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dimanche 17 mars 2013

Le traitement "Bleu moins Rouge" - "Blue minus Red" processing

Le traitement "Bleu moins Rouge" - "Blue minus Red" processing

Il y a eu récemment quelques discussions sur internet à propos de la technique de traitement d'image noir et blanc que j'avais brièvement présentées ici : http://opticsaround.blogspot.fr/p/photogra-les-halos-halo.html. Cela fait plus d'un an que je l'utilise et comme il semble que plusieurs personnes l'utilisent, je pense qu'il est utile de le discuter plus en détail. Cette technique a été développée et utilisée en premier par Nicolas Rossetto, ici in lien vers sa gallerie flickr : http://www.flickr.com/photos/gaukouphoto/6320708287/in/photostream

Cette technique est très puissante et permet de réveler des halo à peine visible (ou même invisible) à l'oeil, et difficilement révélés par les autres méthodes de traitement d'image. Contrairement au masque flou, cette technique ne crée pas d'artefacts car elle enlève des détails à l'image (les structures nuageuses) plutot que d'ajouter ou de modifier les détails de l'image. Cette technique révèle souvent le halo à 46° dans les manifestations habituelles de halos, elle révèle aussi des halos rares dans les manifestations complexes de halos, comme les arcs de Parry, les arcs de Lowitz, l'arc de Wegener...

Le principe est d'enlever les structures nuageuses qui empêche de voir les halos grâce à leur couleur. Comme les nuages sont blancs, ils sont également intenses dans chaque couche RGB de l'image. On peut donc les enlever en soustrayant une couche de l'image à une autre.

L'amélioration la plus forte est obtenue en soustrayant les couches les plus éloignées en terme de longueur d'onde, c'est-à-dire les couches rouges et bleues. On obtient ainsi une visualisation spectaculaire de la frange rouge interne des halos.

Si on utilise des images jpg, la couche bleue est généralement très compressée ce qui conduit à des résultats médiocres. Les images doivent donc être acquise en RAW. Pour analyser des anciennes images acquises en jpg, soustraire la couche rouge à la couche verte peut donner de meilleurs résultats comme ces deux couches sont les moins compressées en jpg.


There has been a few discussions lately on the internet about the black and white image processing technique for halos that i briefly introduced here : http://opticsaround.blogspot.fr/p/photogra-les-halos-halo.html. It as has been more than a year that I am using it and as it seems that more people are using it, I think it is worth discussing it more in details. This technique was developped and used first by Nicolas Rossetto, here a link to his flickr gallery : http://www.flickr.com/photos/gaukouphoto/6320708287/in/photostream

This technique is very powerful and allows to reveal halos that are barely seen (or not seen) with the eye and not easily revealed by other image processing technique. Unlike unsharp masking, this technique does not produce artifacts as it does removes details of the image (cloud structures) rather adding/changing details. This technique often reveals 46° halo in usual displays. in complex display, it can reveals rare halos like Parry arcs, Lowitz arcs, Wegener arc...

The idea is to remove the clouds structures that prevent good visualization of halos according to their color. As clouds are white, they are equally intense in each RGB channel. therefore one can remove the clouds by subtracting a color channel to the other.

the highest enhancement is obtained when the color channels subtracted are the farthest appart in term of wavelenght, ie red and blue channels are to be subtracted. This yelds to dramatic enhancement of the red inner fringe of halos

If you use .jpg images, blue channel is generally heavily compressed leading to very poor results. Therefore the images should be taken in RAW. If you want to analyse old images that you have acquired in jpg, subtracting red and green channels can give better results as these are less compressed in jpg.


