J’ai traité les images brutes de JWST pour m’amuser.
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Première constatation: les images n’ont aucun bruit, à part dans les coins où il semble y avoir des pixels morts. Comme elles ont été calibrées, elles ont dû être traitées pour le bruit aussi.
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Ensuite, 6 filtres infrarouge ne se convertissent pas facilement en couleurs. Il a fallu un peu de tâtonnement pour savoir quels filtres doivent devenir quelle couleur (JWST a publié un graphique de la couverture des filtres pour aider). Au final, chaque couche est constituée du médian de 3 filtres:
Rouge = mean((f090w_r*.5),f444w_r,f470w_r)
Vert = mean((f187n_r*.5),(f200w_r*.5),f335m_r)
Bleu = mean((f090w_r*.5), (f187n_r*.5), (f200w_r*.5))

Grace à la qualité des images, le traitement est vraiment très facile et rapide:
- HT pour chaque filtre pour étirer les images. Faire attention a les carder cohérentes, sinon des zones surexposées apparaitront.
- PixelMath pour intégrer les 6 filtres en 3 couches couleurs.
- SCNR
- ColorSaturation
- CurvesTransformation pour diminuer un peu le rouge et augmenter la luminosité générale.
- LHE avec paramètres 200, 4, 0.1.
- LHE avec paramètres 64, 1.5, 0.4.
- FastRotation pour présenter l’image comme elle l’a été par l’équipe de JWST.
- CloneStamp pour effacer la saturation du centre des étoiles.
- MorphologicalTransformation pour réduire la taille des étoiles.
- Resample pour réduire la taille de l’image.
Une réponse sur “La Carène par JWST”
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