Il 25% non è tantissimo, ma a me 1000€ non fanno schifo, è sempre tutto relativo.
Senza considerare che con altre strumentazioni di più grande diametro si può spendere meno.
Resto comunque basito come su questo forum, che era tanto talebano con chi tentava l'astrofotografia in AltAz a pose brevi, ora che la propone celestron a cifre nonnproprio popolari venga invece accolta quasi a braccia aperte.
In ogni caso, su cloudynight c'è un thread simile a questo con una discussione molto simile, sia sul costo ed alternative non chiavi in mano, sia sull'intervento dell'IA.
L'utente Wildtelescope spiega il funzionamento della IA, non ho idea se sia una sua supposizione o se abbia inforveritiere.
Lui sostiene che l'IA sia stata addestrata con le immagini di Hubble (come era quasi scontato) ma che intervenga semplicemente decidendo il valore di sharpening da applicare durante il processo di deconvoluzione.
Se così fosse sarebbe ben poco invasiva.
Ora io non faccio astrofotografia da anni, dopo alcuni inizi dove avevo risolto i problemi di ripresa ma che mi han fatto capire che odiavo passare le serate a fare editing delle immagini. Mi ricordo che la deconvoluzione era un processo che utilizzava un sacco di risorse ed impiegava tempo, non conosco i nuovi algoritmi e non ho idea se possano essere gestiti in tempo reale da un raspberry e da uno smartphone o se il sistema debba utilizzare potenza di calcolo sul cloud per eseguire l'elaborazione.
Quoto quanto spiegato da Wildetelescope su Cloudinights
https://www.cloudynights.com/topic/9063 ... gin/page-8Wildetelescope @ Cloudy Nights ha scritto:
To understand how these AI based sharpening and denoise processes work, you must first understand how non-AI approaches work. Let’s use the popular Blur Xterminator as an example. Traditionally, images will apply what is called a deconvolution filter to their images to sharpen them and get more detail. Your image can be treated as a mathematical function. The Blurring can be treated as another mathematical function. The raw image can be considered a product of the “ideal” image function and the Blur function. So deconvolution filter tries to remove the Blur function from the picture. The way this works is that the algorithm makes assumptions regarding how sharp the image SHOULD be in an ideal case, how much blurring has occurred and the mathematical formula that can be used to describe this blurring. The process takes initial these initial guess’s and iterates until the result converges to a solution you find acceptable. The initial guess for the star shape can be an actual Guess(blind deconvolution) or from measurements taken from the image itself. There is a lot of trial and error involved. In Blur exterminator, the AI makes the decisions for the initial guesses, based on its “experience” working with Hubble data sets, which have the advantage of being taken without blurring due to atmosphere. In theory, this means it can make a better starting guess for the key variables.
This is of course a very simplified description but I believe it captures the basics. Someone skilled with using the traditional approaches can easily get equivalent results to the AI. What AI does is remove some of the tedious trial and error, making getting a nice result easier and faster. Another advantage of the AI solutions(particularly the Xterminator plug ins) is that they analyze the image and can take into account local variations across the FOV and optimize the sharpening accordingly. There is a lot of sophisticated stuff going on here, but it is NOT taking images from the internet and replacing your data, or redrawing things it deems bad. The artifacts that you can get from an AI approach are the same ones that you can get if you use traditional methods. there is no “faking data” . It could be argued however that the AI approach takes a bit of the “Art” from the process, but that is a different debate for a different time.
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