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How to - Mesurer le bruit du fond de ciel et celui de lecture


bor1s

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Christian et Yaplusdenuit, merci pour la réponse.

Pour la monté de fond de ciel, c'est toujours comme ca chez moi et je suis dépité qd tu me dit que l'addition de 20 image ne change rien chez toi.

 

Fin bref mon erreur c'est de me baser sur le sigma au lieu du rapport.

Je vais pouvoir continue ma lecture, maintenant ca colle avec ce que j'ai fait.

 

RSB brute 5,9 / racine 8 = 2,08

RSB addition médiane 3,5

RSB addition sigmed 2,15

 

L'addition sigmed et très proche du résultat théorique

 

Un grand Merci

Modifié par Siegfried_M31
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Les pipelettes du sujet

Les pipelettes du sujet

C'est normal que l'addition de plusieurs images te donne plus de bruit que l'image élémentaire. La raison en est que lorsque tu additionne des images tu augmente le bruit puisqu'il ne se retranche jamais (même si tu soustraits d'ailleurs).

 

Oh la la, non, faut pas dire ça sur le forum ;)

 

Quand tu compiles des images (ajout d'une série de brutes pour faire une seule image, nous sommes d'accord sur le vocabulaire) le bruit de l'image seule est divisée par racine carrée du nombre d'images empilées.

 

Exemple :

 

image seule = 80 adu de bruit

 

Tu compiles 25 images à 80 adu et tu obtiens : (80/racine de 25) = 80/5 = 16 ADU de bruit sur l'image finale compilée.

 

Bon c'est la theorie et c'est mathématique. Dans la pratique on s'en approche.

 

Ok ?

Modifié par christiand
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Bonjour a tous

Après avoir lu le post j'ai fait quelques test sur mes imgs

Bon si je comprend bien pour avoir une img brute ( sortie ) de l'aquisition pas trop bruiter il faut avoir un niveau de bruit pas trop élever ( le sigma ) issue de la manip :

Un petit rectangle sans étoiles avec le clik gauche sur la brute puis le clik droit dans ce rectangle puis la fct ( statistique )

Ce qui donne une valeur Bruit ( écart type )

Pour ma part sur une brute de SH2 142 sur le fitre rouge en 300sec me donne 166,50

Mais comment on voit le nb ADU sur cette brute ?

Avec quelle fct ?

Avec cette valeur de bruit de 166 env doit-je diminuer mon temp de pose pour arriver a quelle valeur acceptable pour un bon traitement

J'image en ville donc pollution lumineuse bien présent

Je comprend pas tous ( les adu , le bruit , a combien de bruit maxi une imgs additionner après prétraitement doit elle avoir .....)

Il me semble que j'ai zapper un épisode dans le principe de l'aqquisition

En attendant de vous lire

A bientôt . Eric

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Oh la la, non, faut pas dire ça sur le forum ;)

 

Quand tu compiles des images (ajout d'une série de brutes pour faire une seule image, nous sommes d'accord sur le vocabulaire) le bruit de l'image seule est divisée par racine carrée du nombre d'images empilées.

Ok ?

 

oh que si, on peut le dire ! :D

 

Tout dépend en fait comment tu "compiles" tes N images. Si c'est par addition, ou par sigma-clipping (qui est une forme d'addition), ce qu'a dit yaplusdenuit est parfaitement exact : le signal augmente de N et le bruit augmente de racine de N (donc le RSB augmente de racine de N, comme prévu).

Si la "compilation" se fait par moyenne (qui n 'est autre qu'une addition des images suivie d'une division par le nombre d'images), ou par médiane (ce qui revient au même ici), le signal ne bouge pas (multiplication par N puis division par N), et le bruit diminue par racine de N (multiplication par racine de N et division par N). Le RSB augmente par racine de N aussi, évidemment.

 

;)

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Salut Thierry et merci pour ta visite (cela m'étonne que tu n'étais pas encore passé sur ce fil)

 

Si la "compilation" se fait par moyenne (qui n 'est autre qu'une addition des images suivie d'une division par le nombre d'images), ou par médiane (ce qui revient au même ici), le signal ne bouge pas (multiplication par N puis division par N), et le bruit diminue par racine de N

 

Bin écoute, toutes les mesures que j'ai faites jusqu'à présent montrent que le bruit est réduit sur l'image finale compilée, et non l'inverse.

