Drizzle

La reconstruction linéaire à pixels variables, plus communément appelée Drizzle, a été développée pour le télescope spatial Hubble (HST) par Andy Fruchter et Richard Hook [FruchterHook1997], initialement dans le but de combiner des images avec dithering du Hubble Deep Field North (HDF-N). Cet algorithme peut être considéré comme un ensemble continu de fonctions linéaires qui varient doucement entre la technique de combinaison linéaire optimale (entrelacement) et la technique standard. Cela permet souvent d'améliorer la résolution et de réduire le bruit corrélé, par rapport aux images produites, en utilisant uniquement la technique standard.

Il existe une excellente page qui résume la technique et fournit une bonne représentation graphique de la manière dont les données des pixels "descendent" de la grille de pixels d'entrée grossière vers une grille de pixels de sortie plus fine ici.

La mesure dans laquelle l'algorithme s'écarte de l'entrelacement et se rapproche de l'empilement standard dépend de la qualité du sous-échantillonnage de la PSF par les décalages des images d'entrée. En pratique, le comportement de l'algorithme Drizzle est contrôlé par l'utilisation d'un paramètre appelé fraction de pixel, qui représente la quantité de pixels d'entrée qui sont réduits avant d'être mappés sur le plan de l'image de sortie. À une fraction de pixel de 0, l'algorithme Drizzle est équivalent à un entrelacement pur ; à une fraction de pixel de 1, il est équivalent à un empilement standard.

Pour comprendre la différence entre les méthodes d'alignement par drizzle et par interpolation, examinons tout d'abord le fonctionnement de la méthode d'interpolation standard. Les données d'alignement prennent la forme d'une matrice d'homographie 3x3, qui code une transformation linéaire à 8 degrés de liberté d'un ensemble de coordonnées à un autre (c'est-à-dire de chaque image à l'image de référence). Cette transformation est utilisée pour faire correspondre les valeurs de chaque pixel de chaque image d'entrée à l'endroit correct de l'image de sortie, en alignant cette dernière sur l'image de référence. L'alignement réel utilise une méthode d'interpolation, qui peut être sélectionnée dans les options d'alignement. L'interpolation entraîne un étalement de la fonction d'étalement du point, en particulier lors de la mise à l'échelle des images. Elle peut également donner lieu à des artefacts, bien que Siril mette en œuvre un mécanisme pour minimiser ce phénomène.

Le drizzle, en revanche, transforme chaque pixel de l'image d'entrée en une "gouttelette" et la projette à travers une grille sur l'image de référence de sortie. Chaque gouttelette a une taille, et en choisissant une grille de pixels de sortie plus grande mais une taille de gouttelettes plus petite, vous pouvez obtenir une meilleure résolution si votre jeu d'images est sous-échantillonné. (Si votre échantillonnage est correct pour le pouvoir de résolution de votre télescope, le drizzle ne peut pas produire de détails au-delà de la limite de diffraction). Cela se fait au prix d'une augmentation du bruit de l'image : comme chaque gouttelette "peint" une zone plus petite dans l'image de sortie, la couverture moyenne des gouttelettes par pixel de sortie dans la pile finale est réduite.

Notez que le drizzle ne remplace pas l'ensemble du processus d'alignement : vous pouvez toujours utiliser l'alignement global des étoiles, l'alignement 1-2-3 des étoiles, l'alignement des comètes ou toute autre méthode d'alignement de votre choix avant le drizzle : il s'agit uniquement d'une alternative à la méthode d'interpolation utilisée lors de l'application de l'alignement.

Utilisation du drizzle

Il y a trois raisons principales pour lesquelles vous pouvez préférer le drizzle à une méthode d'interpolation pour appliquer l'alignement.

  • Amélioration de la résolution Si votre image est significativement sous-échantillonnée, vous pouvez obtenir une amélioration de la résolution avec le drizzle que vous ne pourriez pas obtenir avec l'option d'alignement Interpolation, mise à l'échelle x2.

