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とくに汗ばむ季節はビーズ・金具等に負担がかかりますので、汗・脂等を拭いてください。
これだけで、だいぶ持ちがよくなります。
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あまり磨きすぎると オーロラ加工等が剥げてしまったり、テグスも痛める原因になりますので、やさしくお手入れしましょう。

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2022年4月15日 (金)

野生動物の仕業?

旧碓氷峠のめがね橋に星の軌跡を撮りに行ってきました。
地面が枯葉の積もったやわらかい感じでしたが、撮影中は近くに寄らなかったのでブレるはずはない。


 


しかし、家に帰って比較明合成をしてみると、星の軌跡がガタガタに。


明らかにカメラがブレています。
手ぶれ補正もオフにしているはず…。
そういえば森の中をガサガサ音がしていた。


野生動物が三脚の近くまで来て、それによってブレた可能性が高いです。


今度撮影するときは動物除けの道具を付けておかないと。


 




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2022年4月 6日 (水)

・非球面レンズはなぜ収差を抑えられるのか

最近のカメラ用のレンズだと、安いキットレンズでも非球面レンズが使われています。
非球面レンズを使うと何がいいのかというと、
収差が抑えられて像がしゃっきりするためです。

非球面レンズで抑えている収差は主に球面収差です。
非球面レンズなので、球面なレンズで発生する球面収差が出にくくなる。

球面収差の記事

球面収差はレンズの中心部と周辺部で結像位置が異なる現象です。

図のように、周辺部のほうがレンズに近い側で結像してしまいます。

拡大図

レンズ外側(青とか緑)の光線が、
光軸との交点が左側になっている。
これは、レンズに入射する光線の角度が原因です。


分かりやすいように、レンズ中心に近いオレンジの光線と
周辺部の青の光線を抜き出しました。
入射角が、青の光線だと大きくなっていることがわかります。
球面だと、この角度が大きくなりすぎて、想定よりも光が大きく曲がってしまいます。
これが原因で球面収差が起きる。

じゃあどうすればいいのかというと、
レンズ周辺に行っても入射角がつかないような面を設計すればよい。

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このような面であれば光が一点に集まり、球面収差が抑えられます。
この面の形状は非球面で、製造が難しい

 

2022年4月 1日 (金)

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一眼レフのレンズはマウントアダプターを使えばミラーレスにつけられます。
一方、ミラーレスのレンズは一眼レフには付けられません。

これはなぜかというと、フランジバックによるものです。

フランジバックとはマウントからセンサまでの距離です。

上の図が一眼レフ、下の図がミラーレスです。
ミラーレスに一眼レフレンズをつけるためには、
マウントアダプターで一眼レフのフランジバックと同じ長さにすればよい。

長さを合わせるだけなので、マウントアダプターはタダの筒でOK
(AFをさせたりするには電気接点が必要だったりするが)

一方、ミラーレスのレンズを一眼レフにつけようとするには、
このようになってしまいます。

レンズがボディにめり込んでしまう。

じゃあ、ミラーレス用のレンズは一眼レフにつけられないのか?
答えは否。
光を曲げれば付けられます。


上の図のように、普通にレンズをつけると、イメージセンサー上ではボケた像になるが、
光を曲げれば下の図のように結像します。

身近にある凹レンズといえば、近視用のメガネ。
一眼レフにメガネをかければミラーレス用レンズでもこんなにくっきり!

※毎年恒例、4/1エイプリルフールネタです。

2022年3月23日 (水)

・メニスカスレンズとは

写真レンズを構成するレンズは
一つ一つは凸レンズと凹レンズの組み合わせです。

凸レンズは虫眼鏡で使われるレンズで、光を集めます。
これを正のパワーを持つレンズという。

凹レンズはメガネで使われるレンズで、光を発散させます。
これを負のパワーを持つレンズといいます。

正のパワーと負のパワーとは 

単純な凸レンズや凹レンズは
両面凸レンズや両面凹レンズのことを言います。

凸レンズは、中心が厚くて周辺が薄いレンズなので、
こういうレンズも作れます

同様に凹レンズは中心が薄くて周辺が厚いレンズなので、
こういうレンズも作れます。

こういった、片面凸、片面凹のレンズをメニスカスレンズといいます。
これの利点は、単純な両面凸レンズとかに比べて収差を抑えることができること。
同じ焦点距離でも様々なレンズが作れます。

2022年3月15日 (火)

・メタサーフェスでカメラ技術のブレイクスルーが起きる?