En haut à gauche: image initiale. En haut à droite: traitement en raw, bleu moins rouge (B-R). Les halos à 22° et 46° sont révélés ainsi qu'un faible parhélie. En bas à gauche: traitement jpg, bleu moins rouge. Le résultat est médiocre à cause la compression importante de la couche bleue. En bas à droite, vert moins rouge donne des meilleurs résultats en jpg, mais reste bien moins bon que B-R en raw.
top left : initial image. top right : raw processing, blue minus red (B-R). 22° and 46° halos are revealed as well as a weak parhelion. bottom left : jpg processing, blue minus red. the results is very poor because blue channel is heavily compressed in jpg. bottom right : jpg processing, green minus red is better than jpg B-R but poorer than raw B-R.

Quant on parle de soustraction de couche, on peut penser qu'il suffit de soustraire la couche rouge à  la couche bleue pour faire disparaître les structures nuageuses. En fait, la soustraction optimale est généralement obtenue en ajustant la couche soustraite avec un coefficient de proportionnalité bien choisi. La raison est que les nuages ne sont pas parfaitement blanc et donc pas parfaitement égaux dans chaque couche. La principale raison est une balance des blancs imparfaite. Il y a aussi des cas où le coefficient optimal n'est pas constant sur toute l'image. Par exemple, un certain coefficient permettra une soustraction optimale des structures nuageuses au niveaux des parhélies et un coefficient different donnera une soustraction optimale au niveau de l'arc circumzénithal.

When we talk about channel subtraction, one might think you just do red minus blue and get an optimal subtraction. Indeed, the optimal cloud subtraction is usually obtained when the subtracted channel is multiplied first by a well chosen proportionnality coefficient. This is because clouds are not perfectly white, so they are not perfectly equally bright in each channel. The main reason is because of imperfect white balance used. You will find cases were the optimal coefficient is not constant for the whole image, for instance you might need a certain coefficient to remove perfectly cloud structures around parhelia while you need a different coefficient to remove perfectly clouds around circumzenithal arc.


A gauche, l'image initiale. Au milieu, traitement B-R sans ajustement du coefficient. Les structures nuageuses sont toujours présentes. A droite, traitement B-R avec ajustement du coefficient R pour avoir une soustraction optimale des structures nuageuses.
Left, initial image. Middle B-R without adjustment. cloud structure is still present. Right, B-R with adjustement of the R coefficient to get optimal cloud structure subtraction.

Cette soustraction peut être effectuée avec presque tous les logiciels de traitment d'image. Par exemple avec Photoshop, la manière la plus simple est d'utiliser le calque d'ajustement "channel mixer". Il faut choisir une sortie "monochrome". Les valeurs de départ doivent être -100% pour la couche rouge, 0% pour la couche verte,  +100% pour la couche bleue et +50% pour la constante. L'ajustement du coefficient est effectué en jouant avec le coefficient de la couche rouge.

This subtraction can be done with most of the image processing software. For instance, with Photoshop, the easiest way is to use the adjustment layer "channel mixer". The output should be "monochrome". The starting values should be -100% for Red, 0% for Green, +100% for blue, and +50% for the constant. The coefficient adjustment is made by playing on the Red coefficient.

Réglages en utilisant le "channel mixer" de Photoshop.
Settings using Photoshop "channel mixer".

Dans certain cas, il peut y avoir un fort gradient de fond pour le coefficient optimal. Il peut alors être utile d'enlever ce fond pour révéler au mieux les halos (voir "enlever le fond du ciel" ici: http://opticsaround.blogspot.fr/p/photogra-les-halos-halo.html). L'ordre n'a pas d'importance pour le résultat final, on peut commencer par soustraire le fond du ciel à l'image initiale puis faire le traitement B-R ou enlever le fond de l'image B-R directement (la soustraction du fond est linéaire tout comme la soustraction B-R, les deux opérations sont donc commutatives).

In some cases, there might be a strong background gradient when you have the optimal coefficient. it might be helpful to remove the background in order to reveal the halos better (see "removing sky background here: http://opticsaround.blogspot.fr/p/photogra-les-halos-halo.html). It does not matter for the final result if you subtract the background on the initial color image before B-R or directly in the B-R image (background subtraction is linear as well as B-R subtraction so they are commutative).


