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Accentuer les images en utilisant la déconvolution

La déconvolution peut produire d’excellent résultat sur la Lune et les planètes.

Prenons une image de la Lune et accentuons-la en utilisant la déconvolution Richardson Lucy car c’est un traitement rapide qui supprime assez bien le bruit.

Il est possible d’utiliser également l’entropie maximale, Van Cittert ou une autre déconvolution pour obtenir un résultat similaire.

Image originale. Nous allons l’accentuer.

d

Nous devons premièrement définir l’épaisseur de la courbe de la PSF.

Généralement, si l’image est floue, vous aurez besoin d’une valeur importante.

Si l’image est correcte, la valeur sera plus faible.

Essayons avec une valeur de 1,5, une PSF gaussienne et 10 itérations de Richardson Lucy.

g

Comme on peut le voir, le résultat n’est pas bon. Cela signifie que la PSF est trop importante.

Essayons avec 0,5.

nn

C’est meilleur mais l’image a l’air « tachetée ». C’est l’indication que la valeur n’est pas assez importante.

Essayons avec une largeur de 0,7

h  d

Maintenant, l’image est bien meilleure.                    originale

 

Essayons avec Jupiter et une image floue. Nous utiliserons la déconvolution de Richardson Lucy à nouveau.

a

Commençons avec une largeur de la PSF de 1,5 et 10 itérations.

b

Encore une fois, la largeur est trop importante. Nous allons la réduire à 1.0

cc

L’image paraît meilleure. Notez les détails dans la grande tache rouge.

Nous pouvons encore améliorer l’image en utilisant une PSF plus faible et davantage d’itérations.

gg a

Ici 14 itérations et une PSF de 0,8.                           originale

 

Le nombre d’itérations varie en fonction de l’image. Mais un nombre trop grand d’itérations va engendrer davantage de bruit et si vous n’utilisez pas assez d’itérations, l’image ne sera pas améliorée.

Généralement, 10 itérations est une bonne base pour faire des essais.

Si vous devez utiliser beaucoup d’itérations, il sera alors préférable d’utiliser l’entropie maximale plutôt que Richardson Lucy car l’entropie réduit généralement assez bien le bruit.

 

Il y a plusieurs type de PSF utilisables en déconvolution. La manière la plus commune est de produire une courbe gaussienne (comme ci-dessus) et une courbe exponentielle.

Habituellement; les PSF gaussiennes suppriment bien les effets de la turbulence atmosphérique.

Les PSF exponentielles suppriment bien les effets d’une mauvaise mise au point.

 

Pour faire vos déconvolutions, vous pouvez utiliser CADET 1.70 en version traduite en français sur ce blog

ou De/Convolution lui aussi traduit. Iris le permet également.

 

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Traduction d’un article trouvé sur un forum anglophone et qui a l’avantage de fixer les choses.

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