Traitement d’images CCD avec PixInsight
Exemple avec une image LRGB
Didier Walliang – AIP – RCE 2016
• Présentation du logiciel PixInsight
• Pré-traitement
• Traitement
Plan
• Donner quelques clés pour la réussite de vos images
(acquisition et traitement)
• Expliquer les principales étapes du pr...
• Le traitement n’est pas fait pour rattraper
les erreurs faites à la prise de vue
– Collimation, mise au point
– Suivi (é...
Qu’est-ce qui est mieux ?
• 30 x 2 min
• 20 x 5 min
Avertissement 2
=> temps total = 60 min
=> temps total = 100 min
Répon...
• Logiciel de traitement d’images du ciel profond
• (et aussi de traitement d’images planétaires)
• (et aussi d’acquisitio...
• Multi plateforme : Windows, Mac, Linux
• License valable sur autant d’ordinateurs que l’on veut
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• Uniquement en anglais
• Un logiciel complexe (une courbe d’apprentissage abrupte)
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L’interface de PixInsight
Process
icons
Process
ouvert
Images
Ranger ses fichiers
• Objet : M33
• Lieu : Astrocamp (Espagne)
• Instrument : CCA 250
• Monture: 10micron GM2000
• Caméra : Apogee U16M
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• Les seuils de visualisation
• AutoSTF
Visualiser une image
• Blink
Visualiser une série d’images
• Le script « Subframe selector »
Sélectionner des images
• La FWHM indique
la finesse des
détails
• La FWHM est
indiquée en
secondes d’arc
car on a
renseigné
l’échantillonnage
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• L’excentricité
indique la rondeur
des étoiles
• Plus c’est bas,
mieux c’est
Eccentricity = 1 −
𝑏2
𝑎2
Aspect ratio =
𝑏
𝑎
Flatness =
𝑎
𝑏
− 1
Eccentricity Aspect Ratio Flatness
0.20 0.98 0.02
0.30 0.95...
• La médiane
indique le niveau
de fond de ciel
• Plus c’est bas,
mieux c’est
• Le poids de
l’image
• Plus c’est haut,
mieux c’est
Trame générale
Prétraitement d’une image du ciel profond
Image brutes LRGB
Calibration LRGB
Correction Cosmétique
LRGB
Ali...
Trame générale
Détail du prétraitement : la calibration
Brutes LRGBBrutes bias Brutes dark
Brutes flat
LRGB
Empilement
Emp...
Combien d’images de bias, dark, flat ?
Valeurs indicatives :
• 50 bias
• 25 darks
• 15 flats
Prétraitement : empilement des bias
Empilement par médiane ou par moyenne ?
L’empilement par moyenne permet d’obtenir un m...
Prétraitement : empilement des bias
Prétraitement : empilement des bias
1 bias Empilement de 100 bias (moyenne)
= master bias
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1 bias (zoom) Empilement de 100 bias (zoom)
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Prétraitement : calibration des darks
Prétraitement : calibration des darks
1 dark brute 1 dark calibré
Prétraitement : calibration des darks
1 dark brute (zoom) 1 dark calibré (zoom)
Rayon cosmique
Prétraitement : empilement des darks
Empilement par médiane ou par moyenne ?
Empilement par moyenne avec rejection
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Prétraitement : empilement des darks
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1 dark calibré empilement de 33 darks calibrés
= master dark
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Prétraitement : calibration des flats
Cas particulier : utilisation d’un
master dark car le temps de
pose des flats est > ...
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temps de pose du flat et le
temps de pose du dark est de
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Prétraitement : calibration des flats
1 flat brute (zoom) 1 flat calibré (zoom)
On remarque qu’un pixel chaud a été éliminé
Prétraitement : empilement des flats
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1 flat calibré (zoom) empilement de 16 flats calibrés (zoom)
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Prétraitement : empilement des flats
1 flat brut empilement de 16 flats calibrés
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Poussières
master flat
Ombre du
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d’optique
Calibration : visuellement
Calibration : visuellement (portion de l’image)
La vraie formule mathématique de la
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𝐴 = 𝜋𝑟2𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒 − 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑏𝑖𝑎𝑠 − 𝑘0 × 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑘
𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡 ÷ 𝑚é𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒(𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟...
