Déconvolution aveugle avec AstroSurface ?

[Lucien 11 305]

Il y a 17 heures, Astrowl a dit :

L'idéal serait de capturer la psf à chaque prise de vue utilisée dans l'empilement, puisque potentiellement la psf change d'une image capturée à l'autre, car elle dépend de la turbulence. Tu pourrais alors deconvoluer chaque image avant stack.

 

Il y a quelques années j'avais fait une déconvolution par PSF générée en interne et ce pour une série d'images planétaires.

Pour ensuite les additionner et traiter comme traditionnellement.

Le résultat était tout simplement affreux !

Alors qu'en comparaison la même PSF interne, elle apportait un petit plus si appliquée après empilement...

Je pense que ce mauvais résultat de la déconvolution sur des images individuelles assez bruitées (comme souvent), c'est contre productif. Et on explose en temps de calcul.

 

Lucien

Modifié 24 décembre 2023 par Lucien

[Astrowl 822]

il y a 28 minutes, Lucien a dit :

Alors qu'en comparaison la même PSF interne, elle apportait un petit plus si appliquée après empilement...

Je pense que ce mauvais résultat de la déconvolution sur des images individuelles assez bruitées (comme souvent), c'est contre productif. Et on explose en temps de calcul.

 

Théoriquement si tu peux générer la psf de chaque image, ca ne peut être que mieux, elle prendra en compte toutes les déformations par rapport a l'image ideale. Mais ca c'est la théorie, dans les faits c'est impossible, mieux vaut comme tu le dis appliquer une psf moyenne a l'image empilée.

[CPI-Z 1 225]

Un exemple concret pour les sceptiques

La brute d'empilement

6-100.tif

 

Test sur la couche verte :

6-100_c2.tif

 

Deconv sur masque construit à partir de l'image Sharpen

masque.tif

 

 

 

psf "nettoyée + crop"

psf_6-100_c2_crop.tif  

 

Résultat :

 

 

dec_6-100_c2_67.tif

 

et la finale avec FitsWork  FFT courbe 2D + réduction du fond AstroSurface

dec_6-100_c2_67_FW+fond.tif

 

Vous pouvez directement produire votre finale avec vos outils à partir de la brute couche verte en tif 16bits

 

Ma version Sharpen avec AstroSurface

6-100_c2_SH.tif

 

Mon analyse :

- la méthode de déconvolution à partir du masque fonctionne sur une brute d'empilement

Les inconvénients :

- toujours le bruit résiduel

- ne fonctionne pas sur une image unique brute de capture car trop bruitée, cela implique de passer par un empilement d'un nombre minimum d'images

- influencée par la construction du masque

- influencée par les choix du nettoyage de la psf

- apporte peu ou rien par rapport aux autres méthodes avec un excellent télescope si les conditions atmosphérique sont bonnes.

 

CPI-Z

 

Modifié 24 décembre 2023 par CPI-Z

[CPI-Z 1 225]

Un second exemple avec la couche bleu qui est forcément plus mauvaise !

Et comme il y a une étoile dans le champ, utilisation de cette psf par crop

6-100_3.tif

 

Choix 1 du nettoyage du fond du crop psf

pe_6-100_3.tif   

 

 

 

Choix 2 de nettoyage du fond du crop psf

pe_6-100_3a.tif  

 

 

 

Résultat 1 après FitsWork  FFT courbe 2D + réduction du fond AstroSurface

 

dec_6-100_3_65_FW.tif

 

Résultat 2 après FitsWork  FFT courbe 2D + réduction du fond AstroSurface

dec2_6-100_6.tif

 

Ma version "classique" :

6-100_3_SH.tif

 

Là au moins la déconvolution apporte un plus puisque au moins les 2 taches claires dans la zone du pôle inférieur ressortent .

 

CPI-Z

 

 

Modifié 24 décembre 2023 par CPI-Z

[alx 103]

Ce que je ne comprends pas c'est pourquoi la "re"convolution du masque avec la psf trouvée (mais pas encore "nettoyée + crop") ne redonne pas du tout l'image de départ, ce qui devrait être le cas pour une vraie déconvolution.

Quelle est donc l'opération exacte effectuée par la "déconvolution Wiener" d'Astrosurface, quand les curseurs sont pareillement en bout de course  ?

alx.

