilder werden nach dem Lesen invertiert, dh von oben nach unten gespiegelt.
-hinvert Die Bilder werden nach dem Lesen gespiegelt, dh von links nach rechts gespiegelt
-cutout=off -cutout=off -nocutout Dieser Parameter überschreibt das Standardverhalten von ninox und zwingt ninox, den gesamten Eingaberahmen unverändert zu verwenden, d. h. ohne zu versuchen, das Objekt im Rahmen zu lokalisieren und zu zentrieren.
-levels=MIN,MAX * Nur Schwarzweißbilder *
Passt die Bilder beim Laden an, indem der Bildpixelwert MIN auf Schwarz und der Wert MAX auf Weiß gesetzt wird, wodurch das Histogramm des Bildes entsprechend gestreckt wird.
MIN und MAX werden immer im Bereich 0..255 angegeben. Bei 16-Bit-Bildern werden die Werte automatisch skaliert.
-minpixels=M Gibt die Mindestanzahl von Pixeln an, die den Schwellenwert überschreiten müssen, damit diese Datei verarbeitet wird, Standardwert 250.
Wenn Ihr Zielbild sehr klein ist, können Sie diesen Wert verringern.
-threshhold=T T gibt die minimale Helligkeit an, damit ein Pixel im Bereich von 0-255 (0=Schwarz, 255=Weiß) als Teil des Objekts betrachtet wird.
-outdir=D Gibt an, wohin ninox seine Ausgabedateien schreibt.
Aufgrund der skurrilen Geschichte von ninox schreibt es (standardmäßig) seine Ausgabedateien in ein nummeriertes Unterverzeichnis. Suchen Sie nach Verzeichnissen mit dem Namen "1" oder "2" usw., um die Ausgabe zu finden. Es ist bizarr, aber das waren einmal die Filterpositionen in meinem Rad für Filter wie "Rot", "Grün" usw.
D kann entweder ein relatives Verzeichnis oder ein absolutes Verzeichnis sein. Ein relatives Verzeichnis ist eines, das nicht mit einem Verzeichnistrennzeichen (/ oder je nach Betriebssystem) beginnt.
z.B. Wenn Sie -outdir=output (relativer Pfad) verwenden, erstellt ninox ein Verzeichnis namens output unter dem Verzeichnis, das die Eingabebilder enthält.
Wenn Sie -outdir=out (absoluter Pfad von MS Windows) oder -outdir=/out (absoluter UNIX-Pfad) verwenden, wird dies als Verzeichnisname der obersten Ebene verwendet und nicht relativ zu den Eingabebildern.
In allen Fällen erstellt ninox die Ausgabeverzeichnisse nach Bedarf oder stirbt mit einer Beschwerde, wenn es keine Berechtigung dazu hat.
HINWEIS: Dieses Verhalten unterscheidet sich von früheren Versionen von ninox, die ihre Eingaben standardmäßig überschreiben. Jetzt müssen Sie -overwrite angeben, um das alte Verhalten zu erhalten, wenn Sie es wirklich wollen :-) -mkdirs -mkdirs=YES Erzeuge die übergeordneten Verzeichnisse nach Bedarf für outdir
-debayer=N (nur bei Schwarzweißdaten 8bpp) Nimmt an, dass die eingegebenen Frames 8bpp RAW-Daten von einem Farb-CCD sind (dh codierte Bayer-Farbdaten) und konvertiert das RAW-Format in 24bpp Farbe. N wählt das richtige Debayer-Muster wie folgt aus:
1 = GBG
2 = RGR
3 = BGB
4 = GRG
-noprotect (nur FITS-Dateiformat) Diese Option wurde hinzugefügt, um dummen Programmen entgegenzuwirken, die die Helligkeit der Bilddaten automatisch skalieren möchten, wenn das FITS-Dateiformat verwendet wird.
Wenn ninox standardmäßig eine FIT-Ausgabedatei erstellt, fügt es zwei spezielle Pixel (schwarz und weiß) in der unteren linken Ecke hinzu, um das Histo-Stretching durch andere Programme zu stoppen. Dieser Schalter schaltet diese Funktion aus.
-detectbrokenframes -dbf=planet -dbf=lunar Ninox verwendet einen Algorithmus, um schlecht geformte Frames zu erkennen und sie während der Verarbeitung zu verwerfen. Der Algorithmus vergleicht benachbarte Zeilen in den Eingaberahmen, und wenn die Differenzen zwischen zwei Zeilen einen voreingestellten Wert überschreiten, wird der Rahmen für "gebrochen" erklärt und übersprungen.
Eine Liste der defekten Frames wird in .ninox/brokenframes.txt gespeichert
-overwrite Standardmäßig überschreibt ninox keine vorhandene Ausgabedatei, es sei denn, Sie geben diesen Parameter an.