  • Imagerie couleur Si vos images présentent un motif CFA (c'est-à-dire si vous utilisez une caméra couleur ou un reflex numérique), le drizzle apporte une amélioration significative par rapport au dématriçage par interpolation. Ce procédé est parfois appelé Bayer Drizzle, mais il s'agit en fait exactement du même processus. Lors du drizzle d'une image CFA, la couleur CFA de la gouttelette détermine le canal de l'image de sortie sur lequel elle atterrit, alors que lors du drizzle d'une image mono, toutes les gouttelettes atterrissent dans le (seul) canal de sortie mono. Le drizzle d'images CFA évite les artefacts qui se produisent avec tous les algorithmes de dématriçage, ce qui améliore les caractéristiques du bruit lorsque les images sont fortement étirées. Cela permet d'améliorer la réduction du bruit et la déconvolution pour les séquences CFA drizzle par rapport aux images CFA dématricées et alignées, et améliore l'aspect du fond de ciel.

  • Éviter les artefacts Il est possible d'effectuer un drizzle sur une séquence en utilisant l'échelle = 1, la fraction de pixel = 1 et d'obtenir essentiellement le même résultat qu'en appliquant l'alignement avec l'une des méthodes interpolées. Vous pouvez envisager cette solution si vous constatez des artefacts d'interpolation avec la méthode d'interpolation standard (bien que ces artefacts soient généralement supprimés de manière efficace par la fonction de clamping). Notez que le drizzle peut produire des artefacts différents (voir le titre "Quelques problèmes communs" ci-dessous), mais ceux-ci peuvent être complètement évités en choisissant le noyau de drizzle ou en ayant un plus grand nombre d'images d'entrée, et sont habituellement parfaitement gérés par l'empilement.

Limitations du drizzle

  • Le drizzle est un peu plus lent que l'interpolation, en particulier en utilisant le noyau carré qui est le noyau par défaut. Si vous utilisez du matériel plus ancien ou plus lent, vous préférerez peut-être l'ancienne méthode.

  • Le drizzle est un peu plus lent que l'interpolation, en particulier en utilisant le noyau carré qui est le choix par défaut. Si vous utilisez du matériel plus ancien ou plus lent, vous préférerez peut-être l'ancienne méthode.

  • Le problème ci-dessus est particulièrement vrai pour les images CFA. Considérons que seulement 1 pixel sur 2 est vert, et que seulement 1 pixel sur 4 est rouge ou bleu. Par conséquent, pour les canaux rouges ou bleus, le drizzle CFA implique déjà le même niveau de réduction de la couverture des gouttelettes qu'un drizzle à échelle 2 fois supérieure. Si vous augmentez l'échelle en plus, vous avez besoin d'autant de gouttelettes que pour un drizzle à x4 ! C'est pourquoi il est généralement recommandé de faire un drizzle des images CFA à l'échelle = 1.

Comparaison

L'image suivante montre une comparaison entre le drizzle et l'ancienne méthode de suréchantillonnage. L'image est une image Ha extraite d'une session dapteur couleur avec un filtre double bande. À gauche, vous pouvez voir le résultat du script OSC_Extract_HaOIII, qui extrait les données Ha capturées par les pixels rouges dans la matrice de Bayer du capteur couleur en tant qu'image de demi-taille et utilise la mise à l'échelle d'OpenCV avec l'interpolation lanczos4 pour produire une image qui correspond à la taille de l'image OIII.

Sur la droite, vous pouvez voir le résultat du script OSC_Extract_HaOIII_drizzle mis à jour (disponible dans le dépôt siril-scripts), qui extrait les données Ha capturées par les pixels rouges dans la matrice de Bayer de l'OSC sous forme d'une image de demi-taille et la version drizzle en utilisant l'échelle = 2.0, la fraction de pixel = 0.5, pour produire une image qui correspond à la taille de l'image de l'OIII.

En l'observant à l'échelle de 100 %, il est clair que le stack drizzle restaure une grande partie de la résolution du système optique qui est sous-échantillonnée par les pixels rouges espacés dans la matrice de Bayer : elle semble beaucoup plus nette, et les chiffres le confirment : la fwhm moyenne dans l'image de gauche est de 3,59, tandis que dans l'image de droite, elle est de 3,25.

Comparaison entre l'interpolation, le suréchantillonnage et le drizzle

Comparaison entre l'interpolation, le suréchantillonnage et le drizzle

Flux de travail et interface utilisateur

Flux de travail mono

Calibration

Pour les images mono, rien ne change dans l'onglet de calibration. Calibrez comme vous le feriez normalement.

