L'imagerie du système solaire

Présentation au sujet: "L'imagerie du système solaire"— Transcription de la présentation:

1 L'imagerie du système solaire
Comprendre ses principes pour mieux l'apprivoiser Daniel Borcard Saint-Roch de l’Achigan CAAL Longueuil 21 février 2011

2 Beaucoup de défis techniques!
Le système solaire Il offre: Beaucoup de lumière Beaucoup de détails Mais l'atmosphère nous oppose: Beaucoup de turbulence Donc, pour atteindre nos buts: Beaucoup de défis techniques!

3 Concept 1: la résolution
Écart (en unités d'angle) des deux points les plus proches qu'on est capable de distinguer. La résolution dépend de plusieurs éléments: Le diamètre de l'instrument (résolution absolue) La dimensions des pixels du capteur (résolution photo) La longueur d'onde de la lumière La turbulence (1 – "seeing") La résolution ne dépend pas du nombre de "mégapixels" de la caméra!!!

4 La résolution ne dépend pas du nombre de "mégapixels" de la caméra!!!

5 rés = 120 / diamètre en mm Diamètre et résolution
Résolution (en secondes d'arc): rés = 120 / diamètre en mm Exemples 60 mm de diamètre: rés = 120 / 60 = 2 secondes d'arc 100 mm de diamètre: rés = 120 / 100 = 1.2 seconde d'arc 150 mm de diamètre: rés = 120 / 150 = 0.8 seconde d'arc 200 mm de diamètre: rés = 120 / 200 = 0.6 seconde d'arc 250 mm de diamètre: rés = 120 / 250 = 0.48 seconde d'arc 300 mm de diamètre: rés = 120 / 300 = 0.4 seconde d'arc

6 Résolution photo: la notion d'échantillonnage
Le télescope projette une image La caméra reçoit cette image Pour un télescope donné: La surface totale du capteur détermine la grandeur du champ photographié La dimension d'un pixel détermine l'échantillonnage L'échantillonnage se mesure en secondes d'arc par pixel

7 Calcul de l'échantillonnage
éch = 205 × taille du pixel (µm) / focale (mm) Exemples 200 mm 9 µm 205 × 9 / 200 = 9.2 sec arc/pixel 500 mm 5.6 µm 205 × 5.6 / 500 = 2.3 sec arc/pixel 1000 mm 5.6 µm 205 × 5.6 / 1000 = 1.15 sec arc/pixel 2032 mm 5.6 µm 205 × 5.6 / 2032 = 0.56 sec arc/pixel 2540 mm 5.6 µm 205 × 5.6 / 2540 = 0.45 sec arc/pixel 3048 mm 5.6 µm 205 × 5.6 / 3048 = 0.38 sec arc/pixel

8 Résolution photo: la notion d'échantillonnage
***** ATTENTION ***** L'échantillonnage n'est pas la même chose que la résolution !!! Pour distinguer deux points sur une image, il faut que ces deux points tombent sur deux pixels différents. Donc, la résolution est égale à la moitié de l'échantillonnage !

9 La haute résolution En imagerie planétaire, on cherche à atteindre la résolution maximale du télescope. Lorsqu'on l'atteint, ont dit qu'on image en haute résolution. Pour y arriver, il faut choisir une combinaison de focale et de taille de pixels adéquate. But à atteindre: un échantillonnage égal à la moitié de la résolution maximale du télescope

10 Mon exemple DMK 31AF03.AS et Celestron 9.25
Résolution maximale du télescope: 120 / 2350 = 0,51 seconde d'arc Taille des pixels de la DMK 31: 4.65 µm 1024 x 768 pixels

11 Mon exemple DMK 31AF03.AS et Celestron 9.25 Échantillonnage à F/10:
205 × 4.65 / 2350 = 0,41 seconde d'arc par pixel Résolution à F/10: 2 × 0,41 = 0,82 seconde d'arc => n'exploite pas tout le potentiel du C9.25 (0,51") mais permet de belles mosaïques lunaires

12 13 août 2009 C 9.25 F/10, DMK31 Filtre vert 4 tuiles

13 DMK 31 et Celestron 9.25 Échantillonnage à F/20: 205 x 4.65/4700 = 0,205 seconde d'arc par pixel Résolution à F/20: 2 x 0,205 = 0,41 seconde d'arc Exploite tout le potentiel du C9.25 (0,51") ! Haute résolution!

