Obtenir des images détaillées de la Lune, par exemple, avec Lucky Imaging

Traitement vidéo avec AutoStakkert!3

Comment faire les meilleures photos de la Lune ? Prendre beaucoup d’images et sélectionner les plus nettes ! AutoStakkert! vous apporte son aide.

Le printemps offre de bonnes opportunités pour photographier la Lune. Dans sa phase croissante, notre satellite atteint une hauteur agréable au-dessus de l’horizon, ce qui fait que l’on a toutes les chances d’avoir de bonnes conditions de visibilité. On obtient les meilleures images par Lucky Imaging (astrophotographie par poses courtes), méthode permettant de prendre de très nombreuses images, puis de sélectionner les plus nettes. Pour cette tâche, quelques passionnés de programmation parmi les astronomes amateurs ont développé ces dernières années des solutions logicielles de plus en plus performantes.

Un programme apprécié par les photographes du système solaire est AutoStakkert! d’Emil Kraaikamp. Ce programme exploite efficacement les microprocesseurs multi-cœurs modernes et travaille très vite, l’évaluation d’une vidéo ne demandant plus que quelques minutes. Nous présentons ci-après le déroulement du processus avec Autostakkert!, en prenant l’exemple d’une vidéo de la Lune. Le processus commence par le chargement de la vidéo.

Avant de commencer à chercher les images les plus nettes, il faut centrer l’objet afin de pouvoir comparer la qualité de toutes les images. Les premiers réglages dépendent du motif. Pour les planètes, qui sont des objets de luminosité délimitée, on utilise le mode « Planet » (COG) et, pour les surfaces lunaires qui occupent tout le format, on sélectionne le mode « Surface ». On place la zone d’alignement sur une surface très contrastée et on adapte sa taille. On configure ensuite la qualité de l’analyse. Pour chaque image, AutoStakkert! analyse les gradients de luminosité, ceux-ci étant plus marqués sur les images nettes. Naturellement, le bruit génère également un gradient de luminosité, c’est pourquoi le paramètre « Noise robust » est déjà réglé sur 4, par défaut. Il faut l’augmenter si les images sont très bruitées. On sélectionne le mode « Laplace Δ » en fonction de l’échantillonnage. Si la distance focale est en réalité trop longue (suréchantillonnage), l’analyse de la qualité doit être effectuée sur des structures plutôt grossières et il faut décocher la case. Si, en revanche, les structures les plus fines détectables sont petites, le mode « Laplace Δ » est judicieux, en liaison le cas échéant avec un « Noise robust » plus élevé. En outre, la qualité de l’analyse locale « Local (AP) » permet d’obtenir de meilleurs résultats. Ce n’est que dans les cas difficiles, où la luminosité de l’image fluctue, qu’il est conseillé d’utiliser le mode « Global (Frame) ». Commence ensuite l’« Analyse », l’étape décisive de Lucky Imaging. Le résultat de l’analyse de la qualité est un diagramme des images triées par qualité.

La courbe de qualité donne des indications sur un taux d’utilisation judicieux des images. Un mauvais seeing nécessite d’exclure rigoureusement les images trop déformées ou qui ne sont pas nettes. Par des nuits moyennes, des valeurs de 40% à 60% constituent un taux d’images conservées judicieux. Si l’on dispose de beaucoup d’images ou d’images très peu bruitées, on peut essayer des valeurs plus faibles. Le résultat sera le cas échéant plus net. Avec le temps, vous « sentirez » quel est le taux d’utilisation correct. Mais seuls des essais permettent souvent de trouver le résultat optimal. Il est utile de regarder les images triées par qualité et de les contrôler visuellement. AutoStakkert! facilite ce processus en générant en un temps relativement court des empilements d’images pour plusieurs tailles d’empilements pouvant être librement choisies. Pour pouvoir mieux comparer les différents résultats, il est conseillé d’utiliser l’option « Sharpened » qui rendra alors les différences des empilements d’images plus visibles.

Mais avant que le premier empilement d’images ne soit généré, différents petits segments d’image sont alignés à titre de touche finale. On trouvera tous les réglages nécessaires dans la barre de menu situé dans le bord gauche de la fenêtre de l’image. Sous « AP Size », on fait son choix parmi différentes tailles de zones  et « Place APs in Grid » permet de répartir les points d’alignement automatiquement et régulièrement sur toute la zone de l’image. Plus la structure du motif est fine, plus on peut utiliser de petites zones. « Min Bright » détermine la limite de luminosité pour les points. Le cas échéant, on peut également placer ou retirer différents points manuellement. Toutes les autres options peuvent être laissées de côté pour le moment et l’on peut lancer l’empilement avec « Stack ».

L’évaluation est terminée au bout de quelques minutes. Normalement, les empilements d’images n’apparaissent pas spécialement nets au premier regard et il s’agit donc de mettre en évidence de fins détails au cours du traitement subséquent. Les algorithmes de mise au point de différents programmes conviennent à ces fins. Il vaut par exemple la peine de faire des essais avec la « Déconvolution » et la « Mise au point itérative de Gauss » dans Fitswork, et avec la « mise au point Wavelett » dans RegiStax6.

Grâce aux travaux de développement d’amateurs très motivés, dans le domaine des logiciels, Lucky Imaging est aujourd’hui plus facile, rapide et précise que jamais ! AutoStakkert! est un excellent outil pour évaluer les vidéos, et pas seulement celles de la Lune. On pourra également l’utiliser pour tirer le meilleur de prises de vues de la grande opposition de Mars à venir, qui se déroulera bas dans l’horizon, dans des conditions difficiles.

Auteur : Mario Weigand / Licence : Oculum-Verlag GmbH