{"id":6086,"date":"2020-08-30T08:29:23","date_gmt":"2020-08-30T06:29:23","guid":{"rendered":"http:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/?page_id=6086"},"modified":"2020-08-30T08:38:22","modified_gmt":"2020-08-30T06:38:22","slug":"bruitfond","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/bruitfond\/","title":{"rendered":"bruitfond"},"content":{"rendered":"\t\t
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Traitement des images lin\u00e9aires avec PixInsight (3\/4)<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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3-R\u00e9duire le bruit du fond du ciel<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dans une image, le bruit est surtout pr\u00e9sent dans les zones o\u00f9 il y a le moins de signal, \u00e0 savoir dans le fond du ciel. On peut donc essayer de le r\u00e9duire. Cependant, une r\u00e9duction du bruit entra\u00eene une perte de signal, ce qui n’est pas g\u00eanant sur une zone de l’image ne contenant que le ciel, mais doit absolument \u00eatre \u00e9vit\u00e9 sur les objets pr\u00e9sents sur la photo.<\/p>

Nous allons donc cr\u00e9er 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 \u00e0 l’heure, par dupliquer notre image.<\/p>

On applique une STF<\/strong> sur le clone ainsi cr\u00e9\u00e9<\/span> qu’on remet \u00e0 z\u00e9ro en cliquant sur Reset<\/span><\/strong> (l’image devient noire), puis on va \u00e0 nouveau utiliser le process HistogramTransformation<\/strong><\/span> ou, si vous utilisez mes process icons, on va sur Histogramme_sur_le_nouveau_clone<\/span><\/strong>.<\/p>

On affiche le Real-Time preview<\/span><\/strong> (disque bleu) et cette fois, le but est de faire appara\u00eetre les \u00e9toiles et tous les objets pr\u00e9sents dans l’image, et de rendre le fond de ciel bien noir. On joue pour cela sur les curseurs du milieu<\/span><\/strong> (qu’on ram\u00e8ne \u00e0 gauche<\/span><\/strong>) et de gauche<\/span><\/strong> (qu’on ram\u00e8ne vers la droite<\/span><\/strong> pour noircir le fond).<\/p>

\"Pix\"<\/div>

L\u00e0 aussi j’ai agrandi l’\u00e9chelle horizontale de l’histogramme d’entr\u00e9e (ici \u00e0 54<\/span><\/strong>) pour pouvoir r\u00e9gler plus finement les curseurs.<\/p>

J’ai obtenu ce que je voulais : une image avec le fond de ciel bien noir et les \u00e9toiles et les objets pr\u00e9sents bien visibles. L\u00e0 encore, c’est le seul but recherch\u00e9, on ne cherche pas \u00e0 obtenir une belle image.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

On a donc maintenant deux images<\/span><\/strong>, notre image de M51 et notre clone.<\/p>

Le clone va maintenant nous servir de masque : on prend son onglet avec la souris et on va le d\u00e9poser sur notre image de M51.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

Le masque est appliqu\u00e9 : les zones rouges sont prot\u00e9g\u00e9es et les zones blanches (\u00e9toiles et galaxies) pr\u00eates \u00e0 \u00eatre soumises au traitement.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

Seulement on veut faire le contraire : traiter le fond du ciel et prot\u00e9ger \u00e9toiles et galaxies !<\/p>

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

\"Pix\"<\/div>

Cette fois, les zones rouges sont sur les objets pr\u00e9sents et c’est bien le fond du ciel qu’on va pouvoir traiter.<\/p>

Faisons un preview qui englobe une zone contenant une partie de M51 et le fond de ciel.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

On s\u00e9lectionne notre preview, au passage on peut cacher le masque en cliquant sur l’image avec le bouton droit et en s\u00e9lectionnant Mask\/Show Mask<\/span><\/strong>.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

On va maintenant utiliser le process AtrousWaveletTransform<\/span><\/strong> ou, si vous utilisez mes process icons, on va aller sur l’ic\u00f4ne Reduction_du_bruit_sur_le_fond_du_ciel<\/span><\/strong>.<\/p>

On laisse les param\u00e8tres par d\u00e9faut mais on va cocher la case de la zone k-sigma Noise Thresholding<\/span><\/strong>.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

On applique le Real-Time preview<\/span><\/strong> du process en cliquant sur le cercle bleu. On peut jouer avec le bouton Show transformed image<\/span><\/strong> pour voir le r\u00e9sultat avant\/apr\u00e8s la r\u00e9duction du bruit.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

Il faut \u00e0 la fois r\u00e9duire le bruit mais \u00e9galement ne pas avoir la main trop lourde, afin de garder l’aspect le plus naturel possible \u00e0 l’image.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

On peut ouvrir la zone k-sigma Noise Thresholding<\/span> <\/strong>et r\u00e9gler la valeur du param\u00e8tre Threshold<\/span><\/strong> pour augmenter ou diminuer l’importance de la r\u00e9duction.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

Une fois que le r\u00e9sultat est \u00e0 votre go\u00fbt, il ne reste plus qu’\u00e0 fermer la fen\u00eatre du Real-Time preview<\/span><\/strong>, \u00e0 supprimer le preview puis \u00e0 d\u00e9poser le triangle du process sur l’image globale.<\/p>

On peut utiliser les fl\u00e8ches Undo\/Redo<\/span><\/strong> de la barre d’outils pour v\u00e9rifier l’image avant\/apr\u00e8s.<\/p>

\"Pix\"<\/div>

Voil\u00e0, la r\u00e9duction de bruit est termin\u00e9e, il ne reste plus qu’\u00e0 supprimer le masque en faisant un clic droit puis Mask\/Remove Mask<\/span><\/strong> avant de passer \u00e0 la suite.<\/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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Traitement des images lin\u00e9aires avec PixInsight (3\/4) 3-R\u00e9duire le bruit du fond du ciel Dans une image, le bruit est surtout pr\u00e9sent dans les zones o\u00f9 il y a le moins de signal, \u00e0 savoir dans le fond du ciel. On peut donc essayer de le r\u00e9duire. Cependant, une r\u00e9duction du bruit entra\u00eene une perte …<\/p>\n

bruitfond<\/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-6086","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6086","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=6086"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6086\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6091,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6086\/revisions\/6091"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6086"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}