Outre ses attraits esthétiques, une image « starless » (c’est à dire débarrassée de toutes les étoiles) peut aussi constituer une étape importante dans le workflow de traitement, en particulier pour appliquer des modifications ciblées sur les objets sans risquer d’altérer les étoiles.
Deux logiciels spécialisés dans cette tâche sont régulièrement utilisés par les astrophotographes : StarNet++ et StarXTerminator.
Lequel donne les meilleurs résultats, en linéaire, en non-linéaire, pour les masques d’étoiles, sur les halos, les aigrettes ? Réponses dans cet article avec en prime la nouvelle version de StarNet v2 passée au banc d’essai.
Place au match !
Une image « starless » est une astrophotographie sur laquelle l’ensemble des étoiles ont été « gommées ». Il pourrait sembler paradoxal pour un néophyte de chercher ainsi à éliminer les étoiles d’une image astronomique durement acquise, mais cette technique présente certains avantages :
- Mettre en valeur les objets du ciel profond : dans le cas des nébuleuses diffuses présentant des extensions très ténues sur tout le champ, le retrait des étoiles permet, sans forcer davantage sur les curseurs, de mieux mettre en valeur la nébuleuse elle-même. L’absence d’étoiles permet de mieux se concentrer sur les détails de la nébuleuse elle-même, qui autrement pourraient passer inaperçus.
- Permettre des traitements plus avancés : en supprimant les étoiles d’une image avant le stade final, il devient possible d’apporter des traitements plus poussés sur le signal des objets (nébuleuses, galaxies…) sans altérer trop fortement les étoiles (par exemple lors d’accentuation de détails ou de montée d’histogramme…). Ces techniques de traitement distinct et de réintroduction ultérieure des étoiles impose cependant une bonne maîtrise afin d’éviter de donner un côté très artificiel à l’image.
Selon l’usage que l’on souhaite en faire, le procédé starless peut donc être utilisé soit sur l’image finale (à des fins esthétiques), soit en cours de traitement (en mode linéaire ou après la montée d’histogramme).
Alors qu’il était auparavant nécessaire de réaliser manuellement l’ensemble des opérations de retrait d’étoiles (ce qui était particulièrement long et fastidieux, pour un résultat approximatif, en mode non-linéaire ; et impossible en mode linéaire), des logiciels avancés permettent depuis quelques années de réaliser automatiquement toutes les étapes de cette opération : détection des étoiles, modélisation, soustraction et correction de la zone modifiée, prise en compte des artefacts (halos, aigrettes de diffraction), etc.
Parmi les solution existantes, les deux principales sont indiscutablement StarNet++ et StarXTerminator, qui reposent toutes deux sur un « réseau neuronal artificiel » : par apprentissage automatisé (« machine learning« ), les algorithmes de ces programmes ont assimilé et modélisé des données à partir de plusieurs centaines (voire milliers) d’images, afin de définir les paramètres de détection et de correction à apporter aux étoiles.
Bien qu’il existe d’autres logiciels permettant d’accomplir cette tâche, il s’agit incontestablement des deux logiciels les plus utilisés par les astrophotographes amateurs. Aussi, ce sont ces deux logiciels que nous avons choisi de confronter aujourd’hui.
- Méthodologie
Pour ce test, j’ai utilisé StarNet et StarXTerminator sur les mêmes images de départ, en sélectionnant une quinzaine d’images représentatives de différentes catégories : nébuleuses diffuses et étendues, nébuleuses avec de larges zones de fond de ciel, galaxies avec et sans halos étendus, images avec de grandes zones de nébuleuses obscures ou d’IFN, images grand champ, ainsi que des images présentant des contraintes spécifiques et parfois difficiles à traiter : halos, aigrettes… Les process ont été appliqués sur des images monochromes et couleurs (RGB et SHO), en résolution native ou en drizzle 2x.
Pour chaque image, les process ont été appliqués sur les images en mode linéaire et en mode non-linéaire, afin d’apprécier la qualité des résultats dans les deux cas.
Sauf cas spécifiques, les résultats sont appréciés selon plusieurs critères :
- détectivité : les étoiles de toutes tailles sont-elles bien prises en compte dans le process et ce, quelle que soit leur localisation (fond de ciel, objets, etc.) ?
- retrait des étoiles : les étoiles sont-elles toutes retirées une fois le process appliqué et ce, quelles que soient leur taille et leur localisation ?
- Correction apportée : quelle est la qualité de la correction apportée sur les zones correspondant aux étoiles retirées ? Cela inclut également la présence des halos résiduels ou des aigrettes de diffraction le cas échéant.
- artefacts : l’application du process génère t-elle des artefacts une fois le retrait et la correction effectués ?
- qualité du masque d’étoiles : le masque d’étoiles généré par le process est-il exploitable dans le cadre de traitements spécifiques ?
Nous allons donc apprécier les résultats de chaque logiciel dans chaque catégorie, de manière autonome, avant de nous risquer à un verdict final.
Pour chaque critère, un résultat sur /5 est attribué.
Cette appréciation par catégorie sera plus profitable à l’utilisateur, puisqu’en fonction des résultats qu’il souhaite obtenir (une belle photo starless sans artefacts, un masque d’étoiles en mode linéaire, etc.), l’un ou l’autre des logiciels pourra être privilégié.
Sauf mention contraire, les images seront présentées dans l’ordre suivant :
Signalons enfin que les images choisies pour ce test sont volontairement « difficiles », car présentant des défauts ou des spécificités que ces logiciels peuvent avoir du mal à gérer correctement. Cela est bien sûr nécessaire pour apprécier les limites de chacun !
Table des matières
1. Caractéristiques générales
Lancé en 2019, StarNet++ est le « pionnier ». Face à ce logiciel, probablement le plus utilisé aujourd’hui du fait de son intégration native à Pixinsight, se présente aujourd’hui un challenger : StarXTerminator. Développé par Russel Croman et lancé en septembre 2021, ce logiciel en est déjà à sa 5e version (v7) après quelques mois.