これまで研究レベルだったメタサーフェス技術が実用に近づいてきました。
メタサーフェスとは、ガラス板などの上に
ナノオーダーレベルの微細なパターンを描くことで
今まででは考えられないような光学特性を持たせることができる技術です。

波長ごとに光を分離

 


光を波長ごとに分離することでカラーフィルタの代わりになる。
カラーフィルタだと、例え赤フィルタの画素だと
赤以外の光は吸収してしまいます。


一方、波長ごとに分離することができれば、光量のロスが無く
高感度のイメージセンサーを作ることが可能。


光を任意の方向に曲げることで、
薄いガラス板でレンズの役割を果たすことも可能。
例えば、オンチップレンズでは対応しきれなかったような
撮像素子周辺部の画素に十分な光を取り込めるようになる。

マイクロレンズだと、屈折させる力に限界があるので、
周辺部だと光電変換素子まで光があまり届かない。

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メタサーフェスだと、極端に曲げることもできる。

 

オンチップレンズではなくメインのレンズの役割を持たせることもできます。
例えばスマホのカメラのレンズ。

スマホレンズは厚みがネックになっているので、
メタサーフェスを用いることでカメらの出っ張りが無く
高品質な映像が撮れるカメラができるかもしれません。


ただ、一眼系のレンズの代わりを果たすのは
まだ難しいかもしれません。
一眼系だと、結像だけでなくボケ味も重視されるので
そこにハードルがあります。
ただ、DOレンズの様に、レンズ構成の一部にメタサーフェスを用いることで
既存のレンズと同様の性能で大幅な小型化は可能かもしれません。

2022年3月 3日 (木)

足柄峠

沈むオリオン座と富士山のコラボを撮ろうと、富士山の東側にある、足柄峠に行ってきました。
誓いの丘という場所が、景色もよく車もとめられます。

車一台も停まっていなくて、誰もいないと思ったらシカがいた。

近づくと逃げていった。

肝心のオリオン座と富士山は、ちょっとずれていた。

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ここよりもう少し北から富士山を見渡せる場所じゃないとうまく重ならない。

2022年2月23日 (水)

・スカイメモS用の微動雲台

天体撮影時の赤道儀はスカイメモSを使っています。
赤道儀と三脚の間には、極軸合わせのために、
微動雲台と呼ばれる雲台を使用する必要があります。

スカイメモSには専用の微動雲台が販売されているのですが、
これを用いると、重心が偏り、結構バランスが悪い。


 

※ドイツ式でカメラを設置すれば安定するが。

そこで、別の微動雲台で何とかバランスよくできないか試してみた。

いろいろ組み合わせて作った微動雲台では
重心がセンターにより、重心の高さも低くなって安定しています。

使用した道具は以下の通り。
・傾き方向の微動雲台


 

・パン方向の微動雲台

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・35度アングルプレート


このプレートはもう製造されていなくて、
まれにヤフオクとかで出品されているのを見つけるしかありません。
55度のものもあるので間違えないように。


この組み合わせだと、最初に水平をとれば
ほぼ35度が出ているので、北極星が見つけやすい。
微動の範囲は±10度くらいなので
石垣とかまで行かなければ、日本国内ならこの組み合わせで極軸合わせができる。

2022年2月16日 (水)

・車のヘッドライトのゴーストを防ぐ

天体のぐるぐる撮影は光害地でも星が撮影できます。




ただ、道路の近くだったりすると、車のヘッドライトなど
強力な光が当たることで、
空に盛大にゴーストが発生することがあります。


これを何とかゴーストを抑えて撮影しました。

撮影方法としては、
まず、空の部分を撮影時には地上部分を黒の紙で隠します

これでゴーストをかなり防げます。
ただ、レンズで発生するゴーストや、
レンズ表面にホコリがついていたりすると
それが映り込むので、気を付けないといけない。


レンズ表面のホコリが映り込んだ

地上部分は別途撮影したものを重ねればOKです。

2022年2月 5日 (土)

・ハーフソフトフィルター比較

星景写真撮影に便利なハーフソフトフィルター。
Nisiもハーフソフトフィルターを発売開始し、
各社から発売されるようになりました。

Nisi



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Kenko



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星景写真ではソフト部分の効果が重要になるので、
各社のフィルターでとり比べました。
(ただ、KANIのものを持っていくのを忘れてしまったので
 過去のKANIのフィルター比較記事を参照のこと)
性能的には、KenkoのハーフプロソフトンAよりも少し効果が強い感じです。

今回は参考に、星空で一番効果が理想的と思っている
ソフトンクリアも撮影しました。

フィルターなし

ソフトンクリア

Kenko ハーフプロソフトンA

Nisi スターソフトフィルター


等倍拡大したもの

こうしてみると、Nisiのソフトフィルタは
星の周りに円状のハロがついていてフォーカスがあっていないような写真に見えます。
ソフトの強さの度合いとしては、ハーフプロソフトンAより強め。
ソフトの強さ的にはKANIとNisiでは同じくらいの印象なのですが、
KANIはこのような円状のハロは発生しません。


各社のソフトフィルターメリットデメリットまとめ


Kenko ハーフプロソフトン
メリット
・ハーフソフトの中では効果が一番弱い。

デメリット
・ガラスが割れやすい。ちょっとぶつけると割れる。
・ソフトとクリア部分の境目が5:5なので星景で使いづらい。


KANI パーシャルソフトフィルター
メリット
・7:3の境目で使いやすい
・落としたりしても、割れにくい!!

