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* [[Siril:Tutorial_import/fr|Convertir les images en images FITS utilisées par Siril (importer les images)]]
* [[Siril:Tutorial_sequence|Work on a sequence of converted images]]
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* [[Siril:Tutorial_sequence/fr|Travailler sur une séquence d'images]]
* [[Siril:Tutorial_preprocessing|Pre-processing images]]
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* [[Siril:Tutorial_preprocessing/fr|Pré-traitement]]
* [[Siril:Tutorial_manual_registration|Registration (Global star alignment)]]
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* [[Siril:Tutorial_manual_registration/fr|Alignement (Global star alignment)]]
* → '''Stacking'''
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* → '''Empilement'''
  
 
==Empilement==
 
==Empilement==
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Dans le cas de la séquence NGC7635, nous avons utilisé "Winsorized Sigma Clipping" afin de supprimer les traces des satellites. (<math>\sigma_{low}=4</math> and <math>\sigma_{high}=3</math>).
 
Dans le cas de la séquence NGC7635, nous avons utilisé "Winsorized Sigma Clipping" afin de supprimer les traces des satellites. (<math>\sigma_{low}=4</math> and <math>\sigma_{high}=3</math>).
  
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La sortie de la console donne le résultat suivant :<br  />
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    22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #0: 0.215% - 1.401%
22:26:06: Pixel rejection in channel #0: 0.215% - 1.401%<br  />
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    22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #1: 0.185% - 1.273%
22:26:06: Pixel rejection in channel #1: 0.185% - 1.273%<br  />
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    22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #2: 0.133% - 1.150%
22:26:06: Pixel rejection in channel #2: 0.133% - 1.150%<br  />
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    22:26:06: Intégration de 12 images:
22:26:06: Integration of 12 images:<br />
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    22:26:06: Normalisation ............. additive + mise à l'échelle
22:26:06: Normalization ............. additive + scaling<br />
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    22:26:06: Rejet des pixels .......... Winsorized sigma clipping
22:26:06: Pixel rejection ........... Winsorized sigma clipping<br />
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    22:26:06: Paramètres de rejet ....... bas=4.000 haut=3.000
22:26:06: Rejection parameters ...... low=4.000 high=3.000<br />
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    22:26:09: Fichier FITS enregistré : fichier NGC7635.fit, 3 canal(aux), 4290x2856 pixels
22:26:09: Saving FITS: file NGC7635.fit, 3 layer(s), 4290x2856 pixels<br />
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    22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) : 10.013 (1.528e-04)
22:26:19: Background noise value (channel: #0): 10.013 (1.528e-04)<br />
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    22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) : 6.755 (1.031e-04)
22:26:19: Background noise value (channel: #1): 6.755 (1.031e-04)<br />
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    22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) : 6.621 (1.010e-04)
22:26:19: Background noise value (channel: #2): 6.621 (1.010e-04)<br />
 
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Les images au-dessus décrivent le résultat obtenu dans Siril et affiché avec le mode Auto-stretch. Vous pouvez noter l'importante amélioration du rapport signal/bruit par rapport aux étapes précédentes [[Siril:Tutorial_preprocessing|step]]. Jetez également un oeil aux valeur de sigma. L'amélioration du signal/bruit est de math>19.7/6.4 3.08 \approx \sqrt{12} = 3.46</math> et vous devez essayer de maximiser se résultat en ajustant math>\sigma_{low}</math> et <math>\sigma_{high}</math>.
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Les images au-dessus décrivent le résultat obtenu dans Siril et affiché avec le mode Auto-stretch. Vous pouvez noter l'importante amélioration du rapport signal/bruit par rapport aux [[Siril:Tutorial_preprocessing|étapes]] précédentes. Jetez également un oeil aux valeur de sigma. L'amélioration du signal/bruit est de <math>21/5.1 4.11 \approx \sqrt{12} = 3.46</math> et vous devez essayer de maximiser se résultat en ajustant <math>\sigma_{low}</math> et <math>\sigma_{high}</math>.
  
 
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Now should start the process of the image with crop, background extraction (to remove gradient), and some other processes to enhance your image. To see processes available in Siril please visit this [[Siril:Manual|page]].
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Maintenant doit commencer l'étape du traitement de votre image avec un recadrage, une correction de gradient et plusieurs autres étape de traitement disponible dans Siril. Pour voir les différents traitement disponibles dans Siril, rendez-vous à cette page [[Siril:Manual|page]]. Vous avez ci-dessous un exemple de ce que vous pouvez obtenir avec Siril :
Here an example of what you can get with Siril:
 
 
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End of the [[Siril:Manual#Tutorial_for_a_complete_sequence_processing|processing tutorial]]. Return to the [[Siril:Manual|main documentation page]] for more illustrated tutorials.
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Fin du [[Siril:Manual#Tutorial_for_a_complete_sequence_processing/fr|tutoriel sur le pré-traitement]]. Retourner sur la [[Siril:Manual/fr|page principale]] pour d'autres tutoriaux illustrés.

Latest revision as of 15:10, 5 September 2016

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Siril processing tutorial

Empilement

L'étape finale consiste à empiler les images. Pour ce faire, allez dans l'onglet "stacking" et indiquez si vous voulez empiler toutes les images ou seulement les meilleurs images au regard des valeurs FWHM calculées lors de l'alignement. Siril propose plusieurs algorithmes d'empilement.

