Manipuler, regarder, annuler, réfléchir... essayer de comprendre les conséquences de ce que l’on fait en déplaçant des curseurs.
C’est tellement virtuel... que le bon sens peut s’y perdre.

1. SIRIL : quelle version ?

À ce jour, et sous Linux, la version de développement 0.9.9-RC2
Comment connaître le numéro de votre version ?

Les dernières versions pour Windows conviendront également, même si l’interface n’est pas strictement identique.

2. Quelle image ?

Pour pouvoir suivre les explications données ici, il faut une image.
Elle se trouve ici : http://lerautal.lautre.net/journal/siril/M31_01_petit_rec_avant_histo.fit
... au format FITS 16 bits qu’utilise actuellement SIRIL.
Il s’agit d’une découpe faite dans une image plus grosse tirée du cours en ligne du site du logiciel.
Pour mémoire : le cours en ligne se trouve ici :
Il est gratuit mais il faut s’inscrire.
Adresses :
https://siril.linux-astro.fr/
https://free-astro.org/siril_doc-fr/#tutorials
https://free-astro.org/siril_doc-fr/#Video_tutorials

Téléchargez l’image et placez-là dans un répertoire facile à retrouver.
Lancer l’exécution de SIRIL et chargez l’image par les commandes :

3. La fenêtre d’affichage des trois couches monochromes

Le logiciel a ouvert deux nouvelles fenêtres :
– Une qui est intitulée « Image RVB » affiche l’image en couleurs.
– Une autre qui affiche (à raison d’une seule à la fois) les trois couches monochromes, est la fenêtre de travail. Par la suite, nous la désignerons par « fenêtre de travail » (qu’il ne faudra pas confondre avec la fenêtre principale de SIRIL qui est le « Centre de contrôle »).
Fenêtre de travail :

Repérer la zone des onglets de couleur (cadre rose-rouge). Cliquer sur le nom d’une couleur pour sélectionner la « couche monochrome » contenant les valeurs des pixels.

Repérer le cadre jaune. Il contient la position en X du curseur de la souris, la position en Y du curseur de la souris, puis et c’est TRÈS important la valeur numérique du pixel dans la couleur.
Important . Oui.
Les pixels sont codés sur 16 bits, c’est à dire que les valeurs possibles vont de 0 à 65 535. TOUS les pixels qui atteignent cette valeur (65 535) sont brûlés, saturés.
Toute image contenant des zones saturées est dénaturée : elle ne correspond pas à la réalité « naturelle ».
Suite à un traitement d’image maladroit, on se retrouve avec de larges « à-plats » ne contenant rien d’utile.

4. Premières manipulations essentielles

A. Mode linéaire (cadre bleu).
Cliquer sur Rouge, puis Vert, puis sur Bleu. Regarder attentivement l’image. Dans quelle « couleur » a-t-on le plus de grosses étoiles ?
Si vous n’avez pas répondu bleu, recommencez : vous avez mal lu la consigne.

B. Mode linéaire (cadre bleu).
Promener le curseur de la souris dans l’image et regarder les coordonnées et la valeur numérique du pixel (placé sous le curseur).
– Choisir Rouge et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés (atteignant 65535) ?
– Choisir Vert et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés (atteignant 65535) ?
– Choisir Bleu et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés (atteignant 65535) ?
Question : dans quelle couleur a-t-on le plus de pixels saturés ?

Si vous n’avez pas répondu « Bleu », refaites les manipulations.

C. Mode histogramme (cadre bleu).

Promener le curseur de la souris dans l’image et regarder les coordonnées et la valeur numérique du pixel (placé sous le curseur).
– Choisir Rouge et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés ?
– Choisir Vert et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés ?
– Choisir Bleu et amener le curseur dans la zone la plus lumineuse.
A-t-on des pixels saturés ?
Question : dans quelle couleur a-t-on le plus de pixels saturés ?

Bien que l’image semble plus lumineuse, assez curieusement il n’y a pas (je n’en ai pas trouvé) de zone saturée.

Conclusion provisoire :

Selon le mode de représentation des valeurs numériques (linéaire, histogramme), l’aspect de l’image changera sans forcément aboutir à de larges zones saturées.

Posons la règle suivante comme principe à respecter :
Tout traitement d’image astro doit aboutir à une image plus facile à « voir », à comprendre SANS augmenter la saturation des pixels.

(remarquons ici que le/la photographe devra, lui/elle - sauf raison impérative de faire le contraire - obtenir des clichés n’ayant pas de zone saturée. Cela est possible en jouant sur le temps de pose et le réglage des ISO)

5. Un détour par le JPEG

A. Revenons en Mode linéaire (cadre bleu).
Enregistrons l’image au format JPEG par :

Fermons maintenant SIRIL et ouvrons l’image JPEG avec un logiciel graphique tel que GIMP ou Photoshop.
(ici nous utilisons Gimp).

Examinons la représentation qui s’affiche : on appelle cela un histogramme.

La courbe représente le nombre de pixels pour une intensité donnée.
(teintes sombres à gauche, teintes claires à droite).
– Entre le point rouge et le point vert de la courbe, il n’y a pas de pixels (ou quasiment pas).
– Entre le point vert et le point bleu, il y a presque tous les pixels.
– Entre le point bleu et le point jaune : presque pas de pixels.
Autrement dit : presque toute l’information est concentrée sur une faible plage d’intensité... et notre oeil n’est pas assez subtil pour séparer les nuances.
La croix en haut marque le point le plus haut de la courbe.

L’histogramme suivant représente la même image traitée avec SIRIL puis enregistrée en JPEG.

La zone utile, entre le point vert et le point bleu, s’étale sur une plage d’intensités plus large, autorisant davantage de nuances et de subtilités dans l’image.
Un traitement réussi doit permettre de valoriser cette zone, sans saturer les pixels.

Complément utile : une vidéo expliquant l’histogramme selon Gimp, sur une photo non astro. https://www.youtube.com/watch?v=lv9kn00fAo0

Toujours à propos de l’utilisation de l’histogramme dans Gimp on recherchera, sur le site de l’AAI, les articles de Jean-Louis Betoule, en particulier à partir de ce lien :
http://aai.free-hosting.fr/?Traitements-de-nos-images-astro