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*Racine carrée: la racine carrée de chaque pixel. Ce qui peut être vu principalement avec ce mode sont les parties les plus lumineuses de l'image.
*Racine carrée: la racine carrée de chaque pixel. Ce qui peut être vu principalement avec ce mode sont les parties les plus lumineuses de l'image.
*Asinh: le sinus hyperbolique inverse est communément utilisé, il reproduit la capacité perceptive de l'oeil humain, ce qui permet de percevoir considérablement différents niveaux de luminosité simultanément. La fonction asinh est proche du mode logarithmique mais elle possède un meilleur comportement aux alentours de zéro.
*Asinh: le sinus hyperbolique inverse est communément utilisé, il reproduit la capacité perceptive de l'oeil humain, ce qui permet de percevoir considérablement différents niveaux de luminosité simultanément. La fonction asinh est proche du mode logarithmique mais elle possède un meilleur comportement aux alentours de zéro.
*AutoStretch: Siril procède à un étirement automatique des courbes afin d'ajuster l'image et la rendre visible à l'écran.
*Histogramme: l'égalisation de l'histogramme. Il augmente le contraste de l'image en augmentant la plage dynamique de l'intensité donnée aux pixels avec les valeurs d'intensités les plus probables. Il est très recommandé d'évaluer tous les signaux contenus dans l'image.
*Histogramme: l'égalisation de l'histogramme. Il augmente le contraste de l'image en augmentant la plage dynamique de l'intensité donnée aux pixels avec les valeurs d'intensités les plus probables. Il est très recommandé d'évaluer tous les signaux contenus dans l'image.

Latest revision as of 13:09, 8 January 2016

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Message definition (Siril:Manual)
A Display Mode viewer is used to improve the visibility of an image, but without altering its pixel data in any way, similarly to what [[DS9]] scale does.
*Linear: the default mode in Siril. Pixels are displayed from the darkest to the brightest in a linear scale.
*Logarithm: the logarithmic scale. The operation emphases simultaneously information in faint and bright levels of the image.
*Square root: the square root of each pixel. The result is close to the logarithm mode's.
*Squared: squared of each pixel. What can be seen with this mode is mainly the brightest part of the image.
*Asinh: the inverse hyperbolic sine is commonly used, it reproduces the perceptual ability of the human eye, which can accommodate to perceive dramatically different levels of brightness simultaneously. Asinh is close to the logarithm mode but has a better behaviour around zero.
*AutoStretch: Siril performs an automatic screen stretch.
*Histogram: the histogram equalisation. It increases the contrast of the image by increasing the dynamic range of intensity given to pixels with the most probable intensity values. It is very valuable to evaluate all the signal contained in the image.

Une fenêtre de prévisualisation est utilisée afin d'améliorer la visibilité de l'image, sans altérer ses données de pixels en aucun cas, semblable à ce que fait l'échelle de DS9.

  • Linéaire: le mode par défaut de Siril. Les pixels sont affichés du plus sombre au plus clair dans une échelle linéaire.
  • Logarithme: l'échelle logarithmique. L'opération accentue simultanément les niveaux faibles et lumineux de l'image.
  • Racine carrée: la racine carrée de chaque pixel. Ce qui peut être vu principalement avec ce mode sont les parties les plus lumineuses de l'image.
  • Asinh: le sinus hyperbolique inverse est communément utilisé, il reproduit la capacité perceptive de l'oeil humain, ce qui permet de percevoir considérablement différents niveaux de luminosité simultanément. La fonction asinh est proche du mode logarithmique mais elle possède un meilleur comportement aux alentours de zéro.
  • AutoStretch: Siril procède à un étirement automatique des courbes afin d'ajuster l'image et la rendre visible à l'écran.
  • Histogramme: l'égalisation de l'histogramme. Il augmente le contraste de l'image en augmentant la plage dynamique de l'intensité donnée aux pixels avec les valeurs d'intensités les plus probables. Il est très recommandé d'évaluer tous les signaux contenus dans l'image.
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