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BlurXTerminator का परिचय और इस्तेमाल के अनुभव

लीनियर चरण2022.12शुरुआती नोट्स

यह लेख 2022 से 2023 के बीच के नोट्स से संकलित है; कुछ टूल संस्करण या प्रक्रियाएँ तब से अपडेट हो चुकी हैं, इसलिए पढ़ते समय इसका ध्यान रखें।

BlurXTerminator (BXT) Russell Croman का जारी किया हुआ PixInsight प्लगिन है, जो कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पर प्रशिक्षित मॉडल के आधार पर डीकनवोल्यूशन पूरा करता है। बाज़ार में आते ही यह दुनिया भर के शौक़िया खगोल-फ़ोटोग्राफ़ी समुदाय के सबसे चर्चित विषयों में से एक बन गया। इस लेख में मैंने पहली बार आज़माने से लेकर रोज़मर्रा के इस्तेमाल तक के अपने कुछ अनुभव, और ध्यान रखने लायक़ कुछ बातें समेटी हैं।

पहला अनुभव: मंदाकिनियाँ और चंद्रमा की सतह

मैंने पहले हाथ में चल रही एक मंदाकिनी की छवि, और पहले प्रोसेस की जा चुकी पूर्ण चंद्रग्रहण की चंद्र-सतह की छवि लेकर BXT आज़माया।

मंदाकिनी की बात करें तो तीन नतीजों को अग़ल-बग़ल रखकर तुलना करते हैं: सबसे बाईं ओर बिना प्रोसेस किया मूल चित्र, बीच में वह सर्वोत्तम नतीजा जो उस समय मैं PixInsight के अपने मूल डीकनवोल्यूशन से निकाल पाता था, और सबसे दाईं ओर BXT का नतीजा। BXT ने सबसे बेहतरीन ब्योरे दिखाए, बड़े तारे बिगड़े नहीं, और साथ में उसने तारों को थोड़ा सिकोड़ भी दिया।

मंदाकिनी की छवि के तीन प्रोसेसिंग नतीजों की तुलना: मूल चित्र, PI का अपना डीकनवोल्यूशन, BXT का नतीजा

चंद्र-सतह के हिस्से में भी तीन चित्र अग़ल-बग़ल हैं: मूल चित्र, UnsharpMask और MMT लगाया हुआ मेरा संस्करण, और BXT का नतीजा। BXT का नतीजा ज़्यादा स्वाभाविक लगता है, और कृत्रिम निशान भी कुछ कम जान पड़ते हैं।

चंद्र-सतह की छवि के तीन प्रोसेसिंग नतीजों की तुलना: मूल चित्र, UnsharpMask+MMT, BXT का नतीजा

असल में मैं आगे ग्रहों की छवियाँ भी परखना चाहता था, पर बृहस्पति का एक चित्र डालते ही सीधे नाकामी मिली — कोई अर्थपूर्ण नतीजा बन ही नहीं पाया। लगता है मॉडल के प्रशिक्षण में इस्तेमाल की गई छवियों में बृहस्पति नहीं था, हालाँकि चंद्र-सतह की छवियाँ ज़रूर रही होंगी। शायद भविष्य के किसी संस्करण अपडेट में ग्रहों की छवियाँ भी जुड़ जाएँ — तब तो BXT के इस्तेमाल का दायरा और चौड़ा हो जाएगा।

ख़रीदने लायक़ है या नहीं?

BXT का असर देख लेने और ख़ुद आज़मा लेने के बाद बहुत लोग एक व्यावहारिक सवाल पूछते हैं: इस पर पैसे लगाना बनता है या नहीं? इस प्लगिन की क़ीमत लगभग 99 अमेरिकी डॉलर है, और 30 दिन का मुफ़्त ट्रायल मिलता है। अगर आप PixInsight इस्तेमाल करते हैं, तो सीधे सीरियल नंबर के लिए आवेदन करके, इंस्टॉलेशन अपडेट करके इसे आज़मा सकते हैं।

मेरा अपना जवाब बिलकुल सीधा है — यह चीज़ तो कब से मेरी शॉपिंग कार्ट में पड़ी थी, ट्रायल ख़त्म होते ही मैंने ख़रीद ली।

इस्तेमाल की सीमाएँ और ध्यान रखने की बातें

BXT सुविधाजनक तो है, पर सर्वशक्तिमान नहीं। व्यवहार में सामने आने वाली कुछ स्थितियाँ समेटता हूँ:

सुधार की क्षमता की एक सीमा है

मेरे पास कभी छवियों का एक ऐसा जत्था था जिनके किनारों पर tile से पैदा हुई समस्या थी, और मैंने BXT लेकर देखा कि उन्हें बचाने का कोई मौक़ा बनता है या नहीं। फ़्रेम में दिख रहे खुले तारागुच्छ को उदाहरण लें: सुधार के बाद तारे सचमुच छोटे हो गए, पर तारों की शक्ल में सुधार का असर बहुत सीमित रहा। औज़ार कुछ चीज़ें बचा ज़रूर लेता है, पर यह उम्मीद न रखें कि वह गंभीर संरचनात्मक समस्याओं को पूरी तरह चौरस कर देगा।

tile की समस्या वाली छवि के BXT सुधार से पहले और बाद की तुलना

चमकीले क्षेत्रों में संतृप्त पिक्सेल बन सकते हैं

BXT (AI2) इस्तेमाल करते समय यह समस्या ख़ास तौर पर ध्यान देने लायक़ है। नीचे की सभी छवियाँ रैखिक चरण में हैं।

