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Retirer les traînées de satellite même avec peu de frames : ne vous précipitez pas pour supprimer tout le frame

Prétraitement et empilement2021.06

Vous finissez l’intégration et découvrez une traînée de satellite en travers de l’image, et la première réaction de beaucoup de gens est de supprimer le frame unique qui porte la traînée. Mais si vous avez de toute façon pris peu de frames, jeter tout un frame précieux à cause d’une seule ligne est vraiment dommage. Les photons que chaque pixel a recueillis sont précieux : ne supprimez pas un frame constitué en majorité de bons pixels juste à cause de quelques traînées de satellite. Cet article explique comment, lorsqu’on a peu de frames, retirer les traînées de satellite sans en supprimer un seul.

Pourquoi la réjection échoue quand on a peu de frames

La racine du problème est la suivante : quand les frames sont trop peu nombreux, des défauts comme les traînées de satellite, la poussière et les taches de saleté deviennent difficiles à éliminer par la seule « extraction des valeurs aberrantes » lors de l’intégration. La réjection des valeurs aberrantes est une méthode statistique, et lorsque l’échantillon (le nombre de frames) est trop petit, la statistique n’est pas fiable.

Prenons un exemple concret : seulement 8 images, la cible étant NGC 4038 & 4039, dont l’une porte une traînée de satellite. Dans cette situation, aucune des méthodes de réjection des valeurs aberrantes liées au sigma clipping ne parvient à retirer efficacement cette traînée. L’approche traditionnelle consiste à simplement supprimer ce frame, mais 8 images sont déjà bien peu : en supprimer une fait encore plus mal.

Deux voies : régler les paramètres, ou forcer la réjection à la main

Pour retirer les traînées de satellite quand on a peu de frames, deux voies s’offrent à vous.

Première voie : régler les paramètres de réjection. Essayez d’abord de bien ajuster l’algorithme de réjection et ses paramètres. Par exemple, un cas comptait 6 images individuelles, dont 1 portait deux traînées de satellite lumineuses ; après avoir choisi un algorithme de réjection et des paramètres appropriés (cet exemple a utilisé le percentile clipping), les traînées ont été complètement éliminées après l’intégration. Si le problème se règle par cette voie, c’est le moins de tracas.

Deuxième voie : forcer la réjection à la main. Si les traînées ne disparaissent toujours pas après avoir réglé les paramètres, vous pouvez recourir à une approche de « réjection forcée manuelle » : tracez directement une ligne noire par-dessus la traînée de satellite pour forcer ces pixels à devenir des valeurs aberrantes, de sorte qu’ils soient écartés lors de l’intégration. (Pourquoi tracer une ligne noire et non une blanche ? Réfléchissez à la direction de la réjection des valeurs aberrantes — je le laisse à la réflexion du lecteur.) J’ai enregistré une vidéo de démonstration montrant comment, avec seulement 8 images et un sigma clipping totalement inefficace, on peut recourir à cette méthode manuelle pour retirer de force cette traînée sans supprimer un seul frame (vidéo de démonstration : https://youtu.be/iQArxxS_K3Y).

Mettre à jour les idées : les vieilles règles ne sont pas inviolables

Cette façon de tracer une ligne noire à la main enfreint plus d’un « tabou » présent dans bien des supports pédagogiques. Beaucoup de livres ou de tutoriels le formulent ainsi :

  1. Les fichiers RAW originaux que vous avez pris ne doivent pas être modifiés avant l’intégration.
  2. Le point blanc à l’extrême droite des niveaux ne doit pas être touché, car il détruit des données.

Ce sont en réalité des conceptions de traitement plutôt anciennes. L’essentiel, c’est que l’utilisateur doit savoir ce qu’il fait — du moment que vous comprenez le principe, vous pouvez tout à fait tracer une ligne noire sur une traînée de satellite pour la forcer dans la réjection des valeurs aberrantes, et vous pouvez tout autant régler le point blanc pour raviver le cœur de certaines étoiles estompées. Les règles existent pour empêcher les débutants d’abîmer par mégarde leurs données, mais une fois que vous comprenez le mécanisme sous-jacent, vous pouvez les enfreindre au bon endroit et à bon escient.