Jupiter du 4 août 2022

[ms55]

Une petite image faite au C11 @ f/20 + ASI 462MC au début du mois d'août à Schiltigheim (67300).
L'essentiel du traitement est fait en live.

250_ref_1.png (340.21 Kio) Consulté 1640 fois

Lors de cette soirée 432 images ont été prises à la cadence d'une image de la VA toutes les 30s environ.
50% des images sont du même niveau de qualité que celle-ci.

[ms55]

Le traitement est guidé par l'amplitude du bruit sur toute la plage de fréquence de l'image (courbe NPS).
L'image de référence (courbe rouge) n'est que le masque de l'image à traiter :

250_mask.png (58.17 Kio) Consulté 1597 fois

La courbe NPS de l'image résultante (courbe bleu) est relativement proche de la courbe de l'image de référence (courbe rouge) :

250_g.png (52.89 Kio) Consulté 1597 fois

Le même traitement peut être appliqué à toutes les images de la VA.

[Ubuntu]

Le traitement est guidé par l'amplitude du bruit sur toute la plage de fréquence de l'image (courbe NPS).
L'image de référence (courbe rouge) n'est que le masque de l'image à traiter :
250_mask.png

La courbe NPS de l'image résultante (courbe bleu) est relativement proche de la courbe de l'image de référence (courbe rouge) :
250_g.png

Le même traitement peut être appliqué à toutes les images de la VA.

J'ai pas compris grand chose... tu pourrais expliquer plus en détail stp ?

[sebb916]

Je n'osais pas le dire, mais je ne comprends rien aux explications

[ms55]

J'ai pas compris grand chose... tu pourrais expliquer plus en détail stp ?

La question est de savoir quelle limite, il ne faut pas dépasser.
Certaines images sont sous-traitées quand d'autres sont sur-traitées.
Si je reste en dessous de la courbe rouge et pas trop loin de celle-ci alors mon image devrait correspondre au maximum de ce que je puisse obtenir.

Au départ, j'ai une image qui résulte de l'accumulation de 3000 images brutes triées en fonction d'un critère de qualité :

250.png (210.05 Kio) Consulté 1576 fois

Puis, j'utilise 8 images avant et 8 images après pour obtenir plus d'informations en faisant une dé-rotation :

250.png (565.57 Kio) Consulté 1576 fois

J'applique à cette dernière image un modèle de dégradation qui conduit à l'image suivante :

250_4.png (289.64 Kio) Consulté 1579 fois

Il ne reste plus qu'à ajuster la courbe NPS de l'image précédente sur la courbe NPS de son masque pour obtenir l'image résultante :

250_ref_1.png (340.21 Kio) Consulté 1579 fois

Tu remarqueras que les limbes ne sont pas cramés et que les pôles sont bien résolus.
D'autre part (quand il y a des satellites) :
- les petits satellites sont parfaitement reproduits sans le trou noir qui les caractérise dans d'autres traitements,
- les satellites restent bien ronds dans les vidéos et ne se transforment pas en ballons de rugby,
- les ombres des satellites sont parfaitement restituées.

J'ai comme objectif de faire, lors de l'opposition dans un mois, une vidéo de 9 heures avec la qualité d'image représentée sur ce post.

[ms55]

Le processus décrit précédemment sous forme de courbes NPS (Noise Power Spectrum) :

250_g.png (73.53 Kio) Consulté 1572 fois

Courbe bleu : accumulation de 3000 images brutes triées (fichier PNG 16-bit)
Courbe rouge : dé-rotation 8 images avant et 8 images après
Courbe jaune : modèle de dégradation appliqué à l'image dérotée
Courbe mauve : ajustement au masque de l'image
Courbe verte : masque de l'image

La courbe NPS donne l'amplitude du bruit sur toute la plage de fréquence de l'image.

La courbe bleu donne une précieuse information sur le résultat de l'acquisition.
Pour une image RVB 800x600, si elle passe par le point (0.2, -100dB) alors le résultat final sera bon.
Il est donc possible d'estimer le résultat final dès le départ de l'acquisition.

La courbe jaune passe par les points (0.2, -60dB) et (0.5, -80dB).

[ms55]

Encadrer l'image entre une courbe NPS max (masque) et NPS min (masque inverse) :

250_6.png (389.86 Kio) Consulté 1516 fois

250_6_mask.png (62.71 Kio) Consulté 1516 fois

250_6_mask_inv.png (62.69 Kio) Consulté 1516 fois

250_6_g.png (59.29 Kio) Consulté 1516 fois

Le travail consiste à passer de l'image issue de la dé-rotation à l'image finale afin de se trouver entre les courbes NPS min et max.

