Traitement des images non linéaires avec PixInsight (1/6)

Ecrit le 19/01/14.

Après avoir terminé le traitement de notre image linéaire, nous allons maintenant la transformer en image non linéaire, ce qui va nous permettre de la visualiser sans avoir recours à une STF.

Si vous souhaitez utiliser mes process icons personnels, il vous faut les télécharger ici : Traitement non linéaire.

Une fois que notre image sera devenue non linéaire, il y a plusieurs possibilités de traitement qui lui seront applicables. Là aussi, comme pour le traitement des images linéaires, il n’y a pas de recette générale, car le traitement va dépendre de l’image en elle-même, du goût personnel de l’utilisateur et de ce qu’on va vouloir mettre en évidence. Donc toutes les étapes de traitement ne sont pas forcément à appliquer, c’est à vous de voir !

Voici ce qu’on peut faire sur notre image :

  1. Transformer l’image en image non-linéaire.
  2. Supprimer la dominante verte.
  3. Faire une réduction d’étoiles.
  4. Augmenter les détails.
  5. Régler le contraste.
  6. Faire une réduction de bruit.
  7. Faire une saturation des couleurs.

1-Transformer l'image en image non-linéaire.

Il s’agit là de la première étape obligatoire !

On repart donc de notre image de M51 (nommée ici M51lineaire) qui, normalement, est toute noire puisqu’il s’agit d’une image linéaire.
Si ça n’est pas le cas, cela veut dire qu’on lui a appliqué une STF. Dans ce cas-là, il faut remettre la STF à zéro en cliquant sur Reset (l’image redevient noire).

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On va maintenant utiliser le process HistogramTransformation ou, si vous utilisez mes process icons, on va sur l’icône Histogramme_pour_passer_en_image_non_linaire.

Dans le menu déroulant du process, on choisit le nom de notre image, M51lineaire, puis on va cliquer sur le cercle bleu afin d’afficher l’écran du Real-Time Preview.

Maintenant, on va jouer avec le curseur central et le pousser vers la gauche pour faire apparaître le contenu de notre image

Quand le curseur est tout proche de celui de gauche, il ne faut pas hésiter à zoomer sur la fenêtre de l’histogramme d’entrée en cliquant sur le menu Horizontal zoom, input histogram.

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Ainsi on peut continuer à déplacer nos curseurs de manière plus précise. On peut éventuellement pousser le curseur gauche vers la droite si on désire assombrir un peu le ciel, mais avec modération car cela entraîne une perte de signal dans le fond de ciel et, sur l’image qui nous sert d’exemple, il y a plusieurs petites galaxies présentes. Il serait dommage d’en faire disparaître une !

Le but est d’avoir une belle image !

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Une fois que le résultat est satisfaisant, on peut fermer la fenêtre du Real-Time Preview et on va appliquer notre histogramme sur l’image, en y déposant le triangle bleu du process.

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Voilà, notre image est devenue non-linéaire, on visualise maintenant directement son contenu. Accessoirement je sauvegarde mon image en la nommant (au hasard…) M51nonlineaire, ce qui pourra me permettre éventuellement de reprendre son traitement à ce stade-là.

On peut passer à la suite !

2-Supprimer la dominante verte.

En observant maintenant votre image, il se peut que vous ayez l’impression que les couleurs tendent un peu vers le vert. Avec les images faites avec un APN, cela est courant car le capteur contient deux fois plus de pixels verts que de pixels rouges et bleus. En cas de besoin, on peut facilement supprimer cette dominante verte.

Sur mon image, cela n’est pas vraiment nécessaire, donc je peux me passer de cette étape. Cependant, voici comment procéder.

Pour cela, il suffit d’utiliser le process SCNR ou, si vous utilisez mes process icons, d’aller sur l’icône Suppression_de_la_dominante_verte.

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On laisse les paramètres par défaut et on applique directement le process sur l’image en y déposant le petit triangle bleu. On peut jouer ensuite avec les flèches Undo/Redo pour voir l’aspect de l’image avant/après la correction.