Alignement

Paramètres de drizzle

Onglet d'alignement montrant les paramètres du drizzle

Le flux de travail du Drizzle commence par l'alignement de votre séquence. Cette opération s'effectue de la manière habituelle, mais vous devez vous assurer que l'algorithme d'alignement choisi n'applique pas l'alignement, mais enregistre uniquement les données d'alignement dans la séquence. Pour les méthodes 1-2-3 étoiles, alignement global en 2 passes, alignement par motif de l'image, KOMBAT et l'alignment cométaire, rien d'autre ne doit être configuré ; pour la méthode alignement global, la case Enregistrer la transformation dans le fichier seq uniquement doit être active, sinon l'alignement sera appliqué en utilisant l'interpolation.

Cliquer sur Aligner pour aligner la séquence.

Drizzle

Une fois que la séquence a des données d'alignement, vous êtes maintenant prêt à appliquer le drizzle. Cette fois, sélectionnez la méthode d'alignement Appliquer l'alignement existant. Cela fera apparaître une case à cocher Drizzle. En cochant cette case, les options spécifiques au Drizzle apparaîtront.

Échelle

L'échelle définit l'échelle de l'image de sortie du drizzle par rapport à l'image d'entrée. Une échelle typique pour une image mono sous-échantillonnée est de 2,0. Cela signifie que l'image d'entrée sera appliquée sur une grille de pixels de sortie dont la résolution est deux fois plus élevée. (Si votre image de référence en entrée est de 1024 x 512 pixels, votre image de sortie sera de 2048 x 1024 pixels). Remarque : étant donné que l'image représente la même zone du ciel, bien qu'il y ait deux fois plus de pixels le long de chaque axe dans l'image de sortie, chaque pixel de sortie est en fait moitié moins large et moitié moins haut.

Astuce

Plus l'échelle est grande, plus l'image de sortie est clairsemée et moins il y a de pixels empilés dans chaque pixel de sortie. Il en résulte une image plus bruitée : le gain de résolution apporté par le drizzle se fait au détriment du bruit. Ce phénomène doit être atténué par l'utilisation d'un temps d'intégration global plus important que celui dont vous auriez besoin sans l'application de la méthode drizzle à une plus grande résolution.

Fraction de pixel

La fraction de pixel définit la taille de la "gouttelette" prise dans la grille d'entrée. Considérons une échelle de "gouttelettes" de 2,0 : les pixels de sortie étant deux fois moins larges et deux fois moins hauts, cela signifie que pour que chaque "gouttelette" d'un pixel d'entrée ait la même taille qu'un pixel de sortie, elle doit être réduite de moitié par rapport aux dimensions linéaires. Cela correspond à une fraction de pixel de 0,5. En règle générale, la fraction de pixel doit être à peu près égale à la réciproque de l'échelle des "gouttelettes" (avec certains noyaux, il est utile de la fixer un peu plus haut que cela, afin de réduire le nombre de pixels qui reçoivent une entrée nulle de la part des "gouttelettes").

Il est possible d'expérimenter avec la fraction de pixel : une fraction de pixel plus importante signifie que chaque gouttelette d'entrée influencera plus de pixels de sortie. À l'inverse, une fraction de pixels plus petite signifie que chaque gouttelette d'entrée influencera moins de pixels de sortie. Le noyau "point" est un cas particulier où la fraction de pixel est nulle (et avec ce noyau sélectionné, le réglage de la fraction de pixel n'a pas d'effet).

Modèle de goutelette

L'implémentation du drizzle de Siril fournit plusieurs modèles de gouttelettes :

  • Carré. La gouttelette est modélisée comme une gouttelette carrée alignée exactement sur le pixel d'entrée. Elle est correctement mappée dans l'image de référence en sortie. Cette méthode et la méthode Turbo sont les seuls noyaux de gouttelettes préservant le flux, il faut donc les choisir si l'on souhaite utiliser le résultat pour une photométrie ultérieure précise.

    Astuce

    Une photométrie précise est importante pour les processus d'étalonnage des couleurs PCC et SPCC. Par conséquent, si ces processus doivent être utilisés ultérieurement dans le flux de travail, il est fortement recommandé de choisir un noyau de drizzle qui préserve le flux.

  • Point. La gouttelette est modélisée comme un point au centre du pixel d'entrée. Elle est mappée dans l'image de référence en sortie et n'influence jamais que le pixel de sortie sur lequel elle atterrit.

