Les différentes additions d'image sous IRIS

 

add-iris

 

 

IRIS est un logiciel formidable même s'il semble un peu archaïque et qu'il n'est pratiquement plus mis  jour. Il reste l'un des meilleurs logiciel pour le traitement des images que ce soit en planétaire ou en ciel profond.

 

En imagerie ciel profond, nous devons additionner les images. Facile me direz vous, on append ça en maternelle : QUE NENNI ! on ne fait pas une simple addition avec le signe +, on doit essayer de faire plus intelligent en éliminant les traces de satellites, les pixels un peu aléatoires, le bruit de fond, ...*

Là du coup on entre dans un monde mystérieux avec des sigma, kappa, médiane, réjection,pondération... Petit tour de ces différentes additions et évaluation sur un lot d'images pour avoir une idée du résultat et des différences.

 

Les différentes additions d'IRIS

 

Addition arithmétique

 

 C'est l'addition de base, celle du signe +, on additionne simplement le niveau de chaque pixel et on affiche  le résultat. Le gros défaut de cette technique est que l'on peut dépasser la dynamique de l'image. Si on a 255 niveaux maximum (8 bits) et que l'on a une étoile avec un niveau 150 sur l'image, si on additionne 2 images on obtient 300 qui sera du coup tronqué à 255 Oups !! une jolie perte d'informations. Autre défaut, on ne gommera pas une trace de satellite car l'image aura le même poids que les autres sans la trace.

 

Addition médiane

 

Ça y est un peu de maths simple : la valeur finale du pixel sera la valeur médiane des valeurs ?? pas clair : on aura 50% des images qui auront une valeur supérieure et 50% qui auront une valeur inférieure. L'avantage de cette technique c'est que la trace de satellite aura très peu de poids et sera donc fortement gommé et pas de risque de dépassement de la dynamique.

 

Réjection min/max

 

Comme son nom l'indique, on additionne toutes les images sauf celle qu i est la plus faible et celle qui est la plus haute. on doit avoir un peu mieux que l'arithmétique mais on peut surement faire mieux.

 

Pondération

 

Encore un joli nom, on pondère chaque image, c'est à dire qu'on lui attribue un poids selon des critères. Cela peut par exemple être la valeur du fond de ciel. Par exemple, on mesure alors pour chaque image le fond de ciel et on attribue un facteur multiplicatif de 1 pour la moins bonne, 2 celle à peine mieux, ...

On additionne alors l'image multipliée par ce facteur. Les meilleures images contribuerons plus que les moins bonnes : c'est génial.

 

Sigma médian

 

 Ça deviens un peu plus barbare. Commençons par la fin, médian signifie que l'addition sera une médiane. Le sigma quand à lui représente l'écart par rapport à la médiane. Pour chaque pixel on mesure sa valeur, on calcul sa médiane et sa manière de se disperser par rapport à cette valeur. Si on choisi 1 sigma, cela signifie qu'on ne fera l'addition médiane que sur environ 66% des images les plus proches de la valeur médiane, environ 90% pour 2 sigma, environ 99.9% pour 3 sigma....

 

Sigma clipping

 

On a quelque chose de similaire au sigma médian avec une méthode un peu plus complexe pour sélectionner les meilleurs images mais le principe reste le même que le sigma médian.

 

Addition sigma xxx

 

Ces types d'addition nécessitent un fond de ciel uniforme entre toutes les images, si ce n'est pas le cas, le calcul est tronqué et risque de donner de mauvais résultats alors qu'en théorie ce sont eux qui donnent les meilleures additions d'images en éliminant les points aberrants.

 

Test grandeur nature avec IRIS

 

J'ai utilisé une série d'images moyenne, un fond de ciel un peu variable, un défaut de guidage, une mise au point correcte, ... Une image à tout le monde quoi.