A gauche, l'image initiale. Au milieu, traitement B-R. A droite, la soustraction du fond "applatit" les variations du fond.
Left initial image. Middle, B-R processing. Right, additionnal background subtraction flattens background.

Et les halos blancs ? - what about white halos?

Cette méthode donne des résultats très variables sur les halos blancs. Dans certains cas, elle les fait disparaître complètement alors qu'elle les révèle dans d'autres cas. Par exemple, dans certains cas, les halos ne sont pas exactement du même blanc que les nuages. Cette petite différence de couleur peut permettre d'améliorer les halos blancs. Un autre cas est celui de halos blancs légèrement colorés par la diffraction. Par exemple, le cercle parhélique est souvent légèrement coloré par la diffraction avec des bords rougeâtres et une partie centrale plus bleue. Dans de tels cas, le traitement B-R améliore la visibilité du cercle parhélique. Un dernier cas est celui de l'arc de Wegener. L'arc de Wegener est généralement considéré blanc mais en fait il montre des couleurs dans la direction du soleil alors qu'il est blanc dans la direction anthélique. Dans les directions intermédiaires, l'arc de Wegener reste faiblement coloré et peut être mis en évidence avec ce traitement.

This techniques gives very variable results on white halos. On some cases, it makes white halos totally disappear whereas in some other it reveals them. First, white halos are usually not exactly the same white as clouds.  This slight color difference can help enhancing white halos. Another possibility is that white halos get slightly color because of diffraction. indeed, parhelic is often slightly colored by diffraction with red fringes while central part appears bluer. In such cases, B-R processing improves parhelic circle. A last case is the case of the Wegener arc. Wegener arc is generally considered white but indeed it shows colors on the sun side, while it is white on the anthelic side. So in intermediate areas, the Wegener arc is still slightly colored and can be enhanced with this processing.

L'arc hélique blanc est évident sur l'image initiale mais disparait complètement au traitement B-R alors que l'arc de Lowitz est révélé.
White helic arc is obvious in the initial image but disappears totally in B-R processing while Lowitz arc is revealed.


Ici, le cercle parhélique est révélé par le traitement B-R alors que seul le parhélie à 120° était visible à l'oeil.
Here, parhelic circle is revealed by B-R processing while only 120° parhelion was visible to the eye.

Dans ce dernier cas, le parhélie à 120°  et le cercle parhélique sont améliorés par le traitement B-R qui montre ses bords rougis par la diffraction. L'arc de Wegener est aussi révélé grâce à ses couleurs dans la direction du soleil.
In this case, parhelic circle and 120° parhelion are enhanced by B-R processing which shows their reddish diffraction fringes. Wegener arc is also reveals because of its colors on the sun side.

Possibilités supplémentaires - Additionnal possibilities

Une possibilité est d'utiliser cette technique directement en couleur. Par exemple, au lieu de soustraire la couche rouge à la couche bleue, on peut soustraire à chaque couche une couche grise faite de la moyenne des trois couches RGB. Dans ce cas, chaque couche est améliorée et on a une image couleur des halos. Cette image peut être ensuite mélangée à l'image initiale pour créer une image améliorée qui garde un aspect naturel.

A last possibility is to use this technique directly in colors. For instance, instead of subtracting Red channel to Blue channel, you can subtract to each channel a gray channel made of the average of the three RGB channel. In this case, each channel is enhanced and you can create a color image of the halos. This color image can be further mixed with the starting image to create a natural looking enhanced image of the halos.

A gauche, image initiale. Au milieu, la soustraction d'une couche "grise" à chaque couche RGB montre les halos en couleur. A droite, l'image précédente est mélangée à l'image initiale pour créer une image améliorée à l'aspect naturel.
Left, initial image. Middle, subtraction of the gray channel to each RGB channel shows a color image of the halos. Right, the previous image is mixed to the initial one to create a natural looking enhanced image.





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