-resample=N -resample=N/M Nur monochrome Bilder
Das Bild wird mit einem Faktor von N (oder N/M) neu abgetastet.
z.B. 2 macht die Bilder doppelt so groß wie die Originalgröße, 3/2 macht das Bild 1,5-mal größer und 1/2 macht das Bild auf die halbe Originalgröße. Das Bild als Ganzes wird in beiden Dimensionen um einen Faktor von N/M größer.
HINWEIS: -width,-height,-cutx und -cuty beziehen sich immer auf die Abmessungen des SOURCE-Bildes (d. h. vor der Neuskalierung).
Synonyme: -rescale -resample -upsample
-gamma=g Passt das Gamma des Bildes auf g an. g sollte zwischen 0,3 und 1,5 liegen. Gammawerte < 1 machen das Bild dunkler.
Gamma-Anpassungen werden bei Farbbildern nicht unterstützt.
-inputfilter -inputfilter=F Wendet vor der Verarbeitung einen Rauschunterdrückungsfilter auf das Eingabebild an. Der Parameter F gibt einen Schwellenwert zwischen 0.0 und 1.0 an.
Für jedes Pixel im Eingabebild berechnen wir einen Differenzwert D:
P ist der Wert des Pixels, das wir betrachten, und A ist der modifizierte Durchschnitt seiner 8 Nachbarn.
A wird berechnet, indem die 8 Nachbarn genommen und der hellste Pixelwert durch den dunkelsten Pixelwert ersetzt wird. Dies geschieht in der Erkenntnis, dass das meiste Rauschen die Pixelwerte künstlich erhöht und den Durchschnittswert aufbläst. Dunkle Pixelwerte sind eher zuverlässig als helle Werte.
Wenn D größer als F ist, ist das Pixel P zu hell und wir ersetzen P durch A.
Wenn D kleiner als -F ist, ist das Pixel zu dunkel und wir ersetzen P durch den Wert (P+A)/2.
Dieser Filter kann mehrmals angewendet werden, indem die Option mehr als einmal angegeben wird. z.B. '-inputfilter -inputfilter' wendet den Filter zweimal an.
Die Standardwerte für F sind 0,2. Wenn Sie dies ändern möchten, geben Sie bei der ersten Filteriteration einen Ersatzwert an.
HINWEIS: Die Filterung wird bei Farbbildern nicht unterstützt.
-qestimator -qestimator=min,max Aktiviert die Qualitätsschätzungsfunktion. Jedes Bild, das verarbeitet wird, wird auch auf die Bildqualität überprüft, und am Ende des Verarbeitungslaufs wird eine Datei namens Quality.txt in das aktuelle Verzeichnis geschrieben, die jeden Ausgabedateinamen und seine berechnete Qualität auflistet.
Die Qualität für ein Bild wird berechnet, indem eine Reihe von Bildern mit Downsampling erzeugt und die berechnete Qualität jedes dieser kleineren Bilder summiert wird. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, Rauschen zu unterdrücken.
Die Serie von Downsampling-Bildern wird durch die beiden Parameter min und max gesteuert. Sie stellen den kleinsten und größten Teiler dar, der verwendet wird, um die heruntergerechneten Bilder zu erzeugen. Alle ganzzahligen Teilerwerte zwischen min und max werden verwendet.
Die Standardwerte sind min=3 und max=5 , was zu drei Downsampling-Bildern führt (Teiler 3,4,5). Sie können Min und Max anpassen, um Bilder aufzunehmen, die viel größer oder kleiner als normal sind.
Die Qualität jedes heruntergerechneten Bildes wird durch die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen benachbarten horizontalen und vertikalen Pixeln berechnet. Dadurch werden die Unterschiede übertrieben und scharfe Verläufe im Bild lokalisiert, meist ein Zeichen für gute Qualität. Es werden nur Pixel berücksichtigt, deren Werte größer als der Hintergrundpegel sind (siehe -threshhold )
Hinweis: Der hier verwendete Algorithmus ist derselbe wie der in Registax verwendete Gradientenalgorithmus, jedoch ermöglicht die hier verwendete Implementierung in ninox, den Algorithmus vom Benutzer zu untersuchen (über -qwrite ) und mit den min- und max-Parametern fein abzustimmen.
Es kann nützlich sein, die Qualitätsschätzungsfunktion von ninox zu verwenden, um alle Ihre Frames "vorzusortieren", damit Sie dann nur diejenigen auswählen können, die gut genug sind, um sie zum Ausrichten und Stapeln in Registax zu laden.
-qfunc Wählen Sie eine andere Qualitätssortierfunktion als die Vorgabe (Gradient).
