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PixInsight – Exemple 1 – Prétraitement

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Au moment de l’écriture de cet article je ne dispose pas d’images personnelles à traiter, n’ayant pas encore mis en œuvre mon setup photo.

Afin de pouvoir m’initier au traitement photo avec le logiciel PixInsight, j’ai donc demandé à Nicolas (du club Neptunion31, alias nicoairbus sur Webastro) de mettre à ma disposition un ensemble de ses images brutes, ce qu’il a fait, et je l’en remercie : il s’agit de la nébuleuse Trifide M20 et de la nébuleuse de la Lagune M8 deux nébuleuses diffuses situées dans la constellation du Sagittaire, images issues d’un Canon EOS 1000D défiltré.

Ce premier exemple est ma première approche de ce logiciel, je suis donc loin d’en maîtriser tous les paramètres et aspects, certains choix seront donc par défaut, le but étant de montrer les potentialités de PixInsight.

Il ne s’agit pas non plus de réaliser un tutorial sur PixInsight, d’autres l’on fait, entre autres voir le site de Dominik (alias sur Webastro) qui a écrit une suite d’articles qui m’ont beaucoup aidé, je m’en suis inspiré pour écrire cet article, beaucoup de paramètres correspondent à ceux qu’il a choisi

PixInsight est un logiciel qui comporte un très grand nombre de fonctionnalités et de paramètres, comme cet article est ma première approche de PixInsight je suis loin d’en comprendre toutes ses facettes, aussi beaucoup de paramètres seront laissés par défaut et sans explication, cela viendra ultérieurement au fur et à mesure de la maîtrise du produit

Il y a deux étapes distinctes afin d’obtenir l’image finale à partir des différents types d’images réalisées

  • Le prétraitement : il s’agit d’obtenir une image brute la plus propre possible, divers bruits minimisés, divers signaux parasites supprimés ainsi que toute autre dégradation de l’image (poussière, sensibilité photosite, …), c’est ici qu’interviennent les images flat, dark et bias. On obtient alors une image brute prête pour le traitement
  • Le traitement : tous les traitements nécessaires pour obtenir la meilleure image possible

Le dessin suivant montre le workflow du prétraitement

PixInsight Prétraitement WorkflowJ’ai affiné ce workflow par rapport à celui présenté avec ImagesPlus, car PixInsight donne accès directement aux traitements individuel de chaque type d’images :

  • Création du Master Bias à partir des images Bias
  • On soustrait le Master Bias à chaque image Dark : pour supprimer le signal de lecture
  • Création du Master Dark à partir des images Dark corrigées
  • On soustrait le Master Bias à chaque image Flat
  • Création du Master Flat à partir des images Flat corrigées
  • Calibration des images Light avec les Master Bias, Dark et Flat
  • Création des Light brutes colorées à partir des Light calibrées
  • Création du Master Light à partir des Light brutes colorées

On va d’abord faire quelques réglages spécifiques à l’utilisation d’images issues d’un APN

Onglet Format Explorer -> DSLR_RAW : double-clic sur DSLR_RAW, la fenêtre <RAW Format Preferences> s’affiche

PixInsight RAW Preferences

  • Use Camera White Balance : coché pour tenir compte de la balance des blancs positionnée au moment de la capture. C’est le choix fait ici, les images ayant été prises avec une balance des blancs manuelle réalisée sur une feuille blanche
  • Create raw Bayer image : coché pour créer une image RAW à partir de la matrice de Bayer, produit une image couleur
  • No black point correction : coché pour ne pas supprimer un éventuel offset correspondant au point noir

Création du Master Bias

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Creation_Master_Bias »

PixInsight Prétraitement 1

Double-clic sur le Process Icône « Creation_Master_Bias », la fenêtre <ImageIntegration> s’affiche

On clique sur le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers Bias

La fenêtre est constituée de plusieurs parties

PixInsight Prétraitement 2

  • Combination : mode de combinaison des images
    • Average : donne le meilleur rapport signal sur bruit
    • Median : la meilleure pour rejeter les valeurs aberrantes, au détriment du bruit
  • Normalization : pour normaliser et mettre à l’échelle toutes les images avant de les combiner, la normalisation ajuste les valeurs des fonds du ciel à une valeur moyenne, le mise à l’échelle ajuste les image à une illumination homogène, le mode multiplicative sera utilisé pour intégrer des images qui seront ensuite combinées par multiplication ou division comme les Flat
  • Weights : critère de pondération des images
  • Scale estimator : on laisse la valeur par défaut

