Traitement d’images CCD avec PixInsight Exemple avec une image LRGB Didier Walliang – AIP – RCE 2016 Plan • Présentation du logiciel PixInsight • Pré-traitement • Traitement Objectifs • Donner quelques clés pour la réussite de vos images (acquisition et traitement) • Expliquer les principales étapes du pré-traitement et du traitement • Comprendre pourquoi on fait tel ou tel traitement • Montrer une méthode simple et rapide pour assembler des images LRGB avec PixInsight Avertissement • Le traitement n’est pas fait pour rattraper les erreurs faites à la prise de vue – Collimation, mise au point – Suivi (étoiles en grain de riz) – Temps de pose trop court • On parle ici de traitement dans le but de faire une belle image (esthétique) Avertissement 2 Qu’est-ce qui est mieux ? • 30 x 2 min => temps total = 60 min • 20 x 5 min => temps total = 100 min Réponse : 20 x 5 min car le plus important est le temps de pose total Le logiciel • Logiciel de traitement d’images du ciel profond • (et aussi de traitement d’images planétaires) • (et aussi d’acquisition) • Pas de retouches façon Photoshop • La philosophie : exploiter le maximum de l’information contenue dans les images, au moyen d’algorithmes • Fait par des astronomes, pour des astronomes • En anglais • Payant : 276 € TTC • Réduction de 22% avec l’achat groupé de l’association AIP • Existe en version d’essai : 45 jours • http://pixinsight.com Le logiciel PixInsight : atouts • Multi plateforme : Windows, Mac, Linux • License valable sur autant d’ordinateurs que l’on veut • Mises à jour gratuites • • • • • Logiciel de traitement puissant et moderne Algorithmes mathématiques innovants et récents Contrôle total de tous les traitements Environnement graphique évolué, visualisation en temps réel Supporte tous les formats d’images « classiques » (RAW, FITS, TIFF, JPEG…) • Possibilité d’étendre le logiciel (scripts et extensions) Le logiciel PixInsight : inconvénients • • • • • • Uniquement en anglais Un logiciel complexe (une courbe d’apprentissage abrupte) Une interface graphique puissante mais déroutante (au début) Beaucoup (trop) de paramètres Requiert un ordinateur puissant (processeur, mémoire, espace disque) Difficile de faire des retouches localisées (préférer Photoshop ou équivalent) • Pour bien l’exploiter, il faut comprendre ce que l’on fait, le rôle de chaque paramètre, etc. • « Sans maîtrise la puissance n’est rien » L’interface de PixInsight Images Process ouvert Process icons Ranger ses fichiers Images servant au traitement • • • • • • • • • • • • Objet : M33 Lieu : Astrocamp (Espagne) Instrument : CCA 250 Monture: 10micron GM2000 Caméra : Apogee U16M Filtres : LRGB Astrodon Binning 1x1 L : 43x300s -25°C R : 14x300s -25°C G : 16x300s +8°C B : 18x300s +8°C => Temps de pose total : 7h30 Visualiser une image • Les seuils de visualisation • AutoSTF Visualiser une série d’images • Blink Sélectionner des images • Le script « Subframe selector » • La FWHM indique la finesse des détails • La FWHM est indiquée en secondes d’arc car on a renseigné l’échantillonnage dans l’onglet « System Parameters » • Une FWHM de 3’’ est moyen • Plus c’est bas, mieux c’est • La FWHM est limitée par la turbulence • L’excentricité indique la rondeur des étoiles • Plus c’est bas, mieux c’est 1− Eccentricity = a Aspect ratio = b Eccentricity 0.20 0.30 0.42 0.50 0.55 0.60 0.64 0.70 0,75 𝑎 Flatness = 𝑏 Aspect Ratio 0.98 0.95 0.91 0.87 0.83 0.80 0.77 0.71 0.67 𝑏 𝑎 𝑏2 𝑎2 −1 Flatness 0.02 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.40 0.50 • La médiane indique le niveau de fond de ciel • Plus c’est bas, mieux c’est • Le poids de l’image • Plus c’est haut, mieux c’est Trame générale Prétraitement d’une image du ciel profond Image brutes bias, dark, flat Image brutes LRGB Génération des master bias, master dark, masters Flat Calibration LRGB Correction Cosmétique LRGB Alignement LRGB Empilement LRGB Trame générale Détail du prétraitement : la calibration Brutes bias Brutes dark Brutes flat LRGB Brutes LRGB L Empilement R G B Master bias Calibration Calibration Empilement Empilement Master dark Masters flat L R G B Calibration Combien d’images de bias, dark, flat ? Valeurs indicatives : • 50 bias • 25 darks • 15 flats Prétraitement : empilement des bias Empilement par médiane ou par moyenne ? L’empilement par moyenne permet d’obtenir un meilleur rapport signal/bruit ( 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑 ′ 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑠) Mais