Mixage H-Alpha/RVB
Ecrit le 30/03/16.
L’utilisation d’un filtre H-Alpha en photo permet d’accentuer fortement le constraste des nébuleuses à émission, et de faire ressortir les zones « rouge » de ces nébuleuses, qui sont les plus difficiles à capturer. En combinant une image d’un objet en H-Alpha avec une photo de ce même objet en couleur, on va ainsi pouvoir booster les zones en question sur l’image finale. Voici une méthode simple pour le faire avec Pixinsight.
1-Préparation des images
On dispose donc d’une image couleur de notre objet, ici une photo de la petite dentelle du cygne obtenue à l’aide d’un filtre UHC et qui a été traitée de manière classique.
On dispose également d’une image capturée avec un filtre H-Alpha du même objet, l’image suivante est le résultat de l’intégration dans Pixinsight des acquisitions de la petite dentelle après le prétraitement habituel (qu’on visualise en lui appliquant une STF).
A titre d’information, voici ce qui se passe si on décompose l’image H-Alpha dans ses trois couches couleur Rouge, Vert et Bleu en cliquant sur l’icône Split RGB Channels 
:
Voilà la couche rouge :
Puis la couche verte :
Et enfin la couche bleue :
On voit bien que la majorité de l’information se trouve dans la couche rouge, tandis qu’il n’y en a pratiquement aucune dans la couche bleu. Bref, en fait on supprime les couches vert et bleu et on ne conserve comme image que la couche rouge. Maintenant quand je parlerai de l’image H-Alpha, cette expression désignera en fait la seule couche rouge de l’image. Avant de l’utiliser, j’ai fait un petit traitement dessus :un retrait du gradient en appliquant plusieurs fois le process ABE, une montée d’histogramme pour passer l’image en mode non linéaire, une accentuation des détails avec HDR puis une petite réduction de bruit avec ACDNR. Voilà donc l’image que je vais combiner avec mon image couleur :
2-Alignement des images
Maintenant, sauf miracle ou à moins d’avoir un dispositif de prise de vues qui vous assure de pouvoir cadrer le même objet à différents moments au pixel près, il va falloir aligner ensemble les deux images couleur et H-Alpha pour pouvoir ensuite les mixer. On va donc utiliser le process StarAlignment avec nos deux images. J’ai mis mon image couleur dans Reference image et en premier dans la liste, puis mon image H-Alpha.
On lance le process en cliquant sur le disque bleu. Du coup l’image H-Alpha est alignée par rapport à l’autre. Comme on le voit à la fin du processus en observant l’image H-Alpha alignée, il y a un bon décalage entre les deux prises de vue, qui se traduit par une grande zone noire à gauche et en bas de l’image.
On va faire avec !
3-Mixage des images
Pour mixer nos deux images, on utilise le process PixelMaths.
J’ai renommé mes images : mon image couleur s’appelle maintenant rvb_centree et mon image H-Alpha ha_centree. On décoche la case Use a single RGB/K expression, puis :
– dans la ligne R/K on tape l’expression max(rvb_centree,ha_centree)
– dans les deux lignes G et B on écrit $T.
L’expression max(rvb_centree,ha_centree) veut dire qu’on va créer une image dans laquelle la couche rouge sera constituée de la valeur maximale des pixels choisis entre les valeurs de l’image couleur et les valeurs de l’image H-Alpha. Quand au « $T », il désigne dans la syntaxe de PixelMaths la valeur de l’élément cible. Ainsi, quand on appliquera le process sur une image, on va créer une nouvelle image qui conservera pour les couches vert et bleu les valeurs de l’image de départ.
La case Rescale result est décochée.
La case Create new image est cochée et enfin la case Image Id est remplie avec le nom HaRVB : ainsi, on va créer une nouvelle image qui sera nommée HaRVB.
On applique maintenant le process PixelMaths en déposant son triangle sur l’image couleur. Et voilà le premier résultat :
L’image contient effectivement plus de rouge, mais il n’y a pas que la nébuleuse qui a rougi : le fond du ciel est lui aussi devenu plus rouge qu’avant, ce qui n’est pas joli et surtout, n’était pas le but recherché. En fait, si on regarde bien, on retrouve la zone à gauche et en bas de l’image dont je parlais précédemment, qui elle est restée noire puisque ne contenant pas de signal dans l’image H-Alpha, tandis que le reste du ciel est devenu beaucoup plus rouge. En fait le fond de ciel de l’image H-Alpha a une valeur plus élevée que celle de l’image RVB, et donc, comme on l’a indiqué dans le process PixelMaths, c’est ce fond de ciel là qui a été utilisé pour créer la nouvelle image. On va devoir faire une petite manipulation sur notre image H-Alpha pour éviter ce phénomène. On peut mettre à la poubelle l’image que l’on vient de créer.
On va simplement utiliser le process CurvesTransformation et appliquer une courbe sur notre image ha_centree pour en modifier le contraste. Le but est d’une part, d’abaisser le niveau de fond du ciel à un niveau inférieur à celui de l’image RVB, et d’autre part d’essayer de faire ressortir en même temps la nébuleuse. On veut donc tout simplement accentuer le contraste de l’objet par rapport au fond du ciel. L’utilisation du Real-Time preview permet facilement d’obtenir un résultat satisfaisant.
J’applique donc le process sur mon image ha_centree et voilà maintenant à quoi elle ressemble :
On refait donc un essai en appliquant une nouvelle fois sur l’image couleur le process PixelMaths.
Le résultat obtenu est cette fois bien plus satisfaisant.
On a préservé notre fond de ciel et par contre, le rouge ressort beaucoup plus dans notre nébuleuse. En fait il a suffit de 2 ou 3 essais (qui ont consisté à modifier le contraste de l’image H-Alpha en jouant pour cela avec les courbes) pour obtenir une image finale satisfaisante. En conclusion, cette méthode n’est sans doute pas la meilleure car on peut voir sur l’image H-Alpha qu’il y a encore pas mal de détails qui ne ressortent pas forcément sur l’image finale, mais elle est rapide et facile à mettre en oeuvre.
Vous pouvez voir sur ma page de la petite dentelle les différentes versions de mes images.