PixInsight Prétraitement 3

  • Rejection algorithm : algorithme de rejet des pixels aberrants
  • Normalization : pas besoin de normaliser pour des images Bias

PixInsight Prétraitement 4

  • Sigma low : paramètre de rejet des pixels bas
  • Sigma high : paramètre de rejet des pixels hauts

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre : la fenêtre Process Console <Processing: ImageIntegration> affiche le déroulement des opération.

A la fin du traitement il s’affiche trois fenêtres :

  • integration : image issue de la combinaison, c’est ici le Master Bias
  • rejection_low : image des pixels bas rejetés
  • rejection_high : image des pixels hauts rejetés

En passant la souris sur l’onglet <Process Console> la fenêtre <Process Console> s’affiche, on peut y voir entre autre le temps qu’a duré le processus

PixInsight Prétraitement 6

Les valeurs de « Sigma low » et « Sigma high » déterminent le nombre de pixels qui seront rejetés, plus elles sont élevées moins de pixels seront rejetés. Dans notre exemple on a pour la couche 1 (R)

PixInsight Prétraitement 7

Pour la couche 2 (V)

PixInsight Prétraitement 8

Pour la couche 3 (B)

PixInsight Prétraitement 9

La ligne « Total » précise le nombre de pixels rejetés dans chaque couche, un peu plus important pour les pixels hauts dans la couche 2, mais cela reste suffisant pour l’image finale

L’objectif du rejet des pixels bas et haut est d’obtenir une image avec une répartition uniforme des pixels, en ayant éliminé les pixels de trop bas niveau et de trop haut niveau

L’image Master Bias obtenue est noire, ce qui est normale pour une image Bias, cependant toute image issue de l’intégration par PixInsight est une image linéaire, c’est-à-dire une image dont la valeur du pixel est proportionnelle à la lumière reçue (rappelons que les capteurs numériques sont linéaires, c’est-à-dire qu’ils produisent un nombre d’électrons proportionnel à la lumière reçue), aussi en général de telles images sont assez sombres.

Pour visualiser une telle image il faut ajuster les niveaux.

Onglet Process Explorer -> IntensityTranformations -> ScreenTransferFunction : on déplace l’icône sur l’espace de travail que j’ai renommé « Voir_Image_Lineaire« 

PixInsight Prétraitement 18

On double-clic sur le process icône, la fenêtre <ScreenTransferFunction> s’affiche

PixInsight Prétraitement 10

On clique sur

PixInsight Prétraitement 11

pour ajuster les niveaux de l’image pour qu’elle devienne visible : le process agit sur l’image courante <rejection_high>, les niveaux ont été ajustés

PixInsight Prétraitement 12

l’image devient visible (l’image d’origine n’est pas modifiée, c’est juste une méthode pour la rendre visible)

PixInsight Prétraitement 13

On a une image RVB qui affiche les pixels hauts rejetés du capteur de l’APN correspondant à la matrice de Bayer

Un clic sur une zone de l’image affiche un zoom qui permet de distinguer les pixels R, V et B de la matrice de Bayer

PixInsight Prétraitement 14

On sélectionne l’image <rejection_low> pour lui appliquer le même process icône, un clic sur une zone de l’image montre que moins de pixels bas ont été rejetés

PixInsight Prétraitement 15

Ce qui est conforme avec la valeur « Sigma low » plus grande que la valeur « Sigma high« .

On applique enfin le process icône sur l’image <integration> qui représente le Master Bias, on obtient une image grise comme le montre l’ajustement des niveaux

PixInsight Prétraitement 17

Un zoom montre une répartition uniforme et moyennement lumineuse des pixels R, V et B de la matrice de Bayer

PixInsight Prétraitement 16

Pour voir l’image finale en couleur il faut dématricer l’image RAW, c’est-à-dire regrouper les pixels R, V et B suivant la matrice de Bayer

Onglet Process Explorer -> Preprocessing -> Debayer : on déplace l’icône sur l’espace de travail que j’ai renommé « Dematricer_Image_RAW« 

