nicolas.glade
FFT de la photo brute Nébuleuse Trifide
FR en haut / EN below
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[FR] Vous voyez cette image bizarre ? A gauche, c'est la transformée de Fourier image de l'image de la nébuleuse trifide postée ici : flic.kr/p/2oS9che. A droite, c'est la photo tout juste sortie de Siril, qu'il a fallu traiter (en résolution plus basse). Zoomez dessus et vous comprendrez le problème.
Dans la Transformée de Fourier image, au lieu d'avoir une image composée de pixels de couleurs dans les directions x et y, vous avez maintenant un spectre en z et w, c'est à dire une information qui vous dit à quelle fréquence vous retrouvez telle ou telle structure, couleur ... dans l'image d'origine. Le signal d'intérêt (la nébuleuse), c'est surtout les petites tâches de couleur au milieu. La trame, c'est les ondulations ! C'est ces rayures qu'on voit sur la photo à traiter. C'est ça que j'ai du enlever !!!
NB: la trame se manifeste comme des lignes diffuses avec une orientation plutôt verticale. La diffusion des lignes est gaussienne et cela dénote une variabilité fine des orientations d'une trame. Comme c'est un peu mon job, ça m'inspire un algo réposant sur d'une part la recherche de mélange gaussiens, d'autre part de la déconvolution. Si l'on est capable de trouver l'ensemble des gausiennes de chaque ligne (ce qui n'est pas compliqué), l'orientation des lignes et le coefficient d'élargissement (d'augmentation de l'écart type), on a un modèle générateur qui permet de reconstruire le fond, fond qui peut alors être rendu homogène. Je vais peut-être essayer d'écrire cet algo qui pourrait avoir un intérêt en astro.
Voila, c'est un peu inhabituel de mettre une photo moche, mais ça permet aussi de realiser que l'astrophoto passe par des traitement parfois très complexes.
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[EN] Please have a look at this strange image. On the left, it's the Fourier transform image of the Trifid Nebula photo posted here: flic.kr/p/2oS9che. On the right, it's the photo just processed with Siril, at a lower resolution. Zoom in on it, and you'll understand the issue.
In the Fourier transform image, instead of having an image composed of colored pixels in the x and y directions, you now have a spectrum in z and w. This means it provides information about the frequency of structures, colors, etc., found in the original image. The region of interest (the nebula) is mainly the small colored dots in the middle. The interference pattern or "trame" is represented by the ripples or waves on the image to be processed. That's what I had to remove!
NB: The interference pattern appears as diffuse lines with a predominantly vertical orientation. The diffusion of the lines is Gaussian, indicating fine variability in the orientations of the pattern. As this is somewhat related to my job, it inspires me to develop an algorithm based on two main components: first, the search for Gaussian mixtures, and second, deconvolution. If we can identify all the Gaussians for each line (which is something quite easy), along with their orientations and widening coefficient (increase in standard deviation), we can create a generative model that reconstructs the background, allowing for homogenization. I might try to write this algorithm, which could be of interest in astrophotography.
There you go ! it's a bit unusual to share an unattractive photo, but it also helps to realize that astrophotography sometimes involves very complex processing.
FFT de la photo brute Nébuleuse Trifide
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[FR] Vous voyez cette image bizarre ? A gauche, c'est la transformée de Fourier image de l'image de la nébuleuse trifide postée ici : flic.kr/p/2oS9che. A droite, c'est la photo tout juste sortie de Siril, qu'il a fallu traiter (en résolution plus basse). Zoomez dessus et vous comprendrez le problème.
Dans la Transformée de Fourier image, au lieu d'avoir une image composée de pixels de couleurs dans les directions x et y, vous avez maintenant un spectre en z et w, c'est à dire une information qui vous dit à quelle fréquence vous retrouvez telle ou telle structure, couleur ... dans l'image d'origine. Le signal d'intérêt (la nébuleuse), c'est surtout les petites tâches de couleur au milieu. La trame, c'est les ondulations ! C'est ces rayures qu'on voit sur la photo à traiter. C'est ça que j'ai du enlever !!!
NB: la trame se manifeste comme des lignes diffuses avec une orientation plutôt verticale. La diffusion des lignes est gaussienne et cela dénote une variabilité fine des orientations d'une trame. Comme c'est un peu mon job, ça m'inspire un algo réposant sur d'une part la recherche de mélange gaussiens, d'autre part de la déconvolution. Si l'on est capable de trouver l'ensemble des gausiennes de chaque ligne (ce qui n'est pas compliqué), l'orientation des lignes et le coefficient d'élargissement (d'augmentation de l'écart type), on a un modèle générateur qui permet de reconstruire le fond, fond qui peut alors être rendu homogène. Je vais peut-être essayer d'écrire cet algo qui pourrait avoir un intérêt en astro.
Voila, c'est un peu inhabituel de mettre une photo moche, mais ça permet aussi de realiser que l'astrophoto passe par des traitement parfois très complexes.
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[EN] Please have a look at this strange image. On the left, it's the Fourier transform image of the Trifid Nebula photo posted here: flic.kr/p/2oS9che. On the right, it's the photo just processed with Siril, at a lower resolution. Zoom in on it, and you'll understand the issue.
In the Fourier transform image, instead of having an image composed of colored pixels in the x and y directions, you now have a spectrum in z and w. This means it provides information about the frequency of structures, colors, etc., found in the original image. The region of interest (the nebula) is mainly the small colored dots in the middle. The interference pattern or "trame" is represented by the ripples or waves on the image to be processed. That's what I had to remove!
NB: The interference pattern appears as diffuse lines with a predominantly vertical orientation. The diffusion of the lines is Gaussian, indicating fine variability in the orientations of the pattern. As this is somewhat related to my job, it inspires me to develop an algorithm based on two main components: first, the search for Gaussian mixtures, and second, deconvolution. If we can identify all the Gaussians for each line (which is something quite easy), along with their orientations and widening coefficient (increase in standard deviation), we can create a generative model that reconstructs the background, allowing for homogenization. I might try to write this algorithm, which could be of interest in astrophotography.
There you go ! it's a bit unusual to share an unattractive photo, but it also helps to realize that astrophotography sometimes involves very complex processing.