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Je voulais savoir depuis un moment le relation entre le niveau du fond du ciel et le bruit associé. Alors j'ai regardé toutes mes vieilles brutes :p prises à même temps de pose, même bining, .... et noté les valeurs.

En adu avec le ST 8300 en bin 2 :

 

 

11719-1354207521.jpg

 

conclusion : le bruit est bien proportionnel au niveau (ce bruit s'ajoute à celui du dark, lequel comprend essentiellement le bruit de lecture)

Posté (modifié)

Pas de chance, le bruit est proportionnel à la racine carrée du signal :rolleyes: D'ailleurs je ne trouve pas que tes points forment particulèrement une droite, j'ai plutôt l'impression que ça se courbe (ce qui serait cohérent avec le coup de la racine carrée).

 

De plus, les choses sont un peu plus compliquées que ça. Dans ton bruit de fond d'image tu as en fait deux bruits qui se mélangent, le bruit des photons du fond de ciel (fonction de la racine carrée du signal) mais aussi un bruit constant (ne dépendant pas du signal) : le bruit de lecture. Selon les conditions, un des bruits peut dominer l'autre. Typiquement quand il y a peu de signal c'est le bruit de lecture (constant) qui domine, et petit à petit il devient négligeable devant l'autre à mesure que le fond de ciel monte.

 

PS : j'espère que tu as fait tes mesures sur des brutes après soustraction du dark, sinon tu as mélangé en plus le signal thermique dans tes calculs, et là ça devient unz drôle de salade :D

 

:)

Modifié par Thierry Legault
Posté (modifié)

Ce que j'en comprends :rolleyes:

 

Parce que d'une part le signal est constant et se somme en fonction du nombre d'image. Ça c'est intuitif.

 

Par contre le bruit est par essence variable, avec des hauts et des bas si tu préfère (la neige de la télé, ou le souffle de la radio) . Avec une répartition gaussienne (c'est ça qui est important) ,la fameuse courbe en cloche (qui signe le coté aléatoire de ces valeurs) ce qui permet de définir le sigma, racine carrée de la variance, le fameux sigma, qui est non pas une moyenne, mais caractérise la "répartition" des valeurs, leur dispersion autour de la moyenne. Là on rentre dans la branche des math statistique.

 

Si tu sommes des images, tu vas sommer le bruit certes, mais de manière non proportionnelle au nombre de ces images du fait de cet étalement, de ce "nuage" de valeurs hautes et basses sur chaque photo site qui se compensent en partie, d'une image à l'autre. Et les statistiques te permettent justement de calculer que la somme de n de cet ensemble de valeurs, variables aléatoires, est proportionnelle à racine carrée de n.

 

Et on retrouve ça partout, dès qu'on analyse un ensemble de valeurs aléatoires. Ce peut être une population animale ou humaine, l'analyse d'un phénomène, un ensemble de mesure en météo ou climatologie, en astro, en chaine de montage, en démarche qualité, au salle de jeux, en musique, en économie...

 

Par contre, c'est vrai qu'une confusion existe en astronomie amateur , un raccourci on va dire, c'est d’assimiler le bruit à son sigma, on dit "le sigma" et c'est parfois source de confusion. Notamment quand on aborde la détectivité. Par exemple le fameux rapport sigma de l'ofset / sigma de la brute qui va nous dire si la pose unitaire est optimisée.

 

Achille, je te parlais du Khi² sur un autre fil. Tu vois réapparaitre le carré ou la racine carrée, que tu retrouves aussi dans la moyenne quadratique (Root mean square "RMS" des anglosaxons très utilisé en astro) :D C'est un peu toujours la même histoire :)

 

Faudra qu'on s'y mette pour faire un dico des termes statistiques appliqués à l'astro, vous ne croyez pas?:D Et c'est fou ce que l'astro nous permet d'aborder comme domaine variés des sciences.

Modifié par Bernard Augier
Posté (modifié)

pourquoi a la racine carrée du signal d'ailleurs?

 

parce que les lois de la Nature en ont décidé ainsi ;)

 

On peut illustrer les choses de la manière suivante : tu représentes l'amplitude moyenne du bruit d'une image donnée par un vecteur A (un segment de droite avec une flèche au bout), et le bruit d'une seconde image par le vecteur B. Le bruit moyen résultant de l'addition de ces deux images sera donné par l'addition des deux vecteurs. Comme les deux images sont distinctes (indépendantes), les choses sont simples car du coup, A et B sont perpendiculaires. On a donc un triangle rectangle. Et dans ce cas, il suffit d'appliquer le célèbre théorème de Pythagore qui dit que le carré de l'hypothénuse est égal à la somme des carrés des côtés. Si A et B sont de même longueur, ça donne une hypothénuse qui est racine de 2 fois plus longue qu'un des côtés. Et hop, voilà la racine carrée !