Für kleine Ziele, die keine internen Details aufweisen (z. B. Uranus oder Neptun), können Sie den Blendenalgorithmus ausprobieren, der nach Licht sucht, das außerhalb des Nennbereichs der Planetenscheibe gestreut wird, um die Bilder zu bewerten. Als Parameter müssen Sie den Radius der Planetenscheibe in Ihren Daten angeben, zum Beispiel:
würde anzeigen, dass die Planetenscheibe in Ihren Daten einen Radius von 13 Pixeln (Durchmesser 27 Pixel) hat. Außerhalb dieses Bereichs gestreutes Licht weist auf eine geringere Bildqualität hin. Der angegebene Radiuswert sollte auf wenige Pixel genau sein, um beste Ergebnisse zu erzielen. Der Algorithmus vergleicht das Licht innerhalb der gegebenen kreisförmigen Öffnung mit dem Licht innerhalb einer Öffnung mit der doppelten Fläche, mit dem Verhältnis als Qualitätsschätzung.
-qwrite Dies ist eine Debugging-Option, die Sie nützlich finden könnten, wenn Sie versuchen, die optimalen Werte für min . zu bestimmen und max qestimator-Parameter.
Wenn dieser Schalter aktiviert ist, schreibt ninox alle heruntergerechneten Bilder, die als Teil der qestimator-Funktion generiert werden. Die Bilder werden in das aktuelle Verzeichnis als 8bpp monochromes PPM-Format geschrieben und heißen sample_N.ppm, wobei N die Sample-Ebene ist.
d.h. im Standardfall mit min=3 und max=5 werden drei Bilder erzeugt, sample_3.ppm, sample_4.ppm und sample_5.ppm.
Diese Bilder werden für jede verarbeitete Datei überschrieben. Wenn Sie diesen Schalter verwenden, ist es also sinnvoll, nur eine Datei zu verarbeiten.
-qrenumber -qrenumber=first -qrenumber=last Dieser Schalter wird in Verbindung mit -qestimator verwendet.
Nachdem alle Dateien verarbeitet wurden, sortiert ninox die Ausgabedateien nach ihrer berechneten Qualität von am besten -> am schlechtesten und nummeriert dann alle Ausgabedateien entsprechend neu.
Voraussetzung dafür ist, dass die Ausgabedateinamen eine Zahl als Teil ihres Namens enthalten, z.B. 00234.bmp .
Der Neunummerierungsalgorithmus lokalisiert den numerischen Teil (entweder den ersten oder den letzten numerischen Teil) und ändert nur diesen Teil des Dateinamens und lässt den Rest des Dateinamens allein.
Der neu nummerierte Teil des Dateinamens beginnt mit dem Buchstaben q, gefolgt von der Rangfolge der Dateien in der Qualitätsliste, wobei die höchste Qualität den Rang 0 hat.
z.B. Eine Ausgabedatei namens C: mp 0234-red.fit kann nach der Neunummerierung als C: mpq00368-red.fit enden.
-gaincomp=/path/to/image.fit * Nur monochrome Bilder *
Mit der Option Gaincomp können Sie nichtlineare Reaktionen in den Pixeln Ihrer Kamera korrigieren. Sie müssen zuerst ein "Flachfeld" -Bild erstellen, indem Sie ein Video eines gleichmäßig beleuchteten Ziels aufnehmen (stellen Sie sicher, dass Sie das Kameraobjektiv entfernen!) und dann dieses Video stapeln, um ein Flachfeldbild zu erstellen, das die Ungleichmäßigkeit zeigt Reaktionen Ihrer Kamera.
ninox lädt das Referenzbild und berechnet den Helligkeitsunterschied zwischen jedem Pixel im Referenzbild und der durchschnittlichen Intensität des Referenzbildes. Diese Unterschiede werden dann in einen Skalierungsfaktor umgewandelt und intern gespeichert, um auf jedes Pixel in den "echten" Frames angewendet zu werden, wenn sie geladen werden.
-obs=OBSERVER Setzt den OBSERVER-Code, der eine Komponente des WinJupos-Dateinamens bildet, auf die angegebene Zeichenfolge. Alle von ninox erstellten WinJupos-Dateien haben das Format "yyyy-mm-dd_hhmm_s-O-F.ser", wobei "O" der Observer-Code ist. Wenn nicht angegeben, verwendet ninox den Code "O". -streamfilter -streamfilter=N * Nur monochrome Bilder *
ninox führt einen Pixelfilteralgorithmus für die Eingabeframes wie folgt durch:
Jedes Pixel im Eingabebild wird mit derselben Position in den N (Standard 5) vorherigen Frames verglichen. Wenn dieses Pixel entweder größer als der größte Wert oder kleiner als der kleinste Wert in dieser Historie ist, dann wird es durch einen gewichteten Durchschnitt von sich selbst und dem Durchschnitt der Pixel in der Historie ersetzt.
Die Idee hinter diesem Filter ist, dass extreme Pixelwerte eliminiert werden können, indem jedes Pixel mit einer Historie dieses Pixels in einigen vorhergehenden Frames verglichen wird. Dieser Algorithmus sollte nur aufgerufen werden, wenn die Frames aus einer Sitzung mit gutem Sehen stammen, in der sich das Bild nicht bewegt, andernfalls führt dies zu falschen Ergebnissen.
