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NV350キャラバンのメーター箇所の
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※交換工賃、脱着工賃、取付破損は保証しておりません。

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製品の主な特徴
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・取付けサポート無
・予告無く仕様変更する場合が御座います
以上全てご納得頂いた上でご購入ください。購入=全ての説明、保証内容を納得されたと解釈いたします
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2022年1月 9日 (日)

・都心での新星景写真 撮影方法


新星景写真とは、日周運動で動く星と静止している地上を
両方止めて撮った写真です。

Resize180306

撮り方

赤道儀を使った写真と使っていない写真を合成するのが一般的な方法です。
赤道儀がない場合、広角で星が動かないくらいの露光時間(5秒とか)で
感度を上げた状態で撮影したものを複数合成してノイズを消す方法もあります。

その場合のやり方の記事


新星景写真では地上風景は星とコラボして面白いものを入れることになります。
富士山とか。
ただ、星という撮影対象上、空の暗い場所でという前提がついてしまいます。
都心で星を撮る場合は比較明合成をした軌跡が一般的。

Resize180307

何とか都心でも新星景写真を撮れないものかとチャレンジしてみました。
(空のきれいな場所で撮影した星空と都心の空を合成するのは個人的にNG)

時間をかけて撮影することで、何とか都心でも新星景写真が撮れました。

Resize180303

撮ってる時の様子
Resize180305

4時間露光するとこれくらい映ります。
Resize180304

露光時間を延ばせば伸ばすほどノイズが少なくなり、暗い星も映る。
今回は撮影方法を記載しておきます。
ただ、いろいろ特殊な機材を使うので初心者向きではない。


●必要な道具
 天体改造カメラ
 デュアルナローバンドフィルター

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 赤道儀

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 ソフトフィルター

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●撮影場所決め
さすがに画角内に強い街灯が入るようなところだと
ゴーストがでてしまって画像処理が大変になります。
Googleストリートビューなどで確認。

あと、どの天体とどの建築物を組み合わせるか、
その場合どこから撮ればよいかをよく考える必要があります。
オリオン座であれば、真西に沈むので、コラボしたい建造物の東で撮ればよい。
例えば下の図のようにスカイツリーとオリオン座のコラボであれば、
スカイツリーより東にある開けた場所に行けばよい。

2_20220110233701

地図を見てみると、荒川沿いの堤防、平井大橋付近だったら良さそう

Map_20220109231001


●撮影時刻
撮影したい星座が何時にどの方角に来るかは星座アプリを使えばわかります。
例えば上の図で描いたようなスカイツリーとオリオン座であれば、
1/10だと午前2:30くらいになります。
では、2:30に撮影できるように準備しておけばいいのかというと、そうではありません。

一枚撮りであれば、それでいいのですが、
都心部で星景を炙り出すためには大量の枚数を合成する必要があります。
せめて2時間は撮影しておきたいところ。
一枚30秒露光であれば240枚を合成しないと微恒星は出てこない。
2:30に行ってそこから撮り始めるとすぐにオリオン座が沈んでしまうので、
2時間前の0:30には撮り始めたい。

3_20220110233701

2時間で動く分、星の位置が違うので、
その部分が隠れないような広い場所で撮る必要があります。

 

●撮影方法
撮影場所についたら、赤道儀などをセット。
この時カメラにはまだナローバンドフィルターは装着しない。
「最終的に撮りたい構図」を決めます。
この時、撮りたい構図より少し広めの焦点処理にしておくのがコツです。
後の画像処理で、画像周辺はカブリなどが発生することがあります。
これは取り除くのが難しいのでトリミング前提で構図を決めます。
この時に、地上の固定撮影も済ませておくとよいです。 4_20220110233701

撮影開始時の時点ではその場所に天体がいないので、
極軸周りに雲台を回転させ、撮りたい天体を構図に入れます。
この状態で赤道儀のスイッチを入れ、
カメラにもナローバンドフィルターを装着。
ナローバンドフィルターを入れるとピントがずれるので、ピントを合わせなおして
撮影スタート。
インターバル撮影にして後は放置。
露光量は白飛びしないくらいで感度は高め。
ナローバンドを入れるとかなりISO感度を上げないと星が写りません。

必要に応じてソフトフィルターも付ける。

後はバッテリー残量を定期的に確認しながら放置。
都心部だと人が真夜中でも結構いたりするので、
必要に応じてワイヤーロックを三脚とカメラにつけておくとちょっと安心です。


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これで撮影は終了です。
次回、画像処理で星を炙り出していきます。

2022年1月 6日 (木)