PixInsight Prétraitement 50

On double-clique sur le process icône, la fenêtre <Debayer> s’affiche

PixInsight Prétraitement 20

  • Bayer/mosaic pattern : organisation de la matrice de Bayer, pour l’APN c’est RGGB
  • Debayer method : VNG

On applique le process à l’image <integration> en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 21

Une nouvelle image est créée <integration_RGB_VNG> : c’est une image linéaire, pour la visualiser il ajuster les niveaux, pour cela on clique sur

PixInsight Prétraitement 11

du process icône <Voir_Image_Lineaire>, l’image s’affiche alors

PixInsight Prétraitement 23

Il semblerait que la trame verticale que l’on voit soit caractéristique d’une image Bias

On va sauvegarder cette image : je l’ai nommée « Master_Bias »

Menu FILE -> Save as : la fenêtre <FITS Options> s’affiche

PixInsight Prétraitement 25

On laisse les paramètres par défaut

Si les paramètres du process icône <Creation_Master_Bias> conviennent on peut les sauvegarder en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 25

en bas de la fenêtre <ImageIntegration> et sans relâcher la souris on le déplace sur le process icône <Creation_Master_Bias>

PixInsight Prétraitement 26

Une fenêtre de confirmation s’affiche

PixInsight Prétraitement 27

On clique sur [Yes] pour confirmer la sauvegarde

Calibration des images Dark

C’est l’opération qui consiste à soustraire le Master Bias de chaque image Dark

Onglet Process Explorer -> ImageCalibration -> ImageCalibration : on dépose le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Dark_Moins_Bias »

PixInsight Prétraitement 28

On double-clique sur le process icône pour ouvrir la fenêtre <ImageCalibration>

On clique le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers Dark

PixInsight Prétraitement 29

  • Output directory : on indique le répertoire où l’on a sauvegardé l’image Master Bias

On laisse les autres paramètres à leur valeur par défaut : l’extension « _c » permet de distinguer les fichiers calibrés.

On précise le Master Bias utilisé pour la calibration

PixInsight Prétraitement 30

Les cases « Master Dark » et « Master Flat » doivent être décochées

PixInsight Prétraitement 31

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre

Les différentes opérations s’affichent dans la fenêtre <Process Console> qui affiche le résultat une fois le processus terminé

PixInsight Prétraitement 32

On peut sauvegarder les paramètres de process icône <Dark_Moins_Bias> comme indiqué précédemment

Création du Master Dark

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Creation_Master_Dark »

PixInsight Prétraitement 33

Double-clic sur le Process Icône « Creation_Master_Dark », la fenêtre <ImageIntegration> s’affiche

On clique sur le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers Dark : bien sélectionner les images Dark calibrées à l’étape précédente

On utilise les mêmes paramètres que pour la création du Master Bias pour les zones « Image Integration » et « Pixel Rejection (1) »

Dans la zone « Pixel Rejection (2) » on choisit

PixInsight Prétraitement 34

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre

S’affiche les trois images <integration>, <rejection_low> et <rejection_high>

En visualisant les images avec le process icône <Voir_Image_Lineaire> on pourra constater qu’il y a plus de pixels rejetés dans l’image <rejection_high> que dans l’image <rejection_low> (bien que « Sigma high » soit supérieur à « Sigma low« ) ce qui est normal une image Dark contenant beaucoup de pixels chauds

On pourra aussi voir à quoi ressemble l’image <integration> qui correspond au Master Dark, avec le process icône <Dematricer_Image_RAW>, puis le process <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 35

Pour une image prise en l’absence de lumière on y trouve beaucoup de pixels, n’oubliez pas que l’image Dark est fait pour supprimer le signal thermique, c’est lui que l’on visualise en majorité.