Beachten Sie, dass die ersten N Frames nicht verarbeitet werden, sie werden ohne Filterung durchgelassen.
-rotate=N Zum Drehen von Einzelbildern gedacht, hauptsächlich Jupiterbilder
ninox lokalisiert und dreht automatisch das Bild von Jupiter, das sich im Eingabebild befindet. Ninox geht davon aus, dass außer dem Planeten keine anderen Informationen im Rahmen vorhanden sind und dass der Planet mit seiner Rotationsachse vertikal ausgerichtet ist (dh der Planet dreht sich nur in horizontaler Richtung).
Ein positiver Rotationswert dreht den Planeten von rechts nach links und ein negativer Wert dreht das Bild von links nach rechts.
Hinweis: Es wird nicht versucht, Beleuchtungsänderungen an den vorhergehenden oder folgenden Gliedmaßen zu korrigieren, sodass dies zu Artefakten am linken und rechten Rand des gedrehten Bildes führt.
-popfilter -popfilter=N Nur monochrome Bilder
ninox teilt das Bild in Kacheln mit einer Größe von N x N Pixeln (Standard N=5) und innerhalb jeder Kachel wird das hellste Pixel durch den Durchschnitt seiner Nachbarn ersetzt.
Dies wirkt als "Pop"-Filter und kann dazu beitragen, die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren, indem zu helle Pixel entfernt werden.
-quiet Erzeugt sehr wenig Textausgabe im Befehlsfenster. ninox wird auf diese Weise schneller ausgeführt, aber Sie können keine Details darüber sehen, was es tut.
-morphing=1 -morphing=2 Nur monochrome Daten
Dieser Schalter schaltet den Bild-Morphing-Filter ein. Der Wert ( 1 oder 2 ) wählt den Morphing-Level, wobei Level 1 nur ausrichten ist, dh das zu morphende Bild wird so nah wie möglich am Referenzbild ausgerichtet, ohne dass Verzerrungen angewendet werden, und Level 2 ist ausrichten + verzerren, wobei Jeder Frame wird zuerst ausgerichtet und dann verzerrt, sodass alle Hauptmerkmale des Frames perfekt mit dem Referenzframe übereinstimmen.
Sie müssen mit dieser Option Level 1 oder 2 auswählen, es gibt keine Standardeinstellung. Level 2 ist viel besser, kann aber auch viel länger dauern.
-morph-ref=/path/to/reference-frame Nur monochrome Daten
Wenn Bild-Morphing aktiviert ist (über die Option -morphing), ist diese Option erforderlich, um das Referenzbild bereitzustellen. Das Referenzbild sollte in der Größe identisch mit den Rohbildern sein, idealerweise sollte es durch einen Vorlauf der Rohdaten durch Registax mit moderater Schärfung entstanden sein.
Es ist wichtig, dass das Referenzbild in Bezug auf die Gesamthelligkeit den Rohbildern sehr ähnlich ist, da es zum Vergleich mit jedem von ihnen verwendet wird. Das Referenzbild sollte auch ein glattes Aussehen haben und frei von Verarbeitungsartefakten sein, die den Morphing-Algorithmus irreführen könnten.
-morph-across=N Nur monochrome Daten
Wenn Bild-Morphing aktiviert ist (über die Option -morphing), dann legt diese Option die Anzahl der Kacheln fest, die über die Breite des Bildes für Level-2-Morphing erstellt werden. Die Kacheln sind quadratisch und die Anzahl der erforderlichen Kacheln im Bild wird automatisch berechnet.
Level-2-Bild-Morphing funktioniert, indem das Quellframe in Kacheln mit einer Größe von NxN Pixeln unterteilt wird und jede Kachel einige Pixel von ihrem Ursprung entfernt "schweben" kann, um die beste Ausrichtung mit dem Referenzbild zu finden. Sobald alle Kacheln ihre besten Positionen gefunden haben, verzerrt der Morphiong-Algorithmus den Quellframe, sodass diese Kacheln zu ihren Startpositionen zurückkehren und die Bildmerkmale mit ihnen zurückbringen.
Wenn Sie zu wenige Kacheln im Bild haben, kann der Algorithmus möglicherweise nicht genügend Verzerrungen finden, um das Quellbild genau zu korrigieren, und wenn zu viele Kacheln vorhanden sind (dh jede Kachel ist zu klein), sind möglicherweise nicht genügend Details enthalten jede Kachel für eine sinnvolle Übereinstimmung gefunden werden.
In der Praxis sollten Sie versuchen, die Kacheln als gute Schätzung zwischen 32 und 64 Pixel groß zu halten.
Skalierungsgesetze von Radio-Spike-Bursts und ihre Einschränkungen bei neuen Sonnenradioteleskopen von Baolin Tan et al.