・どこまでが合成写真か

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フォトコンテストなどでは合成写真はNGというものもあります。
確かに下の写真のような明らかな合成写真は「写真ではない、CGだ」
と感じる。

Resize180295

ただし、下の写真のようなものだとどうだろう。
Resize180291

見かけることも多い、星の軌跡を撮影したものです。
こういう写真は、現在ではほとんどが「比較明合成」という方法で
複数の写真を合成して作られた画像です。

作り方

画像合成や画像処理がどこまでOKかは、
フォトコンテストの規約などでもそれぞれ決められていたりしますが、
自分の中でも、「ここまではOKとする」というポリシーを決めておいた方が良いです。
でないと、何でもできてしまう。

どこまでOKかは、写真の使い方や人によっても異なりますが
いくつか例はあります。


・JPEG撮ってだしのみOK
この決め方をしている人も多いと思います。
個人的にはこの決め方はあまりイケてないなと思ってしまいます。
JPEG撮ってだしだと、どうしてもメーカの絵作りに左右されてしまいます。
色の出方だとかコントラストだとか。
また、インターバル合成機能がついているカメラとついていないカメラ等、
カメラについている機能によって撮れる表現の幅も変わってしまう。
※機能ではなく、大判カメラや特定のレンズでしかできない表現とかもありますが…。

 

・カメラ内でできる処理までOK
これもカメラの機能によって表現の幅が変わってしまう、
また、スマホカメラならアプリで何でもできてしまう、という点で
個人的には無し。

 

・一枚の撮影画像だけ使う
この考え方は1枚のRAWを自由に現像できて
ありえない合成はできないという観点で比較的良い決め方かなと思います。
天体など特殊な撮影では応用が利きませんが…。
ただ、カメラの内部処理を知っている身からするとうーん、と感じることもあります。
この考え方だと、最近のスマホの写真はほぼすべてNG。
スマホは一回の撮影に見えて、
画像を重ね合わせてノイズを減らしたり
露出を変えた複数の撮影画像を用いてダイナミックレンジを広げたりしています。

最近だと1枚の画像から深度Mapを作ってライティングを変えたりとかもできちゃうから…。

Resize180294 Resize180293

また簡単なところだと一枚の写真でもこういうのは作れる。
Resize180296

 

・その場にあるものを消さない、無いものを足さない
私は個人的にこのルールを守るようにしています。
これを守るということは、電線を消したり
その場にはいない動物を付け加えたりはできません。

ただし例外として、時間差で撮影した画像内で現れるものなどは足したりしてもよい。
こういうルールだと、天体の比較明合成もOKになるし、
動く天体と地上を両方止めた新星景写真もOKになります。

Resize180298

明るいうちに背景を撮影して、そのあとに飛ぶヒメボタルを合成
というのもこのルールであればOK。
こういうとり方。

Resize180297

カメラ起因によるセンサーのごみの映り込みや
ゴーストなどは本来そこには存在しないものなので消してもいい。
また、光学的に実現できる方法(PLフィルタで反射を取り除くとか)も
個人的にOKとしています。

Resize180292
光学的なリフレクションはもちろんOK。


ここまで記載したルールはあくまで私が思いつくものなので
そのほかの観点で考えることも当然あると思います。

2021年12月28日 (火)

・pentaxの新しいカスタムイメージ「里び」

ペンタックスの一眼レフに
新しいカスタムイメージ(画像仕上げモード)が搭載されました。
里び、というモードで、今まであった「雅」の逆になるようなモードです。
雅は再度が高く派手ながら、しっとりとしたイメージの仕上げですが、
里びはフィルムライクで空がシアンっぽくなるおとなしめの仕上げです。

雅で現像
Resize180282

里びで現像
Resize180283

植物緑とか空のある風景シーンだと
リバーサルフィルムっぽい雅のほうが良いかも。

いろいろと里びで撮影してみた中、ハマるシーンとして
「花火」がありました。


雅で現像
Resize180287

里びで現像
Resize180286

好みもあるかとは思いますが、
雅で撮影をすると赤い花火は色飽和をしてしまう。
また、青の輝度が低く背景の黒に埋もれてしまうこともあります。
しかし、里びは彩度が低い画像仕上げなので、色飽和せず、
青も輝度が高く出やすい。

そのほかの花火のシーン

Resize180285

Resize180284

ちなみに私は細かい設定は以下のようにしています。
Resize180288

2021年12月26日 (日)

・スイッチホルダーの活用場所

角型フィルターメーカからスイッチホルダーという
フィルターホルダーが出ています。


 