  • Sum Stacking

Il s'agit du plus simple algorithme. Chaque pixel dans la pile est sommé utilisant une précision de 32bits. et le résultat est normalisé sur 16bits. L'augmentation du rapport signal sur bruit (SNR) est proportionnel à [math]\sqrt{N}[/math], où [math]N[/math] est le nombre d'image. A cause de l'absence de normalisation, il est recommandé d'utiliser cette algorithme pour l'empilement des images planétaires.

  • Average Stacking With Rejection
    • Percentile Clipping : il s'agit d'un algorithme de rejet en une étape idéal pour les petits jeu d'images (jusqu'à 6 images)
    • Sigma Clipping : c'est un algorithme qui va rejeter les pixels dont la distance à la médiane sera plus grande que les 2 valeurs donné en unité sigma([math]\sigma_{low}[/math], [math]\sigma_{high}[/math]).
    • Median Sigma Clipping : il s'agit du même algorithme que précédemment, excepté que le pixel rejeté est remplacé par la valeur médiane de la pile.
    • Winsorized Sigma Clipping : cette algorithme est très similaire à la méthode Sigma Clipping mais il utilise un algorithme basé sur les travaux de Huber [1] [2].
    • Linear Fit Clipping : il s'agit d'un algorithme développé par Juan Conejero, principal développeur de PixInsight [2]. Il pratique un ajustement d'une droite ([math]y=ax+b[/math]) de la pile des pixel et rejette les pixels déviants. Cette algorithme marche très bien avec des jeux d'images très important et lorsque le ciel contient des différences de gradient.

Cet algorithme est très efficace pour supprimer les traces de satellites et d'avions.

  • Empilement médian

Cette méthode est généralement utilisé pour l'empilement des dark/flat/bias. La valeur médiane de chaque pile de pixel est calculée. Comme cette méthode ne devrait pas être utilisée autrement qu'avec les dark, flat et bias, elle ne prend pas en compte un quelconque déplacement calculé durant l'étape d'alignement. L'amélioration du rapport signal/bruit est proportionnel à [math]0.8\sqrt{N}[/math].

  • Pixel Maximum Stacking

Cet algorithme est principalement utilisée pour construire des filés d'étoiles. Les pixels de l'image sont remplacés par des pixels aux memes coordonnées si l'intensité est plus grande.

  • Pixel Minimum Stacking

Cet algorithme est principalement utilisé pour recadrer les images et enlever les bandes noires. Les pixels de l'image sont remplacés par des pixels aux memes coordonnées si l'intensité est plus petite.

Dans le cas de la séquence NGC7635, nous avons utilisé "Winsorized Sigma Clipping" afin de supprimer les traces des satellites. ([math]\sigma_{low}=4[/math] and [math]\sigma_{high}=3[/math]).

Siril stacking screen.png

La sortie de la console donne le résultat suivant :

   22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #0: 0.215% - 1.401%
   22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #1: 0.185% - 1.273%
   22:26:06: Rejet des pixels dans le canal #2: 0.133% - 1.150%
   22:26:06: Intégration de 12 images:
   22:26:06: Normalisation ............. additive + mise à l'échelle
   22:26:06: Rejet des pixels .......... Winsorized sigma clipping
   22:26:06: Paramètres de rejet ....... bas=4.000 haut=3.000
   22:26:09: Fichier FITS enregistré : fichier NGC7635.fit, 3 canal(aux), 4290x2856 pixels
   22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) :  10.013 (1.528e-04)
   22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) :  6.755 (1.031e-04)
   22:26:19: Estimation du bruit : (canal : #0) :  6.621 (1.010e-04)

Siril stacking result.png

Après ceci, le résultat est enregistré dans un fichier nommé en fonction de ce que vous aurez décidé et affiché à l'écran. Vous pouvez ajuster les niveaux si vous désirez avoir une meilleure visualisation, ou bien utiliser un autre mode d'affichage. Dans notre exemple, le fichier est le résultat d'une empilement de 12 images.

Siril inal result.png

Les images au-dessus décrivent le résultat obtenu dans Siril et affiché avec le mode Auto-stretch. Vous pouvez noter l'importante amélioration du rapport signal/bruit par rapport aux étapes précédentes. Jetez également un oeil aux valeur de sigma. L'amélioration du signal/bruit est de [math]21/5.1 = 4.11 \approx \sqrt{12} = 3.46[/math] et vous devez essayer de maximiser se résultat en ajustant [math]\sigma_{low}[/math] et [math]\sigma_{high}[/math].

Siril Comparison sigma.png

Maintenant doit commencer l'étape du traitement de votre image avec un recadrage, une correction de gradient et plusieurs autres étape de traitement disponible dans Siril. Pour voir les différents traitement disponibles dans Siril, rendez-vous à cette page page. Vous avez ci-dessous un exemple de ce que vous pouvez obtenir avec Siril : Siril M8-M20 processed.png

  1. Peter J. Huber and E. Ronchetti (2009), Robust Statistics, 2nd Ed., Wiley
  2. 2.0 2.1 Juan Conejero, ImageIntegration, Pixinsight Tutorial

Fin du tutoriel sur le pré-traitement. Retourner sur la page principale pour d'autres tutoriaux illustrés.