Die Radiobeobachtung ist eine der wichtigsten Methoden in der Sonnenphysik und Weltraumforschung. Manchmal ist es fast der einzige Ansatz, physikalische Prozesse wie die Beschleunigung, Emission und Ausbreitung nichtthermischer energetischer Teilchen usw. zu beobachten. Langzeitbeobachtungen und -studien haben ergeben, dass ein starker Sonnenradiostoß immer aus vielen kleinen platzt mit unterschiedlichen Zeitskalen. Unter diesen ist ein Funkspitzenburst der kleinste mit der kürzesten Lebensdauer, der schmalsten Bandbreite und dem kleinsten Quellbereich. Es wird angenommen, dass solare Radiospitzen mit einem einzigen magnetischen Energiefreisetzungsprozess in Verbindung stehen und als elementarer Ausbruch von Sonneneruptionen angesehen werden können. Es ist eine Grundvoraussetzung für neue Sonnenradioteleskope, diese Sonnenradiospitzenausbrüche zu beobachten und zu unterscheiden, obwohl ihre zeitlichen und räumlichen Skalen tatsächlich mit der Beobachtungsfrequenz variieren. Hier präsentieren wir die Skalierungsgesetze der Lebensdauer und Bandbreite von solaren Radio-Spike-Bursts in Bezug auf die Beobachtungsfrequenz, die einige Einschränkungen für die nächste Generation von Sonnenradioteleskopen vorgeben und uns helfen, die rationalen Beobachtungsparameter des Teleskops auszuwählen. As well as this, we propose a spectrum-image combination mode as the best observation mode for new solar radio telescopes with high temporal, spectral, and spatial resolutions, which may have an important significance for revealing the physical essence of the various non-thermal processes in violent solar eruptions.
Solar radio observation is the most important approach for obtaining information about solar energetic particles, violent energy release, and mass ejections in solar eruptions. Solar radio telescopes include solar radiometers, radiospectrometers, and radioheliographs with various frequency bandwidth, cadence, spectral and spatial resolutions. Based on new scientific assumptions and technical development, new plans of solar radio telescopes are continuously proposed. In the development of new generation solar radio telescopes, it is very important to select a set of suitable observing parameters, such as frequency range, bandwidth, cadence, spectral resolution, and spatial resolution, etc. So, how does one select a reasonable group of observing parameters of a proposed solar radio telescope?
Previous statistical studies indicate that a solar eruption lasting several tens of minutes always contains several big pulses with timescales of minutes, and each big pulse is frequently composed of a group of pulses with timescales of seconds, and each pulse is still composed of many sub-pulses with timescales of sub-seconds. Actually, a violent solar eruption always contains a great number of sub-second radio bursts, which are called fast fine spectral structures (FFS). FFS includes spike bursts, dot bursts, and narrow-band type III bursts. In the microwave range, they are called small-scale microwave bursts (SMB) (Tan 2013). They have a very short lifetime, very narrow frequency band, and very high brightness temperature. They always occur in large groups and form various kinds of complex structures, such as QPPs, Zebra patterns, and other long-lasting pulses. Each SMB may represent an elementary energy release process, which can be regarded as the elementary burst (EB) in solar eruptions. Therefore, it becomes the basic requirement to identify clearly SMBs for the new generation of solar radio telescopes.
This work investigated the previous observational results of solar radio spike bursts, dot bursts, and narrowband type III bursts, including the previous publications (Gudel & Benz 1990, Rozhansky et al. 2008, etc.), and tried to obtain a modified scaling law of solar SMBs. Such a modified scaling law will be the theoretical basis to select reasonable parameters for designing the new generation of solar radio telescopes, and help us understand the nature of solar eruptions.
Figure 1 presents the statistical relationship between the averaged lifetime and frequency among solar radio spike bursts. The frequency range covers from 210 MHz to 7.0 GHz, and the lifetime ranges from 5 ms to 91 ms. It shows that the averaged lifetime of radio spike bursts is anti-correlated to the emission frequency, the correlation coefficient is -0.58. A fitted function is near a power-law function:
is the averaged lifetime of SMB in units of ms, $f$ is the frequency in units of MHz.
Figure 1 – The relationship between the averaged lifetime and frequency among the solar radio spike bursts. Here, the crosses represent the results published in Gudel & Benz 1990 and Rozhansky et al. 2008 and the dashed line is obtained by least squared fitting method. The diamonds represent the results observed by the Chinese Solar Broadband Radio Spectrometers at Huairou (SBRS/Huairou) since 2006 (Wang et al. 2008, Tan 2013) and the solid line is obtained by least squared fitting method over the total sample.