est très influencé par les valeurs aberrantes. Donc il faut y associer un algorithme de rejection des valeurs aberrantes. Pour lequel il faudra trouver les bons paramètres de rejection ! L’empilement par médiane permet d’obtenir un moins bon rapport signal/bruit (0.8 × 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑 ′ 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑠) Il n’a pas besoin d’y associer un algorithme de rejection. Médiane de 100 bias est équivalent en terme de rapport signal/bruit à une moyenne de 80 bias. Au final ce choix aura peu d’impact sur l’image finale Prétraitement : empilement des bias Prétraitement : empilement des bias 1 bias Empilement de 100 bias (moyenne) = master bias Prétraitement : empilement des bias 1 bias (zoom) Empilement de 100 bias (zoom) = master bias (zoom) Prétraitement : calibration des darks Prétraitement : calibration des darks 1 dark brute 1 dark calibré Prétraitement : calibration des darks Rayon cosmique 1 dark brute (zoom) 1 dark calibré (zoom) Prétraitement : empilement des darks Empilement par médiane ou par moyenne ? Empilement par moyenne avec rejection Car il faut supprimer les valeurs aberrantes (rayons cosmiques…) Prétraitement : empilement des darks Prétraitement : empilement des darks 1 dark calibré empilement de 33 darks calibrés = master dark Prétraitement : empilement des darks 1 dark calibré (zoom) empilement de 33 darks calibrés (zoom) = master dark (zoom) On remarque que le rayon cosmique a été rejeté Prétraitement : calibration des flats Cas particulier : utilisation d’un master dark car le temps de pose des flats est > 10s Cas particulier : utilisation de l’optimisation du dark car le temps de pose des darks et des flats sont différents (respectivement 40s et 20s) Prétraitement : calibration des flats Comme le rapport entre le temps de pose du flat et le temps de pose du dark est de 20s/40s = 0,5, alors le coefficient k0 doit être proche de 0,5 C’est le cas, tout va bien. Prétraitement : calibration des flats 1 flat brute (zoom) On remarque qu’un pixel chaud a été éliminé 1 flat calibré (zoom) Prétraitement : empilement des flats Prétraitement : empilement des flats 1 flat calibré (zoom) empilement de 16 flats calibrés (zoom) = master flat Il y a très peu de différence, c’est normal. Dans un seul flat, il y a déjà un très bon rapport/bruit. Prétraitement : empilement des flats 1 flat brut empilement de 16 flats calibrés = master flat Il y a très peu de différence, c’est normal. Dans un seul flat, il y a déjà un très bon rapport/bruit. Ombre du diviseur d’optique Poussières master flat Calibration : visuellement Calibration : visuellement (portion de l’image) La vraie formule mathématique de la calibration Coefficient pour éviter que le master dark introduise du bruit (optimisation du dark) 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒 − 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑏𝑖𝑎𝑠 −2 𝑘0 × 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑘 𝐴 = 𝜋𝑟 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡 ÷ 𝑚é𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒(𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡) Prétraitement : calibration des images Correction cosmétique : visuellement Image calibrée Correction cosmétique Correction double colonne Correction cosmétique: visuellement (portion de l’image) Image calibrée Correction cosmétique Prétraitement : correction cosmétique Prétraitement • Il existe un script : BatchPreprocessing • Faire les opérations à la main donne plus de contrôle Prétraitement : alignement des images Image de référence : celle avec la plus basse FWHM et la plus petite excentricité On aligne toutes les images (L, R, G et B) Si on obtient des étoiles en losanges ou avec des artefacts, on peut changer l’algorithme d’interpolation Image de référence à l’alignement Image de référence à l’alignement Prétraitement : empilement des images • Empiler chaque couche séparément (4 empilements : L, R, G et B) • Image de référence : la meilleure en terme de rapport signal/bruit Rejection Elimine les bandes noires dues à l’alignement Sans comptabiliser dans le taux de rejection Rejection : choix de l’algorithme Algorithme Percentile clipping Averaged sigma clipping Sigma clipping Winsorized sigma clipping Linear fit clipping Cas d’utilisation Nombre d’images inférieur à 10 Nombre d’images entre 10 et 20 Nombre d’images entre 10 et 25 