Trois outils classiques de réduction du bruit d'usage courant : MureDenoise, MLT, TGVDenoise
Cet article est compilé à partir de notes prises en 2021 ; certains outils ou flux de travail ont depuis été mis à jour, gardez-le donc à l’esprit pendant votre lecture. Depuis, des outils de réduction du bruit par IA (comme NoiseXTerminator) ont fait leur apparition, et, dans la pratique, ces outils classiques sont désormais rarement utilisés seuls — mais comprendre leur répartition des rôles et leur moment d’emploi aide encore à saisir les notions fondamentales de la réduction du bruit.
Dans PixInsight, les Process ou Script de réduction du bruit que j’utilise personnellement le plus souvent sont au nombre de trois : MureDenoise, MLT et TGVDenoise. Chacun a son moment d’emploi approprié.
1. MureDenoise
Adapté aux images des caméras monochromes. Le moment de l’employer est l’état linéaire, une fois l’intégration achevée.
Il a besoin de deux flats et de deux offsets (bias/darks) pour estimer le bruit de lecture, il faut donc préparer ces fichiers de calibration avant de l’utiliser. Aux amis qui utilisent une caméra monochrome, je recommande de l’intégrer au flux habituel de réduction du bruit.
2. MLT
MLT (MultiscaleLinearTransform) est un outil très polyvalent, et pour la réduction du bruit je l’emploie généralement ainsi :
- au stade linéaire, je l’utilise (layer 1) pour retirer le bruit de couleur ;
- au stade non linéaire, je l’associe à un masque (layers 1 & 2) pour retirer le bruit minuscule.
Le même outil, associé à des réglages de layers différents selon les stades, permet de s’attaquer au bruit de différentes échelles.
3. TGVDenoise
Un outil de réduction du bruit très puissant dans PixInsight, utilisable aussi bien dans l’état linéaire que non linéaire.
Lorsqu’on l’emploie, il faut généralement l’associer à un masque, afin d’abaisser à la fois le bruit de l’arrière-plan et celui du sujet sans porter atteinte au détail que l’on veut conserver. Quant au mode de réduction du bruit, je recommande d’ordinaire d’utiliser le mode Lab.
Avant que la réduction du bruit par IA ne se généralise, ces trois outils portaient à eux seuls la quasi-totalité des besoins de réduction du bruit du stade linéaire. Même si, aujourd’hui, ce travail est en grande partie confié aux outils d’IA, comprendre le positionnement de chacun — réservé au monochrome, bruit de couleur multi-échelle, et réduction du bruit complète associée à un masque — reste la base pour juger « à quel stade et sur quelle échelle intervenir ».