  • Turbo. Il s'agit d'une simplification du noyau carré. Il suppose que la rotation entre la référence d'entrée et la référence de sortie est négligeable. Il en résulte un calcul beaucoup plus rapide, mais approximatif. Il s'agit d'un noyau "rapide et sale" destiné à l'origine à une utilisation dans le cadre du flux de travail du HST, où il a été utilisé pour générer une entrée pour une pile initiale qui a été utilisée pour le rejet des pixels et ensuite jetée, le noyau carré étant utilisé pour le drizzle final. Vous pouvez le trouver utilisable à certaines fins, en particulier lorsque échelle = fraction de pixel = 1.0, mais utilisez-le avec prudence.

  • Gaussien. Ceci modélise la gouttelette comme une gaussienne centrée sur le centre du pixel d'entrée. Cela peut améliorer la récupération de la résolution et limitera la fraction de pixel afin de garantir que tous les pixels de sortie reçoivent une certaine couverture de gouttelettes, mais cela ne préserve pas le flux.

  • Lanczos2 et Lanczos3. Ces noyaux modélisent la gouttelette comme une fonction de Lanczos centrée sur le centre du pixel d'entrée. Comme pour le noyau gaussien, ces noyaux peuvent améliorer la récupération de la résolution, mais ne préservent pas le flux. Vous pouvez expérimenter avec les noyaux de gouttelettes pour trouver celui qui donne les meilleurs résultats avec vos données.

Pondération initiale des pixels

Lorsqu'une gouttelette atterrit sur la grille des pixels de sortie, elle peut couvrir plus d'un pixel de sortie. En fait, un pixel de sortie peut être couvert par plusieurs gouttelettes, par une fraction seulement d'une gouttelette ou même par aucune gouttelette. La contribution de chaque pixel d'entrée peut être pondérée par le master flat, de sorte que les pixels provenant de zones ayant un Rapport Signal / Bruit plus élevé (moins de vignettage) soient plus fortement pondérés. À moins que vous ne disposiez de flats particuliers, cela ne fait qu'une très petite différence.

Pour activer le master flat, cochez la case Inclure le master flat dans la pondération initiale des pixels.

Avertissement

Le master flat doit être défini dans l'onglet Calibration !

C'est parti pour le drizzle !

Une fois toutes les options définies, cliquez à nouveau sur le bouton Aligner.

Empilement

Vous pouvez maintenant empiler votre séquence en drizzle comme d'habitude. Notez que pour certaines combinaisons d'échelle de drizzle et de taille de gouttelettes, certains modèles de rejet fonctionneront mieux que d'autres. En particulier, si vous avez un nombre important de pixels "zéro" ou nuls, il y aura moins de valeurs à utiliser pour le rejet. MAD peut être une bonne solution à essayer si votre méthode de rejet habituelle ne fonctionne pas.

Le GIF ci-dessous montre une comparaison d'un stack de 37 images, dans un cas avec alignement appliqué par interpolation et dans l'autre cas avec alignement appliqué à l'aide de drizzle. Il est clair que le stack réalisé avec les données "drizzle" est nettement plus nette que celles utilisant les données alignées par interpolation.

Recadrage de deux images empilées, montrant une amélioration significative de la netteté dans l'empilement avec drizzle.

Comparaison de l'alignement appliqué avec le drizzle et avec l'interpolation. Cliquez sur l'image pour l'agrandir.

Flux de travail CFA

Calibration CFA

Pour les images couleur, décochez la case Dématricer avant sauvegarde. Cela représente un changement par rapport aux flux de travail précédents, mais pour le drizzle, il est essentiel que le motif CFA soit préservé dans la séquence d'entrée.

Alignement CFA

Le flux de travail du drizzle commence par l'alignement de votre séquence. Comme décrit ci-dessus, vous devez vous assurer que l'algorithme d'alignement choisi n'applique pas l'alignement, mais enregistre uniquement les données d'alignement dans la séquence.

Astuce

Utilisateurs des capteurs couleur : vous remarquerez que le texte de notification rouge indique désormais qu'un modèle CFA pris en charge a été détecté.

Cliquer sur Aligner pour aligner la séquence.

Drizzle CFA

Une fois que la séquence a des données d'alignement, vous êtes maintenant prêt à appliquer le drizzle. Cette fois, sélectionnez la méthode d'alignement Appliquer l'alignement existant. Cela fera apparaître une case à cocher Drizzle. En cochant cette case, les options spécifiques au Drizzle apparaîtront.