Nombre d’images entre 10 et 25 Ou calibration des bias, dark, flat. Nombre d’images supérieur à 20 Ou grand gradient de pollution lumineuse • Sur les cartes de rejection, si on voit le noyau de la galaxie, ou la structure que l’on est en train de photographier => mauvais algo Rejection : choix des seuils de rejection Sigma = 𝜎 = écart type d’un ensemble de valeurs = dispersion Rejection : que cherche t-on à éliminer ? Rayons cosmiques ou étoiles filantes Astéroïdes Points chauds ou froids résiduels Satellites ou avions Rejection : exemple d’un rayon cosmique Image OK Image avec un rayon cosmique à rejeter Rejection : regarder les cartes de rejection • Si des petits points apparaissent partout, trop de rejet • Si tout est noir, pas assez de rejet • On doit voir les rayons cosmiques, les satellites, les points chauds résiduels Rejection : regarder l’image finale Regarder la console : taux de rejection Surveiller le pourcentage de rejection image par image Surveiller le pourcentage de rejection global Minimiser le bruit Maximiser le rapport signal/bruit Regarder la console : poids des images Image de référence : poids de 1 Autre image : poids plus faible pour minimiser l’introduction de bruit Prétraitement : empilement des images Une image calibrée Empilement de 43 images Prétraitement : empilement des images (zoom) Une image calibrée Empilement de 43 images Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond RGB Recadrage Assemblage RGB Retrait de gradient Balance des couleurs Délinéarisation Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond L Recadrage Retrait de gradient Délinéarisation Trame générale Traitement d’une image LRGB du ciel profond Assemblage L et RGB Réduction du bruit Saturation des couleurs Augmentation du contraste Augmentation des détails Recadrage (crop) Permet d’éliminer les bandes noires dues à l’alignement A faire sur les 4 couches (L, R, G, B) Traitement : assembler les couches RGB R G B Traitement : retrait de gradient Gradient = dégradé dans le fond de ciel à cause de la pollution lumineuse, de la Lune, du vignetage ou de l’absorption atmosphérique A retirer de la luminance et du RGB Deux process dans PixInsight : • AutomaticBackgroundExtractor (ABE) • DynamicBackgroundExtractor (DBE) Essayer de traiter les images empilées avec DBE Si ça ne donne pas de bons résultats (gradient trop complexe), essayer sur chaque image avec ABE Traitement : retrait de gradient Traitement : retrait de gradient A faire aussi sur la L Traitement : délinéariser Traitement : délinéariser Même opération pour la couche RGB Très important : ici c’est la STF qui effectue la balance des blancs Très important 2 : STF permet de normaliser les couches L et RGB (à peu près même niveau de fond de ciel, mêmes intensités lumineuses) Luminance RGB Traitement : balance des couleurs Ici c’est la STF qui effectue la balance des couleurs Il existe des process plus conventionnels pour effectuer la balance des couleurs : • BackgroundNeutralisation • ColorCalibraton A faire avant la délinéarisation Traitement : assembler la L et la RGB Source : livre Lessons from the Masters de Robert Gendler Conclusion : pour garder des couleurs, il ne faut pas que la luminance soit proche de la saturation Avant : diminution des hautes intensités Avant d’assembler, nous allons diminuer l’intensité lumineuse du noyau de la galaxie avec le process HDRMultiscaleTransform (sur la L et la RGB) Avant : diminution des hautes intensités Cela permet aussi de mettre en évidence les petites différences de luminosité dans le noyau de la galaxie Résultat : on voit mieux la structure du noyau Traitement : assembler la L et la RGB On fait 3 choses en même temps : • Assemblage LRGB • Augmentation de la saturation des couleurs • Diminution du bruit coloré Traitement : assembler la L et la RGB L RGB Traitement : assembler la L et la RGB LRGB Traitement : assembler la L et la RGB réduction du bruit de chrominance Sans réduction du bruit de chrominance Avec réduction du bruit de chrominance Traitement : réduire le bruit Deux types de bruit : • Bruit de chrominance (vue à la diapo précédente) • Bruit de luminance (donne un aspect granuleux à l’image) 1 image Empilement de 43 images Mesurer le bruit On peut mesurer le bruit à l’aide du process Statistics de PixInsight, en sélectionnant un zone du fond de ciel (plutôt sur une image linéaire). Remarque : dans les process , Pix utilise des méthodes plus robustes. Exemple avec