Astronomie

Comment créer des images tests synthétiques d'étoiles ?

Comment créer des images tests synthétiques d'étoiles ?

Existe-t-il un code python/IDL disponible pour créer des images de test synthétiques d'étoiles avec et sans bruit de fond ?


Cela n'a pas besoin de programmation mais le package SkyMaker générera des images astronomiques très réalistes à partir de catalogues produits par Stuff. Il comprend des modèles réalistes d'étoiles et de galaxies et la fonction d'étalement des points, y compris par ex. flou atmosphérique et effets de bruit dans le CCD (blooming, saturation, etc.)


Huile synthétique : tout ce que vous devez savoir

L'huile synthétique est un lubrifiant artificiel qui se compose de composés chimiques fabriqués artificiellement. Les huiles synthétiques sont généralement créées à partir de matériaux chimiquement modifiés tels que des composants pétroliers, mais le matériau de base est presque toujours du pétrole brut distillé.

L'huile synthétique est un lubrifiant artificiel qui se compose de composés chimiques fabriqués artificiellement. Les huiles synthétiques sont généralement créées à partir de matériaux chimiquement modifiés tels que des composants pétroliers, mais le matériau de base est presque toujours du pétrole brut distillé. Tous les additifs supplémentaires et le processus de synthèse réel pour créer de l'huile synthétique varient selon les producteurs et sont considérés comme un secret commercial.


Contenu

Il existe deux principaux types de systèmes d'étoiles guides laser, les étoiles guides au sodium et les étoiles guides de Rayleigh.

Les balises à sodium sont créées à l'aide d'un laser réglé à 589,2 nanomètres pour dynamiser les atomes de la couche de sodium de la mésosphère à une altitude d'environ 90 km (56 mi). Les atomes de sodium réémettent ensuite la lumière laser, produisant une étoile artificielle brillante. La même transition atomique du sodium est utilisée dans les lampes à vapeur de sodium pour l'éclairage public.

Les balises Rayleigh reposent sur la diffusion de la lumière par les molécules de la basse atmosphère. Contrairement aux balises au sodium, les balises Rayleigh sont beaucoup plus simples et moins coûteuses, mais ne fournissent pas une aussi bonne référence de front d'onde, car la balise artificielle est générée beaucoup plus bas dans l'atmosphère. Les lasers sont souvent pulsés, la mesure de l'atmosphère étant temporisée (ayant lieu plusieurs microsecondes après le lancement de l'impulsion, de sorte que la lumière diffusée au niveau du sol est ignorée et seule la lumière qui a voyagé pendant plusieurs microsecondes en hauteur dans l'atmosphère et le retour est effectivement détecté).

Les lasers à colorant ont été les premières sources laser utilisées dans les applications d'étoiles de guidage laser. [4] [5] [6] [7] Ces lasers accordables ont continué à jouer un rôle important dans ce domaine. [8] [9] Cependant, l'utilisation de médias de gain de fluide a été considérée par certains chercheurs comme désavantageuse. [10] Les sources laser de deuxième génération pour les applications d'étoiles guides de sodium comprennent des lasers à semi-conducteurs à fréquence mixte. [11] De nouveaux systèmes laser de troisième génération basés sur des lasers à diode accordables avec amplification subséquente par fibre Raman à bande étroite et conversion de fréquence de résonance sont en cours de développement depuis 2005. Depuis 2014, des systèmes entièrement conçus sont disponibles dans le commerce. [12] Les caractéristiques de sortie importantes des lasers accordables mentionnés ici incluent la divergence du faisceau limitée par la diffraction et l'émission à largeur de raie étroite. [7]

L'étoile de guidage laser au sodium à utiliser dans l'optique adaptative pour corriger les distorsions atmosphériques aurait été inventée par le physicien de Princeton Will Happer en 1982, dans le cadre de l'Initiative de défense stratégique, mais elle a été classée à l'époque. [13]