Le bruit diminue par racine de N.

 

Si tu compiles 25 brutes, le bruit sera divisé par 5.

 

Christian

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oui Christian, si tu "compiles" par moyenne ou médiane. Non si c'est par addition ou sigma-truc (voir mon explication plus haut)

 

 

Thierry ne part pas :

 

Bon, tu sais, on utilise le plus souvent Iris avec l'empilage arithmétique ou le sigma clipping (quand t'as une méchante trace de satellite par exemple, bref tu vois).

Mais je ne sais pas si c'est le même clipping dont tu parles.

 

Sur ce fil je parle de cette façon de faire. Au final le bruit est bien réduit de cette façon. Enfin je mesure avec le p'tit rectangle sous Iris comme expliqué plus haut.

 

De cette façon le bruit est bien réduit de racine carrée de N poses ? Tu confirmes, hein ?

 

En tout cas ça m'en a tout l'air.

 

Christian

Modifié par christiand
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Comme dit pour moi le bruit monte et je ne tiens compte plus que du ratio (RSB), la c'est cohérent.

Je ne comprends pas comment Christian obtiens une addition arithmétique sans monté le signal, tout s'additionne?

 

J'ai terminé ma 1° partie des stat, enfin un outil pour vérifier quelle méthode d'empilement choisir.

Dans le cas de M94 l'avantage est au sigma clipping puis voyez vous même :

RSB brute 5,9

RSB théorique: brute / racine 8 = 2,08

Résultats RSB d'addition

Médiane = 3,5

Sigma median 2 passes = 2,15

Aritméthique = 2,08

Pondération adaptative = 3,15

Sigma clipping 2 passes = 2,075

Sigma clipping 3 passes = 2,085

 

Ce qui me fait du souci c'est le tps de pose mini :

sigma brute = 4 * sigma offset

Avec 10 min je suis tout juste conforme avec la regle sigma * 4 et encore

Posée 10 min je comptai l'abandonner à cause du suivi, le cumul de turbu, les darks......

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Je ne comprends pas comment Christian obtiens une addition arithmétique sans monté le signal, tout s'additionne?

 

C'est simple : j'utilise Iris pour "additionner une séquence", soit de façon arithmétique ou soit par le Sigma Clipping :D

Et le bruit est moins élevé sur l'image compilée. Heureusement d'ailleurs, sinon je vais faire des poses uniques.. ;)

 

Dommage que Thierry ne soit pas revenu sur ce fil pour confirmer les derniéres questions.

 

Christian

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Peut-être pour vous mettre d'accord, je répète :

ce n'est pas forcément le niveau de bruit qui nous intéresse puisqu'on peut ajuster les niveaux, mais son écart type (sigma)

Thierry a bien raison de dire que le bruit augmente quand on fait la somme des images, quand ChristianD mesure le sigma avec la fonction stat sous Iris

 

Bonne soirée

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Thierry a bien raison de dire que le bruit augmente quand on fait la somme des images

 

Alors dis moi pourquoi le sigma est moins elevé quand on additionne une séquence de brutes avec Iris :?:

 

Je reprends de nouveau l'exemple ci dessus :

Brute, sigma = 80 ADU

Addition d'une séquence de 25 brutes sous Iris (arithmétique)

Image finale, sigma = 16 ADU, en théorie

 

En pratique hier j'ai additionné 16 brutes avec Sigma = 29 ADU

Image finale additionnée méthode arithmétique, Sigma = 6 ADU

 

 

 

Bon sang :p, je le mesure à chaque fois que je fais des images et c'est également précisé dans l'exposé de Marc Jousset.

Bon maintenant je ne sais pas de quelle façon Iris additionne quand on prend la méthode la plus courante (arithmétique) ou Sigma clipping. Mais ce qui importe c'est la réduction du bruit, pas vrai ?

 

En revanche donnez moi un exemple d'augmentation du bruit aprés addition d'une séquence de brutes, mais des exemples chiffrés et du vécu. Vous faite cela de quelle façon ? Je veux bien essayer, pour ma curiosité.

