> Dossier > Méthode de morphing pour le recalage des images planétaires |
Quand on s'amuse à prendre des images de planètes,
on ne se limite pas en général à prendre une seule image. On se
retrouve souvent avec beaucoup d'images. Après avoir sélectionné
les meilleures, on essaye de les additionner pour en augmenter le
rapport signal sur bruit, et faire ressortir les plus fins détails
avec un masque flou, par exemple.
Voilà pour le côté basic...
Parlons maintenant des algorithmes. L'addition ne pose pas de
problèmes, il s'agit plutôt d'être capable de superposer les images
les unes sur les autres.
Parmi les algorithmes les plus connus, on trouve
Cependant, toutes ces méthodes ont un défaut
majeur : elles ne prennent pas en compte les
déformations/distorsions des images qui sont dues à la turbulence :
c'est l'angle isoplanétique . Cet angle définit une région de
cohérence ou le front d'onde est invariant : il est de quelques
secondes d'arc dans le visible comparé a une planète de plusieurs
dizaines de secondes d'arc de diamètre. La planète est alors
complètement distordue.
Habituellement, une translation sur les images est appliquée et on
dit qu'il s'agit alors d'une transformation du premier ordre :
mais, elle ne compense en rien les distorsions de la planète.
Sur la "vidéo" de Saturne (celle qui clignote, juste en dessous),
on essaye de superposer 2 images de saturne, prises avec le même
télescope et à quelques secondes d'intervalle. Or, il n'est pas
possible superposer l'ensemble de la planète car l'échelle est
différente. Quand on veut recadrer le haut, on perd le bas, et
inversement.
Cet effet est dû à l'atmosphère, lorsqu'on utilise
un temps de pose très court afn de figer la turbulence. Malgré la
résolution élevée sur de petits détails, on a des effets de zoom et
des déformations à des échelles plus grandes.
Si on ne possède pas de télescope spatial dans son jardin, histoire
de s'affranchir de la turbulence, on peut toujours essayer de
trouver une solution logicielle. Après tout, en France, on n'a pas
de HST, mais on a des idées (on le rabâche assez souvent).
Il suffit alors de déformer à nouveau les images afin d'ajuster le
haut avec le bas, et les morceaux les uns avec les autres. On
appelle cette transformation du morphing.
Parlons maintenant de choses sérieuses, de
mathématiques.... si vous avez déjà la nausée, reportez-vous
directement au chapitre des résultats, un peu
plus bas.
En gros, on veut trouver une fonction mathématique qui transforme
une image vers sa version redéformée, et qui va se superposer au
mieux avec l'image qu'on veut additionner. On peut utiliser pour
cela un polynôme (p(x,y)=a+b.x+c.y+d.x^2.....).
On se donne ensuite un critère mathématique, basé sur l'algorithme
des moindres carrés qui va nous permettre de déterminer la solution
optimale :
Min((I1-I2)^2)......
Si vous voulez toujours en savoir plus, cliquez ici.
Après quelques secondes de calcul, le logiciel superpose au mieux les 2 images. On peut maintenant les additionner en toute quiétude, ou presque ...
Avant
et après...
L'interface dans Prism se trouve sous la forme suivante:
Les images doivent satisfaire a une minimum de critère.
Exemple : Dans l'image suivante, les contours ont des valeurs aberrantes (pixels brillants).
Il faut éliminer ces pixels aberrants qui ne
correspondent à aucune réalité physique. On peut remplacer ces
valeurs par la moyenne du fond de ciel.
Dans le cas contraire, on s'expose à avoir des images plutôt
originales, pas toujours complètement laides :
Un dernier conseil : il est possible que l'algorithme échoue (ce n'est pas toujours le cas) si l'ensemble de l'objet n'est pas visible, comme pour les images suivantes:
Pour la Lune, dont seulement un morceau est généralement visible, l'algorithme convergera moins bien mais peut bien marcher aussi ...
Images supportant cette fonction :
Séquence film AVI