On sauvegarde les paramètres du process icône <Creation_Master_Dark>

On sauvegarde l’image que j’ai nommée « Master_Dark« , dans le même dossier que le Master Bias

Calibration des images Flat

C’est l’opération qui consiste à soustraire le Master Bias de chaque image Flat

Onglet Process Explorer -> ImageCalibration -> ImageCalibration : on dépose le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Flat_Moins_Bias »

PixInsight Prétraitement 36

On réalise le même traitement que pour les images Dark, même répertoire pour le fichier créé, seul « Master Bias » est coché et on a indiqué l’emplacement du Master Bias

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre

Les différentes opérations s’affichent dans la fenêtre <Process Console> qui affiche le résultat une fois le processus terminé

PixInsight Prétraitement 37

On peut sauvegarder les paramètres de process icône <Flat_Moins_Bias> comme indiqué précédemment

Création du Master Flat

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Creation_Master_Flat »

PixInsight Prétraitement 38

Double-clic sur le Process Icône « Creation_Master_Flat », la fenêtre <ImageIntegration> s’affiche

On clique sur le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers Flat : bien sélectionner les images Flat calibrées à l’étape précédente

On choisit les paramètres suivant

PixInsight Prétraitement 39

PixInsight Prétraitement 40

PixInsight Prétraitement 41

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre

S’affiche les trois images <integration>, <rejection_low> et <rejection_high>

On peuti voir à quoi ressemble l’image <integration> qui correspond au Master Flat, avec le process icône <Dematricer_Image_RAW>, puis le process <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 42

On est en présence d’un Flat assez propre

On sauvegarde les paramètres du process icône <Creation_Master_Flat>

On sauvegarde l’image que j’ai nommée « Master_Flat », dans le même dossier que le Master Bias

Calibration des Light

Les images Light (appelées aussi Brutes) représentent les images de l’objet que l’on a photographié

Par curiosité il peut être intéressant de visualiser une image Light

Menu FILE -> Open : on choisit un des fichiers représentant une image Light

Pour voir l’image on applique le process icône <Dematricer_Image_RAW> puis le process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 43

Le calibrage des images Light va consister pour chaque image à lui soustraire le Master Bias et le Master Dark, puis a la diviser par le Master Flat

Onglet Process Explorer -> ImageCalibration -> ImageCalibration : on dépose le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Calibration_Light »

PixInsight Prétraitement 44

On double-clique sur le process icône pour ouvrir la fenêtre <ImageCalibration>

On clique le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers Light

PixInsight Prétraitement 45

On a précisé le répertoire où seront sauvegardées les images calibrées, ainsi que les Master Bias, Master Dark et Master Flat

On lance le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre

Les différentes opérations s’affichent dans la fenêtre <Process Console> qui affiche le résultat une fois le processus terminé

PixInsight Prétraitement 46

On peut visualiser l’image Light que l’on a vue avant la calibration

Menu FILE -> Open : on choisit le fichier .fit correspondant à l’image Light calibrée

Pour voir l’image on applique le process icône <Dematricer_Image_RAW> puis le process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 47

La différence avec l’image non calibrée n’est pas flagrante, cette dernière étant assez propre

Avec un zoom sur un même endroit on constate une différence

PixInsight Prétraitement 48PixInsight Prétraitement 49

A gauche avant calibration, à droite après calibration : la différence ici est surtout dûe à la suppression du signal thermique

Dématriçage des images Light

Avant d’additionner les images Light afin d’obtenir l’image Master Light qui sera utilisée pour le traitement on doit dématricer toutes les images Light, c’est-à-dire grouper les pixels R, V et B en fonction de la matrice de Bayer afin d’obtenir une image couleur

On ne va pas s’amuser à appliquer le process icône <Dematricer_Image_RAW> à la main sur chaque image Light calibrée (il y en a 23, mais il pourrait y en avoir plus), on va donc mettre en place un traitement automatique en utilisant le process icône <Script>

Onglet Process Explorer -> <Etc> -> Script : on déplace l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé <Dematricer_Light>

PixInsight Prétraitement 51

On double-clique le process icône, la fenêtre <Script> s’affiche

PixInsight Prétraitement 52

  • File path : on indique ici le chemin du script « BatchDebayer » (dans le répertoire C:/Program Files/PixInsight/src/scripts/)
  • MD5 checksum : on efface la zone

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre, la fenêtre <Batch Debayer Script> s’affiche

PixInsight Prétraitement 53

On clique le bouton [Add] pour ajouter les images Light calibrées

  • Debayer Method : VNG
  • Bayer / Mosaic Pattern : RGGB
  • Evaluate noise : coché
  • Output Directory : celui des images calibrées précédentes

On clique le bouton [Execute] pour exécuter le script, la fenêtre <Process Control> affiche les opérations qui se déroulent, au final

