HDR画像までは前回の投稿と同じ。回転アンシャープマスク処理はpython opencvで実装 HDR画像をLabに変換、L画像に対し 1.中心をcv2.HoughCirclesで算出 2.極座標から直交座標に変換(cv2.warpPolar) 3.輝度傾き最大を半径(太陽の縁)とし直線性を確認。曲がってたら直交検波でより正しい中心点を算出 4.3を繰り返し、高精度な中心を算出(たぶんここまでは必要ない) 5.直交座標系で欠落した部分のデータを補完(scipy.optimize.curve_fitで正弦波にfit(基底と2次まで))

6.円周方向にhann窓のwindowを環状畳み込みしてunsharp波形を作り、差分を拡大し、R-USM処理 R-USM処理はwindowサイズ401,500倍、51,500倍、11,50倍とした。ただし、太陽の中については未処理。 内部コロナで急に処理を入れると不自然になるため、半径1.0~1.05倍の位置にwindowをかけた また、外周部はノイズが目立つため、半径1.7~3倍の位置にwindowをかけ、その外は未処理とした 最後に元のLabのLをR-USM処理画像に置き換えて出力 なお、直交座標から極座標に戻す際に線上のノイズが乗ったため180回転した画像に対し同じ処理を行い排除した