 

 

Christian

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Alors dis moi pourquoi le sigma est moins elevé quand on additionne une séquence de brutes avec Iris :?:

 

Christian

 

Parce que le sigma est l'écart type du bruit, c'est à dire l'écart moyen autour de la valeur moyenne : en additionnant une séquence de brutes, le niveau moyen augmente, mais l'écart type diminue.

Thierry, je dis une connerie ?

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Christian, c'est simple, ca le serais autour d'une table. On pense parler de la même chose mais il y a forcement un truc qui change. Ce n'est pas possible que la même action se comporte à l'inverse.

Toi tu es habituer à faire les stats, moi je découvre, ce n'est pas une raison qu'en exécutant la même opération qu'elle ne se comporte pas de la même façon.

 

Pour moi ca semble évident qu'on additionnant les valeurs montent, ce qui est important et ce toi qui me l'as dit, c'est le RSB (sigma / moyenne mult 100) et effectivement le ratio progresse dans le bon sens après l'addition.

 

J'aimerais bien voir ta manip ou rien ne bouge après l'addition sauf le sigma. Seule l'addition médiane m'a donné ce résultat.

 

Dauphin, j'ai la moyenne et le sigma qui montent après l'addition, mais pas dans le même ratio.

Seule l'addition médiane me fait baisser immédiatement le sigma, tout colle par rapport à l'explication de Thierry, et ca me semble logique + est.

Modifié par Siegfried_M31
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Alors dis moi pourquoi le sigma est moins elevé quand on additionne une séquence de brutes avec Iris :?:

 

Je reprends de nouveau l'exemple ci dessus :

Brute, sigma = 80 ADU

Addition d'une séquence de 25 brutes sous Iris (arithmétique)

Image finale, sigma = 16 ADU, en théorie

 

En pratique hier j'ai additionné 16 brutes avec Sigma = 29 ADU

Image finale additionnée méthode arithmétique, Sigma = 6 ADU

 

 

 

Bon sang :p, je le mesure à chaque fois que je fais des images et c'est également précisé dans l'exposé de Marc Jousset.

Bon maintenant je ne sais pas de quelle façon Iris additionne quand on prend la méthode la plus courante (arithmétique) ou Sigma clipping. Mais ce qui importe c'est la réduction du bruit, pas vrai ?

 

En revanche donnez moi un exemple d'augmentation du bruit aprés addition d'une séquence de brutes, mais des exemples chiffrés et du vécu. Vous faite cela de quelle façon ? Je veux bien essayer, pour ma curiosité.

 

 

Christian

 

Bonjour Christiand.. et Siegfried et les autres,

Comme je suis toujours prét à remettre en question mes convictions, j'ai voulu faire l'essai en réel.

J'ai ressorti 4 images brutes de 2mn chacune, d'une ancienne M13.

Elles sont presque alignées au poil.

Dans IRIS, j'ai tracé un petit rectangle sur la même zone (fond de ciel sans étoiles) pour chacune, puis clic droit -statistiques

J'ai noté la moyenne et le sigma dans chaque image soit:

280 - 8.7

280 - 8.6

280 - 8.5

280 - 8.6

 

J'ai fait une béte addition arithmétique des 4 images.

Dans l'image résultante, même petit rectangle au même endroit, même manip... et ça me donne:

1120 - 26

 

Pour la moyenne c'est normal, ça fait bien 4x 280 = 1120 ADU de SIGNAL

Pour le bruit, je devais trouver, en théorie 8.6 x racine de 4 soit 17

 

hélas j'ai trouvé 26 ? le bruit n'a pas décru autant que prévu, j'ignore pourquoi mais c'est un autre probléme ??

 

Par contre on constate que l'addition aritmétique des images augmente bien le signal proportionnellment, et que le bruit augmente également, mais moins vite que le signal, ce qui est bien le but recherché en augmentant la durée de pose totale (ou en cumulant des poses courtes)

 

RSB d'une brute: 32

RSB du cumul: 43 au lieu de 64 en théorie

 

Me reste plus qu'à trouver pourquoi cet écart avec la théorie ? j'ai tracé le rectangle en bordure d'image et dans cette zone le bruit n'obéit peut étre plus à une répartition statistique.... au fait ces valeurs de RSB me paraissent bien élevées ??