PixInsight Prétraitement 54

On trouvera dans le répertoire de sortie les fichiers correspondant dont le nom commence par « debayer_ »

On peut visualiser une de ces images avec le process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 55

Correction cosmétique des images Light

PixInsight permet de réaliser un traitement qui va permettre de supprimer des pixels chauds et froids ayant résisté à la calibration et de rendre l’image plus propre, aussi pourquoi s’en priver

Onglet Process Explorer -> ImageCalibration -> CosmeticCorrection : on dépose le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Correction_Cosmetique » (je sais, c’est original)

PixInsight Prétraitement 56

On double-clique sur le process icône, la fenêtre <CosmeticCorrection> s’affiche

On clique le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers dématricés (dont le nom commence par « debayer_« )

PixInsight Prétraitement 64

On précise le répertoire de sortie et on coche « Use Auto detect » en laissant les valeurs par défaut

On va ouvrir l’une des images pour voir ce qu’effectue ce process : on applique le process icône <Voir_Image_Lineaire » pour voir l’image (j’ai de nouveau pris l’image précédente)

Dans la barre d’outil on sélectionne

PixInsight Prétraitement 58

On sélectionne une zone de l’image

PixInsight Prétraitement 59

Un onglet <Preview01> apparaît à gauche de l’image, on clique sur cet onglet pour afficher un zoom de la zone sélectionnée

PixInsight Prétraitement 60

On clique sur

PixInsight Prétraitement 61

en bas de la fenêtre <CosmeticCorrection> pour avoir un aperçu en temps réel des modifications sur la zone sélectionnée, la fenêtre <Real-Time Preview> s’affiche

PixInsight Prétraitement 62

Le bouton

PixInsight Prétraitement 63

permet d’afficher alternativement l’image avant/après transformation

La zone

PixInsight Prétraitement 65

de la fenêtre <CosmeticCorrection> affiche le nombre de pixels chauds et froids supprimés

Si on coche « Show map » on affiche une image des pixels supprimés

PixInsight Prétraitement 66

On peut ajuster les paramètres « Hot Sigma » et « Cold Sigma« , plus ils augmentent moins de pixels sont supprimés, une fois satisfait du résultat on ferme la fenêtre <Real-Time Preview>, on clique sur l’onglet de l’image complète, on clique de nouveau sur

PixInsight Prétraitement 61

en bas de la fenêtre <CosmeticCorrection> pour avoir un aperçu en temps réel des modifications sur la totalité de l’image

Image avant transformation

PixInsight Prétraitement 67

Image après transformation

PixInsight Prétraitement 68

On ferme la fenêtre <Real-Time Preview> et on exécute le processus en cliquant sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre, les opérations s’affichent dans la fenêtre <Process Console> qui a la fin précise la réussite du traitement

On trouve alors dans le répertoire de sortie des fichiers dont le nom se termine par « _cc »

Pour conserver les différentes étapes du prétraitement on sauvegarde les process icônes le constituant

PixInsight Prétraitement 70

J’ai ajouté le process icône <NoOperation> en tête pour donner un nom à l’ensemble du processus, j’ai conservé les process icônes <Voir_Image_Lineaire> et <Dematricer_Image_RAW> par commodité

Menu PROCESS -> Process Icons -> Save Process Icons : j’ai nommé la sauvegarde « Process_APN_CP »

Création du Master Light

A partir des images Light dématricées et corrigées on va créer un Master Light qui sera utilisé pour le traitement qui donnera l’image finale

On va d’abord aligner toutes les images, pour cela on a besoin de choisir une image de référence, on va donc visualiser les images pour choisir celle qui nous convient

Onglet Process Explorer -> ImageInspection -> Blink : double-clic sur l’icône, la fenêtre <Blink> s’ouvre, on sélectionne

PixInsight Prétraitement 71

Pour ajouter les fichiers « debayer_…_cc.fit »

PixInsight Prétraitement 72

On fait défiler les images avec

PixInsight Prétraitement 73

Après inspection de l’ensemble des images j’ai décidé de ne pas tenir compte des trois premières images, je les ai donc supprimées de la liste avec le bouton

PixInsight Prétraitement 74

Pour déterminer l’image de référence

Onglet Process Explorer -> <Scripts> -> Batch Processing -> SubframeSelector : on dépose l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Choisir_Image_Reference »

