{"id":6229,"date":"2020-09-01T06:24:42","date_gmt":"2020-09-01T04:24:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/?page_id=6229"},"modified":"2020-09-01T06:37:38","modified_gmt":"2020-09-01T04:37:38","slug":"masqueetoiles","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/masqueetoiles\/","title":{"rendered":"masqueetoiles"},"content":{"rendered":"\t\t
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Les masques (1\u00e8re partie) : les masques d'\u00e9toiles (1\/3)<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ecrit le 01\/11\/14.<\/em><\/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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Dans PixInsight on va souvent avoir besoin d’utiliser des masques afin de prot\u00e9ger une partie de l’image de certains traitements, ou au contraire pour appliquer un traitement sur des zones cibl\u00e9es de l’image.<\/p>

Plusieurs sortes de masque peuvent nous \u00eatre utiles selon ce qu’on voudra faire, mais on peut dire qu’il y a trois types de masques qui vont nous servir : le masque de luminance, le masque d’\u00e9toiles et le masque de l’objet lui-m\u00eame.<\/p>

Dans cette premi\u00e8re partie sur les masques, nous allons parler sp\u00e9cifiquement des masques d’\u00e9toiles, car ce type de masque, bien utile dans plusieurs cas, n’est pas forc\u00e9ment tr\u00e8s facile \u00e0 cr\u00e9er, notamment parce que le process d\u00e9di\u00e9 \u00e0 cette t\u00e2che, \u00e0 savoir le fameux StarMask<\/span><\/strong>, n’est pas tr\u00e8s ais\u00e9 \u00e0 param\u00e9trer. Je vais vous pr\u00e9senter les quelques m\u00e9thodes que j’utilise pour cr\u00e9er un masque d’\u00e9toiles, y compris sans l’utilisation de StarMask.<\/p>

Toutes ces m\u00e9thodes sont issues d’informations que j’ai plu glaner sur Internet, l\u00e0 encore je ne pr\u00e9tends pas avoir tout compris mais simplement montrer comment je proc\u00e8de. Voici les trois m\u00e9thodes que j’utilise g\u00e9n\u00e9ralement :<\/p>

  1. M\u00e9thode directe avec le process StarMask.<\/li>
  2. M\u00e9thode optimis\u00e9e avec le process StarMask.<\/li>
  3. M\u00e9thode sans StarMask.<\/li><\/ol>

    Si vous le souhaitez, vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger les process icons que je vais utiliser en cliquant ici : Masque d’\u00e9toiles<\/a> ou vous contenter de cliquer sur les diff\u00e9rents process au fur et \u00e0 mesure que je m’en servirai.<\/p>

    Je vais utiliser mes images de M16 dans cette d\u00e9monstration : j’ai une image lin\u00e9aire et une image non lin\u00e9aire.<\/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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    1-M\u00e9thode directe avec le process StarMask<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    On commence avec l’image lin\u00e9aire. Cette derni\u00e8re est donc presque enti\u00e8rement noire.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Nous allons lancer le process Statistics<\/span><\/strong> qui va nous aider \u00e0 choisir les param\u00e8tres du process StarMask<\/span><\/strong>. On n’oublie pas de s\u00e9lectionner le nom de notre image dans le menu d\u00e9roulant en haut de la fen\u00eatre (il faut cliquer sur le process dans l’onglet Process Explorer<\/span><\/strong>, celui-ci ne pouvant \u00eatre d\u00e9pos\u00e9 sur l’espace de travail comme les autres process).<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On va retenir maintenant deux valeurs :
    – la plus petite valeur du minimum<\/span><\/strong>. Ici c’est 0.0004779<\/span><\/strong>;
    – la plus grande valeur des lignes mean<\/span><\/strong> et median<\/span><\/strong>. Ici on lit 0.0077358<\/span><\/strong>.<\/p>

    On lance maintenant le process StarMask<\/span><\/strong>. Dans mes process icons j’ai mis par d\u00e9faut le Noise threshold<\/span><\/strong> \u00e0 0.20000<\/span><\/strong> et le Smoothness<\/span><\/strong> \u00e0 8<\/span><\/strong>. Le Noise threshold<\/span><\/strong> est une valeur en-dessous de laquelle chaque pixel est remplac\u00e9 par 0, quand au Smoothness<\/span><\/strong> on augmente sa valeur pour avoir un masque plus flou et on la baisse sinon. Ces deux valeurs semblent une bonne base de d\u00e9part.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Il y a aussi le param\u00e8tre Scale<\/span><\/strong> qui, quand on augmente sa valeur, augmente la taille des \u00e9toiles prises en compte dans le masque. On en reparlera plus loin.<\/p>

    Maintenant on va rentrer la valeur du minimum dans le param\u00e8tre Shadows<\/span><\/strong> et l’autre valeur correspondant au mean ou au median dans le param\u00e8tre Midtones<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Il ne reste plus qu’\u00e0 appliquer le process StarMask<\/span><\/strong> sur l’image et on obtient notre masque d’\u00e9toiles.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Ici, on observe typiquement un masque d’\u00e9toiles dans lequel le param\u00e8tre Noise Threshold<\/span><\/strong> a une valeur trop basse : le fond de ciel a \u00e9t\u00e9 pris en compte dans le calcul du masque. On peut faire l’essai et l’appliquer sur l’image (on d\u00e9pose l’onglet du masque sur l’image).<\/p>