Du moins, telle était la situation jusqu’à ce qui devait initialement être la date de publication de cet article… date qui finalement coïncidé avec la sortie StarNetV2 ! Cette nouvelle version a donc été soumise aux mêmes tests et avec les mêmes images.
Attention, la sortie de cette V2 semble s’être accompagnée d’une modification de la licence et des conditions d’utilisation de StarNet, puisque le code-source de celui-ci n’est plus mis à disposition en open-source (ce qui a entraîné sa suspension du site SourceForge où il était traditionnellement hébergé) et que certaines restrictions d’utilisation s’appliquent ; rien cependant qui concerne les utilisateurs du logiciel pour l’astrophoto, donc passons.
Prix
Ce critère est sans doute le plus simple à apprécier, puisque StarNet (V1 et V2) est totalement gratuit, alors qu’il faudra débourser 60$ (environ 55€) pour acquérir une licence de StarX.
Un peu cher pour une fonctionnalité unique, mais à mettre en rapport avec les performances obtenues à l’issue de ce test.
A signaler toutefois que pour ce prix, vous disposez d’une licence définitive de StarX (comprenant a priori toutes les futures mises à jour qui sont pour le moment très régulières), ainsi que la possibilité de l’utiliser à la fois sur Pixinsight et sur Photoshop en tant que plugin.
Ergonomie
StarNet s’utilisait au départ uniquement de manière autonome, sous une interface peu intuitive, avant d’être proposé sous la forme d’un plugin pour PixInsight. Depuis la mise à jour 1.8.8-7, StarNet++ V1 est désormais intégré nativement dans Pixinsight sous la forme d’un process ; et est utilisé dans le cadre de nombreux process ou scripts (par exemple pour la réduction d’étoiles par méthode de modification morphologique ou la méthode « de-emphasis » d’Adam Block proposée dans les scripts EZSuite). Cette intégration dans Pixinsight rend son utilisation très simple dans le cadre du traitement d’images, tant au stade linéaire que non-linéaire. En revanche, pour ceux qui ne possèdent pas Pixinsight, l’utilisation autonome est moins intuitive.
StarNet V2, sorti fin janvier 2022, n’est pas encore intégré de manière native à Pixinsight, mais s’ajoute de manière classique comme un process additionnel. Attention toutefois, cela signifie que – pour l’instant – cette nouvelle version n’est pas utilisée par les différents scripts ou process qui utilisent StarNet V1 pour effectuer certaines opérations.
StarX s’utilise pour sa part au sein de Pixinsight, sous la forme d’un process, mais également au sein de Photoshop sous la forme d’un plugin. Sur Pixinsight, le process peut être utilisé en mode linéaire ou en mode non-linéaire, dans le cadre du traitement de l’image. Son utilisation possible dans Photoshop, avec des résultats équivalents, est un « plus » indéniable pour les utilisateurs de ce logiciel puisqu’il est ainsi possible de lancer un starless de manière intégrée au workflow. Petit avantage sur ce point pour StarX, donc.
Signalons qu’en ce qui concerne l’interface des process sous Pixinsight, les deux process sont très similaires et simples à paramétrer :
- les deux programmes permettent une application sur une image linéaire ou non-linéaire (automatique pour StarNet V1, à préciser pour StarX et StarNet V2) ;
- les deux programmes permettent la création d’un masque d’étoiles (option à cocher dans les deux cas) ;
- StarNet permet à l’utilisateur de préciser la « finesse » du process appliqué, en réglant la taille des portions de l’image qui vont être traitées séparément (par défaut à 128 px en V1 et 256px en V2, mais pouvant être réduite à 128 pour la V2 et 64, 32, etc. pour la V1). Les valeurs par défauts fonctionnent bien.
- StarX ne propose pas cette option, mais autorise l’utilisateur à choisir quelle version du programme il souhaite appliquer.
- StarNet V2 propose moins de choix sur la valeur du « strides » que la V1, mais offre désormais une nouvelle option « d’upscale x2 » de l’image : la résolution de l’image est doublée avant application du process afin de limiter la création d’artefacts sur les petites étoiles.
Nous allons voir par la suite que les choses ne sont pas si simples et que le réglage de ces différentes options doit être réalisé en connaissance de cause pour obtenir un résultat satisfaisant, en fonction des critères prédominants (par défaut, StarNet V1 ne donne pas de bons résultats en linéaire, diminuer la valeur peut dans certains cas augmenter la précision mais au prix d’une durée de traitement très fortement augmentée, le choix de l’IA pour StarX dépend du résultat à obtenir, etc.).
Vitesse de traitement
Ces deux process demandent une forte puissance de calcul, qui sollicite beaucoup le processeur. Comme on peut le voir sur la tableau ci-dessus, les résultats sont à peu près équivalents entre les deux, que ce soit en linéaire ou en non-linéaire, avec un petit avantage dans les deux cas à StarX.
Attention, en ce qui concerne StarNet V1, le temps de traitement augmente fortement avec la diminution de la valeur de « stride » : d’une petite minute en « stride = 128 », on passe à plus de 13 minutes en « stride = 32 » ! Veillez donc à bien ajuster ce paramètre car, sauf cas particulier, le temps de calcul supplémentaire ne se justifie pas au regard du résultat final. La V2 ne s’encombre d’ailleurs plus avec ces paramètres, puisque le réglage « 256 » est proposé par défaut et fonctionne bien dans la grande majorité des cas, et seule l’alternative « 128 » est désormais possible.
Les utilisateurs disposant d’une carte graphique nVidia compatible ont toutefois la possibilité d’accélérer fortement le temps de traitement de ces deux logiciels, en mettant à profit les capacités de calcul de la carte graphique en installant l’environnement CUDA. Attention à bien vérifier au préalable que votre carte graphique et votre version de CUDA sont compatibles (versions 3.5, 3.7, 5.2, 6.0, 6.1, 7.0 ou supérieures) ! L’ensemble de la procédure pour installer CUDA est consultable ici.