Prétraitement : calibration des images
Correction cosmétique : visuellement
Image calibrée Correction cosmétique Correction double colonne
Correction cosmétique: visuellement (portion
de l’image)
Image calibrée Correction cosmétique
Prétraitement : correction cosmétique
• Il existe un script : BatchPreprocessing
• Faire les opérations à la main donne plus de contrôle
Prétraitement
Prétraitement : alignement des images
Image de référence : celle avec
la plus basse FWHM et la plus
petite excentricité
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Image de référence à l’alignement
Image de référence à l’alignement
Prétraitement : empilement des images
• Empiler chaque couche séparément (4 empilements : L, R, G et B)
• Image de référen...
Rejection
Elimine les bandes
noires dues à
l’alignement
Sans comptabiliser
dans le taux de
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Rejection : choix de l’algorithme
Algorithme Cas d’utilisation
Percentile clipping Nombre d’images inférieur à 10
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Rejection : choix des seuils de rejection
Sigma = 𝜎 = écart type d’un ensemble de valeurs = dispersion
Rejection : que cherche t-on à éliminer ?
Rayons cosmiques
ou étoiles filantes
Astéroïdes Satellites ou avions
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Rejection : exemple d’un rayon cosmique
Image OK Image avec un rayon cosmique à rejeter
Rejection : regarder les cartes de rejection
• Si des petits points apparaissent partout, trop de rejet
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Rejection : regarder l’image finale
Regarder la console : taux de rejection
Minimiser le bruit
Maximiser le rapport
signal/bruit
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Regarder la console : poids des images
Image de référence : poids de 1
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Prétraitement : empilement des images
Une image calibrée Empilement de 43 images
Prétraitement : empilement des images
(zoom)
Une image calibrée Empilement de 43 images
Trame générale
Traitement d’une image LRGB du ciel profond
RGB
Assemblage RGB
Retrait de gradient
Balance des couleurs
Dél...
Trame générale
Traitement d’une image LRGB du ciel profond
L
Retrait de gradient
Délinéarisation
Recadrage
Trame générale
Traitement d’une image LRGB du ciel profond
Assemblage L et RGB
Réduction du bruit
Saturation des couleurs
...
Recadrage (crop)
Permet d’éliminer les bandes noires dues à l’alignement
A faire sur les 4 couches (L, R, G, B)
Traitement : assembler les couches RGB
R G B
Traitement : retrait de gradient
Gradient = dégradé dans le fond de ciel à cause de la pollution lumineuse,
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Traitement : retrait de gradient
Traitement : retrait de gradient
A faire aussi sur la L
Traitement : délinéariser
Traitement : délinéariser
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Très important : ici c’est la STF qui effectue la balance des ...
Traitement : balance des couleurs
Ici c’est la STF qui effectue la balance des couleurs
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Traitement : assembler la L et la RGB
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Avant : diminution des hautes intensités
Cela permet aussi de mettre en évidence les petites différences de luminosité
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• Assemblage LRGB
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Traitement : assembler la L et la RGB
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Traitement : réduire le bruit
Deux types de bruit :
• Bruit de chrominance (vue à la diapo précédente)
• Bruit de luminanc...
Mesurer le bruit
On peut mesurer le bruit à l’aide du process Statistics de PixInsight, en
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Traitement : réduire le bruit
Donc, pour éviter d’avoir à traiter le bruit, le mieux est de poser
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Traitement : augmenter la saturation des
couleurs
Les étoiles ont déjà de belles couleurs
On cherche à augmenter la satura...
Les masques
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Les masques : masque d’étoiles
Permet d’appliquer un traitement uniquement sur les étoiles
Les masques : masque d’étoiles
Ce masque est obtenu en appliquant le process StarMask sur notre image
Les masques : masque d’intensité
Permet d’appliquer un traitement sur les zones sombres (fond de ciel)
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Les masques : masque d’intensité
Ce masque est obtenu :
• En extrayant la luminance de notre image
• Puis en floutant l’im...