L'optique adaptative d'étoile guide laser est encore un domaine très jeune, avec beaucoup d'efforts actuellement investis dans le développement technologique. En 2006, seuls deux systèmes AO d'étoiles guides laser étaient régulièrement utilisés pour les observations scientifiques et ont contribué aux résultats publiés dans la littérature scientifique à comité de lecture : ceux des observatoires Lick et Palomar en Californie et de l'observatoire Keck à Hawaï. Cependant, des systèmes d'étoiles de guidage laser étaient en cours de développement dans la plupart des grands télescopes, le télescope William Herschel, le très grand télescope et Gemini North ayant testé des lasers dans le ciel mais n'ayant pas encore réussi à fonctionner régulièrement. D'autres observatoires développant des systèmes laser AO à partir de 2006 incluent le Grand télescope binoculaire et Gran Telescopio Canarias. Le système d'étoiles de guidage laser du Very Large Telescope a commencé ses opérations scientifiques régulières en juin 2007. [14]

Depuis avril 2016, [15] le 4 Laser Guide Star Facility (4LGSF) est installé au Very Large Telescope (VLT) de l'ESO, [16] en tant que nouveau sous-système de l'Adaptive Optics Facility (AOF). [17] Le 4LGSF est un complément du VLT Laser Guide Star Facility (LGSF). Au lieu d'un seul faisceau laser, le 4LGSF propage quatre faisceaux laser dans le ciel de Paranal, au nord du Chili, produisant quatre étoiles artificielles en illuminant des atomes de sodium situés dans l'atmosphère à 90 km d'altitude. Ces quatre étoiles permettent d'obtenir une meilleure correction dans une direction précise, ou d'élargir le champ de vision corrigé par une optique adaptative. Chaque laser délivre 22 watts dans un diamètre de 30 cm (12 pouces). Le système laser 4LGSF est basé sur une technologie laser à fibre Raman, développée à l'ESO et transférée à l'industrie. [18] [19]

La mise à niveau vers quatre lasers avec la technologie laser à fibre Raman est nécessaire pour prendre en charge les nouveaux instruments de l'observatoire de Paranal, [16] comme HAWK-I (avec GRAAL) [20] et MUSE (avec GALACSI). [21] De plus, avec le 4LGSF, la stabilité est augmentée, la quantité d'aide à la maintenance préventive et la préparation d'un temps d'observation seront considérablement réduites par rapport au LGSF, qui utilise actuellement encore son laser à colorant d'origine (prévu pour être remplacé par un laser à fibre). Le 4LGSF aide les astronomes à tester des dispositifs pour l'E-ELT, [22] qui disposera d'un système similaire pour prendre en charge l'optique adaptative du télescope. Compte tenu de sa puissance, les opérations 4LGSF suivent un protocole pour éviter tout risque. Le système laser est équipé d'un système d'évitement automatique des aéronefs qui arrête les lasers si un aéronef s'aventure trop près des faisceaux.

Pour les étoiles guides laser au sodium, il y a trois défis principaux à surmonter : la précession de Larmor, le recul et la saturation de transition. [23] La précession de Larmor, qui est la précession de l'atome de sodium dans le champ géomagnétique (précisément, c'est la précession du vecteur moment angulaire atomique total quantifié de l'atome), diminue la fluorescence atomique de l'étoile guide laser en changeant la moment angulaire de l'atome avant qu'une transition de cycle à deux niveaux puisse être établie par pompage optique avec une lumière polarisée circulairement. Le recul de l'émission spontanée, entraînant un coup de fouet à l'atome, provoque un décalage vers le rouge de la lumière laser par rapport à l'atome, rendant l'atome incapable d'absorber la lumière laser et donc incapable de produire une fluorescence. La saturation de transition est le dépeuplement des atomes d'un état de moment angulaire plus élevé (F = 2) à un état de moment angulaire plus faible (F = 1), ce qui entraîne une longueur d'onde d'absorption différente. [23]


Croissance hydrothermale (procédé en solution)

Comme le processus de flux, le processus de croissance hydrothermale est lent et coûteux. Mais c'est la seule méthode pour réussir à faire pousser du quartz synthétique. Ce processus nécessite de la chaleur et de la pression et imite les conditions profondes de la terre qui entraînent la formation de pierres précieuses naturelles. Les nutriments sont dissous dans une solution d'eau, puis des cristaux synthétiques se forment lorsque la solution se refroidit.