 

Nota 1 : si on soustrait une image de l'autre, Pythagore donne le même résultat et on se retrouve avec un bruit moyen qui est également multiplié par racine de 2 : soustraire ou ajouter deux images revient au même en matière de bruit.

Nota 2 : si on prend deux fois la même image au lieu de deux images distinctes, les vecteurs ne sont plus perpendiculaires mais parallèles et il est alors évident que leur combinaison donne un vecteur deux fois plus long. Dit autrement, additionner une image avec elle-même double le signal mais aussi le bruit et on n'y gagne rien.

 

:)

Modifié par Thierry Legault
Posté (modifié)

merci thierry , expliqué avec les vecteurs c'est facile a comprendre (la théorie).

 

quelle que soit la longueur de chaque vecteur (d'un bruit ou de l'autre donc) , l'important est de savoir que du fait qu'ils soient perpendiculaires, la resultante est l' hypothénuse d'un triangle rectangle.

 

on applique "le carré de l'hypothénuse est égal a la somme du carré des cotés"

 

j'ai pigé aussi qu'ajouter des images identiques double le bruit en meme temps que les details de l'image, ce qui effectivement, n'apporte rien.

 

merci pour tes explications!!

Modifié par achille11
Posté
Pas de chance, le bruit est proportionnel à la racine carrée du signal :rolleyes: D'ailleurs je ne trouve pas que tes points forment particulèrement une droite, j'ai plutôt l'impression que ça se courbe (ce qui serait cohérent avec le coup de la racine carrée).

 

De plus, les choses sont un peu plus compliquées que ça. Dans ton bruit de fond d'image tu as en fait deux bruits qui se mélangent, le bruit des photons du fond de ciel (fonction de la racine carrée du signal) mais aussi un bruit constant (ne dépendant pas du signal) : le bruit de lecture. Selon les conditions, un des bruits peut dominer l'autre. Typiquement quand il y a peu de signal c'est le bruit de lecture (constant) qui domine, et petit à petit il devient négligeable devant l'autre à mesure que le fond de ciel monte.

 

PS : j'espère que tu as fait tes mesures sur des brutes après soustraction du dark, sinon tu as mélangé en plus le signal thermique dans tes calculs, et là ça devient unz drôle de salade :D

 

:)

 

Je n'ai pas soustrait le dark, puisque c'est du master-dark qu'il s'agit : dans un master-dark, il y a un niveau moyen avec des points chauds mais relativement peu de bruit (reste une dizaine d'adu dans ce cas avec 27 darks unitaires, soit un chouia de plus que le bruit du master-bias).

Dans une brute, il y a forcément le bruit d'un dark unitaire (bruit thermique + bruit de lecture) : soustraire le master-dark ne retire pas ce bruit, il me semble.

Donc, il faudrait effectivement faire ces mesures avec un bruit de photons toujours prépondérant, c'est à dire avec une durée de pose plus grande. Mea culpa.

Sur ma courbe, j'avais positionné un dark unitaire en le considérant comme une brute avec un fond du ciel à 0.

Posté (modifié)

Un article très complet signé Christian Buil

 

http://www.astrosurf.com/ccdbazar/D-Materiel/BruitCamera1/Bruit01.html

 

et pages suivantes. C'est corsé mais sans compromission :cool:

 

Comme les deux images sont distinctes (indépendantes), les choses sont simples car du coup, A et B sont perpendiculaires

 

si on prend deux fois la même image au lieu de deux images distinctes, les vecteurs ne sont plus perpendiculaires mais parallèles

 

Thierry, s’il te plait, peux tu expliquer la comparaison, car ce n’est pas trivial comme représentation.

Modifié par Bernard Augier
Posté
Thierry, stp, tes vecteurs ils sortent d'où ?:rolleyes:

 

Disons que pour moi c'est une manière commode de représenter les choses, je pense qu'on doit pouvoir aller plus profondément avec des maths (la notion d'orthogonalité est bien plus vaste que la simple notion géométrique commune, voir par exemple les polynômes orthogonaux) mais mes cours de prépa sont bien loin désormais... :confused:

Posté
Disons que pour moi c'est une manière commode de représenter les choses, je pense qu'on doit pouvoir aller plus profondément avec des maths (la notion d'orthogonalité est bien plus vaste que la simple notion géométrique commune, voir par exemple les polynômes orthogonaux) mais mes cours de prépa sont bien loin désormais... :confused:

 

Les miens datent de 1968 et ont été perturbés par quelques évènements indépendants de ma volonté :)

Pour en revenir à mon relevé, la soustraction du dark revient quasiment à un changement de repère (on retire le niveau moyen du dark =1360 adu sur un axe et une dizaine d'adu sur l'autre), ce qui ne change pas grand chose à la forme (droite ou parabole).