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Encore une fois, dans le cas particulier de mon image de M51, cette étape n’est pas vraiment nécessaire car on voit qu’il n’y a pas vraiment de différence entre avant et après l’application du process. Cependant dans d’autres cas on pourra corriger ainsi l’aspect général de l’image.

3-Faire une réduction d'étoiles.

On va maintenant voir comment faire une réduction d’étoiles, c’est-à-dire diminuer la luminosité des étoiles sur l’image. Ceci peut-être très utile quand par exemple on photographie une nébuleuse située dans la voie lactée. Elle peut être en partie masquée par le grand nombre d’étoiles présentes, il est alors quasiment indispensable de faire une réduction d’étoiles pour la distinguer correctement. Ce peut être aussi tout simplement un choix esthétique personnel de ne pas vouloir trop voir les étoiles sur une image.

Il faut commencer par créer un masque d’étoiles, afin que notre réduction ne s’applique qu’à elles. Pour cela, on utilise le process StarMask ou, si vous utilisez mes process icons, on va sur l’icône Masque_d_etoiles.

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J’applique mon process sur l’image avec les paramètres par défaut, sauf le paramètre Smoothness que j’ai réglé à 8 (plus la valeur est élevée, plus le masque est flou, et plus il est bas, plus le masque est net. 8 semble un juste milieu, à tester selon les cas!).
Voilà le résultat obtenu :

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Le résultat n’est pas bon ! Le masque a pris toutes les étoiles, mais également beaucoup du fond du ciel ! Je vais donc supprimer ce masque, et en refaire un autre mais cette fois, en augmentant le paramètre Noise threshold : en effet, sa valeur définit un seuil en-dessous duquel tout signal est considéré comme du bruit de l’image, et mis à la valeur 0 (donc remplacé par du noir) dans le masque. Ainsi, plus on augmente le paramètre et moins il y a du signal de l’image qui est pris en compte pour faire le masque (on pourrait dire qu’en dessous de cette valeur, le signal est rejeté).

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J’ai donc mis cette fois le Noise threshold à 0.40000 et applique à nouveau le process sur mon image pour créer un nouveau masque.

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Le résultat est bien meilleur, le fond de ciel a disparu et les étoiles semblent bien prises en compte.

Pour vérifier la qualité du masque, on va l’appliquer sur l’image (en déposant l’onglet du masque sous celui de l’image).

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Maintenant, nous allons l’inverser en faisant un clic droit puis en allant sur Mask/Invert Mask. On peut ensuite examiner toutes les portions de l’image, pour cela il ne faut pas hésiter à la grossir en cliquant par exemple sur la loupe.

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Il se trouve que je ne suis pas très satisfait du résultat final : en effet, dans le coin en bas à droite de l’image le masque a créé comme de petites étoiles, alors que sur l’image il n’y a pas autant d’étoiles visibles à cet endroit-là.

Coin inférieur droit de l’image sans le masque :
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Coin inférieur droit de l’image avec le masque :
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Dans la zone entourée en orange on voit des points rouges que le masque considère comme des étoiles, alors que sur l’image il n’y en a pas. Il y a donc un défaut dans mon masque (peut-être causé par mon fond de ciel que je n’ai pas très bien traité lorsque mon image était en mode linéaire).

A ce stade-là, l’utilisateur que je suis doit faire un choix : soit j’utilise tout de même mon masque tel qu’il est en acceptant qu’il soit imparfait, car je considère que malgré tout sa qualité est suffisante pour le traitement que je veux faire (étant donné que l’image n’est pas d’une très grande qualité), soit j’ai envie d’être pointilleux et je décide que ce masque ne me convient pas. Ici à nouveau, c’est l’utilisateur qui va décider en fonction de ses exigences !

Finalement, je décide de refaire un nouveau masque encore plus précis (je mets donc celui-ci à la poubelle). Pour cela, je vais suivre la méthode décrite sur le forum de PixInsight (méthode que l’on trouvera ici : http://pixinsight.com/forum/index.php?topic=6001.msg40792#msg40792). Dans mes process icons c’est ce que j’ai appelé la méthode optimisée.

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