Bien que la liste suivante englobe les synthétiques couramment observés, au fil des ans, il y a également eu des gemmes synthétiques expérimentales. Ceux-ci incluent la malachite, le spinelle synthétique à changement de couleur et autres. Mais parce que la nature produit ces produits plus facilement, ils ne sont pas souvent vus aujourd'hui. Certaines des gemmes synthétiques les plus fréquemment rencontrées comprennent :


Mélangez des voix humaines et synthétiques avec un remplissage semblable

Prenez vos enregistrements vocaux réels et saupoudrez de contenu synthétique pour une expérience fluide. Remplacez, ajoutez ou supprimez n'importe quel discours de manière transparente.

Doublage de langue instantané dans n'importe quel

Doublage instantané dans n'importe quelle langue.

Dupliquez votre voix maternelle dans d'autres langues pour toucher un public plus large. Resemble peut créer n'importe quelle voix personnalisée à partir de votre source de données et lui permettre de parler automatiquement d'autres langues.


Cette méthode définit les balises sur lesquelles vous entraînerez le modèle.

Tout d'abord, téléchargez les exemples d'images pour ce projet. Enregistrez le contenu de l'exemple de dossier Images sur votre appareil local.

Avez-vous besoin d'un ensemble d'images plus large pour compléter votre formation ? Trove, un projet Microsoft Garage, vous permet de collecter et d'acheter des ensembles d'images à des fins de formation. Une fois que vous avez collecté vos images, vous pouvez les télécharger puis les importer dans votre projet Custom Vision de la manière habituelle. Visitez la page Trove pour en savoir plus.

Définissez ensuite une méthode d'assistance pour télécharger les images dans ce répertoire. Vous devrez peut-être modifier le Obtenir des fichiers argument pour pointer vers l'emplacement où vos images sont enregistrées.

Ensuite, définissez une méthode pour télécharger les images, en appliquant des balises en fonction de l'emplacement de leur dossier (les images sont déjà triées). Vous pouvez télécharger et baliser les images de manière itérative ou par lot (jusqu'à 64 par lot). Cet extrait de code contient des exemples des deux.


Voici à quoi ressemble réellement l'espace pour l'œil humain

Pour réviser cet article, visitez Mon profil, puis Afficher les histoires enregistrées.

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Les photos de l'espace sont partout en ligne. Leur beauté est éblouissante, montrant un univers inondé de couleurs et de lumière. Mais si vous êtes sceptique, vous vous êtes probablement demandé si tout cela ressemblait vraiment à ça dans la vraie vie.

Michael Benson fait de son mieux pour vous montrer dans son exposition Autres mondes : visions de notre système solaire. L'artiste a utilisé les données des missions de la NASA et de l'ESA pour créer 77 images de tout, de Pluton à Europe, qui se rapprochent autant que possible de la vraie couleur. L'œuvre couvre cinq décennies d'exploration spatiale et présente une visite réaliste de l'univers en survol. "J'ai l'impression que si ces lieux sont si étrangers à nos expériences directes de toute façon, alors ils devraient être colorés de la façon dont ils seraient vus", dit-il.

Benson, 53 ans, était fasciné par l'espace en grandissant, mais est devenu vraiment obsédé par l'arrivée d'Internet. À la fin des années 1990, il s'est connecté à un premier modem et a passé des heures à parcourir les images de Jupiter envoyées par Galilée. Au début des années 2000, il a commencé à faire des photos spatiales composites et est maintenant réputé pour son travail. Le réalisateur Terrence Malick a même demandé son aide pour les scènes spatiales dans Arbre de la vie. Dans Autres mondes, Benson fait de son mieux pour créer des images qui représentent à quoi pourrait ressembler une lune ou une planète si vous pouviez la regarder par la fenêtre d'un vaisseau spatial.

Les caméras à bord d'engins spatiaux comme New Horizons et Cassini prennent des images à l'aide de filtres qui isolent différentes longueurs d'onde sur le spectre électromagnétique. Certains, comme le rouge et le bleu, captent la lumière que l'œil humain peut voir. D'autres, comme l'ultraviolet et l'infrarouge, captent la lumière qu'il ne peut pas. Toutes les images arrivent sur Terre sous forme de cadres en noir et blanc, puis des couleurs sont attribuées numériquement et compilées dans un composite. Le problème, c'est qu'il n'est pas toujours clair si une image que vous voyez flotter en ligne est de vraie couleur (montrant la lumière visible) ou de fausse couleur (montrant la lumière invisible). Ils peuvent même être un mélange entre les deux. "Lorsque la NASA publie des images en "fausses couleurs" parce qu'elles montrent quelque chose d'intéressant à propos de l'atmosphère, je finis par grimacer un peu", dit Benson, "parce que les gens qui les voient pourraient penser que c'est à quoi cela ressemble vraiment."

