Les nouveautés de la prochaine version de PixInsight (1.8.5)
Publié : 25 juillet 2017, 19:45
Salut à tous,
Sur le forum officiel de PixInsight, Juan, le créateur du logiciel a fait quelques annonces sur de nouveaux process, qui m'ont l'air tout a fait sympatiques .
1/ Le premier se nomme FrameAdaptation.
Lors des précédents stages AIP, les formateurs nous avaient expliqué que le gradient d'une image peut prendre plusieurs formes, linéaire, dans les coins, un mix de plusieurs gradient, etc. En plus, il évolue au cours de la nuit, en effet la monture tourne pour compenser la rotation de la terre et donc l'angle de la caméra par rapport au sol change également. Dans le cas d'un gradient linéaire, il sera linéaire sur chacune de vos brutes, mais il ne sera pas au même endroit à chaque fois. Et oui, la monture tourne pas le lampadaire... En conséquence, lors de l'empilement votre image résultante contient un gradient "circulaire" plus complexe. L'idée était donc de retirer le gradient sur chaque brute... Dans le cas d'un gradient simple on pouvait automatiser l'affaire avec un image container et un AutomaticBackgroundExtraction ... Ok. Mais il arrive que les choses soient plus complexes même sur les brutes ; par exemple en début de nuit vous n'avez que votre lampadaire puis en milieu de nuit la lune vient à la fête... alors là... galère. On oublie ABE et on passe au DynamicBackgroundExtraction, ok, mais dans ce cas il faut le faire brute par brute, pas moyen d'automatiser le processus...
Et bien FrameAdaptation sera là pour ça ! L'idée est de retirer votre gradient sur une brute, vous y passez un peu de temps et vous la débarrassez du vilain signal parasite. Cette image servira de référence et ensuite Pix va normaliser les niveaux de manière automatique pour que les autres images aient la même tête que celle de référence.
2/ Le deuxième est PhotometricColorCalibration
Quand on fait des images en RVB, l'une des étape critique est d'obtenir une image avec une balance des couleurs la plus proche de la réalité. Ce n'est pas évident car que l'on soit à l'APN ou à la CCD (couleur ou avec des filtres) les canaux ne sont pas homogènes. Dans Pix on avait trois process pour cela, BackgroundNeutralisation, ColorCalibration et SCNR. Avec PhotometricColorCalibration Pix va se baser sur les étoiles qu'une astrométrie aura déterminées sur la photo, puis à l'aide d'information photométrique récupérée sur le net, il fera la calibration des couleurs. Sympa non ?
3/ Le troisième est une évolution du système de rejet de pixel à grande échelle lors des integration (https://pixinsight.com/forum/index.php?topic=11067.0
Cette amélioration montre une efficacité redoutable pour rejeter les traces de satellites d'avion et autres... Pas mal hein ?
++
Davy
Sur le forum officiel de PixInsight, Juan, le créateur du logiciel a fait quelques annonces sur de nouveaux process, qui m'ont l'air tout a fait sympatiques .
1/ Le premier se nomme FrameAdaptation.
Lors des précédents stages AIP, les formateurs nous avaient expliqué que le gradient d'une image peut prendre plusieurs formes, linéaire, dans les coins, un mix de plusieurs gradient, etc. En plus, il évolue au cours de la nuit, en effet la monture tourne pour compenser la rotation de la terre et donc l'angle de la caméra par rapport au sol change également. Dans le cas d'un gradient linéaire, il sera linéaire sur chacune de vos brutes, mais il ne sera pas au même endroit à chaque fois. Et oui, la monture tourne pas le lampadaire... En conséquence, lors de l'empilement votre image résultante contient un gradient "circulaire" plus complexe. L'idée était donc de retirer le gradient sur chaque brute... Dans le cas d'un gradient simple on pouvait automatiser l'affaire avec un image container et un AutomaticBackgroundExtraction ... Ok. Mais il arrive que les choses soient plus complexes même sur les brutes ; par exemple en début de nuit vous n'avez que votre lampadaire puis en milieu de nuit la lune vient à la fête... alors là... galère. On oublie ABE et on passe au DynamicBackgroundExtraction, ok, mais dans ce cas il faut le faire brute par brute, pas moyen d'automatiser le processus...
Et bien FrameAdaptation sera là pour ça ! L'idée est de retirer votre gradient sur une brute, vous y passez un peu de temps et vous la débarrassez du vilain signal parasite. Cette image servira de référence et ensuite Pix va normaliser les niveaux de manière automatique pour que les autres images aient la même tête que celle de référence.
2/ Le deuxième est PhotometricColorCalibration
Quand on fait des images en RVB, l'une des étape critique est d'obtenir une image avec une balance des couleurs la plus proche de la réalité. Ce n'est pas évident car que l'on soit à l'APN ou à la CCD (couleur ou avec des filtres) les canaux ne sont pas homogènes. Dans Pix on avait trois process pour cela, BackgroundNeutralisation, ColorCalibration et SCNR. Avec PhotometricColorCalibration Pix va se baser sur les étoiles qu'une astrométrie aura déterminées sur la photo, puis à l'aide d'information photométrique récupérée sur le net, il fera la calibration des couleurs. Sympa non ?
3/ Le troisième est une évolution du système de rejet de pixel à grande échelle lors des integration (https://pixinsight.com/forum/index.php?topic=11067.0
Cette amélioration montre une efficacité redoutable pour rejeter les traces de satellites d'avion et autres... Pas mal hein ?
++
Davy