800% तक बढ़ाई गई एक मंदाकिनी के केंद्र को उदाहरण लें: मूल चित्र में केंद्र काफ़ी चमकीला है, स्क्रीन स्ट्रेच किए बिना भी हल्का-सा दिख जाता है। BXT चला लेने के बाद, चाहे सामान्य मोड हो या Luminance Only मोड, छवि में कुछ संतृप्त पिक्सेल उभर आए, जिनकी चमक बेहद ऊँची थी, लगभग 1 (पूरा सफ़ेद) के क़रीब। इन संतृप्त क्षेत्रों पर ज़रा-सा भी स्क्रीन स्ट्रेच लगाएँ, तो आसपास का हिस्सा स्ट्रेच होते ही उनके साथ पूरा संतृप्त हो जाता है और रंग तथा ब्योरे खो देता है।

इस समस्या का फ़िलहाल कोई हल नहीं है, और यह सिर्फ़ मंदाकिनियों के केंद्र में ही नहीं दिखती — कुछ चमकीले तारों के संतृप्त क्षेत्र के आसपास भी उभर आती है। अब तक मैंने इसे सिर्फ़ रंगीन छवियों पर देखा है, मोनोक्रोम छवियों पर नहीं।

फ़िलहाल का हल: पहले एक मास्क से संतृप्त क्षेत्रों को ढक दें (जैसे लुमिनेंस चैनल निकालकर उसे उलट दें), फिर BXT चलाएँ — इस तरह यह समस्या टल जाती है।

एक बात और जोड़ दूँ: NoiseXTerminator (NXT) में भी, अगर छवि स्ट्रेच की जा चुकी अरैखिक छवि हो — ख़ासकर वह जिसकी संतृप्ति या कर्व पहले ही ख़ूब खींची जा चुकी हो — तो मैं ऐसी ही स्थिति से गुज़र चुका हूँ; जो साथी इसे इस्तेमाल कर रहे हैं, वे ध्यान रख सकते हैं।

रैखिक चरण में मंदाकिनी के केंद्र में BXT के बाद संतृप्त पिक्सेल बनने का प्रदर्शन

AI से आया प्रक्रिया में बदलाव

हाथ से डीकनवोल्यूशन किए हुए बहुत वक़्त हो गया। BXT को ठीक से सेट कर देने के बाद एक बार चलाते ही काम पूरा, और अगर CUDA समर्थित ग्राफ़िक्स कार्ड लगा हो, तो नतीजे का रीयल-टाइम प्रीव्यू भी देखा जा सकता है।

इससे बचने वाला समय सिर्फ़ डीकनवोल्यूशन के इस क़दम तक सीमित नहीं है: तारे हटाने के बाद, तारा-रहित छवि की बची हुई कमियाँ सुधारने में ढेर सारा समय नहीं लगाना पड़ता; और शोर घटाते समय भी हर बार मास्क बनाकर उन जगहों को हटाना नहीं पड़ता जहाँ काम नहीं करना है। पूरी AI टूलचेन ने पहले की सबसे थकाऊ कुछ प्रक्रियाओं को सरल कर दिया है।

(उस समय समुदाय में यह चर्चा भी चल रही थी कि अगला उत्पाद AI मॉडल पर प्रशिक्षित GradientXTerminator II होगा, पर लगता है कि आख़िर में बात DBE की दिशा में ही ज़्यादा गई।)

AI डीकनवोल्यूशन के बाद छवि का नतीजा

इस्तेमाल की सही समझ

आख़िर में Russell Croman की अपनी चेतावनी उद्धृत करके बात ख़त्म करता हूँ। भले ही BlurXTerminator AI4 और भी व्यापक ऑप्टिकल विपथनों को सुधार सकता हो, पर उपकरणों की सही सेटिंग की जगह कोई चीज़ नहीं ले सकती। आप कोई भी औज़ार इस्तेमाल करें, बेहतर मूल डेटा हमेशा बेहतर अंतिम छवि ही देगा।

AI4 कुछ गंभीर विपथनों को आसानी से ठीक कर सकता है, पर किसी भी सॉफ़्टवेयर औज़ार की समस्याएँ सुधारने की क्षमता हमेशा सीमित होती है। कोलिमेशन की त्रुटि, फ़ोकल तल का झुकाव, इमेजिंग ट्रेन की विकृति, फ़ोकस की त्रुटि और गाइडिंग की त्रुटि को कम-से-कम करने में समय और मेहनत लगाइए, इसी से आपको कहीं बेहतर नतीजे मिलेंगे।

BXT के इस्तेमाल की समझ दर्शाता चित्र

BXT ताक़तवर औज़ार है, पर वह अच्छे डेटा को और अच्छा बनाने के लिए है, ख़राब डेटा को बचाने वाली रामबाण दवा नहीं। यह नज़रिया किसी भी पैरामीटर सेटिंग से ज़्यादा अहम है।