Benson ne se considère pas comme un photographe. Il est plus un traducteur, convertissant des données brutes de l'espace en quelque chose que l'œil humain peut reconnaître et comprendre. L'artiste commence généralement par télécharger de quelques à plusieurs centaines de photos provenant d'archives en ligne. Il essaie de travailler avec des images prises à travers des filtres de lumière visible (rouge, vert et bleu) et les prend dans Photoshop et attribue à chacune sa couleur respective. Parce qu'une planète est souvent photographiée dans différentes sections, Benson juxtapose les photos pour créer le composite final. Parfois, tout fonctionne parfaitement. D'autres fois, cela demande un peu plus d'ingéniosité.

L'image de Jupiter était l'un de ces défis. Lorsque le Cassini a photographié la planète en janvier 2001, il a utilisé des filtres rouges et bleus, mais aucun vert. Cela signifiait que Benson devait mélanger le rouge et le bleu pour créer un cadre vert synthétique pour l'image composite finale. Pour la photo d'Uranus, il a utilisé les données collectées par Voyager 2. Le vaisseau spatial n'a eu que le temps de capturer la moitié des anneaux en haute résolution, alors Benson a cloné le reste dans Photoshop. Le processus a pris quatre jours, sans compter les heures supplémentaires qu'il a passées à peaufiner les couleurs et le contraste pour obtenir l'image finale parfaite. "C'est ainsi que le jeu se joue", dit-il.

Ce que vous voyez à la fin est une photo aussi proche d'Uranus que les données le permettent. Il est impossible de ne pas être émerveillé par cet orbe bleu brillant, aussi propre et brillant qu'un œuf de rouge-gorge. Benson espère que les images transmettent un sentiment d'émerveillement et montrent le rôle que les artistes peuvent jouer dans un domaine généralement dominé par les scientifiques et les astronomes. "[L'astronomie] concerne notre position dans l'univers, et cela n'appartient pas qu'à la science", dit-il. "Je fais valoir que c'est de l'art."

Otherworlds: Visions of Our Solar System* se déroule jusqu'au 15 mai au Natural History Museum de Londres. *


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Apprendre des humains synthétiques (SURREAL)

1. Télécharger le jeu de données SURREAL

Pour télécharger le jeu de données SURREAL, vous devez accepter les termes de la licence. Les liens vers les termes de la licence et la procédure de téléchargement sont disponibles ici :

Une fois que vous aurez reçu les informations d'identification pour télécharger l'ensemble de données, vous aurez un nom d'utilisateur et un mot de passe personnels. Utilisez-les soit pour télécharger l'ensemble de données à l'exclusion des données de flux optique à partir d'ici : (SURREAL_v1.tar.gz, 86 Go), soit pour télécharger des fichiers individuels avec le script download/download_surreal.sh comme suit :

Vous pouvez vérifier les informations de stockage pour connaître l'espace disque dont ils ont besoin et effectuer un téléchargement partiel.

Trouvez sous datageneration/misc/3Dto2D des scripts qui expliquent les relations projectives entre les variables joints2D et joints3D. Et ici, certains problèmes concernant les articulations sont expliqués.

La structure des dossiers est la suivante :

Remarque : Certaines formes de monstres dans l'ensemble de données n'ont pas été nettoyées avant l'entraînement. Certains sujets repérés par inspection visuelle sont 18 , 19 , 143_21 .

2. Créez vos propres données synthétiques

Remarque juin 2021 : recherchez dans le référentiel surreact le code qui fonctionne avec les versions plus récentes des bibliothèques (par exemple, Blender 2.92).

a) Vous devez télécharger SMPL pour MAYA à partir de http://smpl.is.tue.mpg.de afin d'exécuter le code de génération de données synthétiques. Une fois que vous acceptez les termes de la licence SMPL et que vous avez accès aux téléchargements, vous disposez des deux fichiers suivants :

Placez ces deux fichiers dans le dossier datageneration/smpl_data.

b) Avec les mêmes informations d'identification qu'avec le jeu de données SURREAL, vous pouvez télécharger les données SMPL nécessaires restantes et les placer dans datageneration/smpl_data .