[ms55]

La même manip avec une image d'Hubble :

jup_ref.png (314.44 Kio) Consulté 1516 fois

jup_ref_mask.png (27.63 Kio) Consulté 1516 fois

jup_ref_mask_inv.png (27.63 Kio) Consulté 1516 fois

jup_ref_g.png (59.86 Kio) Consulté 1516 fois

On retrouve le même type d'encadrement de l'image.

[Micmac]

J'ai rien compris mais moi, cela doit etre normal. Il me faut un tuto pas a pas, pour les nul, avec juste les etapes b. a. Ba, a suivre. Avec quels soft utiliser, ou les trouver, et qzand sur quel bouton appuuyer

[Maxland]

Ca me rappelle un process deja vu/lu. Mais comme je suis plus sur le CP avec mon rasa, j'ai pas trop fait gaffe. Faut que je cherche
Mais merci de me le rappeler, car j'aimerais bien imager les planètes vu la saison et comme j'ai un C11 sous la main ))
Cela dit, joli process.

[Icetoff]

Bonjour et bravo pour ton travail qui me fait penser à celui d'Easybob95 (Je me trompe peut-être étant encore plus novice que le débutant du forum ). Du coup j'imagine que ton logiciel ne fonctionne également qu'avec les caméras ZWO et que les caméras Player One ne sont pas compatibles ?

[ms55]

J'ai rien compris mais moi, cela doit etre normal. Il me faut un tuto pas a pas, pour les nul, avec juste les etapes b. a. Ba, a suivre. Avec quels soft utiliser, ou les trouver, et qzand sur quel bouton appuuyer

En planétaire et objets brillants du ciel profond, les astrams utilisent la technique du "lucky imaging" avec AS3 par exemple.
Ici c'est différent, les images brutes dégradées par la turbulence sont mises en concurrence avec des images issues d'un modèle de dégradation.
Donc d'un coté les images observées et de l'autre les images simulées.
Plus les conditions d'observations sont mauvaises, plus cette nouvelle technique creuse l'écart car les 'lucky regions' deviennent plus rares :

Bien sûr, si les conditions sont excellentes, les 2 approches fournissent un résultat très proche mais les nuits exceptionnelles sont rares.

Ca me rappelle un process deja vu/lu. Mais comme je suis plus sur le CP avec mon rasa, j'ai pas trop fait gaffe. Faut que je cherche
Mais merci de me le rappeler, car j'aimerais bien imager les planètes vu la saison et comme j'ai un C11 sous la main ))
Cela dit, joli process.

J'aimerais bien aussi connaître d'autres projets qui utilisent la même approche (voir explication plus haut).

Bonjour et bravo pour ton travail qui me fait penser à celui d'Easybob95 (Je me trompe peut-être étant encore plus novice que le débutant du forum ). Du coup j'imagine que ton logiciel ne fonctionne également qu'avec les caméras ZWO et que les caméras Player One ne sont pas compatibles ?

Je ne sais pas si Easybob95 utilise une approche qui met en concurrence les images brutes dégradées et les images obtenues à partir d'un modèle de dégradation.

L'objet de ce post c'est de montrer que l'on peut utiliser le masque et le masque inverse de la planète pour recaler l'image :

Le modèle de dégradation n'est pas parfaitement au point mais l'essentiel des détails est restitué, il va encore évoluer dans les prochains mois et surtout venir s'intégrer au logiciel actuel pour obtenir des vidéos en live de meilleure qualité. Le but c'est de gommer le fossé existant actuellement entre l'astrophoto et le visuel assisté.

[Micmac]

Ici c'est différent, les images brutes dégradées par la turbulence sont mises en concurrence avec des images issues d'un modèle de dégradation.
Donc d'un coté les images observées et de l'autre les images simulées.

Oui sur le principe j’avais à peu près compris, ce dont j’ai pas la moindre idée, c’est avec quel soft faire cela et comment le faire

[ms55]

Oui sur le principe j’avais à peu près compris, ce dont j’ai pas la moindre idée, c’est avec quel soft faire cela et comment le faire

J'ai trouvé cela du 22 août 2022 donc très récent, ça se rapproche du modèle de dégradation que j'utilise depuis quelques mois :
https://arxiv.org/pdf/2203.06764.pdf

Pour la comparaison avec le "lucky imaging" utilisé par les astrams :

Cela semble correspondre avec Jupiter que j'ai montré plus haut.

Maintenant pour le "comment le faire", tu peux utiliser l'environnement Anaconda/Python/PyTorch pour développer l'algorithme TurbuGAN présenté dans cette publication.
Il y a un point qui me semble cependant pas top pour faire du visuel assisté, c'est la lenteur de cet algorithme :

Capture d’écran du 2022-09-04 12-35-58.png (52.17 Kio) Consulté 1438 fois

Pour le scène statique pas de problème mais pour la vitesse, il faut faire bien plus rapide.

[ms55]

Estimer différents type de flou dans les images :

Comment éliminer le flou de mouvement et le défocus dans une image ?