Figure 2 presents the relationship between the averaged bandwidth and frequency among the solar radio spike bursts. The observing frequencies of the whole sample range from 305 MHz to 7.0 GHz. The narrowest bandwidth is 1.4 MHz at central frequency of 710 MHz, while the widest bandwidth is 115 MHz at 1250 MHz. We found that the higher the observing frequency, the wider the bandwidth of SMB. The statistical correlation coefficient between the bandwidth and the central frequency is 0.47 among the 166 samples, which is obviously positive correlation. A fitting function is also obtained:
Here, $f_ Figure 2 – The relationship between the averaged bandwidth and frequency among the solar radio spike bursts. Here, the crosses represent the results published in Gudel & Benz 1990 and Rozhansky et al. 2008. The diamonds represent the results observed by the Chinese Solar Broadband Radio Spectrometers at Huairou (SBRS/Huairou) since 2006 (Wang et al. 2008, Tan 2013) and the dot-dashed line is obtained by least squared fitting method over the total sample. Because SMBs, including spike, dot, and narrow band type III bursts are the smallest eruptive units in solar eruptions, their scaling laws may provide a most important and fundamental basis for understanding the nature of solar eruptions and for the designing of the next generation solar radio telescopes. F or the studies of solar radio astronomy, we always hope that the telescope has high parameters configuration as soon as possible, such as high sensitivity, high resolutions, and broad frequency coverage. However, one high parameter is always at the cost of decrement of other parameters. For example, the high frequency resolution inevitably means the frequency bandwidth of individual channel becomes narrow, and this will decrease the sensitivity. When the time resolution increases, the integration time will become short which will cause the sensitivity decrease and make the relatively weak burst to be vague and submerged in noise. The scaling laws of SMB show that the time scale of the detailed variation in solar radio bursts decreases with the increase of frequency, and the bandwidth increases with the increase of frequency. The scaling laws may help us to determine the optimal parameters configuration of the new generation solar radio telescopes, so as to ensure the scientific output from the observed data to the greatest extent. For the imaging observation, if we select too high time and frequency resolutions, it will not only face to a great challenge in techniques, but also inevitably reduce the observational sensitivity, and sacrifice the scientific objective of the relevant telescope. Therefore, we propose the spectrum-image combination mode to observe the solar radio eruptions on the basis of the scaling laws of radio spike emission, it can realize the observation simultaneously with high temporal, spatial, and spectral resolutions, as well as a high sensitivity, and can be taken as the principal mode for the future new generation solar radio observations, it will have broad prospects for the relevant studies. However, the high parameters here are relative, they will be gradually upgraded with the new development of radio and computer techniques. Based on a recently published paper: Tan, Bao-lin, Cheng, Jun, Tan Cheng-ming, Kou, Hong-xiang, ChA&A, 2019, 43, 59-74, doi: 10.1016/j.chinastron.2019.02.005 Rozhansky, I. V., Fleishman, G. D., Huang, G.-L.: 2008, ApJ, 681, 1688 Wang, S. J., Yan, Y. H., Liu, Y. Y., Fu, Q. J., Tan, B. L., Zhang, Y.: 2008, SoPh, 253, 133 OK, I've been trying to figure out how to post a photo of the tripod I've built for my AWB Onesky as requested by ClearwaterDave. I have a photo downloaded into my laptop but have been unable to figure out where to go from there. I've tried several times to resize it to appropriate dimensions but when I check the file afterwards it still shows the original dimensions. Assuming I can figure this issue out how to I get from there to a URL number to enter into a post? I used to post photos all the time in a previous model train forum I belonged to but this is different enough to totally confuse me. If your photo is a .jpg, try opening the file in Paint. You can then resize the photo and save a copy of it. That works for me. One of these days I'll remember to change my phone's camera settings before I take photos for CN. No, I won't. Click on the "More reply options" button to the right of the POST button on the 'reply to this topic' window and then you will have a box below the typing window with attachment options. For the size, easiest way is to email it to yourself, save it in your phone and then email it back. Most phones will ask you to select an image size and you can select the smallest size. If you have Windows, once you get the photo to the computer (email to yourself and download to a folder is probably easiest), right-click on the photo and select Edit (this brings up Paint). I'd start by resizing to 50% and save. More Reply Options in CN will let you pick the photo, then chose to add to post to place a shortcut in your post that you can move around. Easy to do, not so easy to find out how to do. After playing around for several days by searching YouTube videos on how to do this I got the photo to show up on the preview but got a "You are not allowed to use that image extension on this forum". So I'm still lost and frustrated. After playing around for several days by searching YouTube videos on how to do this I got the photo to show up on the preview but got a "You are not allowed to use that image extension on this forum". So I'm still lost and frustrated. John So, what extension does the image use? Normally, you would expect .jpg. If it is something else, that is likely the problem. Check that it is the image file itself that you are trying to upload, and not a page containing the image. Edited by kathyastro, 09 May 2019 - 07:41 PM. I'm just wondering can CN block images ripped off from the internet. part of CN's Terms of Service says it's a no-no. My guess is they can inspect and block elements of