Échelle CFA

L'échelle définit l'échelle de l'image de sortie du drizzle par rapport à l'image d'entrée. Dans les images des caméras couleur, chaque pixel n'enregistre qu'une seule couleur : rouge, vert ou bleu. Une matrice de filtres de couleur (CFA) est appliquée aux pixels et détermine quels pixels répondent aux longueurs d'onde rouges, vertes et bleues. Ainsi, tous les pixels sont répartis de manière éparse par rapport à un capteur mono, dans lequel tous les pixels sont sensibles à la lumière qui passe à travers le filtre. Dans les cas Bayer CFA et CFA X-Trans, les pixels rouges et bleus sont particulièrement peu nombreux dans les images d'entrée. Par conséquent, si l'on augmente l'échelle du drizzle au-delà de 1,0, il faudra encore plus d'images pour obtenir une couverture suffisante du drizzle et atteindre un niveau de bruit acceptable.

Pour une application typique de capteur couleur où le seeing correspond bien à l'échantillonnage nominal du capteur, il est recommandé d'appliquer le drizzle CFA avec échelle = 1.0 et fraction de pixel = 1.0. Cela rétablira la résolution dans chaque canal de couleur (qui est effectivement sous-échantillonné en raison de l'espacement des pixels colorés) et évitera les artefacts de dématriçage conventionnels. Si vous souhaitez également suréchantillonner l'image en utilisant l'échelle > 1.0, sachez que les pixels disponibles dans chaque canal deviendront encore plus rares et que vous aurez besoin d'encore plus de données pour assurer une couverture adéquate et contenir le bruit à un niveau acceptable.

Astuce

Pour le drizzle CFA, commencez par l'échelle = fraction de pixel = 1,0.

Fraction de pixel CFA

La fraction de pixel définit la taille de la gouttelette prélevée sur la grille d'entrée. Les mêmes commentaires s'appliquent ici que ceux décrits ci-dessus pour le flux de travail mono.

Modèle de gouttelettes CFA

Le choix des noyaux de drizzle est le même pour le drizzle CFA que pour le drizzle mono. Notez que les noyaux qui sont particulièrement enclins à générer des pixels nuls peuvent s'avérer délicats lorsqu'ils sont utilisés pour le drizzle CFA. Si vous avez des dizaines de milliers d'images comme dans une vidéo planétaire, turbo peut fonctionner correctement (et sera rapide !), mais pour des séquences de ciel profond avec un plus petit nombre d'images, il est recommandé de s'en tenir aux noyaux carré ou Gaussien (et gardez à l'esprit, comme mentionné ci-dessus, que Gaussian ne préserve pas le flux, donc si vous avez l'intention de faire quoi que ce soit impliquant des techniques photométriques, carré est préférable).

Pondération initiale des pixels CFA

Comme pour le drizzle mono, un master flat peut être spécifié. Pour activer le master flat, cochez la case Inclure le master flatdans la pondération initiale des pixels.

Avertissement

Le master flat doit être défini dans l'onglet Calibration !

C'est parti pour le Bayer Drizzle !

Une fois toutes les options définies, cliquez à nouveau sur le bouton Aligner.

Empilez vos données CFA

Vous pouvez maintenant empiler votre séquence drizzle comme d'habitude, en notant les mêmes commentaires sur le rejet que pour le drizzle mono (ceux-ci peuvent être plus apparents avec le drizzle CFA si vous avez une couverture inadéquate pour soutenir certains des algorithmes de rejet des valeurs aberrantes, en raison de la plus grande rareté des pixels d'entrée dans chaque canal).

Astuce

Si vous utilisez le drizzle pour améliorer la résolution de vos données CFA, il est possible que vous soyez déçu lorsque vous comparez les résultats avec des images dématricées empilées. Il y a généralement un gain, mais il peut être marginal (par exemple, une amélioration de quelques pour cent de la fwhm) et ne sera généralement pas aussi impressionnant que le gain en résolution obtenu avec le drizzle des données mono sous-échantillonnées.

