{"id":1115,"date":"2018-08-15T10:44:31","date_gmt":"2018-08-15T08:44:31","guid":{"rendered":"http:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/?page_id=1115"},"modified":"2020-08-28T16:01:29","modified_gmt":"2020-08-28T14:01:29","slug":"pretraitement","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/pretraitement\/","title":{"rendered":"pretraitement"},"content":{"rendered":"\t\t
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Pr\u00e9traitement avec PixInsight (1\/6)<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ecrit le 26\/10\/13.<\/em><\/p>

Le pr\u00e9traitement consiste \u00e0 cr\u00e9er les images d’offset, de dark et de flat puis \u00e0 calibrer les brutes \u00e0 l’aide de ces images.<\/p>

On va utiliser pour cet exemple les images suivantes r\u00e9alis\u00e9es avec mon 350D et mon Newton 200\/800 :
– 31 poses brutes de 180 s de la galaxie M51
– 10 images de dark
– 11 images d’offset
– 11 images de flat.<\/p>

Pour effectuer les op\u00e9rations d\u00e9crites dans ces pages, je vous propose deux m\u00e9thodes :<\/p>

– 1\u00e8re m\u00e9thode<\/strong> : utiliser tout simplement les process les uns \u00e0 la suite des autres<\/p>

– 2\u00e8me m\u00e9thode<\/strong> : utiliser mes process icons personnels.
Dans ce cas-l\u00e0, vous pouvez les t\u00e9l\u00e9charger ici : Pr\u00e9traitement APN<\/a>.<\/p>

Pour charger les process icons, on cliquera sur ce bouton de la barre des t\u00e2ches : \"\"<\/p>

ou on ira dans le menu PROCESS\/Process Icons\/Load Process Icons…<\/strong><\/p>

La 1\u00e8re m\u00e9thode vous apprendra \u00e0 cr\u00e9er vous-m\u00eame vos propres Process icons et vous permettra de mieux comprendre le fonctionnement g\u00e9n\u00e9ral de Pixinsight, tandis que la seconde m\u00e9thode vous permettra de traiter plus rapidement vos images si vous ne souhaitez pas pour l’instant trop entrer dans les d\u00e9tails de fonctionnement du logiciel.<\/p>

Concr\u00e8tement, le pr\u00e9traitement va consister \u00e0 :<\/p>

  1. Cr\u00e9er l’offset.<\/li>
  2. Retirer l’offset des images de dark.<\/li>
  3. Cr\u00e9er le dark.<\/li>
  4. Retirer l’offset des images de flat.<\/li>
  5. Cr\u00e9er le flat.<\/li>
  6. Calibrer les brutes \u00e0 l’aide de l’offset, du dark et du flat.<\/li>
  7. Debayeriser les brutes calibr\u00e9es.<\/li>
  8. Faire une derni\u00e8re correction cosm\u00e9tique des brutes.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    1-Cr\u00e9er l'offset<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Pour cr\u00e9er l’offset, on utilise le process ImageIntegration.<\/p>

    Avec la 1\u00e8re m\u00e9thode :<\/strong> on va dans l’onglet Process Explorer<\/strong>, et soit on d\u00e9pose le process sur le bureau (ce qui vous permettra de sauvegarder le process dans une liste de process icons) puis on double-clique sur l’ic\u00f4ne, soit on double-clique directement dans l’onglet du Process Explorer<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    \"\"<\/figure>

    Avec la 2\u00e8me m\u00e9thode :<\/b> on fait un double-clic sur l'ic\u00f4ne intitul\u00e9 Offset<\/b>.<\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    La fen\u00eatre du process appara\u00eet :\"\"<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    On va cliquer sur Add Files<\/b> pour ajouter nos images d'offset dans le process : dans mon exemple j'ai 11 images d'offset nomm\u00e9es offsetM510001.cr2 jusqu'\u00e0 offsetM510011.cr2. <\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    La fen\u00eatre comprend plusieurs parties qui s’ouvrent ou se ferment en cliquant sur les doubles-fl\u00e8ches.\"\"<\/p>

