Mikeoo

Member
  • Content count

    6
  • Joined

  • Last visited

  • Country

    France

Everything posted by Mikeoo

  1. Théorie du bruit

    Bonsoir à tous, Je voudrais que l’on me confirme ou infirme un propos qui revient très souvent et qui a mon sens n’est pas juste. Nous sommes d’accord que le signal évolue de façon linéaire avec le temps d’exposition ou le nombre d’images, tandis que le bruit évolue de façon plus lente, comme la racine carré du signal. En s’intéressant au nombre d’images: Si l’on compose 4 images, le signal quadruplera tandis que le bruit doublera. Ainsi, le RSB résultant doublera. Or j’ai lu presque partout que composer n images permettait de diviser le bruit dans l’image résultante de racine (n) et c’est là que ça me pose problème. Le bruit ne sera pas réduit (il augmentera même d’un facteur racine(n)), mais c’est le RSB qui sera amélioré d’un facteur racine(n). Je me trompe? Merci !
  2. Flat field image

    Bonjour à tous, Petit nouveau sur le forum, je ne fais pas d'astro mais je suis concerné par les mêmes problématiques que vous pour le processing des images. Je cherche à imager un objet 2D par transmission avec une caméra CMOS, avant et après noircissement. Je soustrairai ensuite les 2 images pour avoir le signal "vrai" en ADU, permettant de remonter à l'information que je souhaite. Je corrige avec un flat où je suis la fameuse règle du 50-70% de saturation max de mon capteur 16 bits, soit une valeur comprise entre 30000 et 45000 (je me pose encore la question si le dark est nécessaire car ma caméra est refroidie, j'ai un fort éclairement et mon temps d'expo est très court, de l'ordre de 15ms, mais c'est une autre question). Pour un réglage de temps d'exposition donnant un flat de 45000, mon objet avant noircissement à une valeur d'ADU de 25000 environ. Si je divise pixel à pixel, je me retrouve avec une valeur <1, ce qui réduit très fortement la dynamique. D'autant plus qu'après je dois soustraire par la même chose pour mon objet noirci. Comment gérez-vous les flats? Vous le normalisez par rapport à une valeur moyenne ou médiane pour ensuite diviser votre image raw par ce mapping, afin de conserver une bonne dynamique? Que me conseillez-vous dans mon cas? Merci d'avance !
  3. Flat field image

    Merci beaucoup ! Par contre, j'ai beau tourner les choses dans tous les sens, je n'arrive pas à comprendre pourquoi ces 2 points ne sont pas vrais...
  4. Flat field image

    Très bien merci pour toutes ces infos Une dernière question et je vous laisse tranquille ! Comme je vous disais, je dois photographier mon objet avant et après noircissement à 2 temps t distincts (24-48h). Je vais donc réaliser 2 flat également à la suite pour avoir à chaque fois une image corrigée. Est-ce qu'en faisant cela, 1- Je vais bien m'affranchir des fluctuations de l'intensité de la source lumineuse entre les 2 expositions non noircie et noicie réalisées à des moments différents ? 2- Je vais m'affranchir, en plus de mes poussière, sensibilité intrinsèque des photosites... De ma source lumineuse qui n'est pas parfaitement uniforme?
  5. Flat field image

    Je me suis peut-être mal exprimé alors Considérons notre flat. On détermine sa valeur moyenne, une valeur unique donc. Puis on divise pixel à pixel notre flat par cette valeur moyenne. On se retrouve donc avec un « mapping » du flat avec des valeurs pixels à pixels proches de 1. Et on divise notre image brute par cette dernière image. J’espère avoir été plus clair cette fois
  6. Flat field image

    Bonjour et merci de votre réponse. Oui effectivement c'est bien ce que je dis, on obtient une valeur <1 (sous-entendue petite et positive ! ) Donc il y a bien une histoire de moyenne du flat qui intervient... Pourquoi moyenne et pas médiane par exemple? Et pourquoi ne pas prendre directement la moyenne/médiane du flat dont on fait la division pixel à pixel par notre image brute? C'est uniquement par commodité logicielle en remultipliant par une constante derrière ? Je dois recaler mes 2 objets avant et après noircissement, de ce fait je travaille entièrement sous Python qui permet de le faire facilement. Me conseillerez-vous donc de diviser directement l'image brute par la moyenne ou médiane du flat dans ce cas? Merci d'avance !