14 13 août 2009 C 9.25 F/20, DMK31 Filtre vert Excellent seeing!

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16 Mon choix: DMK 31AF03.AS Jupiter, 13 août 2009

17 1. Adaptation au seeing à l'aide de filtres
La lutte contre la turbulence 1. Adaptation au seeing à l'aide de filtres 2. Des images, des images, encore des images...

18 La lutte contre la turbulence Adaptation au seeing à l'aide de filtres
Plus la longueur d'onde est grande, plus la résolution décroît, et moins on est sensible à la turbulence. Excellent seeing: filtre bleu ou vert Seeing moyen: filtre rouge Mauvais seeing: filtre infrarouge

19 Adaptation au seeing à l'aide de filtres
Filtre infra-rouge

20 Filtre vert

21 La lutte contre la turbulence
Accumulation d’images Plus on en accumule, plus on a de choix! Il faut donc accumuler le plus d'images en aussi peu de temps que possible. Pour cela, il faut: un détecteur sensible pour permettre des temps de pose courts: caméra spécialisée, webcam, caméra vidéonumérique; la capacité d'enregistrer rapidement les images sans avoir recours à la compression

22 La lutte contre la turbulence
Sélection d’images Le principe consiste ensuite à trier les images par qualité et retenir les meilleures. À cet effet, le programme le plus connu et le plus polyvalent est REGISTAX.

23 RegiStax • Auteur: Cor Berrevoets
• Lecture de fichiers vidéo au format .avi. • Lecture d'ensembles d'images fixes au format .bmp. • Sélection automatique et alignement des images. • Compositage par addition pondérée par la qualité. • Traitement par ondelettes. • Et une multitude d'autres options...

24 Usage de Registax pour le tri manuel assisté des images
Tri des images Truc # 1 Usage de Registax pour le tri manuel assisté des images Registax permet l'affichage de la liste d'images. On peut y sélectionner manuellement les images à retenir. Deux approches: • quand la majorité des images sont bonnes:  sélection rétrograde • quand beaucoup d'images sont mauvaises:  sélection progressive Cette sélection se fait à la première étape (fenêtre Input)

25 Philips ToUCam Pro, 54 images
RegiStax Exemple: Soleil, , 15h41 TU Lunette 105mm F/6, Barlow 3x Philips ToUCam Pro, 54 images

26 Usage de Registax pour le tri manuel assisté des images

27 Usage de Registax pour le tri manuel assisté des images

28 Usage de Registax pour le traitement des images
Truc # 2 Usage de Registax pour le traitement des images D'habitude, ça se passe comme ceci: Image traitée aux ondelettes Image brute compositée (32 images)

29 Usage de Registax pour le traitement des images
Truc # 2 Usage de Registax pour le traitement des images D'habitude, ça se passe comme ceci: Oups! Traitement exagéré! Image traitée aux ondelettes

30 Image finale après ajustement des niveaux
Traitement des images Truc # 2 Usage de Registax pour le traitement des images Image finale après ajustement des niveaux Image traitée aux ondelettes

31 Truc # 3 Élimination des lignes
Certaines images vidéo numériques ont des lignes apparentes: Détail agrandi (200%)

32 Truc # 3 Élimination des lignes
Traitement des images Truc # Élimination des lignes L'élimination des lignes se fait ainsi: Doublement de la résolution de l'image (ex. 72  144 dpi) Flou gaussien p.ex. de diamètre 2.5 pixels Division de la résolution par 2 (ex. 144  72 dpi) Masque flou, p.ex. 100%, diamètre 1.5 pixel, seuil 2 niveaux.

