Techniques

 

Traitement des images vidéo

Fondamentalement, toutes les techniques mises en oeuvre pour travailler une image astronomique doivent respecter l'information contenue dans l'image. Il ne faut pas parler ici de modification ou de retouche, mais bien d'analyse d'image. En fait, les techniques telles que masques flous, ondelettes, déconvolution, ajustage du contraste et de l'échelle, etc., sont là pour aller chercher toute l'information contenue dans l'image et rendre cette information visible.

Dans cette optique, je pense donc qu'une image astronomique est une chose assez précieuse pour mériter qu'on en tire le maximum. Même les images brutes obtenues dans les observatoires professionnels sont souvent d'aspect médiocre, non pas parce qu'elles sont mauvaises en elles-mêmes, mais parce que le format des données ne permet pas un affichage immédiat de toute l'information sous un aspect que l'oeil humain pourrait décoder à l'écran. Grâce à la puissance de l'informatique et des algorithmes utilisés de nos jours, nous pouvons enfin rendre hommage aux efforts consacrés à la prise de vue elle-même: tout observateur visuel des planètes sait que ce n'est que grâce à ces techniques qu'on peut actuellement obtenir des images qui atteignent la finesse de ce qu'on voit à l'oculaire ou, pour le ciel profond, qui capturent toute la beauté invisible à notre oeil. Il suffit de voir, par exemple, les sites web de Thierrry Legault ou de Robert Gendler pour s'en convaincre.

Pour prendre l'exemple de mes récentes (et encore toutes nouvelles!) expériences en imagerie planétaire, le processus suivi respecte finalement celui que l'oeil et le cerveau humain utilisent:

1. Prise d'une séquence d'images.
2. Sélection des meilleures images inviduelles et compositage de ces images.
3. Traitement (ondelettes, masques flous) pour augmenter la visibilité des détails fins et le contraste.
4. Ajustage final de la luminosité, du contraste et de l'équilibre des couleurs pour rendre l'image plaisante à l'oeil et fidèle à l'impression obtenue à l'oculaire.

Que font l'oeil et le cerveau humains? Ceci:

1. Observation sur un certain laps de temps.
2. Combinaison par le cerveau de l'information qui lui parvient en temps réel.
3. Filtrage des moments flous, concentration sur les moments où l'image est stable. Mémorisation des détails fins au fur et à mesure qu'ils apparaissent.
4. Ajustage continu de la perception (luminosité, mise au point).

Ce n'est pas si différent, non?

Si le cerveau renonçait à traiter les images qu'il reçoit, nous verrions le monde à l'envers (le haut en bas), flou, trop sombre ou trop clair, etc. Donc, nous traitons nous aussi nos images, et en temps réel, en plus!

 

D'autres points encore:

On progresse grâce à ses erreurs. Il est important de noter tout ce qu'on fait, ça économise beaucoup de temps et évite de reproduire des gaffes. Ça m'est arrivé. Maintenant j'essaie d'être pluus consciencieux... Remarque: les erreurs en question peuvent parfois être subtiles, ou bien leur apparence peut résulter de plusieurs sources. Quelquefois c'est l'analyse des images qui aide à clarifier ces points.

Quelle que soit la sophistication de la technique, elle ne permettra pas de réparer une image mauvaise: les détails n'apparaîtront pas s'ils ne sont pas dans l'image originale brute. On peut tirer le maximum d'une image, mais si on va trop loin on fait apparaître des distorsions qui détériorent la qualité de l'image finale. On retrouve ici le concept fondamental selon lequel on analyse une image pour en révéler tout le potentiel, mais on ne la modifie pas dans le contenu de son information.

 

Voici un exemple illustrant les trois premières étapes de l'analyse d'une de mes images (Saturne, 19 décembre 2002):

Ceci est une image individuelle obtenue par la caméra vidéo. Une caméra de format PAL (comme la mienne) en prend 25 par seconde, chacune avec un temps de pose de 1/50e de seconde. Dans cet exemple, j'ai cherché à maximiser l'agrandissement pour bénéficier des conditions atmosphériques stables, mais le résultat se traduit par des images sous-exposées et "bruyantes", granuleuses et dont les couleurs sont mal enregistrées.

Dans cet exemple, la prise de vue a duré une minute et 7 secondes, ce qui a donc produit 67 x 25 = 1675 images individuelles.

Le compositage d'images vidéo est en quelque sorte l'optique adaptative du pauvre. En additionnant des images individuelles, on permet au signal (toujours à la même place d'une image à l'autre) de se renforcer, alors que le bruit (qui varie d'une image à l'autre) a tendance à diminuer. Bien sûr, cela fonctionne d'autant mieux que la turbulence est plus faible, sinon le signal lui-même se déplace un peu entre chaque image.

J'ai passé en revue manuellement les 1675 images de ma séquence, et en ai sélectionné environ 300 parmi les meilleures. Ces 300 images ont été fournies au programme Registax. Dans ce programme, on indique la meilleure image, et dans celle-ci une zone servant à l'alignement des autres. Le programme ordonne ensuite les images par ordre décroissant de qualité, et les aligne sur l'image de référence. Ensuite, l'opérateur peut encore choisir d'éliminer les images les moins bonnes, et demander de compositer les images restantes. Le compositage est ici une sommation (addition) des images individuelles, pondérée par la qualité des images (les meilleures ont plus de poids que les moins bonnes).

L'image ci-contre est le résultat brut du compositage de 260 images individuelles.

L'étape suivante consiste à analyser l'image compositée pour en révéler toute l'information. Il existe de nombreuses techniques pour y arriver, mais les plus courantes en imagerie planétaire sont le masque flou et (plus récemment) les ondelettes (wavelets en anglais). Bien que basées sur des principes très différents, ces techniques permettent toutes deux à l'opérateur de renforcer la visibilité des détails à toutes les échelles spatiales perçues par la caméra. L'exemple ci-contre est le résultat de l'analyse par ondelettes de l'image de l'étape précédente.

Après cette analyse, il est souvent utile de faire appel à un programme de traitement d'image courant pour ajuster l'équilibre des couleurs, le contraste et la luminosité de l'image finale.

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