Les masques : masque de l’objet (sans les
étoiles)
Permet d’appliquer un traitement sur l’objet uniquement (ici la galaxie)
Les masques : masque de l’objet (sans les
étoiles)
Ce masque est obtenu en soustrayant le masque d’étoiles au masque
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Traitement : augmenter la saturation des
couleurs
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Traitement : augmenter la saturation des
couleurs
Traitement : augmenter la saturation des
couleurs
Traitement : augmenter les détails (netteté)
On peut utiliser le masque de l’objet pour augmenter les détails sur les
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Traitement : augmenter les détails
Traitement : augmenter les détails
Traitement : augmenter le contraste
Le process Curves permet souvent de finaliser un traitement :
• on ajuste le fond de c...
Traitement : augmenter le contraste
Traitement : autres possibilités
• Correction de la forme des étoiles (si pas rondes)
• Diminution des étoiles (pour mettr...
Image finale
Enregistrer l’image finale
On va enregistrer l’image finale dans 2 formats :
• FITS ou XISF pour pouvoir retravailler l’im...
Process de traitement
• Soignez l’acquisition
• Faites du dithering
• Analogie du cuisinier (bons produits et bonne transformation)
• Qualité de...
Pour aller plus loin
• Le site officiel de PixInsight (anglais) : http://pixinsight.com
• Le site de Philippe Bernhard (fr...
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Traitement d'images CCD avec PixInsight

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Au travers du pré-traitement et du traitement d'images CCD avec PixInsight, nous découvrirons la puissance de ce logiciel. Nous en profiterons pour faire quelques rappels sur l'acquisition d'images et les grands principes de traitement. Nous apprendrons aussi à regarder nos images pour y détecter les défauts et tenterons de les corriger.

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Traitement d'images CCD avec PixInsight

  1. 1. Traitement d’images CCD avec PixInsight Exemple avec une image LRGB Didier Walliang – AIP – RCE 2016
  2. 2. • Présentation du logiciel PixInsight • Pré-traitement • Traitement Plan
  3. 3. • Donner quelques clés pour la réussite de vos images (acquisition et traitement) • Expliquer les principales étapes du pré-traitement et du traitement • Comprendre pourquoi on fait tel ou tel traitement • Montrer une méthode simple et rapide pour assembler des images LRGB avec PixInsight Objectifs
  4. 4. • Le traitement n’est pas fait pour rattraper les erreurs faites à la prise de vue – Collimation, mise au point – Suivi (étoiles en grain de riz) – Temps de pose trop court • On parle ici de traitement dans le but de faire une belle image (esthétique) Avertissement
  5. 5. Qu’est-ce qui est mieux ? • 30 x 2 min • 20 x 5 min Avertissement 2 => temps total = 60 min => temps total = 100 min Réponse : 20 x 5 min car le plus important est le temps de pose total
  6. 6. • Logiciel de traitement d’images du ciel profond • (et aussi de traitement d’images planétaires) • (et aussi d’acquisition) • Pas de retouches façon Photoshop • La philosophie : exploiter le maximum de l’information contenue dans les images, au moyen d’algorithmes • Fait par des astronomes, pour des astronomes • En anglais • Payant : 276 € TTC • Réduction de 22% avec l’achat groupé de l’association AIP • Existe en version d’essai : 45 jours • http://pixinsight.com Le logiciel
  7. 7. • Multi plateforme : Windows, Mac, Linux • License valable sur autant d’ordinateurs que l’on veut • Mises à jour gratuites • Logiciel de traitement puissant et moderne • Algorithmes mathématiques innovants et récents • Contrôle total de tous les traitements • Environnement graphique évolué, visualisation en temps réel • Supporte tous les formats d’images « classiques » (RAW, FITS, TIFF, JPEG…) • Possibilité d’étendre le logiciel (scripts et extensions) Le logiciel PixInsight : atouts
  8. 8. • Uniquement en anglais • Un logiciel complexe (une courbe d’apprentissage abrupte) • Une interface graphique puissante mais déroutante (au début) • Beaucoup (trop) de paramètres • Requiert un ordinateur puissant (processeur, mémoire, espace disque) • Difficile de faire des retouches localisées (préférer Photoshop ou équivalent) • Pour bien l’exploiter, il faut comprendre ce que l’on fait, le rôle de chaque paramètre, etc. • « Sans maîtrise la puissance n’est rien » Le logiciel PixInsight : inconvénients