    L’image \u00e9tant lin\u00e9aire, il faut lui appliquer une STF<\/span><\/strong> pour voir le r\u00e9sultat.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On voit mieux la qualit\u00e9 du masque en l’inversant : pour cela, on fait un clic droit sur l’image puis on va sur Mask\/Invert Mask<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Si on grossit une portion de l’image avec la loupe, on s’aper\u00e7oit en effet que le fond de ciel (en rouge) se confond avec les \u00e9toiles et a \u00e9t\u00e9 pris en compte dans la construction du masque.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On va donc refaire un second masque mais cette fois en montant le Noise threshold<\/span><\/strong> \u00e0 0.40000<\/span><\/strong> par exemple. On applique \u00e0 nouveau le process StarMask<\/span><\/strong> sur l’image et voil\u00e0 le r\u00e9sultat obtenu.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Le r\u00e9sultat est meilleur, le fond du ciel est moins bruit\u00e9. On peut appliquer le masque et le grossir apr\u00e8s l’avoir invers\u00e9 afin de voir le r\u00e9sultat. On peut ensuite essayer de l’affiner le r\u00e9sultat en modifiant encore le Noise threshold<\/span><\/strong>.<\/p>

    On peut maintenant faire la m\u00eame chose sur une image non lin\u00e9aire, on ouvre \u00e0 nouveau le process Statistics<\/span> et on s\u00e9lectionne notre image dans le menu d\u00e9roulant.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On observe maintenant une valeur de 0.0944837<\/span><\/strong> pour le minimum<\/span><\/strong> et on va prendre la valeur 0.2427090<\/span><\/strong> en observant les lignes mean<\/span><\/strong> et median<\/span><\/strong>. On entre ces valeurs en Shadows<\/span><\/strong> et en Midtones<\/span><\/strong> dans Starmask<\/span><\/strong>. La valeur Noise threshold<\/span><\/strong> est \u00e0 0.20000<\/span><\/strong> et celle du Smoothness<\/span> \u00e0 8<\/span><\/strong>.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On applique le process \u00e0 notre image et voil\u00e0 le r\u00e9sultat.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Si on applique le masque et qu’on l’inverse, on peut l\u00e0 aussi examiner le r\u00e9sultat obtenu sur nos \u00e9toiles.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On peut constater que les petites \u00e9toiles sont bien s\u00e9lectionn\u00e9es, cependant les \u00ab\u00a0moyennes\u00a0\u00bb sont un peu moins bien prot\u00e9g\u00e9es (le masque est moins rouge sur elles), et les plus grosses ne le sont pas du tout. Une fa\u00e7on de renforcer le masque est de rabaisser le Noise threshold<\/span><\/strong> \u00e0 0.1000<\/span><\/strong>. On obtient alors le r\u00e9sultat suivant :<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Si on compare les deux images pr\u00e9c\u00e9dentes, le second masque est plus \u00ab\u00a0rouge\u00a0\u00bb, il a \u00e9t\u00e9 renforc\u00e9. Cependant les \u00e9toiles les plus grosses ne sont toujours pas prises en compte. Si on veut les s\u00e9lectionner, on va modifier la valeur du param\u00e8tre Scale<\/span> <\/strong>en le mettant \u00e0 7<\/span><\/strong> par exemple, ce qui permet d’englober des \u00e9toiles plus grandes.<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    On applique \u00e0 nouveau notre process et on obtient le r\u00e9sultat suivant :<\/p>

    \"Pix\"<\/div>

    Cette fois, les grosses \u00e9toiles sont incluses dans notre masque. Bref, il s’agit de jouer avec les param\u00e8tres Scale<\/span> et Noise threshold<\/span> pour essayer d’obtenir un masque satisfaisant, ce qui n’est pas toujours facile !<\/p>

    Cette m\u00e9thode permet normalement d’obtenir un masque d’\u00e9toiles correct aussi bien sur une image lin\u00e9aire que non lin\u00e9aire, bien que parfois l’on soit oblig\u00e9 de multiplier les essais pour y arriver… Et comme on le voit, elle permet de bien s\u00e9lectionner les petites \u00e9toiles mais oublie parfois les plus grosses. Enfin il peut \u00eatre parfois n\u00e9cessaire de peaufiner encore le masque (en appliquant par exemple un histogramme) afin de supprimer des traces \u00e9ventuelles de l’objet qui seraient rest\u00e9es pr\u00e9sentes dans le masque d’\u00e9toiles.<\/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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    Les masques (1\u00e8re partie) : les masques d’\u00e9toiles (1\/3) Ecrit le 01\/11\/14. Dans PixInsight on va souvent avoir besoin d’utiliser des masques afin de prot\u00e9ger une partie de l’image de certains traitements, ou au contraire pour appliquer un traitement sur des zones cibl\u00e9es de l’image. Plusieurs sortes de masque peuvent nous \u00eatre utiles selon ce …<\/p>\n

    masqueetoiles<\/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-6229","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6229","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=6229"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6229\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6234,"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/6229\/revisions\/6234"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6229"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}