札幌場外市場散策

札幌中央卸売市場
P2132606 (2)
初めて来た。
観光市場では無いので、関係者以外立ち入りは出来なさそうだ。
とっとと場外市場に移動。
P2132608 (2)
ここも初めて来た。
札幌に昔住んでた時はこの場所の存在自体知らなかった(笑)。
こちらに戻って来てから知った。
そんなに広くなく、ほぼこの通りだけという感じ。
売ってる物はカニがやたら目に付く。
観光客向けなんだろうな。
地元的には値段が安いという感じもなく、近くに住んでなければ来る意味が無い所だ。

昼飯を食うか。
P2132611 (2)
焼き魚定食が食べたいなと思ったので、めし屋という店に入ったら、焼き魚が鮭の切り身との事で、店の人に勧められるまま海鮮四品丼(1900円)にした。
P2132614.jpg
丼ぶりが小ぶりで、出てきた時は観光客向けのお店かと思ったが、ネタに味があって美味しい。
見た目が豪華でも味が無い魚を出す店は沢山あるから、それと比べると良い店だ。
食べて出る時に「うちは塩ラーメンが売りなのでまた来て下さい」と言われた。
だったら海鮮丼じゃなくて最初にそっちを勧めて下さい(笑)。

でっかい帆立。
P2132616.jpg
手のひらの方が大分手前にある。

干しナマコ
P2132621.jpg
値段にビックリ。
中国からの爆買い客向けだろうけど、本当にこういうの買ってくんだ。

場外市場は、すぐに見て回ってしまったので、とっとと帰る事にした。
途中で桑園のイオンによって、ラナイカフェでパンケーキとコーヒーのセット(1695円)
P2132623.jpg
久しぶりに来たが、客足も落ち着いて、すぐに入れるようになってた。
豪華なデコレーションしたパンケーキは値段が張るし、この位の客入りが順当だろうな。

そしてまだ日は高いが帰宅した。
P2132628.jpg


madVR 0.90.10 のditheringのテスト

以前に誤差拡散法(error diffusion)について否定的であると書いたが、本当にそう考えてたので、テストするまでに2年も経ってしまった。
テストに使う映像は、720×480を1440×1080にアップスケーリングした物。
#none
(上の画像はブログに載せる為に1/10にしてます)
これはアップスケーリングによって、小数点以下の値が出るので、ディザリングの効果が出やすいと考えた為。
まずはディザリング手法を切り替えて、画像の一部で効果を見る。
#none_org
上はdithering:noneでの物。
このままだと判りずらいので、CGツールを使ってコントラストを上げる。
#none
これで判り易くなった。
以下、他の手法を使った時の画像。
random
random.png

ordered
ordered.png

error diffusion1
error_diffusion1.png

error diffusion1 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion1_nocolored_noise.png

error diffusion2
error_diffusion2.png

error diffusion2 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion2_nocolored_noise.png

none & artifact removal(deband)
deband.png
ついでにdithering:noneで、artifact removalを有効にした時もテストした。
面倒なので、以後はartifact removalの事を、一般的に使われている用語のdebandと書く。
デバンドとディザリングは同じような手法で実現していると何処かで読んだので、代わりに使えるのではと前から考えてたのだが、思った通り似た効果がある。
というかどの手法も、効果に大きな違いが無いように見える。

次は各手法を使う事で画像全体にどれだけ変化が起きるかを調べた。
元画像(上のテストと同じ物。以下ブログに載せる為に1/10にしてます)
#none
これにrandomを掛けた画像と、noneの画像を、CGツールで「差の絶対値」を取った物が以下。
random-none_org.png
真っ黒。
差分画像の輝度値は最大2しか無い(輝度値1以下のディザノイズを加えてる)。
これをCGツールで、差を64倍に拡大する。
random-none.png
これで画像の変化が見えるようになった。
以下、他のディザリング手法で同じ事を行った物。
ordered
ordered-none.png

error diffusion1
error_diffusion1-none.png

error diffusion1 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion1_nocolored_noise-none.png

error diffusion2
error_diffusion2-none.png

error diffusion2 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion2_nocolored_noise-none.png