La raison en est que le dématriçage rétablit déjà une partie de la résolution perdue. Les divers algorithmes de dématriçage fonctionnent différemment, mais ils s'appuient généralement tous sur les principes de corrélation spatiale et spectrale pour déduire une partie de la résolution manquante dans un canal sur la base des informations obtenues dans les autres canaux. [Losson2010]

La véritable raison d'appliquer un Drizzle CFA est que le résultat a un bruit plus propre. Il semble moins "granuleux" (c'est-à-dire qu'il n'a pas la structure que l'on peut voir dans l'arrière-plan d'un empilement CFA dématricé typique) et est donc plus facile à réduire à l'aide de techniques de réduction du bruit et donne des données plus cohérentes pour les applications photométriques telles que l'étalonnage des couleurs. Lorsqu'on l'étire fortement pour faire ressortir des éléments peu visibles juste au-dessus du niveau du fond de ciel, le fond de ciel obtenu parait plus naturel.

Comparaison du Bayer Drizzle

L'animation ci-dessous montre une comparaison entre le drizzle CFA avec deux fractions de pixels différentes et deux des algorithmes classiques de dématriçage.

Comparaison des algorithmes VNG, RCD et du drizzle CFA avec deux fractions de pixels différentes

Comparaison de l'algorithme CFA drizzle (appelé ici Bayer Drizzle) avec les algorithmes classiques de dématriçage

  • VNG est fourni comme référence de base : notez l'artefact de couleur autour des étoiles les plus brillantes.

  • RCD est très efficace pour les objets ronds tels que les étoiles.

  • Bayer Drizzle 1.0 donne des résultats très proches de RCD mais avec un meilleur bruit et un meilleur fond de ciel

  • Bayer Drizzle 0.5 offre une meilleure résolution au prix d'un bruit plus important. Le compromis que la fraction de pixel permet d'obtenir entre la résolution et le bruit est évident. Avec une fraction de pixels plus petite, le drizzle CFA a besoin de plus de données pour obtenir la même performance en matière de bruit.

Quelques problèmes courants

Astuce

NE PANIQUEZ PAS — les résultats suivants peuvent sembler un peu bizarres lorsque vous regardez une image drizzle individuelle, mais ce n'est pas un bug — l'algorithme fonctionne comme prévu. Dans la plupart des cas, cela se résout naturellement lors de l'empilement. Dans les autres cas, ils peuvent être résolus en modifiant les paramètres du drizzle ou en incluant plus d'images.

Motifs moirés

En raison de la nature de l'algorithme de drizzle, lors de la mise à l'échelle, certains pixels de sortie peuvent ne pas recevoir de valeur. Ces pixels sont appelés "pixels nuls" et ont une valeur nulle. Certains noyaux compensent ce phénomène en limitant la fraction de pixel, de sorte que tous les pixels de sortie reçoivent une entrée, mais d'autres ne le font pas.

Les pixels de sortie qui ne reçoivent pas de valeurs sont noirs : comme ils se produisent généralement dans des motifs basés sur la géométrie de la transformation de l'image d'entrée, ils ressemblent typiquement à des motifs moirés, comme illustré ci-dessous :

Représentation des motifs des pixels à pondération zéro avec le noyau turbo

Représentation des motifs résultant de pixels nuls dans une image drizzle

Ne vous inquiétez pas pour cela ! Siril ignore les pixels qui sont exactement à 0 dans l'empilement, donc tant que vous avez suffisamment d'images en entrée et que les positions des pixels sont convenablement dispersées, tous les pixels recevront une couverture de suffisamment de pixels et la pile de sortie sera correcte. Cependant, si vous empilez avec un nombre inférieur d'images en entrée et que cela pose des problèmes, essayez un autre noyau de drizzle. Voici précisément la même image drizzle avec exactement la même échelle et la même fraction de pixel, mais avec le noyau carré au lieu du noyau turbo. Le résultat est différent et les motifs ne sont plus évidents.

L'utilisation du noyau carré permet d'obtenir une image sans motifs étranges

L'utilisation d'un noyau de drizzle différent permet d'éliminer les motifs de pixels nuls

Stacks de patchs

Lors de l'empilement de données "drizzle", si le nombre de pixels nuls est trop élevé, le résultat final peut présenter un aspect irrégulier :

Montrant un résultat en forme de patch dû à un trop grand nombre de pixels nuls

Aspect disparate typique d'un empilement déformé avec trop de pixels nuls / pas assez d'images

Cela se produit généralement avec les noyaux ponctuels, turbo ou Lanczos. Vous pouvez y remédier en utilisant les noyaux carrés ou gaussiens ou en ayant plus d'images d'entrée.

