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Quels sont les algos de traitement des images à la volée

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Pour ranimer le débat, je serais intéressé de lui donner une autre tournure.

 

Par exemple quels sont les types d'algos qui permettent un traitement des images à la volée, comme le celui évoqué par MS (Fourier Burst Accumulation).

J'ai trouvé d'ailleurs un doc très intéressant sur le sujet : http://iopscience.iop.org/article/10.1086/667399/pdf

 

Auriez vous d'autres types de traitement à partager ou suggérer ?

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C'est intéressant, mais pas tout à fait pareil. Je connaissais ce système, mais la prédominance d'une couleur me pose problème.

Je pensais plus à la solution de MS, qui exploite ce type d'algos en temps réel et conserve les "vraies" couleurs.

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L'algorithme FBA et ses dérivés c'est pas mal (voir quelques demos dans le lien ci-dessous)  mais je ne l'ai pas retenu : ^_^

http://ipolcore.ipol.im/demo/clientApp/demo.html?id=197

 

Ces derniers temps, j'ai consulté différents fournisseurs pour faire le choix d'un mini PC basse consommation. Difficile de tenir plus de 5h sur le terrain avec un mini PC compte tenu de la puissance de calcul nécessaire. Du coup c'est la solution préconisée par JLD qui revient au premier plan : 

hp_omen_17.jpg.b8ca3c75e6d6f1ce8c50a74ec0d981ce.jpg

 

HP a eu la bonne idée de ne pas lésiner sur le nombre de cellules (8 cellules) de sa batterie Li-ion et il annonce même une dizaine d'heures avec ce modèle Omen de 17" (5 heures me suffiront).

MSI fait aussi un modèle 17" avec disque SSD 512Go très performant (et puis dans msi, il y a ... ^_^) mais j'aime bien la sobriété d'HP et surtout sa batterie plus puissante.

Pour le ciel profond, il faut attendre afin qu'une image de ce type se forme à l'écran et l'attente à l'oculaire qui peut être intéressante pour quelques objets Messier brillants, n'a plus aucun intérêt dans 99% des cas.

Pour le planétaire c'est différent parce que l'affichage est quasi instantané.

Rendez-vous l'an prochain sur le terrain pour les premières démos publics. ^_^

 

Modifié par ms

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ms, corrige-moi si je dis une connerie, mais FBA ne marche qu'à condition que la dégradation de l' image n'amplifie jamais le contraste (plus rigoureusement, qu'aucune fréquence spatiale ne soit amplifiée par le noyau de convolution qui modélise le flou). Or la turbu viole clairement cette hypothèse : l'image d'une étoile n'est pas un pâté plus large et moins lumineux, c'est un tas de tavelures plus ou moins contrastées réparties sur une surface plus large que celle de l' image non turbulente.

Aucun espoir que ce type d'algo ne corrige autre chose que les vibrations de la monture.

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Jérôme Gilles propose une évolution de l'algorithme FBA adapté à l'atténuation de la turbulence atmosphérique (je l'avais indiqué il y a quelques mois) :

ftp://ftp.math.ucla.edu/pub/camreport/cam15-66.pdf

Citation

 

In this paper, we extend the work of Delbracio et al. on restoring a static image from a sequence of blurred frames. We replace the rigid registration step by a non-rigid registration in order to be able to deal with geometric distorted frames. We also propose to use some wavelet domain instead of the Fourier domain and design two main approaches. Moreover, we suggest to replace the Original sequences: Barchart 1 (top row), Barchart 2 (middle row), Barchart 3 (bottom row). The consecutive columns correspond to the frames 1 and 25, respectively. weighting process by a sparsity constraint in the considered domains. We show several experiments on real turbulence sequences to illustrate the efficiency of all described methods. These results permit to observe that the sparse based methods give better reconstructions and are faster than the weighted approaches. Future investigation can be made in terms of studying the best “operators” that could be used to combine the different frames in both the Fourier or wavelet domains. A more challenging theoretical question which should be addressed is why values of p close to 11 seem to be the “optimal” ones?

 

 

Les méthodes parcimonieuses sont un peu plus rapides et donnent de meilleurs résultats mais elles ne permettent pas une approche temps réel avec un GPU de la puissance d'une GeForce GTX 1050 Ti (il faudrait essayer avec une GTX 1080 Ti mais là le coût du matériel n'est plus raisonnable pour un astram).

Les présentations que je ferai l'an prochain sur le terrain sont basées sur une autre stratégie et le moment venu, je pourrai comparer sur le site internet www.gpu-vision.com les différents algorithmes en terme que qualité et de vitesse.

Il y aura certainement des évolutions dans les 5 prochaines années mais aujourd'hui quelques algorithmes arrivent à maturité ce qui était loin d'être le cas, il y 10 ans.

C'est une bonne chose que certains s'intéressent enfin à ce domaine qui va commencer à porter ses fruits.

 

Pouvoir passer du ciel profond au planétaire c'est essentiel pour faire découvrir l'astro aux néophytes, montrer aussi des vidéos complètes prises sur le terrain, c'est tout l'enjeu de ces prochains mois : ^_^

hp_omen_17.gif?dl=1

 

Modifié par ms

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Ben oui, le site démarre lundi 20 novembre 2017 et en principe je ne passerai plus sur les forums astro avant quelques mois. ^_^

 

Entre temps, j'ai réussi à trouver une solution à base de mini PC qui a la puissance et l'autonomie nécessaire sur le terrain.

C'est donc l'idée initiale que je vais finalement développer sur mon site www.gpu-vision.com à raison d'un article par semaine.

 

Un mini PC évolutif capable de faire de l'acquisition et de la vidéo assistée sur le terrain dans les domaines du planétaire et du ciel profond.

Un mini PC capable de faire des post traitements à la maison ainsi que du développement pour les plus courageux.

 

Si tout se passe bien, il y aura un  système unique dans le courant de 2018 à base de mini PC sous Linux. ^_^

 

Par la suite, ce système pourra être porté vers d'autres environnements (PC portable sous Windows 10, système embarqué à faible consommation) s'il y a une forte demande en ce sens mais ce n'est pas dans l'esprit de ce projet.

 

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