none & deband
deband-none.png
下に行く程画像が暗くなっていくのが判ると思う(画像を別タブで開いて切り替えて見ると判り易いです)。
暗いという事はnoneとの差が少ないという事だ。
noneの画像は、RGB16bitの内部バッファの画像と、各画素で±0.5以下の違いが出る。
ディザリングすると、ディザノイズが各画素に乗るので、RGB16bitの内部バッファの画像と、各画素で±1以下の違いが出る。
noneの方が画素単位でみると元画像に近い事に意外と感じるかもしれないが、ディザリングは局所的にはノイズが増えるが、全体的には元画像に近くなるという処理なのだ。
つまり簡易的な判断方法として、noneとの差が少ない事で、ローノイズだと判断出来る。
従って、暗い画像になる程ローノイズなので、madVRの説明通り、ノイズの量は、random>ordered>error diffusionなのが、このテストで確認出来た。
error diffusion1、error diffusion2、colored noiseのチェック有り無しによる差が確認出来ないのは、noneの画像の誤差(±0.5以下)の為だと思う。
noneの画像の誤差であやふやになり、僅かの差は確認出来ないのだろう。
この辺はmadVRの説明通り、error diffusion2が一番低ノイズだと信じればいい。
デフォルトがcolored noiseのチェック入りなので、このチェックもそのままで良いだろう。
ただし見て判る差では無いだろうから、error diffusionの中で一番負荷が低い物を選んでも別に構わないだろう。
そしてdebandだが、興味深い結果が出てる。
error diffusionよりもnoneとの差が少ない。
デバンドはバンディングを消すのが目的の処理な為、画像に対して最小限の変更しかしない事が、error diffusionよりもnoneとの差が小さい理由かと思われる。
しかしディザリングと似た効果を出す事は、最初のテストからも、この差分画像テストからも判る。

別の映像を使って追加テストする事にした。
元から1920×800の画像を使って、noneとの差を取って、差を85倍に拡大した。
(64倍だと差が少なくて暗かった)
元画像(以下ブログに載せる為に1/10にしてます)
#none

random
random-none_20160222214406cd8.png

ordered
ordered-none_201602222144058c0.png

error diffusion1
error_diffusion1-none_2016022221435482f.png

error diffusion1 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion1_nocolored_noise-none_20160222214353877.png

error diffusion2
error_diffusion2-none_201602222144035fe.png

error diffusion2 (colored noiseのチェック無し)
error_diffusion2_nocolored_noise-none_20160222214356b5a.png

deband
deband-none_20160222214351861.png
randomからerror diffusion2までは白黒の絵での結果と同様になった。
debandは元の絵と相関があるのが判る。
そしてやはりnoneとの差が一番少ない。
debandをditheringの代わりに使う事を考えてみる、
利点:ローノイズ、error diffusionよりも負荷が軽い。
欠点:正確な輝度、色再現という面では、後退する。
debandは使ってみる価値があると感じたので、ditheringをnoneにして、debandにチェックを入れてしばらく使ってみる事にした。
色々見ている最中だが、色乗りが良くて、透明度が高く、抜けが良い画質に感じる。
ちょっとノッペリしてるか?と思ってdebandを切って、ditheringのチェックを入れて見直してみると、元々そういう映像で、debandの影響ではないという事が何回かあった。
今の所はノッペリしてると感じたりするのは、気にし過ぎから来る物という結論になってる。
アニメがメインの人はdebandを使う設定が常用で何も問題無いと思う。
実写メインの人はerror diffusionを使えばいいし、それが使えない環境なら、orderedを使えばいいだろう。
興味があるならdebandを試すといい。

madVR 0.90.8 のimage upscalingテスト

前回の続きで、まずはimage upscalingのテスト。
設定は、ARを有効に出来る物は有効、doublingは無し。
(以下は画像を別タブで開いて切り替えて見ると違いが判り易いです)
Bicubic75
bc75-bc75 hqv

Bicubic100
bc100-bc100 hqv

Bicubic150
bc150-bc150 hqv

Lanczos3
lz3-lz3 hqv

Lanczos4
lz4-lz4 hqv

Spline3
sp3-sp3 hqv

Spline4
sp4-sp4 hqv

Jinc
jinc-jinc hqv


次はimage doublingのテスト。
image upscalingはLanczos3+ARに統一、chroma upscalingは断りの無い限りdoublingと同じ手法、ARを有効に出来る物は有効。
super-xbr50
lz3-s_xbr50all hqvlz3-s_xbr50all velz3-s_xbr50all hqv

super-xbr75
lz3-s_xbr75all hqvlz3-s_xbr75all velz3-s_xbr75all hqv

super-xbr100
lz3-s_xbr100all hqvlz3-s_xbr100all velz3-s_xbr100all hqv

super-xbr150
lz3-s_xbr150all hqvlz3-s_xbr150all velz3-s_xbr150all hqv

NEDI(chroma upscalingはNNEDI3 64)
lz3-NNEDI3_n64-NEDI hqvlz3-NNEDI3_n64-NEDI velz3-NNEDI3_n64-NEDI hqv