    Dans Image Integration<\/span><\/strong>, plusieurs param\u00e8tres sont \u00e0 r\u00e9gler :
    – dans C<\/span>ombi<\/span>nation<\/span><\/strong>, on va choisir Average<\/span><\/strong>
    – dans Normalization<\/span><\/strong>, on choisit No normalization<\/span><\/strong>
    – dans Weights<\/span><\/strong>, on choisit Don’t care (all weights = 1)<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"\"<\/p>

    Normalement les options suivantes sont s\u00e9lectionn\u00e9es par d\u00e9faut, on va les laisser :
    – dans Scale estimator<\/span><\/strong>, on a iterative k-sigma\/biweight midvariance<\/span><\/strong>
    – les cases Generated integrated image<\/span><\/strong> et Evaluate noise<\/span><\/strong> sont coch\u00e9es.<\/p>

    \"\"<\/p>

    Il va peut-\u00eatre vous falloir modifier les options de Buffer size<\/span><\/strong> et de Stack size<\/span><\/strong>, qui par d\u00e9faut sont \u00e0 32 et 2048. Il faut savoir que les auteurs de Pixinsight recommandent l’utilisation d’un ordinateur poss\u00e9dant 8 Go de Ram. Le pr\u00e9traitement est la partie du traitement qui consomme le plus de m\u00e9moire vive, et si vous ne poss\u00e9dez pas 8 Go de Ram, il se peut que le process se plante avec un message Out of memory<\/span><\/strong>.
    Dans ce cas-l\u00e0, il va falloir diminuer les valeurs de Buffer size<\/span><\/strong> et de Stack size<\/span><\/strong> en les divisant par 2. Je fais mon pr\u00e9traitement sur un ordinateur qui ne poss\u00e8de que 4 Go de Ram, j’ai donc d\u00fb diminuer mon Buffer size \u00e0 16 et mon Stack size \u00e0 1024 pour que cela fonctionne.<\/p>

    \"\"<\/p>

    On ouvre maintenant Pixel Rejection (1)<\/span><\/strong>, et on choisit les param\u00e8tres suivants :
    – dans Rejection algorithm<\/span><\/strong>, on prend Winsorized Sigma Clipping<\/span><\/strong>
    – dans Normalization<\/span><\/strong>, No normalization<\/span><\/strong>
    – on coche les cases Generate rejection maps<\/span>, Clip low pixels<\/span> et Clip high pixels<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"\"<\/p>

    Enfin, dans Pixel Rejection (2)<\/span><\/strong>, on a acc\u00e8s \u00e0 deux param\u00e8tres : Sigma low<\/span> <\/strong>et Sigma high<\/span><\/strong>. Dans mon exemple, j’ai choisi de mettre Sigma low \u00e0 4 et Sigma high \u00e0 3. On y reviendra plus loin.<\/p>

    \"\"<\/p>

    Voil\u00e0, il ne reste plus qu’\u00e0 lancer le process en cliquant sur le petit disque bleu \"\" en bas de la fen\u00eatre (Apply Global<\/span><\/strong>) que l’on retrouve sur plusieurs fen\u00eatres de process.<\/p>

    La console s’ouvre, le process travaille, ce qui peut prendre un certain temps, et \u00e0 la fin on va se retrouver avec trois images, nomm\u00e9es integration, rejection_low et rejection_high.<\/p>

    \"\"<\/p>

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    Si on repasse la souris sur l'onglet Process Console<\/b>, la console s'affiche et on peut constater que mon process a mis 66,47 s pour additionner mes 11 images.<\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Alors pour en revenir \u00e0 mes trois images, le r\u00e9sultat de mon process, qui est l’image d’offset que l’on veut cr\u00e9er, correspondant \u00e0 l’image nomm\u00e9e integration<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"\"<\/p>

    Les images rejection_low<\/span><\/strong> et rejection_high<\/span><\/strong> correspondent aux pixels qui ont \u00e9t\u00e9 rejet\u00e9s par l’algorithme de r\u00e9jection utilis\u00e9.<\/p>

