M27, la nébuleuse de l'haltère

M27, réalisée la nuit dernière.
Je ne maîtrise pas encore le traitement, je pense que j'ai perdu pas mal de signal, et je n'arrive pas à m'affranchir du bruit.
Vu le nombre de poses, je pense qu'on peut faire beaucoup mieux.

Je vous montre quand même mon premier traitement avec PixInsight, en attendant de savoir mieux l'utiliser.

• Meade SC8 à F/D=6.3
  100 x 120 sec
  100 Darks
  100 Flats
  100 Offsets
  Canon 1000D défiltré @ 800 ISO.
  

Alors là moi je dis, chapeau !!

Peut-être à 400 iso se sera moins bruité.

Bravo ! Il y a du détail et de la belle couleur

Nouveau traitement, bien mieux réussi je trouve.



La full ici.

Superbe effectivement. Quel talent !

Vu le nombre d'images que tu as il y doit y avoir des outils intéressants à utiliser dans PI.
Par exemple j'ai vu qu'il y a maintenant des outils pour sélectionner les meilleurs images,
mais je ne les ai jamais utilisés.

Une dernière version qui me satisfait pleinement, malgré les déformations d'étoiles sur le bord droit (cadrage en bord de champ).
Le process ACDNR est super efficace !
Merci pour tous les conseils !



La full ici

Epatant ! Formidable ... j'adore la dernière version.

On dirait que le bruit à disparu.

Cette dernière version est très belle. Le fond de ciel est moins noir, plus naturel et la nébuleuse plus "lisse"

Bon, vu que je suis un éternel insatisfait, j'ai finalement trouvé que la gestion du bruit sur le fond de ciel était trop travaillé, ce qui donne des gros pâtés.
Voici donc ma n-ième version de M27.
Promis : demain, j'arrête !

A noter que j'ai fait le prétraitement avec DSS, car PI n'arrive pas à aligner mes images



La full ici.

Tu as eu raison d'insister, elle est effectivement encore mieux.
Le cadrage aussi est plus équilibré.
Pourrais tu donner quelques indications sur les traitements que tu as utilisé pour améliorer le traitement du bruit.

J'ai utilisé principalement le process ACDNR avec un "Lightness mask" assez large, et surtout, je n'ai pas essayé de supprimer le bruit, mais uniquement de le réduire.
J'ai également utilisé localement AtrousWaveletTransform, soit en utilisant un masque généré avec RangeSelection, soit en utilisant le Lightness mask généré par ACDNR, en clonant l'image et en appliquant le masque sans réduire le bruit (je ne sais pas si c'est très clair).

Autre technique que je viens de découvrir et qui paraît encore plus performante :
Cloner l'image, l'appliquer en tant que masque, puis utiliser TGVDenoise. En jouant sur les paramètres Edge Protection, on obtient un super résultat.

Pour ACDNR, je vois comment tu procèdes, mais ne je suis jamais satisfait du bruit résiduel, j'ai toujours des espèces de petites tâches claires, assez disgracieuses. Est ce que tu utilises les paramètres par défaut ?

Pour TGVDenoise, le résultat me plait mieux effectivement, par contre le tour de passe-passe du tutoriel, constitant à utiliser l'image comme son propre masque, j'ai essayé, mais ca ne donne aucun effet. J'ai du louper quelque chose...

Pour ACDNR, j'ai aussi des tâches, plus ou moins visibles selon les paramètres.
Avec TGVDenoise, le mieux est sûrement d'extraire la luminance de ton image, et de la retravailler avec l'histogramme, ou d'utiliser RangeSelection. Après tu peux combiner les masques avec PixelMath pour créer le masque que tu veux, mais je ne maîtrise pas encore le sujet.
Le clonage de l'image pour l'utiliser en masque fonctionne chez moi, mais les limites ne sont pas forcément celles désirées.