Traitement d'images CCD avec PixInsight

Traitement d’images CCD avec PixInsight

Exemple avec une image LRGB

Didier Walliang – AIP – RCE 2016

• Présentation du logiciel PixInsight

• Pré-traitement

• Traitement

Plan

• 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

Objectifs

• 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

Qu’est-ce qui est mieux ?

• 30 x 2 min

• 20 x 5 min

Avertissement 2

=> temps total = 60 min

=> temps total = 100 min

Réponse : 20 x 5 min car le plus important est le

temps de pose total

• 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

• 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 : atouts

• 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 »

Le logiciel PixInsight : inconvénients

L’interface de PixInsight

Process

icons

Process

ouvert

Images

Ranger ses fichiers

• 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 -25°C

• => Temps de pose total : 7h30

Images servant au traitement

• Les seuils de visualisation

• AutoSTF

Visualiser une image

• Blink

Visualiser une série d’images

• Le script « Subframe selector »

Sélectionner des images

• 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

Eccentricity = 1 −𝑏2

𝑎2

Aspect ratio = 𝑏

𝑎

Flatness = 𝑎

𝑏− 1

Eccentricity Aspect Ratio Flatness

0.20 0.98 0.02

0.30 0.95 0.05

0.42 0.91 0.10

0.50 0.87 0.15

0.55 0.83 0.20

0.60 0.80 0.25

0.64 0.77 0.30

0.70 0.71 0.40

0,75 0.67 0.50

a

b

• 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 LRGB

Calibration LRGB

Correction Cosmétique

LRGB

Alignement LRGB

Empilement LRGB

Image brutes bias, dark, flat

Génération des master bias,

master dark, masters Flat

Trame générale

Détail du prétraitement : la calibration

Brutes LRGB Brutes bias Brutes dark Brutes flat

LRGB

Empilement

Empilement

Calibration Calibration

Empilement

Calibration

L R G B

Master bias

Master dark Masters flat

L R G B

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

1 dark brute (zoom) 1 dark calibré (zoom)

Rayon cosmique

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) 1 flat calibré (zoom)

On remarque qu’un pixel chaud a été éliminé

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.

Poussières

master flat

Ombre du

diviseur

d’optique

Calibration : visuellement

Calibration : visuellement (portion de l’image)

La vraie formule mathématique de la

calibration

𝐴 = 𝜋𝑟2 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒 − 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑏𝑖𝑎𝑠 − 𝑘0 × 𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑑𝑎𝑟𝑘

𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡 ÷ 𝑚é𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒(𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑓𝑙𝑎𝑡)

Coefficient pour éviter que le

master dark introduise du bruit

(optimisation du dark)

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

• Il existe un script : BatchPreprocessing

• Faire les opérations à la main donne plus de contrôle

Prétraitement

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 Cas d’utilisation

Percentile clipping Nombre d’images inférieur à 10

Averaged sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 20

Sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 25

Winsorized sigma clipping Nombre d’images entre 10 et 25

Ou calibration des bias, dark, flat.

Linear fit clipping 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 Satellites ou avions

Points chauds ou

froids résiduels

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

Minimiser le bruit

Maximiser le rapport

signal/bruit

Surveiller le pourcentage de

rejection global

Surveiller le pourcentage de

rejection image par image

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

Assemblage RGB

Retrait de gradient

Balance des couleurs

Délinéarisation

Recadrage

Trame générale

Traitement d’une image LRGB du ciel profond

L

Retrait de gradient

Délinéarisation

Recadrage

Trame générale

Traitement d’une image LRGB du ciel profond

Assemblage L et RGB

Réduction du bruit

Saturation des couleurs

Augmentation des détails

Augmentation du contraste

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

Conclusion : pour garder des couleurs, il ne faut pas que la luminance soit

proche de la saturation

Source : livre Lessons from the Masters de Robert Gendler

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 sous-

échantillonnées)

• Fusion HDR (nébuleuse d’Orion et galaxie d’Andromède)

• Réduction astrométrique

• Annotation des images (avec les noms des étoiles, les objets…)

• Mosaïque

• …

Image finale

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

Process de traitement

• 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

Conseils

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 :

• Un livre (sur l’acquisition et le traitement d’images) :

The Deep-sky Imaging Primer

de Charles Bracken

Merci