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Déconvolution (1/2)

Ecrit le 20/03/19.

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Quand on traite les images, il est très souvent intéressant de leur appliquer une déconvolution, car il s'agit d'une opération qui va permettre de "récupérer" un certain nombre de détails dans l'image et d'en améliorer la netteté. PixInsight possède un process "Deconvolution" qui, pour être utilisé dans les règles de l'art, nécessite quelques étapes de préparation. A noter que cette opération est à appliquer uniquement sur les images linéaires, dans lesquelles les relations entre les valeurs originales des pixels sont conservées, ce qui n'est plus le cas avec les images non-linéaires, typiquement après une montée d'histogramme... Elle s'intègre bien dans le processus de traitement juste après la calibration des couleurs par exemple. Si vous le souhaitez vous pouvez télécharger mes process icons de traitement des images linéaires en cliquant ici. Voici maintenant comment j'ai procédé sur mon image de la galaxie NGC 3184.

Pour bien fonctionner, le process nécessite trois images particulières :
- un masque de luminance
- un masque d'étoiles pour protéger les grosses étoiles
- une image PSF qui sert à modéliser la forme des étoiles de l'image.

Nous allons donc commencer par créer ces trois images.

1-Masque de luminance.

J'utilise donc l'image suivante de la galaxie NGC 3184, qui est le résultat de la somme de 24 poses de 5 minutes qui ont été prétraitées de manière classique. J'ai fait un retrait des gradients avec le process DBE puis une calibration des couleurs avec le process PCC et voici l'image qui est visualisée à l'aide de la STF :

Pix

On commence donc par créer un masque de luminance à partir de cette image. Je ne reviens pas sur la manière de le faire, je vous invite à lire à ce sujet l'article suivant : les masques (2ème partie). Voici le résultat obtenu :

Pix

On peut maintenant appliquer le masque en faisant glisser son onglet sur l'image de NGC 3184. Il va servir à protéger le fond du ciel des effets de la déconvolution, car l'application du process ne devra se faire que sur les zones brillantes (galaxies et étoiles), et pas sur le ciel où il risque de faire ressortir uniquement le bruit qui s'y trouve.

Pix

Le masque est appliqué, on le voit à la couleur marron de l'onglet de l'image (en haut à gauche). Notre fond de ciel est bien protégé. Il est possible de faire un clic droit sur l'image puis d'aller dans le menu contextuel sur Mask/Show Mask pour cacher le masque, ce qui rend la visualisation de l'image plus facile. Mais il est toujours en place comme l'indique la couleur de l'onglet.

2-Masque d'étoiles.

Il nous faut maintenant créer un masque d'étoiles, mais un masque particulier : en effet, le process de déconvolution produit des artefacts qui affectent les étoiles brillantes, et ceci se traduit sur l'image par des anneaux qui apparaissent autour d'elles (le fameux effet de "ringing"). Pour éviter cela, on va protéger les grosses étoiles à l'aide d'un masque d'étoiles, qui doit cependant protéger uniquement les étoiles les plus brillantes. C'est pour cela que l'on va se contenter d'appliquer le process StarMask directement sur notre image, avec les paramètres par défaut. Ainsi, l'image étant linéaire, le masque produit ne va justement contenir que les plus grosses étoiles. Ca tombe bien, car c'est exactement ce que l'on veut ! On applique donc le process StarMask sur notre image, et voilà le résultat obtenu :

Pix

On constate bien que seules les étoiles les plus brillantes ont été prises en compte dans la création du masque. On peut d'ailleurs l'appliquer pour vérifier son efficacité :

Pix

Un bon moyen de vérifier un masque d'étoiles consiste à l'inverser (clic droit sur l'image puis menu Mask/Invert Mask). On peut voir alors en agrandissant l'image si la protection sur les étoiles est satisfaisante. Si les grosses étoiles ne semblent pas suffisamment protégées ou prises en compte, on peut refaire un nouveau masque en augmentant la valeur du paramètre Scale (en le montant à 7 ou 8 par exemple) pour obliger le process à mieux détecter les étoiles brillantes.

Pix

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