J'ai un doute sur le bias : est-il inclus dans le master-dark ou bien est-il soustrait à part ?

Pour être précis, il faudrait remplacer les points par des segments contenant les valeurs de diverses mesures (sigma sous Iris) sur une même brute, de façon à faire apparaître l'incertitude de la mesure (remarque de Bernard).

On verrait alors que la courbe n'est pas assez précise : d'ailleurs, si on fait abstraction des valeurs les plus élevées, on se rapproche beaucoup de la parabole (racine carrée).

Ce que j'ai appris : le fond du ciel est un signal de même nature que celui qui nous intéresse, avec un bruit de photons semblable.

Merci pour vos lumières

Posté

Salut Dauphin

 

Je suis toujours surpris par tes niveaux de fond de ciel. Tu montes parfois au delà des 10000 ADU ? c'est 15 à 20% de la dynamique du capteur ?

 

Tu aurais peut être intérêt à travailler avec un filtrage anti PL (à la manière de David.d) ?

 

Christian

Posté
Salut Dauphin

 

Je suis toujours surpris par tes niveaux de fond de ciel. Tu montes parfois au delà des 10000 ADU ? c'est 15 à 20% de la dynamique du capteur ?

 

Tu aurais peut être intérêt à travailler avec un filtrage anti PL (à la manière de David.d) ?

 

Christian

 

Bonsoir Christian,

Les valeurs relevées vers 10000 adu correspondent à un ciel pourri ou avec lune (ou en tout début de soirée d'été pendant la mise au point), des conditions très défavorables dont il n'y a pas grand chose de bon à espérer.

Autour de 4000 adu c'est tout bon mais peut-être un peu court : cela a été mesuré avec des poses de 3 minutes en bin2, soit un bruit de photons de l'ordre de 3 fois le bruit de lecture. 5 minutes serait sans doute mieux. En full frame, on peut poser plus longtemps.

Pour mémoire (on en a déjà causé), la ST 8300 échantillonne à 3,7 adu/électron, ce qui signifie qu'elle peut accumuler 3,7 fois moins de photons qu'une CCD qui ne suréchantillonne pas. Une limitation que je n'avais pas remarquée quand je l'ai achetée. En pratique, les étoiles brillantes sont plus vite saturées, donc plus difficile d'en faire apparaître la couleur au traitement.

Cela veut dire aussi qu'un fonctionnement en bin2 n'est pas optimal (le bruit de lecture monte): c'est pas pareil d'avoir des gros pixels ou d'en avoir des petits regroupés par 4. La polyvalence de cette CCD (pouvoir utiliser la même avec un C11 et un petite lulu) a quand même un coût.

Posté
Disons que pour moi c'est une manière commode de représenter les choses, je pense qu'on doit pouvoir aller plus profondément avec des maths (la notion d'orthogonalité est bien plus vaste que la simple notion géométrique commune, voir par exemple les polynômes orthogonaux) mais mes cours de prépa sont bien loin désormais... :confused:

 

 

la manière me semble simple et à peu près juste ,après lecture sur le lien astrosurf, qui est bien intéressant.

Posté
Pour mémoire (on en a déjà causé), la ST 8300 échantillonne à 3,7 adu/électron, ce qui signifie qu'elle peut accumuler 3,7 fois moins de photons qu'une CCD qui ne suréchantillonne pas. Une limitation que je n'avais pas remarquée quand je l'ai achetée. En pratique, les étoiles brillantes sont plus vite saturées, donc plus difficile d'en faire apparaître la couleur au traitement.

 

Oui, nous en avions discuté. En fait le capteur arrive plus rapidement à saturation si je comprends bien.

J'avais remarqué cela il y a quelques années quand je suis passé de l'Atik16 à la Sigma. Pour un même temps de pose unitaire avec le même C8 sous le même ciel, mes fonds de ciel étaient plus hauts avec l'Atik. Au début je n'ai pas pigé.

 

Christian

Posté
Oui, nous en avions discuté. En fait le capteur arrive plus rapidement à saturation si je comprends bien.

J'avais remarqué cela il y a quelques années quand je suis passé de l'Atik16 à la Sigma. Pour un même temps de pose unitaire avec le même C8 sous le même ciel, mes fonds de ciel étaient plus hauts avec l'Atik. Au début je n'ai pas pigé.

 

Christian

 

 

Intéressant ça, je n'avais pas remarqué, moi aussi, cette particularité entre les capteurs. Il y a tellement de paramètres à prendre en compte :b:

Merci à Bernard Augier pour le lien vers le site de C Buil, très intéressant.

Bonne soirée, Christian.

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