Voici un comparatif des vitesses de calcul pour StaretNet et StarX, avec et sans CUDA (un grand merci à Aurélien Chapron pour ses mesures et ce tableau !).
On constate qu’avec CUDA, le temps de calcul est divisé par 3 environ, que ce soit pour StarNet ou pour StarX. Pour StarNet, cette diminution du temps de traitement joue également de manière proportionnelle pour les images avec des valeurs de « strides » inférieures. A signaler que cette accélération joue aussi bien avec la V1 que la V2 de StarNet.
Au final, petit avantage à StarX, surtout dans sa dernière version (v7) mais rien de bien important, d’autant plus si vous pouvez bénéficier de l’accélération via CUDA.
2. StarNet vs StarX en mode linéaire
Le mode linéaire est privilégié par les utilisateurs de Pixinsight qui utilisent les versions starless de l’image dans leur worflow (par exemple pour corriger certains aspects d’une image avant la montée d’histogramme).
En fonction des traitements localisés qui vont être apportés, savoir quel logiciel donne les meilleurs résultats en linéaire a donc une importance particulière ; en sachant que selon l’importance de tel ou tel critère, l’un ou l’autre des logiciels (et de ses versions) pourra être privilégié (la prise en compte des artefacts pouvant jouer un rôle déterminant en vue de la résinsertion ultérieure des étoiles ou de la création d’un masque adapté).
- Précision importante sur StarNet V1 en mode linéaire
Pour comparer StarNet V1 et StarX en mode linéaire, une précision préalable et importante s’impose : dans sa version de base, StarNet V1 ne fonctionne pas en mode linéaire !
Comme le montre l’illustration ci-contre, l’image n’a de « starless » que le nom, puisque celle-ci montre de très nombreuses étoiles non prises en compte à l’issue du traitement.
Celui-ci génère par ailleurs de nombreux artefacts qui rendent le résultat inexploitable.
A noter également que le nombre de « strides » ne change rien dans le résultat final…
Pour pouvoir l’utiliser sur une image en mode linéaire, il faut donc passer via le script « LinearStarNet » (téléchargeable ici), qui utilise une méthode de « délinéarisation semi-réversible » de l’image. L’image est donc dans un premier temps délinéarisée pour que lui soit appliqué le process starless, après quoi elle est reconvertie en mode linéaire.
Cette méthode est décrite par son auteur comme « semi-réversible » dans le sens où cette opération entraine une légère modification de l’histogramme de l’image initiale après sa délinéarisation puis sa relinéarisation. Toutefois, en pratique, l’altération est réellement minime et à peine mesurable sur la plupart des images ; et par ailleurs similaire à la transformation apportée par StarX en mode linéaire.
Dans la mesure où le process StarNet V1 n’est pas utilisable en lui-même sur une image linéaire, nous n’avons utilisé que le script LinearStarNet dans ce test pour toutes les images en mode linéaire. Toutefois, par commodité, nous parlerons toujours de « StarNet V1 ».
A noter que StarNet V2, qui repose toujours sur cette technique de délinéarisation semi-réversible, est parfaitement utilisable sur une image en mode linéaire, sans qu’il soit nécessaire d’utiliser un script à la place.
Détectivité
En terme de détectivité, les deux logiciels fonctionnent globalement bien et donnent de bons résultats, en oubliant très peu (voire aucune) étoile dans le champ, sauf cas particuliers.
C’est donc plutôt dans l’excès inverse qu’il faut aller chercher les défauts propres à chacun, et vérifier si ces logiciels ne considèrent pas comme des étoiles certains objets qui n’en sont pas… et malheureusement, c’est le cas !
StarNet confond en effet régulièrement de petites galaxies dans le fond de ciel avec des étoiles, et les supprime (ou les affecte significativement) après le process. Cela est particulièrement vrai pour la V1. La V2 fait mieux, mais ces confusions demeurent encore.
De même, StarNet pousse très loin la détection d’étoiles dans les galaxies, et retire de manière assez systématique de nombreux objets à l’aspect stellaire dans les noyaux ou les bras des galaxies (telles que de très faibles étoiles individuelles, des amas d’étoiles ou des zones de nébuleuses à l’aspect globalement sphérique).
En revanche, StarNet V1 n’assimile quasiment jamais (ou très faiblement) la zone du noyau à une étoile ; qualité un peu en retrait sur la V2 qui intègre un peu plus ces zones. Cette qualité se remarque également sur les zones lumineuses des nébuleuses.
Attention toutefois, dès lors qu’on soumet une image avec une nébuleuse un peu plus complexe à StarNet v2, patatras ! Sur la nébuleuse du Croissant (NGC 6888), tout s’effondre, avec une confusion massive des structures et des étoiles. Cet effet est un peu atténué en utilisant la fonction « 2x upsample« , mais encore clairement visible…
Dernière petite limite : StarNet se montre globalement moins performant pour détecter les étoiles dans les zones de « recoupement » de l’image, c’est à dire dans les zones où le RSB varie de manière significative par rapport à la moyenne de l’image (notamment les bandes avec moins d’images empilées, ou certaines zones proches du bord de l’image).
StarX, pour sa part, détecte mieux les petites galaxies dans le fond de ciel pour les exclure du traitement. Ces petits objets ne sont donc pas affectés par le process starless, en particulier pour la V7. Cette détection plus « permissive » de la V7 n’est pas systématiquement un avantage, puisque cela s’accompagne en général d’une intégration plus appuyée de zones non-stellaires, en particulier des noyaux de galaxies qui se voient affublées d’un retrait de luminosité après traitement (défaut moins visible mais bien présent sur la V6 également). La V6, pour sa part, détecte mieux les toutes petites étoiles dans les objets :
Difficile de départager StarNet et StarX en matière de détectivité ; chacun présentant des avantages et des inconvénients différents :
- StarNet est plus performant pour distinguer les étoiles et ne pas inclure les zones brillantes des objets (galaxies et nébuleuses) au prix cependant de quelques étoiles non prises en compte. La V2 sous-performe cependant clairement sur les nébuleuses complexes, avec une détectivité très en retrait ;
- StarX est plus performant pour préserver les petites structures dans les nébuleuses ou les galaxies ; mais la prise en compte des zones centrales lumineuses peut engendrer des problèmes selon les traitements envisagés.
