Addition des images avec PixInsight (4/4)

6- Faire une troisième addition pour obtenir l'image finale.

On va faire une dernière addition de nos images, donc on va se servir une dernière fois de notre process ImageIntegration ou, si vous utilisez mes process icons, on va aller sur Addition_finale.

On entre donc à nouveau nos images debayer_M51001_c_cc_r_20131121205308.fit … avec Add Files.

Dans Image Integration, on garde les mêmes paramètres que précédemment.

Ce qui change ce sont les paramètres dans Pixel Rejection (1).

Il nous faut choisir un algorithme de rejet des pixels, dans mon cas j’ai choisi Linear Fit Clipping.

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En fait, le choix de l’algorithme dépend du nombre d’images à additionner :
– si on a moins de 6 images, on choisira Percentile Clipping
– entre 7 et 10 images, on choisira Averaged Sigma Clipping
– entre 10 à 25 images on choisira Winsorized Sigma Clipping
– au-delà de 25 images, on choisira Linear Fit Clipping.

On peut aussi tester les différents algorithmes pour voir le résultat.

Dans Pixel Rejection (2), il faut régler les valeurs des paramètres Linear fit low et Linear fit high, comme on l’a fait avec Sigma low et Sigma high dans le prétraitement. Ici j’ai mis les deux à 5.

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On lance le process en cliquant sur le disque bleu.

A la fin on se retrouve avec 4 images nommées integration, rejection_low, rejection_high et slope.

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Regardons ce que contient l’image rejection_high après avoir fait un Auto Stretch.

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On voit parfaitement sur l’image que l’on a rejeté les traces de nos avions et satellite, ainsi que le reflet parasite en bas à droite.Le résultat semble donc convenable.

On peut aller aussi jeter un œil sur l’image rejection_low.

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Le but est, comme lors du prétraitement, d’obtenir une image uniforme des pixels, et également de bien rejeter les traces parasites comme on vient de le faire avec par exemple nos passages d’avions.

Quand j’observe mon image integration, après lui avoir appliqué un Auto Stretch, on voit effectivement qu’en particulier les traces de nos avions ont disparu.

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Enfin, on peut jeter un œil dans la console pour voir les valeurs signal/bruit de notre image.

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On avait obtenu 2,0189 – 1,8870 -1,5683, là on des valeurs de 2,2228-1,8568-1,5474 qui en sont assez proches. On peut considérer que ces résultats sont corrects, sinon on peut refaire des essais en modifiant les valeurs de Linear fit low et Linear fit high jusqu’à obtenir des résultats plus satisfaisants.

Voilà, il ne nous reste plus qu’à sauvegarder notre image integration une fois que celle-ci nous donne satisfaction, dans mon cas j’ai sauvegardé mon image sous le nom M51finale.fit.

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L’addition des images maintenant terminée, dans la suite on va partir de notre image M51finale sur laquelle on va pouvoir appliquer le traitement proprement dit.

Rendez-vous au prochain tutoriel qui parlera du traitement des images linéaires.

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