Déconvolution et PSF
(Tessier Maxime)
la déconvolution consiste à reconstruire une image altérée (défauts optiques, de suivi, turbulence) en analysant la structure de l’image et en particulierement ses étoiles. Cette technique a permis d’améliorer les images d’Hubble à l’époque de son problème d’astigmatisme…
La déconvolution est une étape qui n’est pas obligatoire mais, qui contribue grandement à améliorer la finesse et la résolution d’une image.
Attention ! Il ne s’agit pas d’une simple accentuation qui enjolive l’image, mais d’un traitement qui permet de révéler des détails déjà présents mais noyés, (turbulence, légers défauts dus au suivi…)
par une méthode qui consiste à partir de la représentation géométrique puis mathématique d’un point sur l’image puis à reconstituer l’ensemble.
{mprestriction ids= »1,2,4,5″}Entrons dans le vif du sujet, on va tout d’abord commencer par créer trois fichiers qui permettront de réaliser proprement la déconvolution, pour éviter toute montée de bruit.
1/ Création de la PSF.
On va commencer par déterminer la forme des étoiles pour pouvoir par la suite indiquer au process comment agir.
On ouvre l’image au format linéaire, (personnellement je fais tout ça avant même un quelconque autre traitement, sauf sur le gradient)
on applique une STF pour voir apparaître l’image.
On lance le process DynamicPSF et on sélectionne une bonne quantité d’étoiles sur l’ensemble de l’image en évitant celles qui sont trop faibles ou trop saturées.
Ensuite, soit on garde toutes les étoiles soit on sélectionne (Shift+click) les trois quarts des meilleures étoiles en les ayant triées au préalable, en cliquant sur l’icône en forme de flèche et en choisissant Mean Absolute Différence. (notez bien les codes couleurs, je m’en resservirai par la suite pour situer un endroit sur l’image et en même temps sur le texte)
Pour finir, on clique sur l’icône en forme d’appareil photo pour générer le fichier PSF.
Il peut être intéressant de noter les données de la psf pour plus tard en cliquant sur l’icône en forme de E.
Si on a noté les données faire glisser le process sur le bureau. Puis cliquer sur la croix rouge et mettez de côté le fichier de créé par la PSF.
2/ Création d’un masque linéaire.
Attention ! Cette étape est très importante un mauvais masque peut donner de mauvais résultats. (j’insiste là-dessus parce que dans Pixinsight les masques sont omniprésents, et rendent les process très efficaces à condition qu’ils soient précis)
Il y’a plusieurs méthodes pour réaliser les masques, on va ici utiliser un masque linéaire c’est-à-dire que l’on ne va pas altérer la façon dont le capteur a reçu le signal. On est donc plus proche de la valeur réelle du signal que si on manipulait l’histogramme et les courbes en modifiant de ce fait les zones ou le rapport signal sur bruit est le meilleur, par notre perception personnelle.
On va cloner l’image ou extraire la luminance (si l’on travaille en rvb), on lance le process pixelmath et on tape la commande $T*20 et on applique à l’image, la luminosité augmente avec la même valeur sur tous les pixels. Dans la commande 20 est une valeur par défaut selon le résultat il faudra la changer en y allant par paliers de 5 ou 10. Dans mon cas je me suis arrêté à une valeur de 40.
Ensuite on vient clipper les tons noirspour faire disparaître les zones ayant le rsb le plus faible, on peut aussi remonter le curseur des hautes lumières (highlights) dans le but de faire ressortir les parties ayant le meilleur rsb.
Attention ! Ne pas toucher le curseur des midtones (milieu) sans quoi la linéarité de notre masque est perdue !!!
On peut utiliser le process convolution (ou autres) pour flouter légèrement le masque.
Notre masque est terminé on le met de côté avec notre PSF pour l’instant.
3/Création d’un masque d’étoiles pour le de-ringing
On va créer le dernier fichier que l’on appelle deringing.
La déconvolution créée des zones noires autour des étoiles pour les protéger on va donc faire un masque d’étoiles que le process pourra par la suite utiliser.
Pour mon masque je vais utiliser le process Starmask (on peut utiliser d’autres techniques voir mes autres tutos) on va essayer de ne prendre que les étoiles les plus grosses.
Une méthode simple qui peut marcher relativement bien :
Lancer le process Starmask sur l’image linéaire, (sans aucune montée d’histogramme) si ça ne fonctionne pas se reporter à mon tuto « Les masques d’étoiles ».
4/La déconvolution
Nos trois fichiers sont maintenant créés on passe enfin à la déconvolution.
On va chercher le process déconvolution, dans external PSF on selectionne le fichier PSF précédemmentcréé, on va ensuite cocher deringing.
Dans Local support on charge notre masque d’étoiles eton applique notre masque linéaire à notre imagepour protéger le fond de ciel et nos zones à faible rsb. (pensez à vérifier le masque, cliquez sur inverser si besoin) On peut tracer une préview sur une zone au choix, car le process peut être long et les paramètres ont souvent besoin d’être ajustés par plusieurs essais successifs.
On va fixer tous les paramètres comme l’image ci-dessous dans un premier temps et lancer le process. Maintenant selon le résultat commencez par ajuster le Global Dark, puis le nombre d’itérations. Ensuite vous pourrez essayer de changer de noise model puis affiner les paramètres de noise réduction, (dans un premier temps lors des premières déconvolutions il vaut mieux ne pas trop s’attarder sur ces paramètres qui complexifient la chose) il n’y a pas vraiment de recettes miracles il faut faire beaucoup d’essais pour s’apercevoir de l’effet de chaque paramètre selon l’image.
Une fois le process appliqué à l’image entière, si on a noté les données des étoiles comme indiqué au début de ce tutoriel, on va ouvrir le process PSF que l’on a précédemment mis sur le bureau.
On refait (shift+click) pour reprendre toutes les étoiles (ou les trois quarts, selon votre première sélection), on clique de nouveau sur sigma pour les données.
Voici nos données, on peut dans mon cas noter le gain apporté. (j’ai mesuré qu’en moyenne la déconvolution pouvait apporter un gain d’environ 20 % en FWHM qui n’est pas négligeable)
Ces gifs permettent d’appercevoir un peu le résultat, mais des artefacts apparaissent sur le J-peg qui n’apparaissent pas sur l’image réelle, et le traitement peut-être accentué en jouant sur les paramètres.
{/mprestriction}