an image copied from an internet site. Edited by David Castillo, 10 May 2019 - 11:03 AM. Every forum software is different. I tried posting my first photo here yesterday. took me 15 min to figure out just one way to do it. I went to my profile page and created a "gallery". Once I created the gallery, I was able to easily browse/upload an image from my computer to the gallery. Once the image was uploaded to the gallery, I was able to hit "My Media" in the tools above the posting/reply box and insert the image directly into my post. Just to clarify and/or confuse: There are two steps to the process. First, the image needs to be acquired, scaled, rotated, cropped, etc on the member's local computer or device. There are so many permutations and variations that it's difficult to give advice. Regardless, the end product needs to be in the Joint Photographic Experts Group (JPG or JPEG) or the Portable Network Graphics (PNG) format. You may be able to attach other formats, but they may or may not display as an image within the message. As mentioned above, the image needs to be smaller than 500 kilobytes. There are a some common questions that come up: 1.) Why is there a 500k limit on image sizes? This is 2019!: The reason for the limit is because most images shown on Cloudy Nights do not need to be particularly large or high resolution since they are often gear pictures or screen shots. In the case of astronomical objects, it may be desirable to see the object at higher resolution, but it is more polite to give the viewer a choice. For example many of our readers use metered mobile telephones or have slow internet connections. Moreover, most browsers will scale an image to fit within a browser window. This means that an extremely large image will be shrunk on display (but not before download). In other words: the full size image is still uploaded & downloaded which chews up bandwidth, often for no good reason. It is simply more pragmatic to ask image uploaders to show some restraint in image size and include a textual hyperlink to a full-resolution version than to assume that every reader of a post wants to download multi-megabyte images which will then be scaled on the device to a much smaller size for viewing, anyway. Contrary to popular belief, it's not just an issue with storing large images on the Cloudy Nights server, it's an issue with bandwidth consumption. Ironically, when large images are sent down slower connections, it makes it appear that Cloudy Nights is "slow", and we get complaints. In this case, though, it's actually the user's own connection that is overwhelmed by downloading unwanted giant images. 2.) Why are my images sideways? They are correct on my device!: This has to do with the orientation data that is contained within the image's EXIF "header". Most modern cameras and phones have an orientation sensor that detects the rotation of the sensor when you take a picture. Many image viewing programs, therefore, will read that encoded information and auto-rotate the image such that it appears right-side-up when you view the image. In the case of the current version of the Cloudy Nights software, this header information gets removed. In other words, the image may appear sideways because you held the camera or phone sideways when you took the picture and, therefore, it *is* sideways. but your viewer no longer knows which way is up, so it can't automatically rotate the image appropriately. At present, the solution is to rotate the image before you upload it. Unfortunately, it can be difficult to determine how to rotate it because your device may already be rotating the image behind your back. There are usually ways to disable this feature so that you can see how the image is actually stored, but it is an inconvenience. 3.) Should I use JPEG or PNG?: Well, PNG and JPG both use compression algorithms which sacrifice fidelity for size. In some cases (text, sharp lines) the PNG format may better preserve image details. In other cases (lots of similar color - like "space" with fuzzier/softer items) JPG usually works better. In some cases, you can also adjust the aggressiveness of the algorithm on your device, which will make the resulting image smaller or larger. Rescaling the image to a logical size for WWW viewing and adjusting the compression aggression will generally get you there. It may be annoying to figure out at first, but it's a pretty basic image manipulation skill to have in your toolbox. Once you get the image to the correct size and rotation, you still have to place it into your message. As noted, there are several ways to do this. 1.) Store it offsite (Flicker, Astrobin, etc) and use the image icon in the message editor to paste in the URL. Remember, we hold offsite images that are displayed in a message to the same size standards as ones that you upload to CN. Just because a big image is hosted off-site doesn't mean that it won't choke thousands of your fellow members' telephones on download. 2.) Use your media library and attach the image from there by means of the "My Media" button. 3.) Using the "full editor" (button at bottom) to upload the image and place it (optional). You can read a bit more about #1 and #3 here. Finally a word about "fair" image use: Traditionally we have tried to protect other people's intellectual rights by disallowing the display of images that don't belong to the poster. More recently, we have relented somewhat to the seediness of the age. The rule is now that members are allowed to post their own images (of course) and are also allowed to display other people's images so long as it serves some illustrative or educational purpose, is respectful to the image's owner and the other members viewing it and it is cited. In other words, please don't rip off and abuse people's work and/or annoy fellow members for no good reason. If the image is not yours, give the original creator credit. Some of this is explained in the Terms of Service. In other cases, this is left up to the Moderator's discretion (ala Potter Stewart). Unfortunately, uploading images to Cloudy Nights is not