Remarque : les paramètres de pose SMPL sont MoSh'ed à partir des données CMU MoCap. Notez que ce ne sont pas les résultats MoSh les plus récents. Pour toute question concernant MoSh, veuillez plutôt contacter [email protected] Ici, nous ne fournissons que les paramètres de pose pour les séquences MoCap, pas leurs paramètres de forme (ils ne sont pas utilisés dans ce travail, nous échantillonnons au hasard les formes du corps).

Nous ne fournissons que les noms des images d'arrière-plan que nous avons utilisées. Ils sont téléchargés à partir du jeu de données LSUN à l'aide de ce code. Vous pouvez télécharger des images à partir de cet ensemble de données ou utiliser toute autre image.

Vous devez télécharger Blender et installer le package scipy pour exécuter la première partie du code. Le code fourni a été testé avec Blender2.78, qui est livré avec son propre exécutable python ainsi que le package distutils. Par conséquent, il suffit de faire ce qui suit :

get-pip.py est téléchargé à partir de pip. Remplacez le blenderpath par le vôtre et définissez BLENDER_PATH .

Problème connu : Blender2.78a a des problèmes avec pip. Vous pouvez essayer avec les nouvelles versions de Blender. Sinon, vous pouvez installer les dépendances telles que scipy dans un nouvel environnement python3.5 et ajouter les packages de site de cet environnement à PYTHONPATH avant d'exécuter Blender.

Si vous souhaitez enregistrer les images rendues sous forme de vidéos, vous aurez besoin de la bibliothèque ffmpeg. Construisez-le et définissez le FFMPEG_PATH sur le répertoire qui contient les dossiers lib/ et bin/. De plus, si vous souhaitez utiliser le codec H.264 comme c'est le cas dans la version actuelle du code, vous devez avoir les bibliothèques x264 compilées. Dans ce cas, définissez X264_PATH sur votre build. Si vous utilisez un autre codec, vous n'avez pas besoin de la variable X264_PATH et vous pouvez supprimer -c:v h264 de main_part1.py .

Voici comment le ffmpeg a été construit :

Le type de fichier pour certaines des sorties temporaires de Blender sera des images EXR. Afin de lire ces images, le code utilise des liaisons OpenEXR pour Python. Ces liaisons sont disponibles pour python 2, la deuxième partie du code ( main_part2.py ) a besoin de cette bibliothèque.

Remarque : OpenEXR existe maintenant pour python 3, vous pouvez donc exécuter pip install openexr et fusionner main_part1.py et main_part2.py pour vous débarrasser des exigences de python 2.

Copiez le config.copy dans config et modifiez le bg_path , tmp_path , output_path et openexr_py2_path avec vos propres chemins.

bg_path contient des images d'arrière-plan et deux fichiers train_img.txt et test_img.txt . Ceux utilisés pour le jeu de données SURREAL peuvent être trouvés dans datageneration/misc/LSUN . Notez que la structure des dossiers est aplatie pour chaque type de pièce.

tmp_path stocke les sorties temporaires et est supprimé par la suite. Vous pouvez l'utiliser pour le débogage.

output_path est le répertoire où nous stockons toutes les sorties finales du rendu.

openexr_py2_path est le chemin d'accès aux bibliothèques pour les liaisons OpenEXR pour Python.

Le script run.sh est exécuté pour chaque clip. Vous devez définir les variables FFMPEG_PATH , X264_PATH (facultatif), PYTHON2_PATH et BLENDER_PATH. L'option -t 1 peut être supprimée pour fonctionner sur plusieurs cœurs, elle s'exécute plus rapidement.

Ici, nous fournissons du code pour entraîner des modèles sur les données synthétiques afin de prédire la segmentation ou la profondeur du corps. Vous pouvez également retrouver les modèles pré-entraînés sur des données synthétiques.

  • Installez Torch avec le support cuDNN.
  • Installer matio par luarocks installer matio
  • Installer OpenCV-Torch par luarocks installer cv
  • Télécharger SURREAL

Testé sur Linux avec cuda v8 et cudNN v5.1. Faites-moi savoir s'il y a d'autres dépendances majeures que j'ai oublié d'inclure.

