CCDStackでは
Stack時のResampling関数として、
NearestNeighbor
Bilinear
Bicubic B-Spline
Quadratic・・・
Lanczos・・・
がある
ステライメージでは、ピクセル補間の選択で
バイキュービック
バイリニア
ニアレストネイバー
ランチョス・・・
があり、
どちらも同じ単語を使っている。
（両者それぞれで全く違うのもあるが）
結局、両者に存在する、
バイキュービック Bicubic B-Spline
バイリニア Bilinear
ニアレストネイバー NearestNeighbor
のどれかを使うのが一般的だと思うが、 この使い分けが分からない。
要するに、S/Nを重視するか、解像を重視するか、その中間を目指すのか
ということなのだろうけど、理屈が分からない。
S/Nを重視するというのは散光星雲向けということなのか、
解像を重視するというのは系外銀河向けということなのか、
どうもよくわかっていない。
ステライメージのヘルプには解説はなく、単語の羅列のみ。
（不親切だな、仕様通りに作るけど、効果効用まではわからんのだろう）
CCDStackのHelpには、一般的にはBicubic B-Splineが適しているよと書いてある。
しかし、よく読むと、
StackにはNearestNeighborが適している、
単一の画像を変換するにはBicubic B-Splineが適している、と書いてある。
Stackはわかるが、単一の画像を変換するというのは、RGB画像の位置合わせのことか。
（おいらはCCDStackで、RGB画像は一気に全部読み込みし、位置合わせを一括で行っているため
RGB画像は最初から位置合わせを完了した状態で処理している）
NearestNeighborは単一画像には使うな、
UnderSampling画像や枚数が少ない場合は使うなと。
Bilinearは、Sub-Pixelの精度を出す、非拡大や非回転でうまく働く。
Bicubic B-Splineは、拡大や回転でうまく働く。
なんかわかったようなわからんような、理屈はよくわからないが
Stack時は、NearestNeighborを使えということはわかった。
ちなみに、おいらはずっと NearestNeighbor でやってきたが
意味も分からずに処理するのもどうかと思ってですな、、、。
NearestNeighborってのは、すぐ隣のピクセルの情報を
引っ張て来て補間するということはわかるのだけど、、、。
これが解像重視ということになるのか。
小学生レベルで考えるべきことなのか、
中学校に進学してから考えればいいのか？
先日のミーティングありがとうございました。
補間のアルゴリズムに関しては、この図が分かりやすいかな?と思います。
https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_interpolation
ランチョスサンプリングは、これが説明になりますが、右側にある図を見るとイメージが湧くかなと思います。
https://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling
どの補間方法も一長一短があって、バイリニアーは、ジャギーや偽色が出やすい。とか、ランチョスはノイズぽくザラザラしやすいなど、データに合わせて好みで選択するのが良いです。天体写真などは背景がグレーなので、たいていの場合、滑らかな変換が良いと思います。
スタックする場合は、ジャギーや偽色が平均化されて目立たなくなる割に解像感があるので、推奨されているのだと思います。
星のアライメントする際は、内部で適宜選択して補間しながら変換しているはずです。PIだとスケーリングして、真ん中と端がズレないようにリサンプリングしていると説明にありました。
n2068ddさん、いつもありがとうございます。
実例サンプルがあると実にわかりやすいです。
これでニアレストネイバーが解像重視、
バイキュービック、バイリニアはS/N重視であることが一目瞭然で納得しました。
ランチョスは使う勇気はありませんね。
回転がなければ、ニアレストネイバーでOkです。
ホットピクセルとかもシャープなままなので、場合によっては、後から適用でも除去できることもあります。
ただ視野回転が生じる場合には、誤差が大きくなるので、星像崩れが増すこともあります。
切れ味、という点ではニアレストネイバーが一番ですね。
UTOさん、お久しぶりです。
やはりニアレストネイバーが一番ですね。
心強いです。
画像処理の基本をすっかり忘れてしまっているので勉強し直しなんですよ。