On constate une grosse amélioration de la V2 de StarNet par rapport à la version précédente pour ce qui concerne la prise en compte des halos, ce qui constituait un gros défaut de la V1. StarNet V2 fait désormais jeu égal sur ce point avec StarX V7.
Au final, léger avantage à StarX v7 par rapport à StarNet v2, qui propose des résultats globaux plus cohérents sur les objets de toute nature ; et surtout en raison de la sous-performance de StarNet v2 sur les nébuleuses complexes. Le bilan n’est pas parfait pour StarX v7 en raison de la prise en compte importante de zones lumineuses dans les galaxies et les nébuleuses et une moins bonne détectivité que la v6 sur les toutes petites étoiles, mais largement compensée par la meilleure distinction entre étoiles et objets quasi-stellaires dans le fond de ciel.
Correction
StarNet V1 donne globalement de bons résultats dans les zones de nébuleuses, avec malgré tout une tendance générale à la « sous-correction » puisque persistent des traces de halos et de résidus d’étoiles une fois la correction effectuée. On sent la volonté de la V2 de venir concurrencer StarX sur la correction des étoiles brillantes, mais cela se fait au détriment d’un floutage plus prononcé et surtout de l’apparition de petits artefacts dans les zones les plus brillantes.
StarX v7, pour sa part, donne de meilleurs résultats sur les zones de fond de ciel, avec une tendance globale à la « sur-correction » dans certaines zones de nébuleuses. Cette sur-correction se traduit par un lissage plus important de la zone de remplacement des étoiles corrigées après traitement, ainsi que la prise en compte plus importante des halos, ce qui augmente d’autant le diamètre de correction apportée. La v6 est pour sa part un peu en retrait, avec quelques artefacts grossiers dans les zones corrigées les plus lumineuses.
Sur les nébuleuses, StarX prend parfois en compte des structures assez larges et qui ne présentent pourtant aucun aspect stellaire. C’est le cas par exemple sur la nébuleuse d’Orion (ci-dessous), où toute la partie du trapèze est intégrée dans le masque d’étoiles.
Sur certaines images, StarNet v1 se montre plus performant que la v2 ou que StarX, avec une correction beaucoup plus ciblée, plus précise et mieux gérée. Dommage que le résultat d’ensemble soit globalement moins bien corrigé et plus bruité.
Dans le match fratricide entre StarX v6 et v7, on notera que la correction apportée par la v6 est globalement un peu plus « bruitée », mais aussi un peu plus précise que celle apportée par la v7, qui manifeste une tendance à la sur-correction. Malgré un bruit un peu plus visible sur la v6, la correction apportée apparait sensiblement meilleure dans les zones peu lumineuses.
Au final, le bilan n’est pas non plus clairement tranché en ce qui concerne la qualité de la correction apportée :
- dans le fond de ciel : avantage à StarX v7 qui gère beaucoup mieux les grosses étoiles et les halos, la sur-correction n’étant pas forcément gênante ;
- dans les zones de nébuleuses : léger avantage à StarNet v2 qui génère moins d’artefacts et isole plus précisément les structures fines ; mais StarX reprend l’avantage dès lors que la nébuleuse contient beaucoup d’étoiles en raison d’une correction plus propre… mais avec une énorme nuance à apporter, à savoir que sur certaines nébulosités complexes, StarNet v2 donne des résultats très décevants ;
- dans les galaxies : avantage à StarNet v2 qui distingue mieux les étoiles et qui inclus moins de zones de noyau central.
Au final, léger avantage là-encore à StarX v7 qui propose des résultats plus cohérents sur tous les types d’objets, avec des artefacts moins prononcés malgré une tendance notable à la sur-correction. La v6 pâtit ici de certains artefacts de correction très incohérents sur certaines cibles.
Aigrettes
Globalement, StarNet gère un peu mieux les aigrettes que StarX en mode linéaire. Sur la plupart des images, la détection de l’ensemble des aigrettes est meilleure, de même que la correction apportée.
StarNet v2 propose une gestion quasi-parfaite des aigrettes, en associant à la fois une très bonne détection (pas de résidus, contrairement à StarX v7 sur certaines étoiles très lumineuses), une bonne correction de l’étoile centrale (en évitant la sur-correction de StarX v6) et en parvenant à limiter le halo environnant (en évitant la sous-correction de StarNet v1).
Au final, clair avantage sur ce point à StarNet v2, qui repousse les performances – déjà très bonnes – de son prédécesseur (qui demeurait toutefois handicapé par sa gestion des halos et la sous-correction générale) et domine clairement StarX.
Côté StarX, la v7 donne globalement de meilleurs résultats que la v6, à l’exception de quelques images où le résultat s’inverse de manière assez inexplicable.
Signalons que, de manière générale, la gestion des aigrettes est plus efficace en mode linéaire qu’en mode non-linéaire.
Halos
La gestion des grosses étoiles et des halos constituait un point fort de StarX par rapport à StarNet, ce dernier présentant une tendance globale à la sous-correction ; StarX procédant, pour sa part, à une détection un peu plus forte des étoiles et à une zone de correction plus grande.
Sur ce point, la sur-correction apportée par StarX se révélait un avantage par rapport à la sous-correction de StarNet, qui conservait de nombreux résidus de halos et d’artefacts autour des grosses étoiles (le retrait de l’étoile centrale et d’une partie du halo pouvant conduire à la création de « disques » lumineux sur l’image starless.
