Étoiles à la recherche d'un peu sombre? Jetez quelques maths à eux. | shoppingmaroc.net


Alors que le coût des capteurs d'images à haute résolution diminue et que la disponibilité de petits ordinateurs monocarte à petit prix augmente, nous commençons à voir plus de projets d'astrophotographie que jamais auparavant. Quand vous pouvez mettre un Raspberry Pi Zero à 5 $ et une webcam décente dehors dans une boîte pour prendre des photos autonomes du ciel toute la nuit, pourquoi ne pas essayer? Mais ce faisant, de nombreux hackers reconnaissent un fait bien connu des jockeys de télescopes traditionnels: voir quelques étoiles est facile, voir beaucoup d'étoiles est une autre histoire entièrement.

Le problème est que les étoiles sont assez faibles; un problème aggravé par la pollution lumineuse que vous obtenez, sauf si vous êtes dans une zone rurale. Vous ne pouvez pas non plus éclaircir les images, car cela ne fait qu'accroître le bruit dans l'image. Programmeur toujours à la recherche d'un défi, [Benedikt Bitterli] a décidé de se lancer dans l'utilisation de logiciels pour améliorer les images d'astrophotographie. Il a documenté le processus entier, les échecs et tous, sur son blog pour quiconque serait curieux de savoir ce qu'il faut vraiment pour créer les images incroyables du ciel nocturne que nous voyons dans les manuels.

En principe, c'est simple: il suffit de prendre beaucoup d'images du ciel, les empiler les unes sur les autres et identifier les points de lumière qui sont des étoiles et ceux qui sont des artefacts de bruit. Mais bien sûr, l'exécution est considérablement plus difficile. D'une part, à moins que la caméra ne soit sur une monture qui suivait automatiquement le ciel, les étoiles se seraient légèrement déplacées dans chaque image. Pour aider à ce processus, [Benedikt] a utilisé un truc de navigation sur lequel l'humanité s'est appuyée depuis des millénaires: la cartographie des constellations. En comparant les groupements d'étoiles dans chaque image, son logiciel est capable de superposer précisément chaque image.

Mais ce n'est qu'une partie de l'équation. Dans son article, [Benedikt] passe en revue l'incroyable quantité de maths qui permet d'identifier les étoiles individuelles dans la mer de bruit que vous obtenez quand un capteur d'image numérique regarde dans le noir. Vous n'avez certainement pas besoin de comprendre tous les calculs pour apprécier les résultats finaux, mais c'est une lecture fascinante pour ceux qui s'intéressent aux concepts de vision par ordinateur.

Ce type de logiciel est précisément ce que vous voulez associer à votre impression 3D. Star Tracker, ou même mieux une station de surveillance du ciel Raspberry Pi.

[Thanks to Helio Machado for the tip.]

            


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