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NiSi ニシ Vホルダー Switch NiSi nis-v6sw
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これは二枚の角型フィルターをそれぞれ
角度を変えて装着できるアイテムです。

Resize180275


どんな時に使えるのか、例を示します。

Resize180277

このシーンでは空が明るい。
また、太陽に近い画面右側の空のほうが明るくなっています。

なので、2枚のハーフNDを下の図のように使います。
赤で塗った部分と、緑で塗った部分がそれぞれのNDがかかる位置。
Resize180278

撮影時の様子
Resize180280

完成写真
Resize180281

左右に強い光源があるシーンとかでも
Resize180274

撮影の様子
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完成写真
 Resize180276

2021年12月17日 (金)

・電子先幕による玉ボケ欠け

SONYのカメラで撮ると玉ボケが欠けるんだけど、
という話をまれに聞きます。
最近はニコンやキヤノンもミラーレスを出しているので
条件によって、同様に発生する場合があります。

玉ボケ欠けが発生している画像
Resize180164

玉ボケがちゃんと写っている画像
Resize180163  

_raw_dsc09023_all

欠けるのと欠けないのでは何が違うのかというと
メカシャッターを使っているか電子先幕を使っているかの違いです。


メカシャッターの動き
Resize151913_20211217223701


電子先幕の記事でも記載しましたが、
撮像素子上の先幕と、メカ後幕では位置に違いがあるため
両方を同じ速度で動かすと画面の上部と下部で輝度差分が出てしまいます。
特にスリット走行になったときは顕著。

カメラを横から見た図
Tamabokeh-1


スリット幅は一定でも撮像素子の下側に行くほど当たる光の幅が細くなっています。
つまり下側に行くほど暗くなってしまいます。

これを防ぐために、電子先幕の速さを早くすることで
撮像素子のどの部分も同じ幅の光が当たるようにする必要があります。
(メカ後幕の速度をコントロールするのは非常に難しい)
Tamabokeh-2


先幕の速さをどれだけ変えればいいのかは、
射出瞳までの距離や瞳径によっても変わるので、
レンズや絞りによって制御を変更する必要もあります。


このように、画面に輝度ムラが出ないように制御を行っても
玉ボケは欠けてしまいます。

玉ボケはセンサ面がピント位置より前か後にあるときに生じます。
Tamabokeh-3


この図はピント位置より後にあるので、後ボケが玉ボケになった時。
また、瞳の上のほうから入る光線と下のほうから入る光線を書いています。

まず下のほうから入る光を考えてみます。
Tamabokeh-4


露光ムラをなくすために、電子先幕はだんだん早くなり
撮像素子の下のほうに行くにつれてスリット幅が広くなります。
右の図のほうがスリット幅が広い。

電子先幕が開いてから、メカ後幕が閉じるまでにかかる時間が
図で記載した部分の幅です(幕速が一定と仮定)

次に瞳の上のほうから入る光。
Tamabokeh-5


上のほうから入る光だと
撮像素子に光が当たる時間が短いことがわかります。


メカシャッターが前側にあることによって、
ひさしの様に上側からくる光を遮ります。
逆に下からくる光は遮りにくいです。
軒先に庇をつけても、地面からの照り返しは防げないのと一緒。

Tamabokeh-6

このように瞳の上側の光はたくさん露光し、
下側の光の露光時間が短くなり、玉ボケにもムラができてしまいます。
(画像としては上下が逆になる)

 

2021年12月11日 (土)

・天体写真に写りこんだセンサごみ除去

一眼カメラで厄介なセンサー上のゴミ

レンズ交換時にホコリが入らないように気を付けたり、
マメにセンサークリーニングしたりしても
どうしても映り込んでしまうことがあります。

一般的なシーンであれば、Photoshopなどの画像処理ツールで消すことができます。

ゴミあり
10_20211211234901

処理後
11_20211211234901

仕組みとしては、ゴミのある部分に似た領域をコピペして見えないようにしているだけです。

天体写真だとこのゴミゴミ消しが厄介。

Resize180149
この写真では二か所にゴミが映り込んでしまいました。
天体写真の場合は、フラット撮影というグレー一面を同じ条件で撮影することで
このゴミや周辺減光を低減させることができます。
しかしこの写真を撮った時はフラットを撮影していなかった…。

photoshopで頑張って消してみました。
1_1_

オリオン座のベテルギウス(オレンジの星)の上と、そのちょっと右にゴミが映り込んでいます。

3_20211211235101
単純にスポット修復ブラシツールを使うと、ゴミは消えましたが、
ベテルギウスも消えました。
これだとオリオン座じゃなくなってしまう…。