La nouvelle version de StarNet vient sur ce point rebattre les cartes, avec une gestion des grosses étoiles et des halos bien plus efficace ; même si le prix à payer est – comme pour StarX – une tendance à flouter de manière plus importante.
Si l’on se penche sur la correction apportée aux halos, StarX v6 conserve un léger avantage, avec une correction plus homogène et une zone mieux prise en compte. StarX v7 souffre toujours de sa tendance au lissage trop prononcé et à des marques de correction appuyées. StarNet v2 fait bien mieux que la v1 (ce qui n’était pas dur…), mais la correction apportée entraine quelques artefacts plus marqués que StarX v6.
StarX v6 et v7 font globalement jeu égal, avec une correction correcte dans les deux cas malgré la persistance de résidus sur l’image starless ; avec toujours une tendance à la sur-correction côté v7.
Et concernant les énormes halos ; ceux dont on sait avant même de lancer le traitement que ça ne fonctionnera pas ? Et bien petite surprise ici avec StarNet v2, qui s’en sort étonnamment bien dans la gestion du halo de l’étoile Navi, à proximité de la nébuleuse IC63.
StarNet v2 l’emporte au final, en se montrant plus convainquant sur les différentes images analysées, malgré quelques petits artefacts dans la correction (mais qui peuvent se corriger facilement au besoin).
Aspect global
Si l’on fait le bilan des points ci-dessus, les éléments qui handicapaient traditionnellement StarNet (présence d’artefacts, résidus de halos mal gérés…) disparaissent totalement avec StarNet v2.
Celui-ci donne désormais un résultat équivalent à StarX en terme de qualité globale d’image, sans tomber dans les excès de la sur-correction comme StarX v7 et tout en préservant mieux les petites structures au sein des nébuleuses (sauf cas particuliers comme avec NGC6888 mentionné ci-dessus).
StarX propose pour sa part un résultat globalement propre, mais au prix d’un floutage important et d’une détérioration dans les zones brillantes des nébuleuses et des galaxies, en raison d’un sur-correction parfois assez prononcée.
Cette tendance au lissage excessif peut également être constatée avec StarNet v2, notamment sur les grands champs riches en étoiles.
Difficile de départager StarNet v2 et StarX (quelle que soit la version) qui donnent tous deux des résultats globaux convaincants.
StarNet v2 l’emporte toutefois en raison d’une correction globale équivalente, mais avec une correction plus précise des différents éléments (halos, résidus, grosses étoiles…) et une sur-correction moins marquée que StarX v7. Attention cependant au lissage important qui peut s’avérer problématique sur certaines images.
Masque d'étoiles
En mode linéaire, ce n’est souvent pas tant l’image starless qui nous intéresse (encore que certaines méthodes de traitement et de rehaussement du signal peuvent s’appuyer sur ces versions) mais plutôt le masque d’étoiles ; qui peut par exemple servir dans le cadre de traitements localisés sur les étoiles (déconvolution, réduction, etc.).
La qualité du masque d’étoiles est donc primordiale, et sans doute plus importante même que les autres critères ! Pour remplir au mieux son rôle, celui-ci doit bien sûr être précis quant à la sélection des étoiles et bien distinguer celles-ci des objets du fond de ciel, mais également être peu bruité.
Comme nous l’avons vu ci-dessus, les deux logiciels ont des avantages et des défauts en matière de détection des étoiles : les dernières versions gèrent bien à la fois les petites et les grosses étoiles, mais StarNet confond parfois petites galaxies d’arrière-plan avec des étoiles (et aussi certaines structures de nébuleuses complexes pourtant d’aspect non-sphérique), tandis que StarX assimile quasiment systématiquement le noyau des galaxies (ainsi que certaines zones brillantes de nébuleuses) à des étoiles.
Ces soucis de détection peuvent guider le choix du logiciel à privilégier en fonction de l’image que vous traitez : avantage à StarNet pour les galaxies, et à StarX pour les nébuleuses… à confirmer cependant car on voit bien que les exceptions ne sont pas rares !
Sur le masque d’étoiles lui-même, StarNet propose un masque plus « découpé » et moins bruité que StarX (plus large en détection et en correction). La V2 tient mieux compte des halos, ce qui se traduit par une taille des étoiles plus importante sur le masque. Néanmoins, le masque ainsi réalisé est plus progressif qu’avec StarX (que ce soit la v6 ou la v7) qui présente en outre un lissage plus important autour des étoiles (ce qui n’est pas toujours souhaitable).
Pour StarX, la v7 fournit de meilleurs résultats que la v6 : la forme sphérique des étoiles est globalement mieux respectée et le bruit dans le fond de ciel est plus limité. La v6 présente par ailleurs un bruit prononcé autour des étoiles plus importantes, ce qui peut s’avérer gênant pour certains traitements.
Comparaison du bruit dans le fond de ciel entre StarX v6 et StarX v7.
StarX montre également quelques traces de « pattern » caractéristique du retrait sur certaines étoiles brillantes. Même si ces artefacts ne sont visibles qu’en mode STF, ils peuvent avoir une influence lors du traitement.
Enfin, comme nous l’avons vu, StarNet v2 intègre mieux les aigrettes que StarX ; ce qui constitue un autre avantage.
Au final, avantage à StarNet v2 qui propose une détection équivalent à StarX, mais avec moins de bruit, des halos plus contenus, un lissage moindre et une meilleure gestion des aigrettes de diffraction. A noter qu’en fonction du traitement que vous souhaitez appliquer, si la prise en compte de halos n’est pas souhaitable, StarNet v1 reste la meilleure solution (mais attention aux artefacts liés aux halos, justement).
Bilan Global
En dehors de quelques soucis (confusion d’objets non-stellaires avec des étoiles dans le fond de ciel ; prise en compte incorrecte de certaines structures dans les nébuleuses complexes), c’est StarNet v2 qui s’avère le meilleur choix en mode linéaire ; en particulier avec sa très bonne gestion des halos et des aigrettes. Le masque d’étoiles est également de très grande qualité et constitue un bon compromis entre ceux proposés par StarNet v1 et StarX.