/datasets/SURREAL ou modifiez opt.dataRoot dans opts.lua. Les sorties seront écrites dans

/cnn_saves/<datasetname>/<experiment> , vous pouvez modifier opt.logRoot pour modifier l'emplacement de cnn_saves.

Il existe des exemples de scripts dans le répertoire training/exp/train qui sont explicites. Ceux-ci sont utilisés pour les expériences « Synth » dans le document. Vérifiez le script opts.lua pour voir quelles options sont disponibles.

Quelques fonctionnalités d'affichage sont implémentées pour déboguer et visualiser les résultats. Exemple d'utilisation :

Pour obtenir les résultats finaux, vous pouvez exécuter ./training/exp/eval.sh 1 30 cmu test , en définissant le numéro d'expérience, le numéro de modèle, l'ensemble de données et l'ensemble d'évaluation. Vous pouvez enregistrer les sorties dans un fichier texte en supprimant l'option -saveScores.

3.2.4. Utiliser des modèles pré-entraînés

Nous fournissons 4 modèles pré-entraînés pour la segmentation et la profondeur, soit formés à l'aide de rendus sans perte (png) soit à l'aide de vidéos compressées (mp4).

Utilisez le script de démonstration pour appliquer ces modèles sur des exemples d'images.

Vous pouvez également utiliser le script Matlab demo/demo.m pour produire les visualisations dans le document.

Vous voudrez peut-être faire un téléchargement partiel en fonction de vos besoins.

Base de données *_info.mat *.mp4 *_segm.mat *_profondeur.mat *_gtflow.mat Le total
SURRÉAL (cmu) 3.8G 3.3G 6.0G 82.5G 179G 275G

Si vous utilisez ce code, veuillez citer les éléments suivants :

Veuillez vérifier les termes de la licence avant de télécharger et/ou d'utiliser le code, les modèles et les données. http://www.di.ens.fr/willow/research/surreal/data/license.html

Le code de génération de données est construit par Javier Romero, Gul Varol et Xavier Martin.


En recherchant dans le ciel des trous noirs à l'aide du sondage Deep Wide Field du télescope spatial Spitzer, les astronomes de l'Ohio State University ont découvert une supernova géante qui était étouffée dans sa propre poussière. Dans le rendu de cet artiste, une enveloppe extérieure de gaz et de poussière &mdash qui a éclaté de l'étoile il y a des centaines d'années &mdash obscurcit la supernova à l'intérieur. Cet événement dans une galaxie lointaine laisse entrevoir un avenir possible pour le système stellaire le plus brillant de notre propre Voie lactée.

Cette image en fausses couleurs du reste de la supernova Kepler&rsquos combine des données prises en rayons X (Chandra X-ray Observatory), en lumière visible (télescope spatial Hubble) et en rayonnement infrarouge (télescope spatial Spitzer). Nicolas Dauphas, de l'Université de Chicago, et ses collègues ont analysé des météorites pour les restes microscopiques d'une supernova qui a explosé il y a environ 4,5 milliards d'années.


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Le grand capteur CCD de la caméra QSI 532ws-M1 a accru l'importance de l'étalonnage à champ plat. En outre, un étalonnage à champ plat est requis pour que les images calibrées soient utilisées pour des mesures telles que la photométrie.

Source de lumière d'étalonnage à champ plat Une source de lumière uniforme et stable est la clé pour créer une bonne image d'étalonnage à champ plat. Il m'est venu à l'esprit que la solution était devant moi. Il s'agissait du moniteur LCD de l'ordinateur portable HP Pavilion dv6000 ou du moniteur LCD Sharp LL-T17A3-H de 17 pouces connecté au port d'affichage secondaire de l'ordinateur portable HP dv6000. J'ai donc dirigé ma lunette Pentax 75 mm vers l'écran LCD et ajusté la luminosité du gris du bureau pour obtenir une image à cadre plat illuminée d'environ 50 & 37 en utilisant une exposition de 2 secondes avec l'appareil photo QSI 532ws-M1.

Vous prenez plusieurs cadres plats et plusieurs cadres plats foncés à la même exposition et à la même température. Les cadres plats sont pris à la même position de mise au point et à la même position de caméra à télescope que les cadres d'image. Vous combinez les cadres plats sombres dans un cadre plat sombre principal et soustrayez le cadre plat sombre principal de chaque cadre plat pour obtenir des cadres plats calibrés. Ensuite, vous combinez les cadres plats calibrés en un plat principal calibré qui sera utilisé pour calibrer vos images.