always easy. Part of it relates to the site's software. Part of it involves rules that we have in place to try to protect our users. Part of it involves the wide assortment of software running on computers and devices. Of course, part of it involves ever more sophisticated cameras with ever larger sensors. Thank you for your understanding. If you've got specific problems or questions, please feel free to drop me (or any other moderator or administrator) a Personal Message. Thousands of galaxies in the process of making stars have been discovered by an international team of astronomers using ultra-sensitive radio images This photo from the Paris Observatory - PSL shows an image taken with the Low-Frequency Array (LOFAR) radio telescope of diffuse emissions of material in a galaxy cluster. The European LOFAR radio telescope on April 7 revealed, via a series of studies, images of unprecedented precision of tens of thousands of star-forming galaxies in the young Universe 'The light from these galaxies has been travelling for billions of years to reach the Earth – this means that we see the galaxies as they were billions of years ago, back when they were forming most of their stars.' Team member Isabella Prandoni, from the Italian National Institute for Astrophysics in Bologna, added: 'Star formation is usually enshrouded in dust, which obscures our view when we look with optical telescopes. But radio waves penetrate the dust, so with LOFAR we obtain a complete picture of their star-formation.' LOFAR is operated by ASTRON, the Netherlands Institute for Radio Astronomy. The UK is a partner country in the project, alongside Ireland, France, Germany, Italy, Latvia, the Netherlands, Poland and Sweden. Professor Sir Roger Penrose | University of Oxford . Are we Seeing Signals from Before the Big Bang? Recent results from WMAP and Planck Venue: "Hörsaal I" Main University of Bonn Building, Am Hof 1, 53113 Bonn Conformal cyclic cosmology (CCC), initially proposed in 2005, takes what we currently regard as the entire history of the Universe, from its Big-Bang origin (but without any inflationary phase) to its final exponential expansion, to be but one aeon of a continual succession of such aeons. The big bang of each is taken to be a conformal continuation of the exponentially expanding remote future of the previous one via an infinite metric rescaling. A positive cosmological constant (dark energy) and some primordial scalar material (dark matter) are both essential to CCC’s consistency. The 2nd law of thermody-namics is CCC’s driving concept, and its consistency depends upon information loss in the quantum evaporation of black holes. Supermassive black hole encounters in the aeon previous to ours would have important observational implications for CCC, detectable within the cosmic microwave background. Recent evidence for this in both the WMAP and Planck satellite data will be presented. Here are the press release, das poster and the Video. Professor Jocelyn Bell Burnel Reflections on the discovery of pulsars | Institute of Physics Venue: "Festsaal", Bonn University main building I will give a short account of the discovery of pulsars (pulsating radio stars) and recount some other instances where pulsars were nearly discovered. I will finish with some reflections on the lessons that can be drawn from these stories. Here are the press releases in English and in German as well as the poster. The video of the talk can be watched here . An m4v version for iPhone can be found here. Astronomers using CSIRO’s Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) at the Murchison Radio-Astronomy Observatory in Australia have created the most detailed radio image of a nearby dwarf galaxy called the Small Magellanic Cloud, revealing secrets of how it formed and how it is likely to evolve. Atomic hydrogen gas in the Small Magellanic Cloud as imaged with CSIRO’s Australian Square Kilometre Array Pathfinder. Image credit: Australian National University / CSIRO. The Small Magellanic Cloud, a dwarf galaxy that is a satellite of our Milky Way Galaxy, is located about 210,000 light-years away in the southern constellation of Tucana. It has a complex structure due to gravitational interaction with the Milky Way and the Large Magellanic Cloud. “The new image captured by the ASKAP telescope reveals more gas around the edges of the Small Magellanic Cloud, indicating a very dynamic past for this dwarf galaxy,” said co-lead researcher Professor Naomi McClure-Griffiths, from the Research School of Astronomy and Astrophysics at the Australian National University. “These features are more than three times smaller than we were able to see before and allow us to probe the detailed interaction of the small galaxy and its environment.” “This stunning image showcases the wide field of view of the ASKAP telescope, and augurs well for when the full array will come on-line next year,” said CSIRO spokesperson Dr. Philip Edwards. The new radio image of the Small Magellanic Cloud was created as part of a survey that aims to study the evolution of galaxies. “Distortions to this dwarf galaxy occurred because of its interactions with the larger galaxies and because of its own star explosions that push gas out of the galaxy,” Professor McClure-Griffiths said. “The outlook for the galaxy is not good, as it’s likely to eventually be gobbled up by our Milky Way.” “Together, the Magellanic Clouds are characterized by their distorted structures, a bridge of material that connects them, and an enormous stream of hydrogen gas that trails behind their orbit — a bit like a comet.” According to Professor McClure-Griffiths and colleagues, the new image finally reaches the same level of detail as infrared images from NASA’s Spitzer Space Telescope and ESA’s Herschel telescope, but on a very different component of the galaxy’s make-up — its hydrogen gas. “Hydrogen is the fundamental building block of all galaxies and shows off the more extended structure of a galaxy than its stars and dust,” Professor McClure-Griffiths said.
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