Traitement des images linéaires avec PixInsight (3/4)

Dans une image, le bruit est surtout présent dans les zones où il y a le moins de signal, à savoir dans le fond du ciel. On peut donc essayer de le réduire. Cependant, une réduction du bruit entraîne une perte de signal, ce qui n’est pas gênant sur une zone de l’image ne contenant que le ciel, mais doit absolument être évité sur les objets présents sur la photo.

Nous allons donc créer un nouveau masque qui va nous permettre de traiter seulement le fond du ciel, sans toucher au reste de l’image. Pour cela, nous allons commencer, comme tout à l’heure, par dupliquer notre image.

On applique une STF sur le clone ainsi créé qu’on remet à zéro en cliquant sur Reset (l’image devient noire), puis on va à nouveau utiliser le process HistogramTransformation ou, si vous utilisez mes process icons, on va sur Histogramme_sur_le_nouveau_clone.

On affiche le Real-Time preview (disque bleu) et cette fois, le but est de faire apparaître les étoiles et tous les objets présents dans l’image, et de rendre le fond de ciel bien noir. On joue pour cela sur les curseurs du milieu (qu’on ramène à gauche) et de gauche (qu’on ramène vers la droite pour noircir le fond).

Là aussi j’ai agrandi l’échelle horizontale de l’histogramme d’entrée (ici à 54) pour pouvoir régler plus finement les curseurs.

J’ai obtenu ce que je voulais : une image avec le fond de ciel bien noir et les étoiles et les objets présents bien visibles. Là encore, c’est le seul but recherché, on ne cherche pas à obtenir une belle image.

On a donc maintenant deux images, notre image de M51 et notre clone.

Le clone va maintenant nous servir de masque : on prend son onglet avec la souris et on va le déposer sur notre image de M51.

Le masque est appliqué : les zones rouges sont protégées et les zones blanches (étoiles et galaxies) prêtes à être soumises au traitement.

Seulement on veut faire le contraire : traiter le fond du ciel et protéger étoiles et galaxies !

Il nous faut donc inverser le masque :
pour cela on fait un clic droit sur l’image puis on va sur Mask/Invert Mask.

Cette fois, les zones rouges sont sur les objets présents et c’est bien le fond du ciel qu’on va pouvoir traiter.

Faisons un preview qui englobe une zone contenant une partie de M51 et le fond de ciel.

On sélectionne notre preview, au passage on peut cacher le masque en cliquant sur l’image avec le bouton droit et en sélectionnant Mask/Show Mask.

On va maintenant utiliser le process AtrousWaveletTransform ou, si vous utilisez mes process icons, on va aller sur l’icône Reduction_du_bruit_sur_le_fond_du_ciel.

On laisse les paramètres par défaut mais on va cocher la case de la zone k-sigma Noise Thresholding.

On applique le Real-Time preview du process en cliquant sur le cercle bleu. On peut jouer avec le bouton Show transformed image pour voir le résultat avant/après la réduction du bruit.

Il faut à la fois réduire le bruit mais également ne pas avoir la main trop lourde, afin de garder l’aspect le plus naturel possible à l’image.

On peut ouvrir la zone k-sigma Noise Thresholding et régler la valeur du paramètre Threshold pour augmenter ou diminuer l’importance de la réduction.

Une fois que le résultat est à votre goût, il ne reste plus qu’à fermer la fenêtre du Real-Time preview, à supprimer le preview puis à déposer le triangle du process sur l’image globale.

On peut utiliser les flèches Undo/Redo de la barre d’outils pour vérifier l’image avant/après.

Voilà, la réduction de bruit est terminée, il ne reste plus qu’à supprimer le masque en faisant un clic droit puis Mask/Remove Mask avant de passer à la suite.