Le défi est une source de lumière uniforme et stable. Tout défaut de la source lumineuse entraînera des défauts dans le cadre d'image qui est calibré en champ plat.

Une façon de tester la qualité de la source lumineuse à cadre plat consiste à créer un cadre plat principal, puis à créer un deuxième cadre plat principal avec le télescope ou la source lumineuse tourné à 90 degrés. Dans mon cas, il est très simple de faire pivoter la lunette Pentax 75 mm de 90 degrés. Vous utilisez un master flat comme image de test et le second master flat comme image d'étalonnage flat-field.

Une bonne image de test calibrée à champ plat est une image bruitée uniforme sans zones sombres ou claires. Un bon histogramme d'image de test est une distribution de probabilité normale. La distribution de probabilité normale est causée par au moins trois types de bruit qui se trouvent dans la trame de champ plat maître et l'image de test. Les sources de bruit sont le bruit de photons, le bruit de courant d'obscurité et le bruit de lecture. Une source de lumière non uniforme provoque des zones sombres ou claires dans l'image de test.

Dans un exemple du monde réel, il existe des degrés d'amélioration. Mes images de test ne sont pas uniformément blanches, mais elles constituent une amélioration par rapport à l'absence d'étalonnage à champ plat. Et, ils sont très simples lorsque vous utilisez l'écran LCD de l'ordinateur portable comme source de lumière.

La photo ci-dessus montre l'utilisation de l'ordinateur portable HP dv6000 comme source lumineuse à champ plat tout en contrôlant la caméra QSI 532ws-M1. Un morceau de plastique blanc est placé entre le pare-buée du réfracteur Pentax 75 mm et l'écran LCD de l'ordinateur portable pour diffuser la lumière. La pression entre le pare-buée du réfracteur et l'écran LCD de l'ordinateur portable maintient le plastique blanc en place. Je me suis assuré qu'aucune fenêtre de programme ne se trouvait dans la zone utilisée par le télescope et que la zone du bureau était claire avec uniquement un fond blanc sur le bureau.

J'ai une bande de mousse artisanale noire maintenue avec un élastique à utiliser comme joint léger entre le pare-buée du réfracteur Pentax 75 mm et le moniteur LCD.

L'avantage d'utiliser l'écran LCD de l'ordinateur portable comme source de lumière est qu'il est allumé depuis un certain temps et qu'il est utilisé pour prendre des images et qu'il sera à une température stable.

La photo montre le télescope Pentax en position normale. Pour tester la qualité des cadres plats, le télescope Pentax a été tourné de 90 degrés dans le sens des aiguilles d'une montre pour prendre un ensemble séparé de plats pour tester la qualité des plats.

L'image ci-dessus est un cadre plat principal lorsque le télescope est en position normale et effectue un étalonnage à champ plat en utilisant un ordinateur portable HP DV6000 comme source lumineuse. L'image à champ plat est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. 43 cadres plats et 34 cadres sombres ont été utilisés pour créer ce cadre plat principal.

L'histogramme du cadre plat principal utilisant AIP4WIN et les données (histogram.txt). Notez les quelques pixels qui ont une sensibilité inférieure à la normale sur le côté gauche de l'histogramme. Notez que le maximum 33203,6 et le minimum 18910,11 ont une plage de 14293,49, ce qui correspond à environ 54,9% de la moyenne maximale et minimale.

Le profil de ligne de cadre plat principal utilisant AIP4WIN. Notez que le maximum 32905,7 et le minimum 26679.7 ont une plage de 6226, ce qui correspond à environ 20,9% de la moyenne maximale et minimale.

Le graphique en pixels moyen ci-dessus montre la valeur moyenne en pixels des 43 appartements qui ont été pris sur une période de 3 minutes. La valeur moyenne des pixels montre la stabilité de la source lumineuse LCD lors de la prise des 43 appartements. La plage de la valeur de pixel moyenne est de 13,9 et la moyenne des 43 valeurs de pixel moyennes est de 31562,95. Il s'agit d'un petit changement de 0,044 & 37 au cours des 3 minutes pendant lesquelles les 43 images plates ont été prises.