PixInsight Prétraitement 78

On double-clic sur l’icône, la fenêtre <Script> s’affiche

PixInsight Prétraitement 75

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre, la fenêtre <SubframeSelector> s’affiche, on clique sur le bouton [Add Files] pour ajouter les images retenues, puis sur le bouton [Measure] en bas de la fenêtre, une fois le processus terminé, les fichiers apparaissent dans la zone « Table »

PixInsight Prétraitement 76

On ouvre la zone « Plots » où l’on affiche un graphique des valeurs de « FWHM » pour chaque image

PixInsight Prétraitement 77

On choisit alors comme image de référence celle qui a la plus petite valeur « FWHM », soit ici l’image numéro 5 nommée « debayer_IMG_4270_c_cc », on peut maintenant passer à l’alignement des images

Onglet Process Explorer -> ImageRegistration -> StarAlignment : on dépose l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Alignement_Des_Light »

PixInsight Prétraitement 79

On double-clic sur l’icône, la fenêtre <StarAlignment> s’affiche, on saisit d’abord le nom de l’image de référence

PixInsight Prétraitement 80

Dans la zone « Target Images » on clique le bouton [Add Files] pour ajouter les images retenues

PixInsight Prétraitement 81

On précise le répertoire de sortie

PixInsight Prétraitement 82

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre pour exécuter le processus

Des fichiers dont le nom se termine par « _r » sont créés qui correspondent à des images alignées entre elles.

Dans ce processus d’alignement des bandes noires peuvent apparaître sur certaines images, il faut les éliminer car elles peuvent avoir une influence sur le rapport signal sur bruit

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace l’icône sur le plan de travail, je l’ai renommé « Addition_Images_Pour_Suppression_Bordures_Noires »

PixInsight Prétraitement 97

On double-clic sur l’icône et on clique le bouton [Add Files] pour ajouter les fichiers dont le nom se termine par « _r« , on ajuste les paramètres

PixInsight Prétraitement 84

PixInsight Prétraitement 85

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre pour exécuter le processus, une image nommée <integration> s’affiche que l’on peut visualiser avec la fonction

PixInsight Prétraitement 11

du process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 86

L’aspect jaune-verdâtre de l’image est du au fait que la fonction d’ajustement des niveaux s’applique d’une manière égale aux trois couches couleurs qui sont liées entre elles, pour avoir un affichage plus réaliste des couleurs de l’image on désolidarise les trois couches avec

PixInsight Prétraitement 87

et on applique de nouveau la fonction

PixInsight Prétraitement 11

du process icône <Voir_Image_Lineaire>, l’image s’affiche alors avec des couleurs plus réalistes

PixInsight Prétraitement 88

En revenant à l’image vue avec les trois couches couleurs liées on distingue à gauche et en haut de l’image la présence d’une fine bordure noire, ainsi qu’en bas à droite, on va alors découper l’image pour supprimer ces bordures

Onglet Process Explorer -> Geometry -> DynamicCrop : on déplace l’icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Decouper_Image »

PixInsight Prétraitement 89

On double-clic sur l’icône, la fenêtre <DynamicCrop> s’affiche

PixInsight Prétraitement 90

Un cadre bleu apparaît dans l’image

PixInsight Prétraitement 91

Avec la souris on redimensionne ce cadre pour qu’il ne contienne que l’image sans les bords noirs, on utilise

PixInsight Prétraitement 92

pour zoomer l’image afin de positionner le cadre précisément

PixInsight Prétraitement 93

PixInsight Prétraitement 95

PixInsight Prétraitement 95

Bien parcourir les quatre bords pour être sûr d’éliminer entièrement les bords noirs

La fenêtre <DynamicCrop> a été mis-à-jour avec les nouvelles valeurs du cadre

PixInsight Prétraitement 96

Pour sauvegarder ces valeurs et pouvoir ainsi l’appliquer aux autres images on clique sur

PixInsight Prétraitement 25

en bas de la fenêtre <DynamicCrop> et sans relâcher la souris on le déplace sur le process icône <Decouper_Image>

On va maintenant supprimer les bandes noires sur toutes les images nommées « debayer-…_r »

Menu PROCESS -> Image Container : la fenêtre <ImageContainer> s’affiche, on clique sur