私の考えた工夫方法はこうです。
まずは、同じ画像をレイヤーにしてコピーします。
4_

次に、コピーしたレイヤーに対して、スポット修復ブラシツールでゴミを消す。
5_2

このままだとベテルギウスも消えてしまうので、
レイヤーの合成方法を比較明にするとベテルギウスも復活します。
6_20211211235101

ただしこの方法だと、スポット修復ブラシツールで
本来無い星も作り出してしまうので、気になる方は
生み出された星をスポット修復ブラシツールで消していけばよいです。

また、比較明で合成をすると、ゴミが合った部分が若干明るめになってしまいます。
これは、ノイズ(明部と暗部のざらざら)の明るいほうだけ合成されるためです。
この場合は、不透明度を若干下げるなどをして調整すれば目立たなくなります。

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これくらいは目立たなくできました。

 

2021年11月30日 (火)

・撮像素子とは

このブログの記事カテゴリに「撮像素子関連」というものがあるが
そもそも撮像素子について詳しく説明している記事がありませんでした。

撮像素子とはその名前の通り、
フィルムに変わり、光による像を映して電気信号へと変換する素子です。
センサーとかCCDとかCMOSとか記載することもありますが、
それは実は正確ではありません。
センサーは、単に外部の情報を収集する装置のことだし、
CCDやCMOSは回路の種類の名前です。

撮像素子は、複数のフォトダイオードが
碁盤の目状にずらっと並んでいます。
このフォトダイオードの数が画素数。

Image-3

フォトダイオードの詳しい仕組みはここでは説明しませんが、
基本的には光が当たると電荷が貯まります。
強い光ほどたくさん電荷が貯まります。

 

CCDとはこの貯まった電荷を伝送する素子の名前。
下の図の緑の部分がCCD、オレンジが光電変換素子です
青がトランスファーゲート

Image-1

フォトダイオードにたまった電荷がゲートを通り最初のCCDに移ります。
次に隣のCCDに電圧をかけることで電荷が移動します。
これを繰り返すことで、電荷を運んでいきます。

Image-2

下の図のような16x16画素のCCDイメージャに像が投影された時を考えます。
17_20211130180901

白いところほど明るく、電荷がたくさんたまります。
電荷は白い丸で表しています。

下のアニメーションのように、
縦のCCDと横のCCDをうまく使って電荷を伝送していきます。
最後の出力部分でアンプとAD変換が行われてデジタルデータになります。

 

これを見るとわかりますが、すべての画素の電荷が同時にCCDに移されるので
ローリング歪みは発生しません。グローバルシャッターです。
ただし、電荷の転送の間は露光できなかったり、
電荷の伝送に電圧をかけるので電力が大きかったり制約があるので、
ライブビューや動画撮影は難しいという欠点があります。

Image-1_20211130180901


最近ほとんどのカメラで使われているCMOSは
以下の図のようになっています。

Image-5

緑の部分がCMOSです。
CMOSイメージャでの電荷読み出しは
行選択回路と列選択回路で座標を指定して行われます。
Image-6
赤いところを読み出し。
順番に指定して読み出ししていくので、ローリング歪みが生じます。
また、CCDに比べると、
フォトダイオードの周りに回路が沢山ついているのがわかります。
これによって、フォトダイオードの位置が井戸底のようになって
感度が下がってしまいます。

また、アンプがCCDでは出力の手前に一つついているのに対して
CMOSでは各画素についています。
これによりアンプの画素ごとのバラツキがノイズにつながります。

こんな感じで原理的にはCMOSのほうが高感度に弱いのですが、
最近はマイクロレンズの最適化、裏面照射、など
様々な技術を用いることでCCDよりも高感度を実現しています。

CCDで様々な技術を用いて高感度化させればいいと思うかもしれませんが、
CCDは特殊なプロセスで製造されるため、専用工場が必要になってしまいます。
なので流用が効きやすいCMOSのほうに投資されたという背景があります。

 


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2021年11月25日 (木)

・半導体不足

世界的な半導体不足がカメラにも影響してきました。
各社が製品の供給不足でお届けまで時間がかかる、
となっています。

これまでに車の納車が遅れるだとかいろいろニュースになっていましたが
ついにソニーも特定機種のカメラの受注ができないという状態に。

半導体は、電化製品にはもれなく使われています。
何かを制御するには半導体が必要。

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100均のLEDライト。
これも、ライトの点滅モードとか制御するのにつかわれている。

