{"id":8339,"date":"2022-03-28T21:52:14","date_gmt":"2022-03-28T19:52:14","guid":{"rendered":"http:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/?page_id=8339"},"modified":"2022-04-04T08:42:32","modified_gmt":"2022-04-04T06:42:32","slug":"cmos002","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.arnaudom.fr\/wordpress\/cmos002\/","title":{"rendered":"cmos002"},"content":{"rendered":"\t\t
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Alignement et addition des images (1\/2)<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ecrit le 28\/03\/2022.<\/span><\/i><\/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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Pour t\u00e9l\u00e9charger cet article en version PDF cliquer ici ==><\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dans le tutoriel pr\u00e9c\u00e9dent, nous avons vu comment pr\u00e9traiter des images et nous disposions donc, \u00e0 l’issue de ces op\u00e9rations, d’un lot d’images de luminance et d’un lot d’images dans chacun des filtres couleur rouge, vert et bleu pr\u00eates \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9es pour cr\u00e9er, d’une part, une image en luminance de notre objet et d’autre part, une image couleur (RVB<\/b>) de celui-ci.
<\/span><\/p>\n

Nous allons maintenant effectuer les op\u00e9rations suivantes :
1- Analyse et s\u00e9lection des images.
2- Alignement des images.
3- Addition des images.<\/span><\/p>\n

Si vous le souhaitez, vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger les process que nous allons utiliser dans cet article en cliquant ici …<\/a> Vous obtenez ainsi  la liste des process suivante :<\/span>
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1-Analyse et s\u00e9lection des images<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pour commencer, nous allons analyser nos images et en \u00ab\u00a0mesurer\u00a0\u00bb la qualit\u00e9. En cliquant sur Analyser les images<\/b> on lance le process SubframeSelector<\/b> : celui-ci se compose de 3 fen\u00eatres qui s’affichent alors, SubframeSelector<\/b>, SubframeSelector Measurements<\/b> et SubframeSelector Expressions<\/b>. \"\"
<\/span><\/p>\n

Nous allons tout d’abord entrer toutes nos images de luminance en cliquant sur Add Files<\/b> dans la fen\u00eatre SubframeSelector<\/b>, ici j’ai 73 images en luminance de la n\u00e9buleuse IC 410.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Dans la partie System Parameters<\/b> il faut normalement r\u00e9gler certains param\u00e8tres afin que les mesures effectu\u00e9es par le process soient le plus fiables possibles. Ici le process est r\u00e9gl\u00e9 en fonction de mon setup, les r\u00e9glages sont \u00e0 adapter au v\u00f4tre :
– dans Subframe Scale<\/b> on entre l’\u00e9chantillonnage de la cam\u00e9ra utilis\u00e9e, ici 0,85 arcseconde\/pixel dans mon cas. L’\u00e9chantillonnage E<\/b> se calcule \u00e0 l’aide de la formule E = 206 x P\/F<\/b>, formule dans laquelle P<\/b> repr\u00e9sente la taille des pixels de la cam\u00e9ra en microns et F<\/b> la focale de l’instrument utilis\u00e9 en mm. Pour l’ASI 1600 la taille des pixels est P=3,80 et j’ai F=920 (la focale du t\u00e9lescope est de 800 mais l’utilisation du Paracorr multiplie la focale par 1,15 ce qui donne une focale r\u00e9sultante de 920). J’ai donc bien E = 206 x 3,8 \/ 920 = 0,85<\/b>. La valeur est donc \u00e0 modifier pour \u00eatre adapt\u00e9e \u00e0 votre setup. Il est \u00e0 noter que cette valeur ne sera utilis\u00e9e dans les calculs du process que si l’unit\u00e9 choisie dans Scale Unit<\/b> est Arcseconds<\/b>.
– Dans Cam\u00e9ra gain<\/b> se trouve la valeur 1<\/b>. En effet, quand je fais mes acquisitions, je r\u00e8gle le gain de la cam\u00e9ra sur 139<\/b>, valeur qui correspond justement \u00e0 un gain de 1 \u00e9lectron par ADU , c’est la \u00ab\u00a0fameuse\u00a0\u00bb valeur nomm\u00e9e Unity Gain<\/b> dans les param\u00e8tres constructeurs de la cam\u00e9ra. Bref, en r\u00e9glant le gain de la cam\u00e9ra sur cette valeur lors des acquisitions, ceci permet donc de r\u00e9gler ce param\u00e8tre sur 1 dans le process. L\u00e0 aussi, cette valeur ne sera utilis\u00e9e que si on choisit Electrons<\/b> dans Data Unit<\/b>.
– Dans Cam\u00e9ra r\u00e9solution<\/b> j’ai s\u00e9lectionn\u00e9 12 bits<\/b>, qui correspond \u00e0 la r\u00e9solution de l’ASI 1600.
– Dans Scale Unit<\/b> j’ai choisi Arcseconds<\/b> comme unit\u00e9 afin que le process puisse utiliser mon \u00e9chantillonnage dans ses calculs.
– Dans Data Unit<\/b> j’ai choisi Electrons<\/b> pour que le process utilise la valeur indiqu\u00e9e dans Cam\u00e9ra gain.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

