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L'imagerie du système solaire Daniel Borcard Saint-Roch de lAchigan CAALLongueuil 21 février 2011 Comprendre ses principes pour mieux l'apprivoiser.

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2 L'imagerie du système solaire Daniel Borcard Saint-Roch de lAchigan CAALLongueuil 21 février 2011 Comprendre ses principes pour mieux l'apprivoiser

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

4 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!!!

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6 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

7 Résolution photo: la notion d'échantillonnage Le télescope projette une image La caméra reçoit cette image La du capteur détermine la photographié 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 Pour un télescope donné:

8 Calcul de l'échantillonnage éch = 205 × taille du pixel (µm) / focale (mm) 200 mm9 µm205 × 9 / 200 = 9.2 sec arc/pixel Exemples 500 mm5.6 µm205 × 5.6 / 500 = 2.3 sec arc/pixel 2032 mm5.6 µm205 × 5.6 / 2032 = 0.56 sec arc/pixel 1000 mm5.6 µm205 × 5.6 / 1000 = 1.15 sec arc/pixel 3048 mm5.6 µm205 × 5.6 / 3048 = 0.38 sec arc/pixel 2540 mm5.6 µm205 × 5.6 / 2540 = 0.45 sec arc/pixel

9 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 !

10 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

11 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

12 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

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

14 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") ! Exploite tout le potentiel du C9.25 (0,51") ! Haute résolution! Haute résolution!

15 13 août 2009 C 9.25 F/20, DMK31 Filtre vert Excellent seeing!

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

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

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

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

21 Filtre vert

22 Accumulation dimages 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: La lutte contre la turbulence 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

23 Sélection dimages 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. La lutte contre la turbulence

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

25 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: quand la majorité des images sont bonnes: sélection rétrograde sélection rétrograde quand beaucoup d'images sont mauvaises: quand beaucoup d'images sont mauvaises: sélection progressive sélection progressive Cette sélection se fait à la première étape (fenêtre Input)

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

27 Usage de Registax pour le tri manuel assisté des images

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

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

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

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

33 Truc # 3 Élimination des lignes L'élimination des lignes se fait ainsi: Traitement des images 1.Doublement de la résolution de l'image (ex dpi) 2.Flou gaussien p.ex. de diamètre 2.5 pixels 3.Division de la résolution par 2 (ex dpi) 4.Masque flou, p.ex. 100%, diamètre 1.5 pixel, seuil 2 niveaux.

34 Truc # 3 Élimination du grain et des lignes Traitement des images Taille doublée Flou gaussien Taille réduite Masque flou

35 ... 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 couleur Caméra monochrome avec filtres

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

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

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

39 Pourquoi une caméra couleur? 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) Inconvénients

40 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

41 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.

42 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.

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

44 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)

45 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.

46 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.

47 Exemples avec d'autres instruments

48 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.

49 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.

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

51 Merci de votre attention!


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