デメリット
・効果が少し強め
・在庫がなくて手に入りにくい


Nisi スターソフトフィルター
メリット
・7:3の境目で使いやすい
・値段がほかのものより少し安い

デメリット
・ソフトの効果が独特

2022年1月30日 (日)

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DeeplLeaning(以下DL)についてこのブログでも何回か記事にしてきました。

AIによるカメラの進化
ディープラーニングについて
GANによる画像処理
AIは万能ではない
Photoshopの新機能 風景ミキサー とGANの仕組み

写真やカメラ系のブログですが、DLのことを何度も記事にしています。
これは写真≒画像処理が今後DLに置き換わっていくためです。

ここでは自分が勉強してきたことを自分のためにメモ代わりにまとめておきます。
なので、わからなかったら読まなくて良いです。


DLは人間の脳をコンピュータ上で再現したものです。
人間の脳内はニューロンとシナプスがネットワーク状につながりあって
情報伝達物質を送信することでできています。

左が脳のニューロンを表した図。
いくつかの入力があり、それを合わせたものを出力する。
右がDLでのニューロンです。

ここで、よく見るニューラルネットワークの図。
 
ニューラルネットワークのうち、中間層が複数あるものを
ディープラーニングと呼びます。
赤い部分を見ると、先ほどのニューロンと同じになっているのがわかります。

この図が実際に何をしているか。
例えば、28x28の白黒の画像だと
入力は28x28=784個あることになります。(図では2個しかないけど)

DLの図は、左の入力を入れて右の出力を得るという意味です。
f(x)とg(y)とh(z)という3種類の関数があるということ。

関数は中学生で習います。
一次関数なら
y = ax + b
という感じで、aとbの2つのパラメータが入っています。
上の図だとz1へ、それぞれ重みw1-w3までかけたものが入る関数、
といったものです。


これらのパラメータ(係数)はランダムな値が入っています。
これらを最適パラメータにするのが学習です。


この点の集合にフィットする関数はなんだろう、って時。
y=4x^2+30x+50
というテキトーな係数を入れると下のグラフ(紫)のようになり
全然一致しません。

青点との差分をとり、それが一番小さくなる係数を探します。
y=2x^2+60x+120
という2と60と120という最適な係数が見つかりました。
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ここではパラメータの数はたったの3つですが
ディープラーニングでは100万個とかそれくらいの数になります。
この最適のパラメータを探すのが学習。

 


文字で書いてもよくわからないので、実際の学習で考えてみます。
手書き文字の4と9を判別するネットワーク。
4と判断したら0を出力して9と判断したら1を出力するネットワークです。

28x28の画像データになっている手書き文字を入力にして、
4と判断したら0を出力、9と判断したら1を出力します。

図で表すとこんな感じ。

式で描くとこんな感じ
y = φ(f(x))

φは活性化関数と言われる関数です。
また、すべての入力をx'1で取り込んでいるので
これは全結合と呼ばれています。


Affineが全結合、ReLUが活性化関数です。
入力がマイナスなら0にして、入力がプラスなら
同じ値を出力するというものです。


これらの関数にランダムに入っているパラメータを微妙に変えていって
正解に近くなるかどうか確認していきます。
正解に似ているということは正解と出力の差の絶対値が小さくなるということ。

ちなみに、ランダムな値が入っている状態での出力はこんな感じ。

推論結果がどれも小さい値になっています。
すべてを4と推定すれば4と9の2値分類問題なので50%の確率で当たります。

 


差の絶対値がどんどん小さくなるようにパラメータを入れ替えることを試すのが学習。
グラフで描くとこんな感じ。

学習を進めるほど、だんだん差が小さくなっていきます。
一番小さくなったところが最も良いパラメータの組み合わせ、ということになります。
一番小さくなるところを求める、ということは
グラフの傾きがゼロになるところです。
微妙にパラメータを変えたときの出力と
前回のパラメータの出力との差分がゼロになるということ。

簡単に言うと微分したときにゼロになるところです。
しかし傾きがゼロになるところを求めようとすると、
局所解に陥ってしまうことがあります。
局所解とはグラフで言うとこういう場所です。

この部分は最小値ではありませんが
傾きがゼロになってしまうので
傾きだけで判断していると、
この部分で学習結果が収束してしまいます。

これを回避する方法もいろいろありますが、
とりあえず今回はここまでにしておきます。

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