  9. 9. L’interface de PixInsight Process icons Process ouvert Images
  10. 10. Ranger ses fichiers
  11. 11. • Objet : M33 • Lieu : Astrocamp (Espagne) • Instrument : CCA 250 • Monture: 10micron GM2000 • Caméra : Apogee U16M • Filtres : LRGB Astrodon • Binning 1x1 • L : 43x300s -25°C • R : 14x300s -25°C • G : 16x300s +8°C • B : 18x300s -25°C • => Temps de pose total : 7h30 Images servant au traitement
  12. 12. • Les seuils de visualisation • AutoSTF Visualiser une image
  13. 13. • Blink Visualiser une série d’images
  14. 14. • Le script « Subframe selector » Sélectionner des images
  15. 15. • La FWHM indique la finesse des détails • La FWHM est indiquée en secondes d’arc car on a renseigné l’échantillonnage dans l’onglet « System Parameters » • Une FWHM de 3’’ est moyen • Plus c’est bas, mieux c’est • La FWHM est limitée par la turbulence
  16. 16. • L’excentricité indique la rondeur des étoiles • Plus c’est bas, mieux c’est
  17. 17. Eccentricity = 1 − 𝑏2 𝑎2 Aspect ratio = 𝑏 𝑎 Flatness = 𝑎 𝑏 − 1 Eccentricity Aspect Ratio Flatness 0.20 0.98 0.02 0.30 0.95 0.05 0.42 0.91 0.10 0.50 0.87 0.15 0.55 0.83 0.20 0.60 0.80 0.25 0.64 0.77 0.30 0.70 0.71 0.40 0,75 0.67 0.50 a b
  18. 18. • La médiane indique le niveau de fond de ciel • Plus c’est bas, mieux c’est
  19. 19. • Le poids de l’image • Plus c’est haut, mieux c’est
  20. 20. Trame générale Prétraitement d’une image du ciel profond Image brutes LRGB Calibration LRGB Correction Cosmétique LRGB Alignement LRGB Empilement LRGB Image brutes bias, dark, flat Génération des master bias, master dark, masters Flat
  21. 21. Trame générale Détail du prétraitement : la calibration Brutes LRGBBrutes bias Brutes dark Brutes flat LRGB Empilement Empilement Calibration Calibration Empilement Calibration L R G B Master bias Master dark Masters flat L R G B
  22. 22. Combien d’images de bias, dark, flat ? Valeurs indicatives : • 50 bias • 25 darks • 15 flats
  23. 23. Prétraitement : empilement des bias Empilement par médiane ou par moyenne ? L’empilement par moyenne permet d’obtenir un meilleur rapport signal/bruit ( 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑′ 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑠) Mais est très influencé par les valeurs aberrantes. Donc il faut y associer un algorithme de rejection des valeurs aberrantes. Pour lequel il faudra trouver les bons paramètres de rejection ! L’empilement par médiane permet d’obtenir un moins bon rapport signal/bruit (0.8 × 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑′ 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑠) Il n’a pas besoin d’y associer un algorithme de rejection. Médiane de 100 bias est équivalent en terme de rapport signal/bruit à une moyenne de 80 bias. Au final ce choix aura peu d’impact sur l’image finale
  24. 24. Prétraitement : empilement des bias
  25. 25. Prétraitement : empilement des bias 1 bias Empilement de 100 bias (moyenne) = master bias
  26. 26. Prétraitement : empilement des bias 1 bias (zoom) Empilement de 100 bias (zoom) = master bias (zoom)
  27. 27. Prétraitement : calibration des darks
  28. 28. Prétraitement : calibration des darks 1 dark brute 1 dark calibré
  29. 29. Prétraitement : calibration des darks 1 dark brute (zoom) 1 dark calibré (zoom) Rayon cosmique
  30. 30. Prétraitement : empilement des darks Empilement par médiane ou par moyenne ? Empilement par moyenne avec rejection Car il faut supprimer les valeurs aberrantes (rayons cosmiques…)
  31. 31. Prétraitement : empilement des darks
  32. 32. Prétraitement : empilement des darks 1 dark calibré empilement de 33 darks calibrés = master dark
  33. 33. Prétraitement : empilement des darks 1 dark calibré (zoom) empilement de 33 darks calibrés (zoom) = master dark (zoom) On remarque que le rayon cosmique a été rejeté
  34. 34. Prétraitement : calibration des flats Cas particulier : utilisation d’un master dark car le temps de pose des flats est > 10s Cas particulier : utilisation de l’optimisation du dark car le temps de pose des darks et des flats sont différents (respectivement 40s et 20s)
  35. 35. Prétraitement : calibration des flats Comme le rapport entre le temps de pose du flat et le temps de pose du dark est de 20s/40s = 0,5, alors le coefficient k0 doit être proche de 0,5 C’est le cas, tout va bien.