les 2 images précédentes : Traitement : réduire le bruit Donc, pour éviter d’avoir à traiter le bruit, le mieux est de poser longtemps (temps de pose total). Si on veut quand même traiter le bruit, plusieurs process peuvent être utilisés dans PixInsight. Citons 3 process : • SCNR : réduction du bruit vert (APN) • ACDNR : simple d’utilisation, assez efficace • TGV Denoise : le plus efficace, plus difficile de trouver les bons paramètres Deux écoles : • Réduire le bruit au plus tôt (avant délinéarisation) • Réduire le bruit un peu plus tard (après délinéarisation) A tester sur vos images… Ici aucun process de réduction de bruit n’a été utilisé (je considère que le bruit résiduel n’est pas très gênant) Traitement : augmenter la saturation des couleurs Les étoiles ont déjà de belles couleurs On cherche à augmenter la saturation des couleurs de la galaxie Pour cela nous allons utiliser des masques Les masques Les masques permettent de traiter certaines parties de l’image et pas d’autres. On peut essentiellement faire trois types de masques : • Masque d’étoiles • Masque d’intensité • Masque de l’objet (sans les étoiles) Les traitements s’appliqueront là où le masque est blanc, ne s’appliqueront pas là où le masque est noir et s’appliqueront en partie sur les niveaux de gris intermédiaires. Les masques : masque d’étoiles Permet d’appliquer un traitement uniquement sur les étoiles Les masques : masque d’étoiles Ce masque est obtenu en appliquant le process StarMask sur notre image Les masques : masque d’intensité Permet d’appliquer un traitement sur les zones sombres (fond de ciel) (=> réduction du bruit) ou les zones lumineuses (étoiles et objet) Les masques : masque d’intensité Ce masque est obtenu : • En extrayant la luminance de notre image • Puis en floutant l’image obtenue (on lisse le bruit) • Puis en assombrissant le fond de ciel et en éclaircissant les zones claires Les masques : masque de l’objet (sans les étoiles) Permet d’appliquer un traitement sur l’objet uniquement (ici la galaxie) Les masques : masque de l’objet (sans les étoiles) Ce masque est obtenu en soustrayant le masque d’étoiles au masque d’intensité Traitement : augmenter la saturation des couleurs On va utiliser le masque de l’objet pour saturer les couleurs de la galaxie mais pas celles des étoiles ni du fond de ciel Traitement : augmenter la saturation des couleurs Traitement : augmenter la saturation des couleurs Traitement : augmenter les détails (netteté) On peut utiliser le masque de l’objet pour augmenter les détails sur les zones lumineuses sans trop faire monter le bruit dans les zones sombres et sans surtraiter les étoiles Plusieurs process permettent de faire ressortir les détails : • Déconvolution • MultiscaleLinearTransform • … Traitement : augmenter les détails Traitement : augmenter les détails Traitement : augmenter le contraste Le process Curves permet souvent de finaliser un traitement : • on ajuste le fond de ciel pour que l’intensité soit d’environ 8-10% de la dynamique • on ajuste la luminosité de l’objet principal Traitement : augmenter le contraste Traitement : autres possibilités • • • • • • • • • Correction de la forme des étoiles (si pas rondes) Diminution des étoiles (pour mettre en valeur les nébuleuses) Correction de la distorsion Drizzling (augmentation de la résolution si images souséchantillonnées) Fusion HDR (nébuleuse d’Orion et galaxie d’Andromède) Réduction astrométrique Annotation des images (avec les noms des étoiles, les objets…) Mosaïque … Enregistrer l’image finale On va enregistrer l’image finale dans 2 formats : • FITS ou XISF pour pouvoir retravailler l’image finale • JPEG pour poster l’image sur les forums • Convertir vers le profil de couleur sRGB Image finale Process de traitement Conseils • • • • • • • Soignez l’acquisition Faites du dithering Analogie du cuisinier (bons produits et bonne transformation) Qualité de l’image proportionnelle au temps de pose total Apprenez à regarder vos images Regardez vos images Restez simple Pour aller plus loin • • • • • Le site officiel de PixInsight (anglais) : http://pixinsight.com Le site de Philippe Bernhard (français) : http://pixinsight.astroccd.eu Les tutoriels vidéos de l’AIP (français) : http://astro-images-processing.fr Les stages AIP : Besançon du 3 au 5 février 2017 Cette présentation : http://bit.ly/2g6k4RG • Un livre (sur l’acquisition et le traitement d’images) : The Deep-sky Imaging Primer de Charles Bracken Merci