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Yaplusdenuit

Efficace ta démo chiffrée.

N'y a qu'un truc :

RSB d'une brute: 32

RSB du cumul: 43 au lieu de 64 en théorie

Tu as fait directement moyenne / sigma

Le RSB est plus parlant en l'exprimant en tant que pourcentage de la moyenne du fond du ciel. La valeur du fond de ciel étant variable, si le RSB n'est pas exprimé en % on ne peut pas l'interpréter sans connaitre la valeur moyenne d'ou la formule suivante :

RSB = sigma * 100 / valeur moyenne

En s'exprimant ainsi on constate une baisse du RSB en montant le nombre de poses.

Etant exprimé en pourcentage le RSB parle sans qu'on connaisse les autres valeurs.

 

En appliquant la formule à tes valeurs je trouve:

RSB d'une brute = 3,0

RSB du cumul = 2,3 (au lieu de 1,5 attendue)

 

PS :

Je reste toujours avec mon problème

Tps de pose mini : sigma brute >= 4*sigma d'offset

Cela me fait au moins 10 min de pose pour atteindre un tel sigma et je ne croit pas du tout, ce ne serais pas plutôt le tps de pose maxi utile? J'ai du zappé qq chose.

Modifié par Siegfried_M31
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Bonjour

 

yapludenuit :

 

J'ai fait une béte addition arithmétique des 4 images.

Dans l'image résultante, même petit rectangle au même endroit, même manip... et ça me donne:

1120 - 26

 

Pour la moyenne c'est normal, ça fait bien 4x 280 = 1120 ADU de SIGNAL

Pour le bruit, je devais trouver, en théorie 8.6 x racine de 4 soit 17

 

hélas j'ai trouvé 26 ? le bruit n'a pas décru autant que prévu, j'ignore pourquoi mais c'est un autre probléme ??

 

Il faudrait demander des explications Th Legault, mais il va te répondre qu'il a déja expliqué :D

 

Bin écoute, c'est sans doute une histoire de médiane, de moyenne ou autre.

 

Dans ma courte vie d'astrophotographe j'ai toujours compris qu'il faillait compiler un grand nombres d'images pour réduire le bruit (et monter le RSb.

 

Nous avons apparemment 2 softs Iris différents :p. Le mien réduit le bruit et chez toi ça augmente.

C'est sans doute une histoire de médiane ou autre.

De toute façon j'applique les raccourcis du menu prétraitement Iris ("additionner une séquence") et tout se fait automatiquement. C'est pareil avec AstroArt.

 

 

Ce principe est également expliqué dans l'exposé de Marc Jousset présenté cette année aux RCE.

Voir 2/ (connaitre son ciel et ses limites) puis 3/ (stratégies) :

 

http://www.astrosurf.com/jousset/medias/RCE_2010_CCD_urbain.pdf

 

 

 

Christian

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Je viens de lire un autre post datant de l'an dernier et je fini par trouver les qq réponses qui me manquait.

Voila le post : http://www.webastro.net/forum/showthread.php?t=59494&page=2

 

Effectivement le tps de pose maxi est atteins qd le bruit sur fond de ciel est 3à4 fois celui de l'offset

Réponse 42 par Thierry Legault

4/ tu peux gagner (de moins en moins, cependant) en montant encore en temps de pose individuel. Quand tu auras un bruit de fond de ciel équivalent à 3-4 fois celui de lecture, il n'y aura alors plus de gain à monter ce temps de pose.

 

Voila j'ai bien vu sur ce point, 3-4fois ce n'est pas le tps de pose mini mais le maxi utile.

Donc avec mes 10 min je frôle le maxi et je préfère ;), 10 min minimum de pose unitaire c'est sur il avait un problème.

 

Par contre j'ai eu tord de dire que le RSB est mieux en %, pardon.

 

Une autre erreur que j'ai faite c'est prendre la valeur écart type de l'offset compilé, il faut prendre celui d'un offset ce qui me laisse de la marge pour le tps de pose maxi. 10 min maxi pour un ciel de campagne c'est dommage.

Réponse 37 par Thierry Legault :

noooon ! J'ai explicitement demandé un offset.