    Pour faire simple (et je dis \u00e7a d’autant plus que je ne suis pas s\u00fbr de maitriser totalement la th\u00e9orie…), nos images d’APN contiennent des d\u00e9fauts dus aux faits que les nombreux pixels du capteur de l’appareil photo ne fonctionnent pas tous correctement, ni de mani\u00e8re similaire (cela est in\u00e9vitable, inutile de renvoyer votre APN au magasin !). Il y a les fameux pixels chauds (bien que dans le cas de l’offset en particulier, de tels pixels n’apparaissent pas en th\u00e9orie \u00e9tant donn\u00e9 que ces images ne sont normalement pas sensibles \u00e0 la temp\u00e9rature \u00e0 cause de la bri\u00e8vet\u00e9 des poses effectu\u00e9es…), des pixels froids (ou morts ?), des pixels d\u00e9viants qui n’affichent pas la valeur escompt\u00e9e… Dans Pixinsight, on peut r\u00e9gler les param\u00e8tres \u00e0 partir desquels on rejette les pixels dont les valeurs sont trop extr\u00eames, ces param\u00e8tres sont le sigma low et sigma high utilis\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment. Le sigma low correspond \u00e0 la limite en-dessous de laquelle les valeurs des pixels sont rejet\u00e9es, tandis que le sigma high correspond \u00e0 la limite au-dessus de laquelle les valeurs sont rejet\u00e9es.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Il y a deux choses simples \u00e0 retenir :
    – plus on augmente la valeur des sigma low et high, moins on rejette de pixels
    – en g\u00e9n\u00e9ral, les valeurs de d\u00e9part des deux sigma sont mises \u00e0 3 ou 4, et on peut ensuite les ajuster, on va voir plus loin comment.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Si on observe la ligne Total<\/span><\/strong> dans la console, on peut observer le nombre de pixels rejet\u00e9s sur chacune des couches.<\/p>

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    Par exemple, sur la couche bleue, on voit que l’algorithme a rejet\u00e9 0,250 % du total des pixels (moins de 1 % du total de l’image, donc on peut se rassurer, il reste suffisamment de pixels pour faire une image !), dont 0,053 % sur les valeurs basses (d\u00e9termin\u00e9es par le param\u00e8tre sigma low) et 0,197 % sur les valeurs hautes (d\u00e9termin\u00e9es par le param\u00e8tre sigma high).<\/p>

    On peut constater ce qu’on disait plus haut, le param\u00e8tre sigma low \u00e9tant \u00e0 4, il y a eu moins de rejet dans les valeurs basses et plus dans les valeurs hautes, o\u00f9 le sigma high \u00e9tait \u00e0 trois.<\/p>

    Observons maintenant nos images. Elles sont toutes noires ! Et c’est normal ! Dans Pixinsight, les images qui sortent de l’int\u00e9gration sont des images lin\u00e9aires, c’est-\u00e0-dire que la valeur des pixels affich\u00e9s est proportionnelle \u00e0 la quantit\u00e9 de lumi\u00e8re re\u00e7ue. Que ce soit des images de l’objet photographi\u00e9 ou encore pire, des images d’offset qui sont donc faites dans le noir, chaque pixel contient tr\u00e8s peu de lumi\u00e8re donc les images sont noires…<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Pr\u00e9traitement avec PixInsight (1\/6) Ecrit le 26\/10\/13. Le pr\u00e9traitement consiste \u00e0 cr\u00e9er les images d’offset, de dark et de flat puis \u00e0 calibrer les brutes \u00e0 l’aide de ces images. On va utiliser pour cet exemple les images suivantes r\u00e9alis\u00e9es avec mon 350D et mon Newton 200\/800 :– 31 poses brutes de 180 s de …<\/p>\n

    pretraitement<\/span> Lire la suite\u00a0\u00bb<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"class_list":["post-1115","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1115","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1115"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1115\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6001,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1115\/revisions\/6001"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1115"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}