Prétraitement
- Convert your images in the FITS format Siril uses (image import)
- Work on a sequence of converted images
- → Pre-processing images
- Registration (Global star alignment)
- Stacking
Pré-traiter ses images
Lorsqu'une séquence est chargée, les images peuvent être pré-traitées. Le pré-traitement est une étape optionnelle mais fortement recommandée. Elle implique de posséder des images darks (noires), offsets/bias (Décharge) et flats (PLU).
- BIAS (OFFSET)
Une image BIAS est une image prise dans le noir total (capuchon fermé) et à la vitesse la plus rapide. En pratique, sur les appareils photos reflex modernes, cela correspond à la vitesse de 1/4000s. Le BIAS va contenir le bruit électronique ainsi que le signal de lecture de l'appareil photo. Afin d'introduire le moins possible de bruit dans l'image pré-traitée, il est recommandé de prendre un grand nombre d'images BIAS (>20), d'autant plus que leur prise est simple et rapide. Enfin, notez que la prise des BIAS doivent se faire au même ISO que les images à pré-traiter. Aussi veillez a empiler vos BIAS avec un algorithme médian ou à moyenne avec rejet de pixels déviants tel que le Winsorized Sigma Clipping proposé dans Siril. Faites attention à ce que les niveaux de rejet ne dépassent pas 0.5%, et surtout choisissez "No Normalization".
Voici un master BIAS calculé à partir de 10 images avec un empilement Winsorized Sigma Clipping.
12:58:34: Pixel rejection in channel #0: 0.368% - 0.354%
12:58:34: Integration of 10 images:
12:58:34: Normalization ............. None
12:58:34: Pixel rejection ........... Winsorized sigma clipping
12:58:34: Rejection parameters ...... low=3.200 high=3.300
- DARK
Les images darks sont prises avec un temps d'exposition et un ISO identiques aux images à pré-traiter, mais dans le noir. Encore une fois, vous pouvez utiliser le capuchon de l'objectif ou bien celui du télescope. Ils doivent également être fait à une température très proche des images enregistrées. C'est pour ça qu'il est recommandé de les faire en tout fin de session ou bien au milieu. De la même façon que pour les BIAS, plus le nombre d'images dark enregistrées sera important et moins le bruit ajouté aux images pré-traitées sera important. La encore, empilez les darks avec un algorithm médian ou bien Winsorized Sigma Clipping (en vérifiant toujours les niveaux de rejet en fin de processus) et faites attention de ne toujours pas faire de normalisation.
Voici un master dark obtenu à partir de 10 images avec un empilement Winsorized Sigma Clipping.
13:00:40: Pixel rejection in channel #0: 0.340% - 0.384%
13:00:40: Integration of 10 images:
13:00:40: Normalization ............. None
13:00:40: Pixel rejection ........... Winsorized sigma clipping
13:00:40: Rejection parameters ...... low=3.200 high=3.300
- FLAT
Un instrument optique n'illumine pas le capteur de façon homogène. De plus, les poussières présentes sur ce dernier peuvent conduire à l'apparition de taches sur les images. Pour corriger ces effets, nous avons besoin de diviser chaque image par un master flat. Le master flat est obtenu à partir de la combinaison médiane d'images d'une zone lumineuse uniforme (en général le fond de ciel au crépuscule ou à l'aube), prise avec un temps de pose court.
Siril évalue de façon automatique un coefficient de normalisation utilisé pendant la division du master FLAT. Cependant cette valeur peut être surévaluée. Dans ce cas là, un message en console vous avertira :
Overflow detected, change level value in settings: 3278.00 is too high.
La solution ici consiste à décocher le bouton "auto-evaluation" et de définir sa propre valeur. Ici, plus petite que 3278 par exemple. Aussi, vous pouvez effectuer l'empilement avec l'algorithme Winsorized Sigma clipping en vérifiant les niveaux de rejet de pixel (<0.500). Cette fois il est recommandé de choisir la normalisation multiplicative.
Here, a master flat, calculated from 9 single images with Winsorized sigma clipping method. Note that vignetting and dust are visible. Bayer pattern is also visible. Note that it is recommended to check the "Multiplicative normalisation" button in the stacking when creating the master flat.
13:05:23: Pixel rejection in channel #0: 0.388% - 0.304%
13:05:23: Integration of 9 images:
13:05:23: Normalization ............. multiplicative
13:05:23: Pixel rejection ........... Winsorized sigma clipping
13:05:23: Rejection parameters ...... low=3.400 high=3.700
Only one frame can be given for each of these three, and it has to be in Siril's FITS format. They should be created by stacking, so you need to convert the source images to FITS, load the sequence and stack them before using them here. We'll assume this is done. For more info about stacking, see the Siril:Manual#Stacking section below.
The pre-processing does not overwrites original FITS files from the sequence but creates new FITS files with the pre-processed data. The new file names are the same than the original prefixed with pp_ if you leave the default value in the prefix box. Below is an example of pre-processing using offset and dark files. Make sure that loaded sequence is the sequence of your light frames. Also, note that at the end of the process, the new sequence is loaded.
- Résultat du pré-traitement
Le résultat du pré-traitement appliqué à une image est donné dans l'exemple ci-dessous. Notez comment les poussières ont été supprimées.
Another example of a well executed pre-processing stage is illustrated in the next animation. Look how the pixels of the thermal signal are removed from the picture.
- Dématriçage (Pour les images issues d'un capteur avec matrice de Bayer)
La dernière étape du pré-traitement consiste à récupérer les couleurs de nos images monochromes CFA en utilisant des algorithmes d'interpolations. Pour ce faire, Siril propose le choix de 4 méthodes différentes : - VNG (par défaut) - Bilinéaire (Faible qualité mais rapide) - AHD - Super Pixel (aucune interpolation, le schéma de Bayer, par exemple RGGB, est utilisée comme un super pixel et la taille de l'image est donc divisé par 4). Faites votre choix dans la fenêtre ci-dessous en cliquant dans "Settings" et l'onglet "Debayer".
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Pour procéder au dématriçage, retournez à l'onglet "Conversion" et remplissez les champs comme dans l'exemple ci-dessous :
Ensuite, cliquez sur le bouton "Debayer" qui devrait être activé. Le dématriçage devrait alors débuter et prendre quelques minutes en fonction de la puissance de votre processeur.
Finally you will have a new set of pre-processed light frames, automatically loaded in Siril, that you could register. Please note that at this stage you always have a lot of noise in your image. Indeed, pre-processing images with Dark, Bias and Flat do not remove noise but unwanted signal. The following Picture shows you the result of demosaicing. It is displayed in Histogram Equalization mode in order to enhanced the visibility of signal but without altering your image.
Next item of the tutorial: Registration (manual image alignment).