 

Me voila progressé, je peu reprendre le tuto de Marc Jousset.

Nouvelle question, c'est quoi le RMS?

Est ce = RSB????

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Il parait normal de ne prendre qu'un offset, car si tu en additionnes plusieurs, tu n'auras plus la valeur du bruit (de lecture donc) . Dans ce cas l'offset ne te sert qu'à connaitre le bruit d'une lecture - c'est ce qu'on recherche - donc en faisant des additions d'offset on a plus la valeur cherchée.

 

Je voudrais essayer d'exprimer sans ambiguité ce qu'est ce fameux temps de pose tiré du rapport "bruit image supérieur à 3 ou 4 fois le sigma", ou du moins ce que j'en ai compris des interventions de Thierry L.

C'est la valeur MINIMUM du temps des poses unitaires afin que le bruit de lecture n'ait qu'une valeur quasi négligeable par rapport aux autres bruits.

Ce qui n'empéche pas de prolonger les poses au delà de cette valeur; mais coté bruit on ne gagnera plus rien puisque le bruit de lecture sera négligeable.

Les autres bruits resteront ce qu'ils sont; c'est à dire que le saucissonnage des poses produira la même qualité d'image (sous l'angle "bruit") que la pose unique de méme durée totale. On pourrait discuter aussi des inconvénients à prolonger inutilement le temps de pose des prises unitaires (risques, saturation, suivi, MES imparfait etc..)

 

Un aspect immédiat de ces considérations, si on veut respecter cette régle, c'est que:

 

Un ciel pur ,non pollué, impose des poses unitaires longues, si on veut optimiser l'image finale coté bruit (s'explique car le bruit de fond de ciel est faible)

 

Un ciel pollué s'accomodera de poses unitaires courtes, sans impact sur le bruit de l'image finale. En effet le bruit de fond de ciel sera élevé, et il atteindra trés vite la valeur de 3 ou 4 fois le sigma.

J'espére ne pas avoir dit de bétises, j'ai tapé un peu vite...

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Il parait normal de ne prendre qu'un offset, car si tu en additionnes plusieurs, tu n'auras plus la valeur du bruit (de lecture donc) . Dans ce cas l'offset ne te sert qu'à connaitre le bruit d'une lecture - c'est ce qu'on recherche - donc en faisant des additions d'offset on a plus la valeur cherchée.

 

Je voudrais essayer d'exprimer sans ambiguité ce qu'est ce fameux temps de pose tiré du rapport "bruit image supérieur à 3 ou 4 fois le sigma", ou du moins ce que j'en ai compris des interventions de Thierry L.

C'est la valeur MINIMUM du temps des poses unitaires afin que le bruit de lecture n'ait qu'une valeur quasi négligeable par rapport aux autres bruits.

Ce qui n'empéche pas de prolonger les poses au delà de cette valeur; mais coté bruit on ne gagnera plus rien puisque le bruit de lecture sera négligeable.

Les autres bruits resteront ce qu'ils sont; c'est à dire que le saucissonnage des poses produira la même qualité d'image (sous l'angle "bruit") que la pose unique de méme durée totale. On pourrait discuter aussi des inconvénients à prolonger inutilement le temps de pose des prises unitaires (risques, saturation, suivi, MES imparfait etc..)

 

Un aspect immédiat de ces considérations, si on veut respecter cette régle, c'est que:

 

Un ciel pur ,non pollué, impose des poses unitaires longues, si on veut optimiser l'image finale coté bruit (s'explique car le bruit de fond de ciel est faible)

 

Un ciel pollué s'accomodera de poses unitaires courtes, sans impact sur le bruit de l'image finale. En effet le bruit de fond de ciel sera élevé, et il atteindra trés vite la valeur de 3 ou 4 fois le sigma.

J'espére ne pas avoir dit de bétises, j'ai tapé un peu vite...

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Oui, il y a beaucoup de clics qui bégaient en ce moment sur le forum. Y a-t-il un bug sous-jacent?

 

Concernant les différents bruits, un des problèmes est de savoir ce qu'on étudie réellement. Par exemple, je veux déterminer le bruit de lecture. Je fais un offset, c'est-à-dire une photo de courte durée avec un capuchon devant le capteur. Puis dans Iris, j'utilise la commande stat:

 

Un offset : moyenne 73.5; sigma 6.8.

