Concepts de Lynkeos

Lynkeos utilise certains concepts de traitement du signal, qui sont détaillés ci-dessous.

Signal et bruit

L'image enregistrée par le détecteur n'est pas parfaite (sinon, pourquoi utiliseriez vous ce logiciel ?). Elle peut être décrite comme une image parfaite, détériorée par divers processus (la turbulence par exemple). En traitement du signal, l'image parfaite est appelée "le signal" et les détériorations, "les bruits". Le terme "bruit" est plus exactement employé pour une détérioration statistiquement aléatoire, pour un processus systématique on emploie le terme "biais". Quand beaucoup d'images sont additionnées, le signal et les biais sont additionnés (ils croissent linéairement avec le nombre d'images), tandis que le bruit est additionné quadratiquement. Cela signifie que le bruit résultant est égal à la racine de carrée de la somme des carrés du bruit dans chaque image (vous vous rappelez ? Ce satané théorême de Pythagore ?). En bref, quand vous accumulez les images, le signal et les biais augmentent plus vite que le bruit aléatoire : accumulez 4 images, le signal et les biais sont multipliés par 4 (ben oui!), et les bruits par 2, le signal est deux fois plus fort par rapport au bruit dans l'image résultante. Mais comme les biais s'accumulent avec le signal, il faut les corriger avant l'accumulation.

Les bruits et biais dont souffrent nos images sont :

Beaucoup de fonctions de ce logiciel servent à réduire le niveau d'un type de bruit :

Calibration des images

Avant tout traitement, chaque image doit être calibrée, cad : retirer les biais. Pour créer les images de calibration décrites ci-après, tous les réglages de la webcam doivent être (sauf si précisé) les mêmes que lors de l'enregistrement des images à traiter.

Image thermique

L'image thermique est la moyenne d'un grand nombre d'images enregistrée avec le télescope fermé, à la même température que lors de l'enregistrement des images à traiter. Elle est soustraite de chaque image avant traitement.

Image de champ

L'image de champ est la somme (normalisée à un) d'un grand nombre d'images enregistrée avec le télescope pointé sur un champ illuminé uniformément, avec une durée d'exposition donnant une image suffisament brillante mais non saturée. C'est une mesure de la non uniformité du produit transmission x sensibilité. Chaque image est divisée par l'image de champ avant traitement.

Alignement des images

Pour réaligner deux images, Lynkeos utilise leur inter-corrélation. Pour aller plus vite (ou moins lentement...), il utilise une transformée de Fourier rapide (TFR), c'est pourquoi la zone de recherche d'alignement est un carré, dont le coté est une puissance de deux. Il cherche alors un pic dans le résultat d'inter-corrélation, ce qui donne le décalage entre les deux images.

Ce traitement est influencé par deux préférences utilisateur :

Ceci permet d'éviter de faux alignements sur du "bruit systématique" comme l'entrelacement des trames vidéo.

Analyse de la qualité des images

Pour évaluer la qualité d'une image, Lynkeos donne le choix entre deux méthodes : l'une est basée sur l'entropie de l'image, l'autre sur son spectre de puissance.

1. Analyse de l'entropie

L'analyse de l'entropie mesure la "quantité d'information" présente dans l'image. Les images nettes contiennent en général plus d'information.

Cette méthode est en général efficace sur les images planétaires.

2. Analyse du spectre de puissance

Dans le cas de l'analyse du spectre de puissance, on utilise encore la TFR pour des question de rapidité, la zone d'analyse est donc un carré dont le coté est une puissance de deux. Le niveau de qualité est la moyenne du spectre de puissance entre deux fréquences, qui sont réglables dans les préférences utilisateur :

Cette méthode ne s'est pas montrée particuliérement efficace, mais est conservée pour des raisons historiques ; comme c'était la seule méthode disponible dans les premiéres versions de Lynkeos, elle sert peut être à quelqu'un.

Aucune méthode d'analyse n'est parfaite, jusqu'à présent. Donc, si vous connaissez un super algorithme d'analyse, faites le moi connaître.

Accumulation

Pour accumuler les images, Lynkeos décale les images pour compenser leurs désalignement, à une fraction de pixels près. Chaque pixels est découpé en 4 selon les fractions de pixels du décalage, puis accumulé dans les pixels de l'image résultante.

L'accumulation des valeurs RVB des pixels est faite en nombres à précision flottante, il n'y a donc aucun risque de "débordement de luminosité" en additionnant un grand nombre d'images lumineuses.

Traitement final

Le traitement final est effectué en appliquant divers filtres de traitement d'image. L'application contient les traitements suivants.

D'autres traitements d'image peuvent être ajoutés à l'application par des greffons (ou plugins, en franglais).

L'image traitée est une image RVB en nombres à précision flottante, elle est ramenée en RVB entier sur 8 bits pour affichage dans le cadre image, à partir des niveaux de noir et de blanc donnés par l'utilisateur. Il n'y a, là encore, aucun risque de débordement de luminosité, quel que soit le traitement effectué (n'oubliez pas d'ajuster les niveaux).

L'image traitée est convertie de la même façon pour l'enregistrer dans un fichier.

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