[CPI-Z 1 225]

Il y a 5 heures, alx a dit :

Ce que je ne comprends pas c'est pourquoi la "re"convolution du masque avec la psf trouvée (mais pas encore "nettoyée + crop") ne redonne pas du tout l'image de départ, ce qui devrait être le cas pour une vraie déconvolution.

Quelle est donc l'opération exacte effectuée par la "déconvolution Wiener" d'Astrosurface, quand les curseurs sont pareillement en bout de course  ?

alx.

OUI cela devrait fonctionner, ... si nous étions dans le cas de déconvolution / convolution "pures".

Mais dans le cas général, ce type d'algo "pures" ne fonctionnes pas du tout à cause du bruit. Les algos utiles ont toujours un paramètre de régularisation. Coté théorique des FFT je suis pas en mesure de te l'expliquer.

En résumer, selon le type d'algo cela fonctionne plus ou moins bien.

 

Une autre propriété de la déconvolution :

deconv(A) par (B) = (C) alors deconv(A) par (C) = (B)

Un autre algo, en images, qui comme tous a ses limites de calcul :

 

 

 

 

Le masque est bien ici retrouvé, mais avec quelques artefacts et imprécisions.

Comme quoi l'algo utilisé a aussi son influence dans tout ce qui est "déconvolution", et ils ne sont pas tous égaux.

 

CPI-Z

 

[alx 103]

Il y a 11 heures, CPI-Z a dit :

OUI cela devrait fonctionner, ... si nous étions dans le cas de déconvolution / convolution "pures".

Mais dans le cas général, ce type d'algo "pures" ne fonctionnes pas du tout à cause du bruit. Les algos utiles ont toujours un paramètre de régularisation. Coté théorique des FFT je suis pas en mesure de te l'expliquer.

En résumer, selon le type d'algo cela fonctionne plus ou moins bien.

A ma connaissance, une "déconvolution Wiener" est plus simple que les autres types de déconvolutions qui nécessitent un processus itératif de régularisation pour assurer la convergence. Dans la déconvolution Wiener,  le filtre "déconvolueur" (filtre inverse du filtre de convolution) a une expression analytique explicite avec un seul paramètre qui est le SNR.

Ce serait intéressant de connaître la signification  (@Lucien ?) des paramètres "noise factor" et "lightness" dans l'outil de déconvolution Wiener d'Astrosurface.

 

Modifié 25 décembre 2023 par alx

[CPI-Z 1 225]

En tous les cas avec ImageJ cela fonctionne, sauf que pour la convolution le format de l'image doit-être d'une puissance de 2 (ici choix 512x512)

 

La déconvolution:

conv(jup) / (masque) = psf          mais ici la psf est excentrée comme quoi la version déconvolution Wiener d'astrosurface est plus agréable de ce coté là.

 

La convolution Inverse Filtering (pure) dans ImageJ

(psf) ** (masque) = conv(jup)          conv(jup) est retrouvée mais excentrée puisque la psf retrouvée par déconvolution était excentrée

 

 

Par contre dans astrosurface je n'ai pas trouvé un outil de convolution Wiener similaire à celui de la déconvolution Wiener.

Et l'outil de conv / deconv d'astrosurface ne fonctionne pas ici sur cet exemple ... peut-être le calcul se fait bien en 32 bits mais il n'y a pas de bouton "lightness" facteur de réduction de l'intensité pour que la plage des dynamiques de l'affichage  rentre dans du 16 bits, comme dans l'outil "Déconvolution Wiener" d'astrosurface.

 

CPI-Z

 

Modifié 26 décembre 2023 par CPI-Z

[Astrowl 822]

Le 25/12/2023 à 10:34, alx a dit :

Dans la déconvolution Wiener,  le filtre "déconvolueur" (filtre inverse du filtre de convolution) a une expression analytique explicite avec un seul paramètre qui est le SNR.

Ce serait intéressant de connaître la signification  (@Lucien ?) des paramètres "noise factor" et "lightness" dans l'outil de déconvolution Wiener d'Astrosurface.

A mon avis SNR (Signal Noise Ratio) et "Noise factor", ça doit être la même chose. L'autre élément qui peut être défini c'est la PSF et sa taille.

[Lucien 11 305]

Bonsoir,

Lightness c'est un simple réglage de luminosité ou de Gain ce qui revient au même.

Pour le Noise Factor le mieux c'est de chercher dans wiki la formulation de la déconvolution Wiener.

 

On voit que en gros ça joue sur la force d'application de la déconvolution.

Lucien

 

Modifié 29 décembre 2023 par Lucien