 

Mais ceci ça me dit juste que quand on fait une moyenne des pixels de mon capteur, ils ne sont pas tous à la même valeur. Ça peut venir du bruit mais aussi d'hétérogénéités du capteur (tel pixel a toujours plus de signal que tel autre). Comment séparer les hétérogénéités du bruit? Il faut faire une moyenne qui va annuler le bruit tout en conservant les hétérogénéités. Facile avec les offsets qui nécessitent une fraction de seconde.

 

Moyenne de 43 offsets : moyenne 73.0; sigma 1.9

 

Premier constat en regardant l'image dans Iris: mon capteur n'est effectivement pas homogène. Il y a un liseré clair tout en haut et un assombrissement général en haut à droite. Ceci est confirmé par la valeur de sigma. Si ce n'était que du bruit, on devrait avoir 6.8/racine_carré(43)=1.0, la moitié de ce qui observé.

 

Maintenant, si je veux uniquement le bruit, il faut soustraire à un offset la moyenne des offsets:

 

Un offset - moyenne(offsets) : moyenne 0.4; sigma 6.6

 

On est bien vers 0 de moyenne mais visuellement, il reste un petit liseré en haut. L'enregistrement en rafale des offsets conduit-il à une perturbation locale du capteur?

 

Faisons quelques calculs maintenant. Soit:

bruit_lecture : bruit de lecture de 1 offset

heterogeneite : hétérogénéité spatiale du capteur

n : nombre d'offset

 

alors

sigma(1 offset)² = bruit_lecture² + heterogeneite² (1)

sigma(n offset)² = (bruit_lecture/racine_carre(n))² + heterogeneite² (2)

=> sigma(n offset)² = (bruit_lecture)²/n + heterogeneite² (2')

 

En soustrayant les équations (1) et (2'), on obtient:

sigma(1 offset)² - sigma(n offset)² = bruit_lecture² (1 - 1 / n)

bruit_lecture = racine_carre ((sigma(1 offset)² - sigma(n offset)²)/(1-1/n))

 

Application pratique à mon cas => bruit_lecture = 6.6 (et heterogeneite=1.6). Finalement pas bien différent de la valeur calculée sur un seul offset. Ben oui, le bruit de lecture est largement supérieur aux hétérogénéités et l'emporte dans le sigma.

 

Ensuite, on passe au bruit thermique. Même méthode. Un gros paquet de darks. Là, c'est plus dur car ça prend du temps. Et en plus, bonjour la stabilité thermique du capteur en ce qui me concerne. 13 darks de 8 mn à 20°C.

sigma(1 dark) = 221

sigma(13 darks) = 168

=>

bruit_thermique = 149

heterogeneite_signal_thermique = 162.

 

Conclusion, à 20°Cet 8 mn, le bruit thermique l'emporte largement sur le bruit de lecture. Si je me contente de 15 s, j'aurais un bruit thermique de 149 / racine_carré(480/15)=26.6 > bruit_lecture * 4 = 26,4. Je peux descendre à 15 secondes de temps de pose dans ces conditions sans dégradation significative du rapport signal sur bruit. Et avec 32 poses de 15 secondes au lieu d'une seule pose de 8 mn, je risque moins de saturer mon capteur. En pratique, je travaille avec des pauses de 1 mn.

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Ensuite, on passe au bruit thermique. Même méthode. Un gros paquet de darks. Là, c'est plus dur car ça prend du temps. Et en plus, bonjour la stabilité thermique du capteur en ce qui me concerne. 13 darks de 8 mn à 20°C.

sigma(1 dark) = 221

sigma(13 darks) = 168

=>

bruit_thermique = 149

heterogeneite_signal_thermique = 162.

 

Ce que tu mesures là n'est pas un bruit mais un signal, le signal thermique. D'ailleurs on voit bien que c'est un signal au fait qu'il change peu en combinant 13 images (alors qu'il devrait, si c'était un bruit, diminuer d'un facteur racine de 13). A partir de là, la notion d'écart-type (sigma) n'a guère de sens. D'autant que ce signal, on l'élimine avec un dark, donc son niveau n'est pas intéressant en lui-même. Ce qui nous intéresse c'est le bruit qui va avec (variation aléatoire du signal, en fonction de la racine carrée comme d'hab), et qui subsiste dans notre brute prétraitée, celle dans laquelle on mesure justement l'écart-type sur un petit rectangle dépourvu d'étoiles.