33 Traitement des images Truc # Élimination du grain et des lignes Taille réduite Masque flou Taille doublée Flou gaussien

34 Caméra monochrome avec filtres Caméra couleur
... et la couleur, alors ??? La couleur est inutile pour: le Soleil la Lune Par contre, elle est utile, et surtout esthétique pour les planètes! Deux voies: Caméra monochrome avec filtres Caméra couleur

35 Pourquoi une caméra monochrome?
Avantages Plus sensible En général non filtrée => spectre plus étendu Donc, imagerie possible en infrarouge et ultraviolet Tous les pixels sont utilisés lorsqu'on emploie un filtre coloré Adaptation au seeing à l'aide de filtres

36 Pourquoi une caméra monochrome?
Inconvénients Emploi obligatoire de filtres colorés pour faire de l'imagerie couleur. Cela cause des problèmes si la planète tourne rapidement (Jupiter, Saturne). Coûts additionnels. Systèmes optiques avec lentilles: on doit utiliser un filtre anti-IR et/ou anti-UV

37 Pourquoi une caméra couleur?
Avantages Pas besoin de filtres colorés On obtient rapidement des images couleur Manipulation plus simple Moins coûteuse Souvent munie d'un filtre anti-IR incorporé

38 Pourquoi une caméra couleur?
Inconvénients Résolution moins bonne: par carré de 4 pixels, 2 verts, 1 bleu et 1 rouge Imagerie spéciale (UV, IR) impossible Sensibilité plus faible (les filtres sont devant les pixels en permanence)

39 Celestron 9.25, webcam Philips ToUCam Pro
Mon exemple: Celestron 9.25, webcam Philips ToUCam Pro ToUCam Pro: 640 x 480 pixels Taille des pixels: 5.6 µm C 9.25 avec barlow 2x Échantillonnage: 0.24 sec. d'arc par pixel Résolution: 0.48 seconde d'arc C 9.25 avec barlow 3x Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel Résolution: 0.32 seconde d'arc

40 Webcam Philips ToUcam Pro. 220 images.
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel Mars le 31 juillet h02 TU Celestron 9 1/4 (235 mm), Televue Big Barlow 2x avec bague allonge (environ F/30). Webcam Philips ToUcam Pro. 220 images.

41 Celestron 9.25, barlow 3x, ToUcam Pro, 110 images.
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel Mars le 22 octobre 2005 à 6h23 TU. Celestron 9.25, barlow 3x, ToUcam Pro, 110 images.

42 Résolution instrument: 0.51 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel "Pseudo – LRGB planétaire" Couche "Couleurs" Couche "Détails" Image combinée Opacité L: 81% Jupiter, 27 février Celestron 9.25, Barlow 3x, Philips ToUcCam Pro. 200 images

43 Résolution instrument: 0.51 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel 26 au 27 mars Celestron 9.25, barlow 3x, Philips ToUCam Pro. Compositages Registax 3 (de 76 à 120 images individuelles)

44 Résolution instrument: 0.51 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel Saturne, 5 février Celestron 9.25, barlow 3x, Philips ToUCam Pro. Compositage Registax 3 de 220 images individuelles.

45 Résolution instrument: 0.51 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 0.51 sec d'arc Échantillonnage: 0.16 sec. d'arc par pixel Division d'Encke (?) Encore une autre notion: La DÉFINITION Définition: capacité de percevoir un détail Dépend de beaucoup de facteurs, dont le contraste et la forme du détail. P.ex. un détail linéaire est beaucoup plus facile à voir qu'un point.

46 Exemples avec d'autres instruments

47 Résolution instrument: 1.14 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 1.14 sec d'arc Échantillonnage: 0.79 sec. d'arc par pixel Vénus, automne 2007 – 1 prise de vues par 15 jours Lunette AP 105 mm F/6. Barlow 2x. Caméra DMK 31.

48 Résolution instrument: 0.94 sec d'arc
Exemples Résolution instrument: 0.94 sec d'arc Échantillonnage: 0.50 sec. d'arc par pixel Jupiter, le 11 avril h20 TU. Satellites (de gauche à droite): Europa, Callisto et Io. Lunette Meade ED APO 127 mm F/9. Barlow 2x. Philips ToUcam Pro. 237 images.

49 Lunette AP 105 mm F/6. Barlow 2x + 3x. Philips ToUcam Pro. 50 images.
Exemples Résolution instrument: 1.14 sec d'arc Échantillonnage: 0.32 sec. d'arc par pixel Jupiter, le 14 septembre 2005. Lunette AP 105 mm F/6. Barlow 2x + 3x. Philips ToUcam Pro. 50 images.

50 Merci de votre attention!