En cas de souci sur une image en particulier, le recours à StarX v7 constitue une bonne alternative, en particulier si vous n’avez pas de soucis d’aigrettes trop prononcés. Au niveau du masque d’étoiles, le recours alternatif à StarNet v1 est sans doute préférable en raison du fort lissage réalisé par StarX.
3. StarNet vs StarX en mode non-linéaire
En non-linéaire, l’image starless peut être utile pour appliquer certains traitements en vue de la finalisation de l’image (contrastes, accentuation de détails, bruit, etc.), ou peut constituer une fin en soi.
En fonction du but recherché, il faudra privilégier certains paramètres (par exemple plutôt la détectivité et les artefacts dans le cas de traitements localisés, ou la correction globale dans le cas d’une version starless esthétique).
Détectivité
De la même manière qu’en linéaire, les deux logiciels donnent globalement de bons résultats en matière de détection d’étoiles sur les images non-linéaires.
StarNet v1 assure une meilleure détection des petites étoiles, notamment dans le noyau des galaxies, au prix malheureusement de l’inclusion d’un plus grand nombre de petites structures non-stellaires dans les nébuleuses et les galaxies. Ce défaut a été largement corrigé par la v2, qui propose un meilleur équilibre entre détection des petites étoiles dans les objets et préservation des structures :
Il semble en effet que StarNet soit moins restrictif que StarX dans l’analyse de l’aspect sphérique des objets à assimiler à des étoiles.
Toutefois, dans les nébuleuses présentant une structure complexe, on peut parfois observer (comme en linéaire) quelques ratés importants de la part de StarNet, qui inclut beaucoup plus de structures de l’objet que StarX :
L’intégration de ces structures dans le masque d’étoiles implique leur soustraction erronée dans l’image starless, comme on peut le voir dans l’image correspondante ci-dessous, où de très nombreux détails dans les filaments de la nébuleuse ont disparu dans les versions StarNet. La v2 fait même pire que la v1, avec une dénaturation totale de la structure ! (à noter qu’ici aussi, le recours à la fonction « 2x upsample » n’apporte pas un réel bénéfice). L’image proposée par StarX permet au contraire de bien préserver les détails de la structure.
Dans le fond de ciel, StarNet v2 apporte une vraie différence par rapport à la v1, avec une détection des étoiles très précise et efficace, aussi bien sur les petites étoiles que sur les grosses (ce qui était jusqu’ici le gros point fort de StarX).
La détection fautive de certaines structures non-stellaires n’est cependant pas réservée à StarNet, puisque StarX montre une tendance (comme en linéaire) à inclure les noyau de galaxies dans le masque d’étoiles.
Ainsi, sur certaines images grand champ comprenant beaucoup de petites étoiles, StarNet donne parfois de meilleurs résultats, en proposant une image moins altérée par les artefacts. Sur l’exemple ci-dessous, StarNet v2 propose un résultat très convaincant, au prix d’une légère tendance au floutage ; inconvénient tout relatif par rapport aux nombreux « oublis » des versions StarX, en particulier de la v7:
Dans le duel fratricide StarX, signalons que la v6 détecte mieux les petites étoiles que la v7 (ce qui était déjà le cas en linéaire). Cela est surtout vrai dans les zones de nébuleuses ou les galaxies, tandis que dans le fond de ciel les deux versions font jeu égal.
Sur certaines images, la v6 prend clairement l’avantage, en raison du grand nombre de petites étoiles qui ne sont pas détectées par la v7 :
Précisons toutefois que ces cas d’oublis par la v7 sont peu nombreux sur l’ensemble des images testées, et se produisent généralement dans les zones de plus faible RSB (zones de recoupement ou bords d’images).
La v7, quant à elle, s’en tire mieux avec les grosses et très grosses étoiles ; en évitant plus de résidus dans le fond de ciel ou les objets.
Au final, difficile de trancher clairement, chacun des logiciels présentant des points forts et certains points faibles selon les images.
Si StarNet v2 apporte un vrai « plus » par rapport à la v1, elle est tout de même handicapée sur certaines images en raison de « destruction » de certaines structures complexes, ainsi qu’un floutage plus prononcé. StarX, pour sa part, montre des limites claires sur certaines images grand champ.
Egalité en conséquence entre StarNet v2 (qui assure une bonne distinction entre les petites étoiles et les structures non-stellaires dans les objets du ciel profond) et StarX v6 (qui propose des résultats plus cohérents et constants selon les cibles).
Correction
En terme de correction, l’image starless générée par StarNet v1 présentait plus de résidus d’étoiles et de halos que celle générée par StarX, tant dans le fond de ciel que dans les nébuleuses et les galaxies. La correction chromatique était également en retrait, en raison d’une moins grande prise en compte des halos.
On constatait également la disparition de plus de petites structures dans les nébuleuses et galaxies qu’avec StarX.
StarNet v2 vient corriger l’ensemble de ces défauts, avec un résultat désormais équivalent à StarX, qui propose pour sa part une très bonne correction des étoiles (y compris des grosses), malgré une tendance à la sur-correction (en particulier la v7).
Sur les images couleur, StarNet v2 fait désormais jeu égal avec StarX, avec pour les deux une bonne correction des halos colorés ; compliqués à bien prendre en compte pour des étoiles devant une nébuleuse d’une autre teinte, comme dans l’exemple ci-dessous :
Enfin, StarNet v2 préserve désormais aussi bien que StarX les structures en bord d’objet, comme c’est le cas sur l’exemple ci-dessous sur les structures lumineuses le long de la trompe et sur certaines zones périphériques :
Chez StarX, la v6 constitue toujours un compromis intéressant en matière de correction, que la v7 n’est pas parvenue à améliorer : la suppression des étoiles est souvent supérieure à celle de la v7 (que ce soit en monochrome ou en couleurs), associée à une très bonne gestion des étoiles doubles proches et dans les amas, ainsi qu’une meilleure correction chromatique et moins de zones non-stellaires corrigées par erreur.