NNEDI3 64
lz3-NNEDI3_n64all hqvlz3-NNEDI3_n64all velz3-NNEDI3_n64all hqv
super-xbrは、doublingでは75が良さそうだ。
image doublingにsuper-xbr75、chroma upscalingにsuper-xbr50~25という組み合わせはいける気がする。
NNEDI3が負荷的に使えない環境では、試してみる価値があるだろう。


最後はupscaling refinementのテスト。
image upscalingはLanczos3+AR、chroma upscalingとimage doublingにNNEDI3 64に統一。
チェック無し
none.pngnone_20160213223939281.pngnone_20160213224338040.png

sharpen edges 1.0
sharpen edges10sharpen edges10sharpen edges10

sharpen edges 4.0
sharpen edges40sharpen edges40sharpen edges40

crispen edges 1.0
crispen edges10crispen edges10crispen edges10

crispen edges 4.0
crispen edges40crispen edges40crispen edges40

thin edges 1.0
thin edges10thin edges10thin edges10

thin edges 4.0
thin edges40thin edges40thin edges40

enhance detail 1.0
enhance detail10enhance detail10enhance detail10

enhance detail 4.0
enhance detail40enhance detail40enhance detail40

LumaSharpen 1.0
LumaSharpen10.pngLumaSharpen10_20160213223855cce.pngLumaSharpen10_20160213224252c0a.png

LumaSharpen 3.0
LumaSharpen30.pngLumaSharpen30_20160213223856cd8.pngLumaSharpen30_20160213224254453.png

AdaptiveSharpen 1.0
AdaptiveSharpen10.pngAdaptiveSharpen10_20160213223859916.pngAdaptiveSharpen10_20160213224257442.png

AdaptiveSharpen 1.5
AdaptiveSharpen15.pngAdaptiveSharpen15_20160213223857e04.pngAdaptiveSharpen15_201602132242559f8.png

SuperRes 1
SuperRes1.pngSuperRes1_20160213223936b85.pngSuperRes1_20160213224335d9c.png

SuperRes 4
SuperRes4.pngSuperRes4_20160213223938cf9.pngSuperRes4_20160213224336564.png
テスト映像での感触は、
sharpen edgesは数値を上げても問題は出ずらい。
crispen edgesとthin edgesは絵の変形が激しく、数値を控え目に設定した方が良い。
enhance detailは数値を上げると人の肌があばた状になるので、その辺を基準に調整すると上手くいくだろう。
LumaSharpenは負荷が低く、設定も0.01単位で調整しやすい。
ただしリンギングが出やすい。
AdaptiveSharpenは鮮鋭度が高くなりやすく、NNEDI3と相性が良い。
0.1単位で調整出来るのも利点。
SuperResは1でも効きすぎるのが欠点。
という感じ。

upscaling refinementを自分で使うなら、DVDを見る時だけ使うので、アップスケーリングにNNEDI3で、AdaptiveSharpen 0.2で軽くエッジを立てるという使い方。
高画質な映像を見る時はupscaling refinementは使わない。
なのでこの項目については実はあんまり突き詰めてテストする気がない。

madVR 0.90.8 のchroma upscalingテスト

madVRに新しいスケーリングアルゴリズムがどんどん追加されていたが、落ち着いてきたようなので、それらをテストした。
今回はchroma upscalingのみのテスト。
他の設定は、image upscalingはLanczos3+AR、chroma upscalingのARのチェックを有効に出来る物は有効、doubling無しに統一。
Bicubic75
bc75-bc75 hqv