不足の一番の原因はコロナ。
世界各地でロックダウンが起きたりして、
半導体工場が稼働できなかったり、材料が入ってこなかったりしました。
物流も混乱していて、それによる調達問題も生じています。
また、コロナによってPCやゲームの需要が一気に増えたことも原因です。

カメラ関係の半導体だと2020年に起きた旭化成の工場の火災も大きい。
ナノオーダープロセスの半導体工場だと、空気中のわずかなホコリも製品に影響してしまうので
クリーンルーム内で作られていたりするので
工場を再度立ち上げるのにも非常に時間がかかります。

半導体を作る設備のパーツすら不足している状態。
この状況がいつまで続くかは専門家でも意見が分かれている状態です。

2021年11月17日 (水)

・アストロトレーサー × インターバル撮影

星空撮影では画像重ね合わせでノイズリダクションをするのが
最近の常套手段です。

この手法の利点は、一枚一枚の撮影の露光時間を短くできるので、
風などでぶれたコマを除外したり、
赤道儀の追尾制度が多少悪くてもOK
等があります。
シャッター速度を短くする分、感度を上げる必要がありますが
そこは重ね合わせでカバー。

アストロトレーサーを使うと、天体追尾できますが
望遠だとあまり追尾時間を長くできません。
200mmでも設定上、60秒くらいは追尾できますが
実際に精度よく追尾できるのは20-30秒くらいが限界。

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また、超広角で風景を入れて撮影すると、
レンズの歪みの影響で、周辺は星が流れてしまいます。

Resize180132
右上の星が放射方向に流れている。

これらの問題解決のために、複数枚撮影してコンポジットは
とても有効です。

しかし、アストロトレーサーを使用しているときは
インターバル撮影設定ができない。
毎回シャッターボタンを押すのは面倒くさいので
外部のインターバル機能付きレリーズを使用するのが楽。


 

レリーズケーブルがつけられる機種なら
これを購入すればOK。
設定は撮影間隔を1秒にすれば
露光終了から一秒以内で次のシャッターが切れます。

レリーズケーブルがつけられないエントリーモデルとかだと
ちょっと面倒くさい。

純正赤外線リモコンだとインターバル設定ができないので
それ用の装置を購入する必要があります。

ここで販売しているリモコンを購入。

電源はUSB-microのモバイルバッテリーが必要なので
カードタイプのものを購入して張り付けてあります。

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これをカメラのリモコン赤外線受光窓近くに設置するのが難しい。
私は苦肉の策として以下の方法で付けています。

Resize180128

まず、100均でちょうどいいサイズのケースを購入。
ここにパテを盛って、斜めの面を作って
そこに面ファスナーを張り付け。

カメラ側にも面ファスナー(やわらかいほう)を張ってしまっています。
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カメラとリモコンを取り付けた様子
Resize180130

かなりかっこ悪いですが、天体用と割り切って使うしかない。

2021年11月10日 (水)

・AIは万能ではない

最近は、AI(DeepLearning)を使えばこんなに凄いことができる
みたいな記事をいくつか書きました。

しかし、何かをやるときにAIを使うのが楽かというと、そうではありません。
AIにも弱点があります。

まず、学習させるためのデータセットを集めるのが大変。
例えば顔検出器を作る場合は、大量の顔データが必要になります。
ネット上に顔が写った写真はいくらでもありますが、
勝手に使うと肖像権や個人情報の問題が生じます。

権利が問題ない画像データを集め、
また、顔位置がどこにあるか、というラベル付け作業も生じます。

Dl-2

GoogleやFaceBookのようにすでに利用可能なデータをたくさん持っている会社は強い。

また、AIを使うと何か想像以上のことができる、というのは間違いです。
人間が認識できないことはできません。

Dl-1
深度推定ネットワークの出力結果
上側のシーンのように、人間が見て手前と奥がわかる写真なら
推定も正しくできています。
しかし、下の写真のように、手前と奥が人間でもわかりにくいシーンだと
AIもわからない。

AIができるのは、特徴量やパターンを認識して、それを識別することです。
写真を見て、
「この写真は300mmくらいの望遠でとられているな」と判断できれば
その画像に何らかの特徴量があるので、
AIもそれを識別して焦点距離算出することはできる。

 

AIを使えば確実に解ける問題でも、何でもかんでもAIを使う必要もありません。
AIを使うことが目的になってはいけない。
求める性能にもよりますが、従来のアルゴリズムベース(ルールベース)
十分に解ける問題であれば、わざわざAIにする必要もない。
学習データを集めるのも大変だし。

例えばライブカメラ映像から天気を判断する問題であれば、
空領域が水色だったら晴れ、白かったら曇り、という簡単なルールでいい。

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