La v7, quant à elle, se caractérise par une sur-correction souvent assez marquée dans les zones de remplacement, et présente quelques « ratés » en bord de champ ; même si le rendu global, un peu plus lissé, est le plus souvent très agréable à l’œil.
Dans le fond de ciel, le floutage important associé à une zone élargie de correction se remarque particulièrement sur les versions proposées par StarX (la v6 étant plus mesurée que la v7). Au final, c’est souvent StarNet v2 qui se montre le plus précis, en corrigeant juste ce qu’il faut sans tomber dans l’excès (au prix d’un bruit plus important après retrait des étoiles, ce qui pourra constituer un avantage ou non selon qu’on souhaite utiliser l’image starless pour un traitement ou à des finalités esthétiques).
Au final, StarNet v2 se montre globalement plus précis et mesuré en termes de correction après retrait des étoiles. Les versions proposées par StarX v6 font globalement jeu égal, mais le lissage important peut constituer un handicap en cas d’utilisation de l’image starless à des fins de traitement.
Aigrettes
StarNet v2 avait clairement remporté le duel des aigrettes en mode linéaire… et la situation se confirme en mode non-linéaire !
Ici encore, la gestion des aigrettes par StarNet v2 frôle le sans fautes, avec des résultats toujours convaincants et parfois même bluffants sur certaines images, où l’on ne soupçonne même plus la présence d’aigrettes sur l’image initiale : les corrections proposées ne contiennent quasiment pas de traces d’artefacts et le centre de l’étoile est bien géré, de même que le halo.
En comparaison, les autres versions font plutôt pâle figure, chacune présentant des défauts caractéristiques : correction approximative pour StarNet v1, et beaucoup d’artefacts de correction pour StarX v6 et v7.
Sur l’image ci-dessous, StarNet v2 réussit l’exploit d’éliminer presque totalement les aigrettes gigantesques, qui occupent quasiment tout le champ… On constate cependant que cela se fait au prix d’un très fort lissage, ce qui pourra être problématique pour la mise en œuvre de certains traitements. A noter qu’il s’agit évidemment ici d’un « cas limite » puisqu’on cherchera rarement en pratique à appliquer un process starless sur une telle image ! 😉
Comme dans les autres domaines, StarX a tendance ici à sur-corriger l’étoile centrale, ce qui conduit parfois à la suppression de détails dans les objets alentours, en raison du lissage plus important et d’une zone de correction de diamètre supérieur. Visuellement, les résidus d’aigrettes sous-corrigés autour d’une étoile sur-corrigée ne sont pas très esthétiques…
Cet effet est plus discret sur des aigrettes moins lumineuses, mais là encore StarNet v2 propose une correction plus convaincante.
A noter que la qualité du résultat final dépend aussi beaucoup des caractéristiques des aigrettes, et donc peut fortement varier d’un utilisateur à l’autre, en fonction des caractéristiques de son setup (taille des aigrettes, angle, diffusion, etc.). Il revient donc à chacun d’apprécier l’efficacité de chaque version sur ses propres images…
Au final, claire victoire de StarNet v2 sur ce point, avec une gestion des aigrettes qui frôle le sans faute et qui se révèle presque aussi efficace qu’en linéaire !
Halos
Hormis StarNet v1 qui peut rapidement être écarté en raison de résultats peu satisfaisants, il est compliqué de départager les autres logiciels en ce qui concerne la gestion des halos. En effet, ces derniers s’en tirent plutôt bien, mais chacun présente de petits défauts spécifiques.
StarX v6 gère mieux les « petits » halos, mais moins bien les « gros » ; tandis que la situation est inversée pour StarX v7. StarX v6 s’en tire malgré tout un peu mieux que son successeur, avec une meilleure gestion chromatique liée à la prise en compte de la couleur aux alentours du halo, alors que la v7 tient davantage compte de la seule couleur du halo, ce qui se traduit par la présence d’artefacts plus prononcés. Sur de nombreuses images, StarX v7 est encore handicapé par la sur-correction apportée, ce qui se traduit par l’insertion de zones trop sombres en lieu et place des halos dans l’image starless.
StarNet v2, pour sa part, tient moins compte de la couleur globale du halo dans la correction, ce qui se traduit par des résidus de chromatismes sur l’image starless aux endroits où cette correction est appliquée.
En revanche, StarNet v2 conserve l’avantage en matière de détectivité, en ne confondant pas les noyaux de galaxies avec des halos…
Difficile au final de départager StarNet v2 et StarX v6, qui font globalement jeu égal sur la gestion des halos, chacun avec leurs forces et faiblesses. StarX v7 est un peu en retrait mais peut s’avérer une solution efficace en présence de halos très importants.
Aspect global
Si StarX dominait jusqu’ici largement StarNet dans le rendu global de l’image starless, les choses changent encore une fois avec l’arrivée de StarNet v2.
La qualité du résultat global étant fortement lié à tous les autres critères évoqués (détectivité, correction, halos et aigrettes…), c’est sans surprise que StarNet v2 – qui s’est amélioré sur tous ces points – propose désormais une image tout à fait comparable à StarX.
Sur la quasi-totalité des images testées, StarNet v2, StarX v6 et v7 proposent ainsi des images de qualité globale équivalentes ; à tel point qu’il est bien difficile de choisir un vainqueur…
Toutefois, aucun de ces logiciels ne propose de version « parfaite » et les défauts relevés ne sont pas les mêmes.
StarX v6 et v7 arrivent à obtenir des images au rendu très doux et agréable à l’œil, mais au prix d’un lissage assez prononcé dans les zones de correction. La détectivité globale est bonne (sauf dans les noyaux de galaxies ou dans quelques objets d’aspects stellaires dans les nébuleuses), et la correction chromatique est encore supérieure à celle de StarNet v2.