Bicubic100
bc100-bc100 hqv

Bicubic150
bc150-bc150 hqv

Lanczos3
lz3-lz3 hqv

Lanczos4
lz4-lz4 hqv

Spline3
sp3-sp3 hqv sp3-sp3 hqv

Spline4
sp4-sp4 hqv sp4-sp4 hqv

Jinc
jinc-jinc hqv

Bilateral
lz3-bila hqv

Reconstruction soft
lz3-reco_soft hqv

Reconstruction sharp
lz3-reco_sharp hqv

Reconstruction placebo
lz3-reco_placebo hqv

Reconstruction sharp AR
lz3-reco_sharp_AR hqv

Reconstruction placebo AR
lz3-reco_placebo_AR hqv

super-xbr50
lz3-s_xbr50 hqv

super-xbr75
lz3-s_xbr75 hqv

super-xbr100
lz3-s_xbr100 hqv

super-xbr150
lz3-s_xbr150 hqv

NNEDI3 16
lz3-NNEDI3_n16 hqv

NNEDI3 32
lz3-NNEDI3_n32 hqv

NNEDI3 64
lz3-NNEDI3_n64 hqv

NNEDI3 256
lz3-NNEDI3_n256 hqv

まずSpline4だが、明らかにおかしい。
判りやすいようにimageアップスケーリングにSpline3+AR、Spline4+ARを使った画像も追加しておいた。
この設定は治るまで使わない方が良い。
それ以外の設定で、リンギングが強過ぎる物もお勧めしない。
sharpnessの数字が100以上はやり過ぎだ。
Reconstructionもsoft以外はどうかと思う。
ただしシャープネスを掛けたい人は、これらのリンギングが強くてシャープネスも強い設定を活用すると良いだろう。
その方がupscaling refinementを使うよりも、処理負荷的に有利なはずだ。

上のテストで、Bilateralが非常に良く見えるので、追加テストした。
Bicubic50
bc50.png

Softcubic60
sc60.png

Softcubic80
sc80.png

Lanczos3
lz3.png

Bilateral
bilateral.png

super-xbr25
s_xbr25.png

super-xbr50
s_xbr50.png

NNEDI3 64
NNEDI3_n64.png
こちらではBilateralの鮮鋭度の低さがあらわになった。
(画像を別タブで開いて切り替えて見ると判り易いです)
鮮鋭度の高い順に並べると、
Lanczos3 > NNEDI3 64 > Bicubic50 > super-xbr50 > super-xbr25 > Softcubic60 > Softcubic80 > Bilateral
Bilateralは鮮鋭度ではSoftcubic100相当と思われる。
素直でリンギングが無いスケーリングなので、そういう物を求めている人に良いと思う。

今回テストした中で、自分がchroma upsalingに使いたい手法の順を書くと、
NNEDI3 32以上 > super-xbr50~25 > Bilateral
という所。
過去のテスト結果とも比べると、Bilateralの方がSoftcubicよりも良い。
super-xbrとBilateralは、時間を掛けて色々な映像で見比べると、評価が逆転する可能性がある。
Bicubicを選ばない理由は、普通の映像でざわざわした絵になり易いから。
Jincを選ばない理由は、テスト映像で、本来均一な色になるはずの箇所にムラが出てるから。
また、普通の映像でLanczosとの見分けが付かないから。

最近食べたラーメン

家の近くで見つけた鳥の餌箱
P1102119 (2)

ハナタレナックスという番組で「KING OF RAMEN in白石区編」という企画で、白石区のラーメン店の一番を決めていたので、そこで紹介された4店に行って来た。
雨は、やさしく
P1302436.jpg
開店直後に到着したらこの並び。
しかし30分くらいで食べる事が出来た。
じゃことわかめの炊き込みご飯(200円)
P1302433.jpg
美味しい。
味噌ラーメン(780円)
P1302435.jpg
上に乗ってるのは白レバーペースト。
その下に敷いてあるのはからし菜かな?食べても何か判らなかった。
細長い天ぷらはゴボウ。
独創的なラーメンだ。
スープはスッキリしていて無化調と思われる。
これにレバーを溶かす事で旨味とコクがプラスされるという事だが、個人的にはレバーペーストが絶対必要な物とは思えず、要は好みに合ってなかった。
ハナタレナックスでは白石区で一番となっていたが、独創的ゆえに好みがハッキリ別れるラーメンだ。
基本的には美味しい方のラーメン屋なので、次は別のラーメンを食べてみたい。

別の日、すすきの氷祭り会場
P2112583.jpg

最優秀作品
P2112588.jpg

優秀作品
P2112589.jpg
最終日でもう大分溶けてた。

すすきのを通り過ぎて、菊水まで歩いて、いせのじょうに到着。
開店直後に2人待ちで5分ぐらいで入れた。
中は8人座れるカウンターのみ、2人で切り盛りしてる。
人が沢山並んでる時は諦めた方が良い店だろう。
餃子(300円)
P2112591.jpg
TVで餃子がお勧めと言ってたので頼んでみた。
美味しいです。
最初の一個はタレを付けずに食べる事をお勧めします。
また、ラーメンと合わせると味が判らなくなるので、餃子だけで味わう事をお勧めします。