J'ai testé les différentes additions sous IRIS et ai regardé plusieurs paramètres pour me faire une idée de la qualité de l’addition :

  • La moyenne du fond de ciel : me permet de voir si certaines additions ne remontent pas trop le fond de ciel
  • La médiane du fond de ciel : me permet de voir la même chose que ci dessus
  • L'écart type : me permet de juger du bruit du fond de ciel, plus il est petit, plus le fond de ciel est "lisse"
  • LA FWHM x,y : pour voir si  on améliore pas un peu la "rotondité" des étoiles avec certaines méthodes
  • Allongement : une autre façon de voir la "rotondité" des étoiles

 

 Voilà les résultats : 

Type

régression

Moyenne

fond de ciel

Mediane

fond de ciel

Ecart

type

FWHMx FWHMy Pourcentage

allongement

étoile

image origine 1935 1929 60 3.82 3.10 23%
Mediane 790 788 19 3.00 3.84 28%
Arithmétique 1614 1612 19 3.76 3.20 18%
Réjection min/max 26586 26569 307 8.74 8.36 5%
Pondération 1 itération 1603 1601 22 3.77 3.19 18%
Pondération 2 itérations 1595 1592 24 3.78 3.17 19%
Pondération 3 itérations 1590 1586 28 3.76 3.17 19%
Sigma Median Sigma 1

Itérations 1

1576 1574 26 3.83 3.08 24%
Sigma Median Sigma 2

Itérations 1

1597 1594 24 3.74 3.18 18%
Sigma Median Sigma 3

Itérations 1

1599 1597 20 3.71 3.18 17%
Sigma Median Sigma 1

Itérations 2

1569 1574 31 3.79 3.02 25%
Sigma Median Sigma 1

Itérations 3

1570 1576 31 3.82 3.04 26%
Sigma Median Sigma 2

Itérations 2

1595 1589 25 3.71 3.16 17%
Sigma Median Sigma 2

Itérations 3

1593 1590 25 3.75 3.12 20%
Sigma Median Sigma 3

Itérations 2

1599 1596 20 3.71 3.19 16%
Sigma Median Sigma 3

Itérations 3

1599 1597 20 3.71 3.21 16%
Sigma Clipping Sigma 1

Itérations 1

1579 1576 28 3.82 3.09 24%
Sigma Clipping Sigma 2

Itérations 1

1597 1594 22 3.73 3.19 17%
Sigma Clipping Sigma 3

Itérations 1

1599 1596 20 3.75 3.22 16%
Sigma Clipping Sigma 1

Itérations 2

1567 1563 32 3.85 3.03 27%
Sigma Clipping Sigma 1

Itérations 3

1567 1560 42 3.85 3.00 28%
Sigma Clipping Sigma 2

Itérations 2

1597 1594 32 3.72 3.17 17%
Sigma Clipping Sigma 2

Itérations 3

1595 1592 24 3.69 3.11 19%
Sigma Clipping Sigma 3

Itérations 2

1599 1599 20 3.74 3.22 16%
Sigma Clipping Sigma 3

Itérations 3

1599 1597 20 3.72 3.21 16%

 

Pour chaque traitement, la case normalisation si dépassement a été cochée ( pur ne pas perdre d'informations), les valeurs pour chaque mesure sont la moyenne de 2 mesures sur 2 zones différentes ou 2 étoiles différentes non saturées 

 

 Conclusion

 

La réjection min/max a donné un résultat surprenant en élevant le fond de ciel a des niveaux stratosphériques : a éviter donc

 

Le bruit de fond de ciel peut être bien lissé avec une simple addition arithmétique ou une addition médiane

 

Pour la rotondité des étoiles, le sigma médian ou clipping améliorent légèrement le résultat ( tout en gardant un fond de ciel maîtrisé)

 

Donc pour regarder les choses sous un autre angle, si vous voulez rapidement voir le résultat, une addition arithmétique ira très bien, sinon un sigma médian ou clipping améliorera les étoiles, ne dégradera pas le fond de ciel est seront les plus à même de retirer une trace de satellite par exemple.

 

Pour le sigma et le nombre d'itérations, il dépend de votre matériel d'acquisition et du ciel, mai sil semble que 2 itérations marche bien avec un sigma de 2 mais il fait tâtonner pour voir.

 

Bonnes additions à vous