On clique maintenant sur le disque bleu afin de lancer le process. Si comme moi vous avez plusieurs dizaines d’images, cela peut prendre un certain temps !<\/span><\/p>\n

Les r\u00e9sultats de l’analyse des images s’affiche maintenant dans la fen\u00eatre SubframeSelector Measurements<\/b> :<\/span><\/p>\n

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La premi\u00e8re chose que l’on va faire, c’est s\u00e9lectionner une image qui va servir de r\u00e9f\u00e9rence pour l’alignement de toutes les autres. Pour cela, on va chercher l’image ayant la meilleure FWHM<\/b>, c’est-\u00e0-dire celle qui a la plus petite FWHM<\/b>. Dans le premier menu d\u00e9roulant, tout en haut \u00e0 gauche, on va donc choisir FWHM<\/b> puis Asc.<\/b> dans le second, afin de classer toute les images par ordre Ascendant <\/b>en fonction de leur FWHM<\/b>, donc de la plus petite \u00e0 la plus grande valeur. L’image poss\u00e9dant la meilleure FWHM est donc la premi\u00e8re de la liste. <\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

On note son nom et on peut cliquer directement dessus dans la liste, afin de l’ouvrir. En cliquant sur Visualisation des images lin\u00e9aires<\/b>, on peut afficher son contenu afin de v\u00e9rifier qu’elle ne contient pas de traces parasites, comme un passage de satellite par exemple …<\/span><\/p>\n

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Notre image semble tout \u00e0 fait correcte, il nous faut maintenant en s\u00e9lectionner une autre qui va cette fois servir de r\u00e9f\u00e9rence pour l’addition des images.<\/span><\/p>\n

Une premi\u00e8re fa\u00e7on simple de proc\u00e9der consiste \u00e0 simplement choisir l’image qui a le meilleur rapport signal sur bruit, il suffit pour cela de s\u00e9lectionner SNR Weight <\/b>dans le menu d\u00e9roulant puis Desc.<\/b> afin de classer les images par ordre descendant. On obtient ainsi cette fois en t\u00eate de liste l’image ayant le meilleur signal sur bruit. <\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

On peut \u00e9galement la visualiser pour v\u00e9rifier qu’elle ne contient pas de traces g\u00eanantes, puis on peut retenir son nom comme r\u00e9f\u00e9rence pour l’empilement des images. On peut tr\u00e8s bien se contenter de cette m\u00e9thode et dans ce cas-l\u00e0, vous pouvez passer directement \u00e0 l’\u00e9tape 2, l’alignement des images.
<\/span><\/p>\n

Cependant une seconde fa\u00e7on de faire consiste \u00e0 op\u00e9rer une s\u00e9lection et un tri un peu plus pouss\u00e9 des images \u00e0 l’aide de notre process, c’est plut\u00f4t cette m\u00e9thode que je privil\u00e9gie g\u00e9n\u00e9ralement. On va pour cela utiliser la fen\u00eatre SubsframeSelector Expressions<\/b>.
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Dans la seconde partie de cette fen\u00eatre, nous allons entrer une formule qui va servir \u00e0 attribuer un \u00ab\u00a0poids\u00a0\u00bb \u00e0 chaque image, poids qui sera d’autant plus \u00e9lev\u00e9 que les crit\u00e8res de l’image seront de bonne qualit\u00e9. J’ai int\u00e9gralement repris la m\u00e9thode du site Light Vortex Astronomy<\/a>, d\u00e9crite ici si vous lisez l’anglais :  https:\/\/www.lightvortexastronomy.com\/tutorial-pre-processing-calibrating-and-stacking-images-in-pixinsight.html#Section5<\/a>.
Voici la formule \u00e0 copier et \u00e0 coller dans la case Weighting<\/b> de la fen\u00eatre :
<\/span>(15*(1-(FWHM-FWHMMin)\/(FWHMMax-FWHMMin)) + 15*(1-(Eccentricity-EccentricityMin)\/(EccentricityMax-EccentricityMin)) + 20*(SNRWeight-SNRWeightMin)\/(SNRWeightMax-SNRWeightMin))+50<\/span><\/p>\n