  36. 36. Prétraitement : calibration des flats 1 flat brute (zoom) 1 flat calibré (zoom) On remarque qu’un pixel chaud a été éliminé
  37. 37. Prétraitement : empilement des flats
  38. 38. Prétraitement : empilement des flats 1 flat calibré (zoom) empilement de 16 flats calibrés (zoom) = master flat Il y a très peu de différence, c’est normal. Dans un seul flat, il y a déjà un très bon rapport/bruit.
  39. 39. Prétraitement : empilement des flats 1 flat brut empilement de 16 flats calibrés = master flat Il y a très peu de différence, c’est normal. Dans un seul flat, il y a déjà un très bon rapport/bruit.
  40. 40. Poussières master flat Ombre du diviseur d’optique
  41. 41. Calibration : visuellement
  42. 42. Calibration : visuellement (portion de l’image)
  43. 43. La vraie formule mathématique de la calibration 𝐴 = 𝜋𝑟2𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒 − 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑏𝑖𝑎𝑠 − 𝑘0 × 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑘 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡 ÷ 𝑚é𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒(𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡) Coefficient pour éviter que le master dark introduise du bruit (optimisation du dark)
  44. 44. Prétraitement : calibration des images
  45. 45. Correction cosmétique : visuellement Image calibrée Correction cosmétique Correction double colonne
  46. 46. Correction cosmétique: visuellement (portion de l’image) Image calibrée Correction cosmétique
  47. 47. Prétraitement : correction cosmétique
  48. 48. • Il existe un script : BatchPreprocessing • Faire les opérations à la main donne plus de contrôle Prétraitement
  49. 49. Prétraitement : alignement des images Image de référence : celle avec la plus basse FWHM et la plus petite excentricité On aligne toutes les images (L, R, G et B) Si on obtient des étoiles en losanges ou avec des artefacts, on peut changer l’algorithme d’interpolation
  50. 50. Image de référence à l’alignement
  51. 51. Image de référence à l’alignement
  52. 52. Prétraitement : empilement des images • Empiler chaque couche séparément (4 empilements : L, R, G et B) • Image de référence : la meilleure en terme de rapport signal/bruit
  53. 53. Rejection Elimine les bandes noires dues à l’alignement Sans comptabiliser dans le taux de rejection
  54. 54. Rejection : choix de l’algorithme Algorithme Cas d’utilisation Percentile clipping Nombre d’images inférieur à 10 Averaged sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 20 Sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 25 Winsorized sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 25 Ou calibration des bias, dark, flat. Linear fit clipping Nombre d’images supérieur à 20 Ou grand gradient de pollution lumineuse • Sur les cartes de rejection, si on voit le noyau de la galaxie, ou la structure que l’on est en train de photographier => mauvais algo
  55. 55. Rejection : choix des seuils de rejection Sigma = 𝜎 = écart type d’un ensemble de valeurs = dispersion
  56. 56. Rejection : que cherche t-on à éliminer ? Rayons cosmiques ou étoiles filantes Astéroïdes Satellites ou avions Points chauds ou froids résiduels
  57. 57. Rejection : exemple d’un rayon cosmique Image OK Image avec un rayon cosmique à rejeter
  58. 58. Rejection : regarder les cartes de rejection • Si des petits points apparaissent partout, trop de rejet • Si tout est noir, pas assez de rejet • On doit voir les rayons cosmiques, les satellites, les points chauds résiduels
  59. 59. Rejection : regarder l’image finale
  60. 60. Regarder la console : taux de rejection Minimiser le bruit Maximiser le rapport signal/bruit Surveiller le pourcentage de rejection global Surveiller le pourcentage de rejection image par image
  61. 61. Regarder la console : poids des images Image de référence : poids de 1 Autre image : poids plus faible pour minimiser l’introduction de bruit
  62. 62. Prétraitement : empilement des images Une image calibrée Empilement de 43 images
  63. 63. Prétraitement : empilement des images (zoom) Une image calibrée Empilement de 43 images
  64. 64. Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond RGB Assemblage RGB Retrait de gradient Balance des couleurs Délinéarisation Recadrage
  65. 65. Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond L Retrait de gradient Délinéarisation Recadrage