Pour tester la qualité de la source lumineuse plate, le télescope est tourné de 90 degrés dans le sens des aiguilles d'une montre par rapport à la position normale. L'étalonnage à champ plat utilise l'ordinateur portable HP DV6000 comme source de lumière. L'image à champ plat est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. 43 cadres plats et 34 cadres sombres ont été utilisés pour créer ce cadre plat maître.

L'image de champ plat en position normale a été utilisée pour calibrer l'image de champ plat tourné. L'image calibrée est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. L'image de calibrage est une amélioration par rapport à l'absence d'utilisation de l'image de calibrage à champ plat.

L'histogramme du cadre calibré à l'aide d'AIP4WIN et des données (logCalFlat.txt). Notez la belle forme de cloche de l'image calibrée et les quelques pixels qui avaient une sensibilité significativement inférieure à la normale sont maintenant pris en charge. Notez que le maximum 31883,4 et le minimum 31457,7 ont une plage de 425,7, ce qui correspond à environ 1,3 & 37 de la moyenne maximale et minimale.

Le profil de ligne de cadre calibré à l'aide d'AIP4WIN. Notez que le maximum 31846,9 et le minimum 31522,6 ont une plage de 324,3 qui est d'environ 1 & 37 de la moyenne maximale et minimale.

La photo ci-dessus montre le moniteur LCD Sharp LL-T17A3-H de 17 pouces connecté au port d'affichage secondaire de l'ordinateur portable HP dv6000 utilisé comme source de lumière à cadre plat.

J'ai fabriqué un couvercle de boîte pour le moniteur LCD Sharp LL-T17A3-H et l'avant du télescope en utilisant du papier rigide noir afin qu'il n'y ait pas de fuites de lumière affectant l'image d'étalonnage à champ plat. En outre, couvert, il serait plus convivial pour les stars. Cela s'est avéré être une erreur. La boîte gardait la chaleur du moniteur LCD à l'intérieur et le niveau de lumière de l'écran LCD diminuait à mesure que la température de l'écran LCD augmentait. Maintenant, je recouvre simplement l'avant du moniteur avec un tissu noir qui colle au ruban velcro blanc qui a été placé sur le bord du moniteur Sharp.

J'avais un morceau de plastique blanc mince que j'ai tapé sur l'écran LCD Sharp pour diffuser la lumière de l'écran LCD. J'ai une bande de mousse artisanale noire maintenue par un élastique à utiliser comme joint léger entre le pare-buée du réfracteur Pentax 75 mm et le moniteur LCD.

Le moniteur LCD ou l'ordinateur portable Sharp repose sur un trépied Bogen afin de pouvoir être placé devant le réfracteur Pentax 75 mm sur la monture Orion Sirius.

Les tests d'origine étaient avec l'écran LCD à 24 pouces de l'avant du réfracteur Pentax 75 mm. Mais, maintenant, j'ai déplacé le moniteur LCD à côté du pare-buée du réfracteur Pentax 75mm. Cela réduit les fuites de lumière qui pourraient affecter l'image à champ plat.

L'image ci-dessus est un cadre plat principal lorsque le télescope est en position normale et effectue un étalonnage à champ plat en utilisant le moniteur LCD Sharp LL-T17A3-H comme source de lumière. L'image de champ plat est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. 101 cadres plats et 101 cadres sombres ont été utilisés pour créer ce cadre plat principal.

Pour tester la qualité de la source lumineuse plate, le télescope est tourné de 90 degrés dans le sens des aiguilles d'une montre par rapport à la position normale. L'étalonnage à champ plat utilise le moniteur LCD Sharp LL-T17A3-H comme source de lumière. L'image à champ plat est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. 101 cadres plats et 101 cadres sombres ont été utilisés pour créer ce cadre plat principal.

L'image de champ plat en position normale a été utilisée pour calibrer l'image de champ plat tourné. L'image calibrée est réduite de 25 & 37 à des fins d'affichage. L'image d'étalonnage est une amélioration par rapport à l'absence d'utilisation de l'image d'étalonnage à champ plat.

L'histogramme du cadre calibré à l'aide d'AIP4WIN. Notez que le maximum 29554 et le minimum 29036 ont une plage de 518, ce qui correspond à environ 1,8 & 37 de la moyenne maximale et minimale.