Commandes

Ligne de commande Siril

seqapplyreg sequencename { -upscale | -drizzle { [-scale=] [-pixfrac=] [-kernel=] [-flat=] } } [-interp=] [-noclamp] [-layer=] [-framing=] [-prefix=] [-filter-fwhm=value[%|k]] [-filter-wfwhm=value[%|k]] [-filter-round=value[%|k]] [-filter-bkg=value[%|k]] [-filter-nbstars=value[%|k]] [-filter-quality=value[%|k]] [-filter-incl[uded]]
Applique des transformations géométriques aux images de la séquence donnée en argument afin qu'elles puissent être superposées à l'image de référence, en utilisant les données d'alignement précédemment calculées (voir REGISTER).

Le nom de la séquence de sortie commence par le préfixe "r_" sauf indication contraire spécifié par l'option -prefix=.

L'option -upscale active la mise à l'échelle interpolée x2 des images créées dans la séquence transformée.

L'option -drizzle active l'alogrithme DRIZZLE, qui peut prendre les options supplémentaires : -scale= définit le facteur d'échelle de l'image (par défaut = 1.0) ; -pixfrac= définit la fraction de pixel (par défaut = 1.0). L'argument -kernel= définit le noyau de DRIZZLE et doit être suivi de l'une des options suivantes : point, turbo, carré, gaussien, lanczos2 ou lanczos3. La valeur par défaut est square. L'argument -flat= spécifie le chemin du master flat pour pondérer les pixels d'entrée "drizzées" (par défaut, pas de flat). L'argument -ocseq spécifie la génération d'une séquence output_counts avec le préfixe supplémentaire "oc_".

La méthode d'interpolation des pixels (lorsque le DRIZZLE n'est pas utilisé) peut être spécifiée avec l'argument -interp= suivi d'une des méthodes de la liste no[ne], ne[arest], cu[bic], la[nczos4], li[near], ar[ea]}. Si none est passé, la transformation est forcée en translation et un décalage par pixel est appliqué à chaque image sans aucune interpolation.
La contrainte des méthodes d'interpolation bicubique et lanczos4 est la valeur par défaut, pour éviter les artefacts, mais peut être désactivé avec l'argument -noclamp.

L'alignement est réalisé sur la première couche pour laquelle les données existe pour une image RVB sauf si spécifié par l'option -layer= (0, 1 ou 2 pour R, V et B respectivement).

Le cadrage automatique de la séquence de sortie peut être spécifié en utilisant le mot-clé -framing= suivi de l'une des méthodes de la liste { current | min | max | cog } :
-framing=max (bounding box) will project each image and compute its shift wrt. reference image. The resulting sequence can then be stacked using option -maximize of STACK command which will create the full image encompassing all images of the sequence.
-framing=min (zone commune) recadre chaque image dans la zone qu'elle a en commun avec toutes les images de la séquence.
-framing=cog détermine la meilleur position de cadrage comme centre de gravité (cog) de toutes les images.

Filtrage des images :
Les images qui vont être aligner peuvent être sélectionnées en utilisant des filtres, tel que celles sélectionné ou avec la meilleur FWHM, avec l'une des option -filter-*.


Links: register, stack

Notez que l'introduction du vrai drizzle a nécessité quelques changements dans les arguments des commandes existantes pour plus de clarté. L'ancien argument -drizzle des commandes register et seqapplyreg (qui activait la mise à l'échelle x2 par interpolation) a été renommé -upscale.

seqapplyreg a un nouvel argument -drizzle qui, avec quelques arguments connexes, active le vrai drizzle.

Il n'est pas possible d'activer le vrai drizzle à partir de la commande register, vous devez donc procéder en deux étapes :

  • Tout d'abord, utilisez register {sequence} -2pass pour générer des données d'alignement dans la séquence ;

  • Deuxièmement, utilisez seqapplyreg {sequence} -drizzle pour créer la séquence.

Références

[Losson2010]

Olivier Losson, Ludovic Macaire, Yanqin Yang. Comparison of color demosaicing methods. Advances in Imaging and Electron Physics, 2010, 162, pp.173-265, section 2.2.2. https://hal.science/hal-00683233/document

[FruchterHook1997]

A. S. Fruchter and R. N. Hook. (1997) A novel image reconstruction method applied to deep Hubble Space Telescope images. Proc. S.P.I.E. vol. 3164. https://arxiv.org/abs/astro-ph/9708242