\"\"
Sans entrer dans les d\u00e9tails, cette formule va attribuer un poids (Weight<\/b>)<\/span> \u00e0<\/span> chaque image, qui sera en fait une valeur en 50 et 100 (la valeur 50 ayant \u00e9t\u00e9 choisi arbitrairement dans cette formule). Ce qu’il faut retenir, c’est que plus la valeur de Weight<\/b> sera \u00e9lev\u00e9e, meilleure sera la qualit\u00e9 de l’image. La formule en question calcule une valeur bas\u00e9e sur la FWHM<\/b>, le SNR Weight<\/b> (crit\u00e8re qui prend en compte le rapport signal sur bruit) et l’Eccentricity<\/b> (crit\u00e8re qui mesure la rondeur des \u00e9toiles). Cliquez maintenant sur le petit triangle noir \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la case <\/span><\/span>\"\".<\/span><\/span><\/p>\n

Apr\u00e8s cela, le crit\u00e8re Weight<\/b> est rempli par une valeur et si on l’affiche dans l’ordre descendant, la premi\u00e8re image de la liste est logiquement la meilleure image du lot.
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\"\"<\/p>\n

Il faut cependant veiller \u00e0 l’ouvrir pour v\u00e9rifier qu’elle ne contient pas de traces parasites. Si tout va bien, on peut noter le nom de cette image qui servira de r\u00e9f\u00e9rence pour l’empilement de toutes les images du lot.<\/span><\/span><\/p>\n

Maintenant on retourne dans la fen\u00eatre Subframe Selector<\/b> et dans le menu d\u00e9roulant Routine<\/b>, on va remplacer Measure Subframes<\/b> par Output Subframes<\/b>, pour sauvegarder nos images et leur valeur Weight respectives.
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Dans la partie Output Files<\/b>, on peut choisir dans Directory<\/b> un dossier dans lequel seront sauvegard\u00e9es ces images (sinon elles resteront dans le m\u00eame dossier que les autres), dans Postfix<\/b> on peut choisir un suffixe pour identifier nos images (j’ai choisi _coef<\/b>) et surtout, tr\u00e8s important, il faut entrer dans Keyword<\/b> un mot-clef (j’ai choisit COEF<\/b>, le mot-clef par d\u00e9faut est SSWEIGHT, vous pouvez bien entendu en \u00e9crire un autre). Ce mot-clef pourra \u00eatre utilis\u00e9 dans l’addition des images pour obtenir un empilement optimis\u00e9.<\/span><\/p>\n

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Il ne reste plus qu’\u00e0 cliquer sur le disque bleu pour sauvegarder nos images optimis\u00e9es.
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Pour finaliser cette \u00e9tape, je proc\u00e8de g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 une ultime v\u00e9rification en utilisant le crit\u00e8re Eccentricity<\/b>. \"\"<\/span><\/p>\n

En effet, pour des valeurs d’Eccentricity<\/b> tournant autour de 0,40 les \u00e9toiles sont consid\u00e9r\u00e9es comme parfaitement rondes. Quand on se rapproche de 0,60 (et \u00e9videmment au-del\u00e0) les \u00e9toiles sont g\u00e9n\u00e9ralement beaucoup moins rondes. Je prends alors le temps d’ouvrir toutes les images dont l’Eccentricity<\/b> se trouve au-del\u00e0 de 0,55 pour voir \u00e0 quoi y ressemblent les \u00e9toiles et, si certaines montrent des \u00e9toiles que je ne juge pas suffisamment rondes, je les supprime sans h\u00e9siter.<\/span><\/p>\n

Pour en finir avec ces op\u00e9rations, je reprends les deux images dont j’ai not\u00e9 le nom comme r\u00e9f\u00e9rence pour l’alignement et l’addition des images, et je les renomme respectivement Alignement<\/b> et Empilement<\/b> afin de pouvoir les retrouver ais\u00e9ment par la suite. Voil\u00e0, nous en avons fini avec nos images de luminance… Oui, vous avez compris, il faut refaire la m\u00eame chose avec nos poses de Rouge, Vert et Bleu. Il est cependant inutile de s\u00e9lectionner une image pour l’alignement, car nous utiliserons l’image s\u00e9lectionn\u00e9e en luminance pour aligner les poses couleur. Il faut cependant s\u00e9lectionner une image d’empilement pour chacune des couches R, V et B en utilisant soit la m\u00e9thode simple, soit la m\u00e9thode optimis\u00e9e d\u00e9crite pr\u00e9c\u00e9demment.<\/span><\/p>

Allez, une fois ceci termin\u00e9, on peut passer aux deux \u00e9tapes suivantes ! 
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Alignement et addition des images (1\/2) Ecrit le 28\/03\/2022. Pour t\u00e9l\u00e9charger cet article en version PDF cliquer ici ==> Dans le tutoriel pr\u00e9c\u00e9dent, nous avons vu comment pr\u00e9traiter des images et nous disposions donc, \u00e0 l’issue de ces op\u00e9rations, d’un lot d’images de luminance et d’un lot d’images dans chacun des filtres couleur rouge, vert …<\/p>\n

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