  66. 66. Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond Assemblage L et RGB Réduction du bruit Saturation des couleurs Augmentation des détails Augmentation du contraste
  67. 67. Recadrage (crop) Permet d’éliminer les bandes noires dues à l’alignement A faire sur les 4 couches (L, R, G, B)
  68. 68. Traitement : assembler les couches RGB R G B
  69. 69. Traitement : retrait de gradient Gradient = dégradé dans le fond de ciel à cause de la pollution lumineuse, de la Lune, du vignetage ou de l’absorption atmosphérique A retirer de la luminance et du RGB Deux process dans PixInsight : • AutomaticBackgroundExtractor (ABE) • DynamicBackgroundExtractor (DBE) Essayer de traiter les images empilées avec DBE Si ça ne donne pas de bons résultats (gradient trop complexe), essayer sur chaque image avec ABE
  70. 70. Traitement : retrait de gradient
  71. 71. Traitement : retrait de gradient A faire aussi sur la L
  72. 72. Traitement : délinéariser
  73. 73. Traitement : délinéariser Même opération pour la couche RGB Très important : ici c’est la STF qui effectue la balance des blancs Très important 2 : STF permet de normaliser les couches L et RGB (à peu près même niveau de fond de ciel, mêmes intensités lumineuses) Luminance RGB
  74. 74. Traitement : balance des couleurs Ici c’est la STF qui effectue la balance des couleurs Il existe des process plus conventionnels pour effectuer la balance des couleurs : • BackgroundNeutralisation • ColorCalibraton A faire avant la délinéarisation
  75. 75. Traitement : assembler la L et la RGB Conclusion : pour garder des couleurs, il ne faut pas que la luminance soit proche de la saturation Source : livre Lessons from the Masters de Robert Gendler
  76. 76. Avant : diminution des hautes intensités Avant d’assembler, nous allons diminuer l’intensité lumineuse du noyau de la galaxie avec le process HDRMultiscaleTransform (sur la L et la RGB)
  77. 77. Avant : diminution des hautes intensités Cela permet aussi de mettre en évidence les petites différences de luminosité dans le noyau de la galaxie Résultat : on voit mieux la structure du noyau
  78. 78. Traitement : assembler la L et la RGB On fait 3 choses en même temps : • Assemblage LRGB • Augmentation de la saturation des couleurs • Diminution du bruit coloré
  79. 79. Traitement : assembler la L et la RGB L RGB
  80. 80. Traitement : assembler la L et la RGB LRGB
  81. 81. Traitement : assembler la L et la RGB réduction du bruit de chrominance Sans réduction du bruit de chrominance Avec réduction du bruit de chrominance
  82. 82. Traitement : réduire le bruit Deux types de bruit : • Bruit de chrominance (vue à la diapo précédente) • Bruit de luminance (donne un aspect granuleux à l’image) 1 image Empilement de 43 images
  83. 83. Mesurer le bruit On peut mesurer le bruit à l’aide du process Statistics de PixInsight, en sélectionnant un zone du fond de ciel (plutôt sur une image linéaire). Remarque : dans les process , Pix utilise des méthodes plus robustes. Exemple avec les 2 images précédentes :
  84. 84. Traitement : réduire le bruit Donc, pour éviter d’avoir à traiter le bruit, le mieux est de poser longtemps (temps de pose total). Si on veut quand même traiter le bruit, plusieurs process peuvent être utilisés dans PixInsight. Citons 3 process : • SCNR : réduction du bruit vert (APN) • ACDNR : simple d’utilisation, assez efficace • TGV Denoise : le plus efficace, plus difficile de trouver les bons paramètres Deux écoles : • Réduire le bruit au plus tôt (avant délinéarisation) • Réduire le bruit un peu plus tard (après délinéarisation) A tester sur vos images… Ici aucun process de réduction de bruit n’a été utilisé (je considère que le bruit résiduel n’est pas très gênant)
  85. 85. Traitement : augmenter la saturation des couleurs Les étoiles ont déjà de belles couleurs On cherche à augmenter la saturation des couleurs de la galaxie Pour cela nous allons utiliser des masques
  86. 86. Les masques Les masques permettent de traiter certaines parties de l’image et pas d’autres. On peut essentiellement faire trois types de masques : • Masque d’étoiles • Masque d’intensité • Masque de l’objet (sans les étoiles) Les traitements s’appliqueront là où le masque est blanc, ne s’appliqueront pas là où le masque est noir et s’appliqueront en partie sur les niveaux de gris intermédiaires.