辛口白菜ラーメン(650円)
P2112596.jpg
自家栽培した唐辛子やその他自家栽培の野菜も使用していると言ってた。
具の野菜が美味しい、麺も美味しい。
スープは醤油味のみ、好みに合っていて、最後まで飽きずに飲み干せた。
因みにただのしょうゆラーメンは500円で安い。

そのまま2時間程ほっつき歩いて腹ごなしして、中華そば カリフォルニアに行った。
13:40で外に17人待ち、まあいいかと並んでやっと中に入ったら、店内に更に10人以上待っていた。
結局ラーメンが食べれたのは15:00。
裏メニュー チャーシュー肉わんたん(800円)
P2112601.jpg
正式メニューにはチャーシュー麺とわんたん麺(それぞれ800円)しかないが、具を半分ずつ乗せた物がこの裏メニュー。
ただの醤油ラーメンは500円で、このお店もいせのじょうも札幌のラーメン相場からすると、かなりお安く提供している。
煮干しスープの醤油味、麺はストレートで細目、なんか日本蕎麦の暖かいのを食べてるみたいだ。
美味しいけど、鴨南蛮蕎麦でもいいんじゃないか?という感想。
ワンタンは具がたっぷり入っていて、ボリュームがある。
ワンタン麺はこれが8個乗ってるそうなので、かなり腹いっぱいになるだろう。
美味しい店だけど、並んでる理由はお値段込みでの評価だろう。
普通のラーメンが700円で、私が食べたラーメンが1000円なら、こんなに並んでないだろう。
札幌のラーメン相場なら、その値段が普通だ。

また別の日に食べた菜々兵衛の鶏白湯塩+煮卵(750円+100円)
PC281694.jpg
4店食べてみて、自分ならどの店を一番にするかと考えたら、菜々兵衛を一番にするという結論になった。
単純な味の比較で他の店に負けてない。
正統派のラーメンなのが良い。
味噌、塩、醤油、さらに名古屋コーチンや鶏白湯、最近はとんこつや煮干しもあり、スープが色々選べるのが良い。
等々が理由。
だけどまあ、一番の店を選ぶ事に、あんまり意味は無いのが今回良く分かった。
美味しくても行き難い場所にあるラーメン屋には、なかなか行かないからだ。
菜々兵衛によく行く理由は、自分家の近くにあるからだ。

今年の雪祭り

昼飯はカマラード札幌でBコース(3800円)
P2062500 (2)
シャルキュトリーの美味しさは相変わらず。
今回はワインを合わせてみたが、ビールの方が良かったか。

2皿目はコックの方が前回は何を召し上がられましたか?と聞いてきたので、サルシッチャと答えたら、ハンバーグにしてくれた。
P2062504 (2)
これが糞美味い。
肉々しいハンバーグで小ぶりで丁度良い。
1500円のランチはこれが150gで出てくると思われる。

メインはエゾシカ肉のロースト。
P2062506 (2)
ザ・肉。
前回食べた、2700円のコースのメインディッシュは前菜に負けてたが、これは負けてない。
メインと胸張って言える美味しさだ。
出てきた3品とも、とても美味しく、コースとしての満足度は今回の方が上。
値段が違うからまあ当たり前か。
3800円でもこの味なら安く感じた。

雪祭り会場
P2062514.jpg

屋台
P2062517.jpg

今年一番の雪像、進撃の巨人。
P2062523.jpg

P2062528.jpg

P2062531 (3)
作り込みが凄い。

毎年レベルが高い国際雪像会場。
P2062572 (2)

市民雪像
P2062545.jpg
何だこの卑猥な雪像は?と思ったら、ずーしーほっきーという北斗市のゆるキャラだそうだ。
北斗市に新幹線の駅が出来る為、最近注目度が上がって、人気があるらしい。

ド根性ガエル
P2062548.jpg
なかなかのクオリティ。
躍動感がある。

今年沢山いたミニオンズ。
P2062565.jpg

まさかのシアーハートアタック。
P2062568.jpg
何故今これを作ろうと思ったのか(笑)。
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