 

Une précision sur la mesure du bruit sur un offset. Sur les boitiers Canon pas de problème, mais attention avec certaines caméras CCD qui ont un offset qui "penche" : il faut mesurer le bruit sur un petit rectangle, sinon vous mesurez aussi le gradient général. Attention aussi avec les Nikon, l'offset Nikon est extrêmement proche de zéro, donc les valeurs négatives peuvent être éliminées et le bruit minoré d'un facteur 2 (maximum).

 

:)

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C'est quand même pas si compliqué ! Dans une image, il y a 6 composantes possibles, en fait 3 couples signal+bruit :

 

A le signal d'offset, plus ou moins constant sur l'image en général

A' le bruit de lecture

 

B le signal thermique (pixels chauds)

B' le bruit qui va avec (variation aléatoire du signal thermique, selon la loi en racine carrée)

 

C le signal lumineux

C' le bruit qui va avec : le bruit le photons (loi en racine carrée également)

 

On peut aussi décomposer C en : le signal lumineux utile (galaxie, planète...) et le signal lumineux indésirable (le fond de ciel)

 

Si maintenant on passe aux images :

 

- image pose courte dans le noir : ne contient que A et A', on l'appelle l'image d'offset (évidemment)

 

- image pose longue dans le noir : contient A, A', B et B', on l'appelle le dark (brut)

 

- image du ciel en pose très courte : contient A, A', C et C'

(note : en général un flat est de ce type)

 

- image du ciel en pose longue : contient tout

 

Combiner N images (différentes mais homogènes) par addition (ou équivalent) multiplie par N le signal et par racine de N le bruit, d'où un RSB amélioré de racine de N. Si la combinaison se fait par moyenne (ou équivalent), tout se divise par N mais le résultat sur le RSB est le même.

 

Une fois que que vous avez pigé ça, vous devez comprendre comment et pourquoi on prétraite les images, et pourquoi il est intéressant de combiner des images pour fabriquer les offset/dark/flat maîtres. Interro écrite demain :D

Modifié par Thierry Legault
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Ce que tu mesures là n'est pas un bruit mais un signal, le signal thermique. [...] A partir de là, la notion d'écart-type (sigma) n'a guère de sens. D'autant que ce signal, on l'élimine avec un dark, donc son niveau n'est pas intéressant en lui-même.

 

De mon point de vue, c'est une combinaison de la variation spatiale du signal thermique et du bruit associé au signal thermique. Et mes raisonnements supposent que ces deux éléments suivent des lois normales, ce qui est clairement faux quand on parle du signal thermique. Mais je ne trouvais plus comment faire ressortir cette incohérence. Il suffit de regarder un dark moins la moyenne des darks => sigma = 54 (et non 149 d'après le raisonnement précédent).

 

Là, ça change la donne pour mon temps de pose unitaire. 8 mn, c'est OK. 2 mn, c'est la limite. Sauf que le guidage à 2 mn :(

 

C'est aussi mon expérience quand j'ai commencé le grand champ sans suivi. J'ai tenté de faire des tas de photos courte durée (8 s) pour éviter les traînées. Mais à l'addition des vues, impossible de faire ressortir la Voie Lactée. Tout le signal était mangé par le bruit de lecture.

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Ouf merci Thierry !

Ils me faisaient peur mes petits collégues avec leurs hétérogénéités, variations spatiales... j'ai eu un moment l'impression de ne plus rien comprendre ou de n'avoir rien compris à l'imagerie. Heureusement, avec ce que tu dis je retombe sur mes pattes et ça me conforte.

 

Vous me refaites plus ça les copains! bande de sales gosses :D:D:D vous devez avoir trop de neurones pour réfléchir autant ! :be:

 

...jusqu'à la prochaine où on va à nouveau se prendre la tête, mais aprés tout c'est ça qui est intéressant, la difficulté, les confrontations, sinon l'imagerie astro aurait moins de charme.

 

A+

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