PixInsight Prétraitement 25

en bas de la fenêtre <ImageContainer> et sans relâcher la souris on le déplace sur l’espace de travail, et on renomme le process icône « Decouper_Toutes_Les_Images »

PixInsight Prétraitement 98

On clique sur

PixInsight Prétraitement 99

pour ajouter les images dont on veut supprimer les bandes noires

PixInsight Prétraitement 100

  • Output Directory : on précise le répertoire où seront créés les fichiers des images dont on aura supprimé les bords noirs
  • Output Template : format des noms de fichiers créés

Pour réaliser l’opération de découpage on clique sur

PixInsight Prétraitement 25

en bas de la fenêtre <ImageContainer> et sans relâcher la souris on le déplace sur le process icône <Decouper_Image>, tous les paramètres sauvegardés pour ce dernier sont alors appliqués aux images sélectionnées

Des fichiers nommés comme « debayer_…_r_20140114094634.fit » sont créés

A ce niveau il est intéressant d’évaluer le rapport signal sur bruit maximum que l’on peut espérer obtenir

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Evaluer_Rapport_Signal_Sur_Bruit »

PixInsight Prétraitement 101

On double-clic sur le process icône, on clique sur [Add Files] pour ajouter les images dont on a supprimé les bords noirs, on positionne les paramètres suivant, l’objectif étant d’évaluer le rapport signal sur bruit

PixInsight Prétraitement 102

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre pour exécuter le processus, une fois terminé la fenêtre <Process Console> affiche les résultats

PixInsight Prétraitement 103

La ligne « Median noise reduction » affiche : 202428 2.0810 1.5252, valeurs dont on essaiera de se rapprocher le plus possible lors de la combinaison finale des images

Une image <integration> s’est affichée que l’on peut visualiser avec la fonction

PixInsight Prétraitement 11

du process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 104

et voir une image aux couleurs réalistes en désolidarisant les trois couches couleurs avec

PixInsight Prétraitement 87

et on applique de nouveau la fonction

PixInsight Prétraitement 11

PixInsight Prétraitement 105

On peut également vérifier que les bords noirs ont disparus

On va maintenant obtenir l’image finale avant traitement

Onglet Process Explorer -> ImageIntegration -> ImageIntegration : on déplace le process icône sur l’espace de travail, je l’ai renommé « Creation_Image_Finale »

PixInsight Prétraitement 106

On double-clic sur le process icône, on clique sur [Add Files] pour ajouter les images dont on a supprimé les bords noirs, on positionne les paramètres suivant

PixInsight Prétraitement 107

  • Rejection algorithm : le choix de l’algorithme dépend du nombre d’images à combiner
    • Percentile Clipping : moins de 6 images
    • Averaged Sigma Clipping : entre 7 et 10 images
      Winsorized Sigma Clipping : entre 10 et 25 images
    • Linear Fit Clipping : plus de 25 images

PixInsight Prétraitement 108

On clique sur

PixInsight Prétraitement 5

en bas de la fenêtre pour exécuter le processus, on obtient les résultats suivant

PixInsight Prétraitement 109

J’ai également essayé ces paramètres

PixInsight Prétraitement 110

Avec les résultats suivant

PixInsight Prétraitement 111

Le premier jeu de paramètres semble donner les meilleurs résultats, c’est celui que j’ai retenu (on peut bien entendu essayer d’autres jeux de paramètres, le but ici n’est pas d’obtenir la meilleure image possible, mais d’avoir une première approche de PixInsight), on obtient les trois images <rejection_low>, <rejection_high> et <integration>, cette dernière correspond à notre image finale Master Light avant traitement, que l’on peut visualiser avec la fonction

PixInsight Prétraitement 11

du process icône <Voir_Image_Lineaire>

PixInsight Prétraitement 112

et voir une image aux couleurs réalistes en désolidarisant les trois couches couleurs avec

PixInsight Prétraitement 87

et on applique de nouveau la fonction

PixInsight Prétraitement 11

PixInsight Prétraitement 113

Il ne reste plus qu’à sauvegarder cette image, je l’ai nommée « Master_Light_M8_M20 »

Menu File -Save As

J’ai également sauvegardé l’ensemble des process icônes avec le nom « Process_APN_CP »

Le traitement sera décrit dans l’article qui suit

> PixInsight – Exemple 1 – Traitement

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