  87. 87. Les masques : masque d’étoiles Permet d’appliquer un traitement uniquement sur les étoiles
  88. 88. Les masques : masque d’étoiles Ce masque est obtenu en appliquant le process StarMask sur notre image
  89. 89. Les masques : masque d’intensité Permet d’appliquer un traitement sur les zones sombres (fond de ciel) (=> réduction du bruit) ou les zones lumineuses (étoiles et objet)
  90. 90. Les masques : masque d’intensité Ce masque est obtenu : • En extrayant la luminance de notre image • Puis en floutant l’image obtenue (on lisse le bruit) • Puis en assombrissant le fond de ciel et en éclaircissant les zones claires
  91. 91. Les masques : masque de l’objet (sans les étoiles) Permet d’appliquer un traitement sur l’objet uniquement (ici la galaxie)
  92. 92. Les masques : masque de l’objet (sans les étoiles) Ce masque est obtenu en soustrayant le masque d’étoiles au masque d’intensité
  93. 93. Traitement : augmenter la saturation des couleurs On va utiliser le masque de l’objet pour saturer les couleurs de la galaxie mais pas celles des étoiles ni du fond de ciel
  94. 94. Traitement : augmenter la saturation des couleurs
  95. 95. Traitement : augmenter la saturation des couleurs
  96. 96. Traitement : augmenter les détails (netteté) On peut utiliser le masque de l’objet pour augmenter les détails sur les zones lumineuses sans trop faire monter le bruit dans les zones sombres et sans surtraiter les étoiles Plusieurs process permettent de faire ressortir les détails : • Déconvolution • MultiscaleLinearTransform • …
  97. 97. Traitement : augmenter les détails
  98. 98. Traitement : augmenter les détails
  99. 99. Traitement : augmenter le contraste Le process Curves permet souvent de finaliser un traitement : • on ajuste le fond de ciel pour que l’intensité soit d’environ 8-10% de la dynamique • on ajuste la luminosité de l’objet principal
  100. 100. Traitement : augmenter le contraste
  101. 101. Traitement : autres possibilités • Correction de la forme des étoiles (si pas rondes) • Diminution des étoiles (pour mettre en valeur les nébuleuses) • Correction de la distorsion • Drizzling (augmentation de la résolution si images sous- échantillonnées) • Fusion HDR (nébuleuse d’Orion et galaxie d’Andromède) • Réduction astrométrique • Annotation des images (avec les noms des étoiles, les objets…) • Mosaïque • …
  102. 102. Image finale
  103. 103. Enregistrer l’image finale On va enregistrer l’image finale dans 2 formats : • FITS ou XISF pour pouvoir retravailler l’image finale • JPEG pour poster l’image sur les forums • Convertir vers le profil de couleur sRGB
  104. 104. Process de traitement
  105. 105. • Soignez l’acquisition • Faites du dithering • Analogie du cuisinier (bons produits et bonne transformation) • Qualité de l’image proportionnelle au temps de pose total • Apprenez à regarder vos images • Regardez vos images • Restez simple Conseils
  106. 106. Pour aller plus loin • Le site officiel de PixInsight (anglais) : http://pixinsight.com • Le site de Philippe Bernhard (français) : http://pixinsight.astroccd.eu • Les tutoriels vidéos de l’AIP (français) : http://astro-images-processing.fr • Les stages AIP : Besançon du 3 au 5 février 2017 • Cette présentation : • Un livre (sur l’acquisition et le traitement d’images) : The Deep-sky Imaging Primer de Charles Bracken
  107. 107. Merci

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