La variation de luminosité de la couronne étant extrêmement importante, il est nécessaire de la photographier en choisissant différents temps de pose. La couronne extérieure, très peu lumineuse, nécessite des temps de pose de quelques secondes ce qui surexpose la partie centrale ; au contraire, la partie proche de la surface du Soleil nécessite des temps de poses beaucoup plus faibles (1000 à 4000 fois plus courts) ce qui ne permet pas de détecter la couronne plus lointaine. Pour avoir une image complète de la couronne, il est donc nécessaire de la recomposer à partir de plusieurs clichés de temps de pose différents (ici de 1/1000s à 4s).
Si l’on est capable de convertir la réponse de chaque négatif en luminosité de la couronne, la composition des différentes images est aisée : il suffit d’additionner chaque image. La méthode décrite ici consiste dans un premier temps à effectuer cette conversion (paragraphes 1 à 3).

Pour faire apparaître les détails fins de la couronne, j’utilise ensuite le classique masque flou. Il est à noter, que contrairement à d’autres méthodes de traitement d'image de la couronne solaire (par exemple celle de G. Pellet), le flou utilisé est isotrope et non radial.

La durée de l’éclipse du 21 juin 2001 (3mn 30s environ) a permis deux séries de poses de 1/1000s à 4s (temps de pose augmenté d’un facteur 2 à chaque prise) soit deux fois 12 images.

Les négatifs ont été scannés avec un Super Coolscan 4000 de Nikon (sur 14 bits convertis en 16 bits) avec une résolution de 2900 dpi. On obtient une image de 2600 sur 4000 pixels environ pour des négatifs 24 × 36, soit des fichiers de 20 Mo pour chaque couleur, rouge, vert, bleu.
En choisissant un gamma de 1, l’intensité de chaque pixel de l’image donnée par le scanneur est proportionnelle à la transmission du négatif.
Seules 14 images de temps de pose 4s, 2s, 1s, 1/4s, 1/30s, 1/125s et 1/1000s ont été utilisées.

Remarque : Le traitement que j’ai effectué a nécessité la création de logiciels adaptés. Pour la lecture des fichiers en format fit, j’ai utilisé une bibliothèque de programmes existante, trouvée sur le net : CFITSIO software (http://heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/software/fitsio/). Les différentes opérations (conversion transmission-énergie lumineuse, division, filtre passe-bas gaussien, valeur moyenne, masque flou etc…) ont été faites par des programmes personnels écrits en C++ en utilisant la bibliothèque CFITSIO. Le logiciel AstroArt a permis ensuite la visualisation des images en format fit.

Les principales étapes du traitement sont les suivantes :

1. Alignement des images
Pour les images correspondant aux temps de poses supérieures à 1s, l’alignement s’est fait sur trois étoiles, pour 1/4s sur une seule étoile, les autres n’étant pas assez brillantes pour être visibles, et enfin sur les protubérances pour les poses plus courtes.

2. Conversion transmission-énergie lumineuse
L’image obtenue par le scanneur correspond à la transmission T du négatif (–logT est la densité du négatif). T est relié à l’énergie lumineuse E reçue par la pellicule par la relation –logT = gamma × logE + constante. La première étape consiste à déterminer la valeur du gamma en utilisant comme valeur de départ le gamma donné par la documentation de Kodak. Une fois la conversion effectuée pour une valeur de gamma test, la vérification se fait par division de deux images de temps de pose différents ; entre une pose de 1s et une de 1/4s par exemple, E varie d’un facteur 4 : lorsque le résultat de la division donne 4, la valeur du gamma est la bonne. En fait, la relation donnée entre E et T n’est valable que sur un intervalle de valeurs de T (ou de E) qui est le domaine linéaire de réponse du négatif. Il faut donc déterminer, en plus du gamma, cet intervalle. Compte tenu du bruit relativement important sur les images, j’estime l’incertitude relative sur ces différentes valeurs de 5% à 10% environ. Les pixels de la zone de l’image ne correspondant pas au domaine linéaire sont affectés d’une valeur 0 (Figure 1).

Pose de 4s	Pose de 1s	Pose de 1/1000s

Figure 1 : images après conversion transmission-énergie lumineuse pour différents temps de pose (canal rouge)

3. Valeur moyenne sur 14 images de l’intensité lumineuse de la couronne
Les images obtenues à l’étape précédente correspondent à l’énergie lumineuse reçue par la pellicule. Cette énergie diffère suivant le temps de pose. Pour les ramener à une valeur proportionnelle à l’intensité lumineuse de la couronne il faut les multiplier par un facteur inversement proportionnel au temps de pose. J’ai donc écrit un programme effectuant la valeur moyenne de 14 images en multipliant chacune par l’inverse du temps de pose. La valeur moyenne est calculée en ne tenant compte que des pixels non nuls.
Les intensités lumineuses de la couronne variant sur une échelle très importante, l’image de la valeur moyenne des 14 clichés d'origine est enregistrée sur 2 fichiers (Figure 2) ; l'un (Fichier1) pour la valeur de l'intensité modulo 65536 (sur une image codée en 16 bits, il y a 2¹⁶ = 65536 valeurs de gris), l'autre (Fichier2) donnant le coefficient qui permet de retrouver l'intensité : Image = (Fichier1) + (Fichier2) × 65536 ; le coefficient stocké dans (Fichier2) peut être assez important (entre 0 et 100 voire 150 sur les protubérances dans le canal rouge soit une intensité entre 0 et 65536 × 150, impossible à mettre en mémoire dans une seule image de 16 bits sans perte d’information). Dans la suite, j’appellerai cette méthode d’enregistrement, stockage modulo 2¹⁶.

(Fichier1)	(Fichier2)

Figure 2 : les deux fichiers nécessaires au stockage de la valeur moyenne (modulo 2¹⁶) des 14 images de l’intensité lumineuse (voir texte)

4. Masque flou
Le traitement par masque flou permet de faire ressortir les faibles variations d’intensité d’une image en lui soustrayant son « flou », c’est à dire la même image filtrée par un filtre passe-bas gaussien.
Le flou a été effectué sur l’image de la valeur moyenne des 14 images, enregistrée, comme indiqué précédemment sur deux fichiers. En plus d’être adapté au stockage modulo 2¹⁶, le programme que j’ai dû écrire pour réaliser ce filtrage évite les effets de bords habituels aux filtres gaussiens (assombrissement du bord de l’image) et ne prend pas en compte les pixels de valeur 0 ; ce dernier point permet, après avoir masqué le disque de la Lune, d’éviter là aussi d’assombrir le flou au voisinage de la Lune. Le résultat de ce filtrage est lui aussi mis en mémoire avec le stockage modulo 2¹⁶ (Figure 3).

(Fichier1)	(Fichier2)

Figure 3 : Flou gaussien

5. Image finale
Le traitement est identique pour les trois couleurs. Les intensités en rouge, vert et bleu sont ajustées en supposant la couronne blanche (même intensité lumineuse dans les trois couleurs). J’ai ensuite appliqué un filtre médian 5x5 sur le résultat du traitement par masque flou. L’image finale en nuance de gris est obtenue par valeur moyenne des images des trois couleurs (Figure 4). Une reconstitution par trichromie (Figure 5) d’une image couleur est à moitié satisfaisante ; des ajustements au niveau des protubérances sont à faire.

Figure 4 : couronne en nuance de gris.	Figure 5 : couronne en couleur.