StarNet v2, pour sa part, floute beaucoup moins les images, ce qui peut s’avérer un avantage (si l’on utilise la version starless dans le cadre de traitements) ou un inconvénient (si l’on recherche une image finale esthétique).
Les versions starless générées par ces trois logiciels sont globalement propres, avec peu d’artefacts et un nombre limité de retraits incorrects d’objets non-stellaires. StarX v7 est handicapé sur certaines images grand champ par un souci de détection des toutes petites étoiles ; ce qui peut conduire à préférer la v6.
Signalons enfin que sur des images « normales », tous ces logiciels fournissent des résultats globalement satisfaisants (StarNet v1 restant toutefois en retrait). Les images choisies ci-dessus pour l’analyse présentent volontairement des éléments compliqués à gérer, afin d’apprécier les limites de chaque logiciel…
Au final, impossible de désigner un vainqueur clair pour cet aspect du rendu global ; les trois logiciels s’avérant tour à tour supérieurs en fonction des besoins :
- pour la création d’une image starless à des fins de traitement (pour un masque par exemple), StarNet v2 présente l’intérêt d’un lissage moindre que les deux versions de StarX ;
- pour la création d’une image starless finale sur un champ ne présentant pas d’étoiles avec des forts halos colorés, StarX v6 constitue un bon compromis entre lissage des défauts et correction chromatique ;
- Enfin, pour la création d’une image starless finale affectée de forts halos colorés et d’un bruit assez important, StarX v7 est l’option à privilégier, en raison du lissage apporté à l’image qui procure un rendu plus propre et de la correction chromatique plus appuyée.
Masque d'étoiles
Au stade non-linéaire, les choses sont un peu différentes qu’au stade linéaire, puisque le masque d’étoiles peut servir à la fois pour réaliser des traitements (en tant que masque), mais aussi peut être destiné à être réintégré à l’image starless une fois certaines corrections effectuées sur celle-ci (correction du bruit, des détails, des couleurs, etc.).
Selon les usages, les critères d’un bon masque d’étoiles ne seront donc pas forcément les mêmes : pour une utilisation en tant que masque, il peut être utile de privilégier la version intégrant le plus possible les halos ; tandis que pour une réintroduction ultérieure des étoiles sur la starless, la présence de bruit est très problématique.
Dans tous les cas, la détectivité et l’absence de prise en compte de structures non-stellaires est essentielle.
Sur ce point, StarNet v2 donne les meilleurs résultats globaux, en particulier sur les images de galaxies où les résidus sont très réduits par rapport à ce que proposent son prédécesseur mais également StarX v6 et v7 :
Malheureusement, comme nous l’avons déjà vu, on constate quelques « bugs » de StarNet v2 sur certaines images de nébuleuses complexes, où StarX s’en sort beaucoup mieux (en particulier la v6) :
Sur la plupart des images, cette intégration demeure toutefois beaucoup plus mesurée, et on constate un écart important avec la v1. StarX, de son côté, se montre très convaincant, avec juste quelques inclusions chromatiques sans véritable influence :
Signalons tout de même que StarX v7 connait lui aussi quelques « ratés », en particulier sur les amas d’étoiles, où certaines ne sont pas bien prises en compte ; problème que ne rencontre pas les autres versions :
Sur les champs plus simples, le niveau se nivèle, mais StarNet v1 reste en retrait avec l’inclusion de quelques structures non-stellaires dans le masque d’étoiles :
En terme de qualité de masque, StarX propose des étoiles globalement plus lumineuses et un peu plus empâtées, avec un bruit plus présent autour des étoiles, ce qui peut s’avérer problématique pour une réintroduction des étoiles sur l’image starless. Les halos sont bien pris en compte de même que la couleur des étoiles qui est davantage préservée.
StarNet v1 propose quant à lui des étoiles plus fines, sans prise en compte du halo et avec moins de couleurs. Le fond de ciel est globalement plus propre avec très peu de bruit, ce qui peut être idéal pour un masque d’étoiles pour certains traitements.
StarNet v2, pour sa part, réussit à combiner ces différentes qualités et propose un masque d’étoiles équilibré entre bruit, présence des halos, couleurs des étoiles et gestion des aigrettes. On apprécie en particulier l’aspect progressif des étoiles et l’absence de bruit autour des halos, contrairement à StarX. Cette volonté de se rapprocher du résultat proposé par StarX se fait cependant au détriment d’un certain lissage autour des étoiles ce qui peut s’avérer un défaut pour certains traitements.
Au final, l’équilibre apporté par StarNet v2 sur ces différents points nous semble plus convaincant. Toutefois, en fonction des besoins recherchés, on pourra préferer un masque plus restrictif (avec StarNet v1 mais avec un « nettoyage » des résidus d’objets) ou au contraire un masque intégrant davantage les halos (avec StarX v6 et plus encore v7).
Bilan Global
Victoire globale de StarNet v2, qui surclasse clairement son prédécesseur et propose des résultats plus cohérents et équilibrés que StarX v6 et v7 sur la plupart des points (halos, aigrettes…) avec une bonne détectivité et surtout un masque d’étoiles pouvant à la fois faire l’affaire pour des traitements spécifiques ou des finalités esthétiques.
StarX v6 ne démérite pas et constitue une alternative solide, en particulier pour les images sur lesquelles StarNet v2 rencontrerait des difficultés ; et doit être préféré à la v7 en mode non-linéaire.
StarNet v1 est clairement en retrait au global, mais est le seul à proposer un masque d’étoiles plus fin que les autres, ce qui peut justifier son recours pour répondre à des besoins précis de traitement.
Conclusion
Victoire sans appel de StarNet v2, qui se montre le plus performant au global, à la fois en linéaire et en non-linéaire ; tout en réussissant à proposer les masques d’étoiles les plus appropriés !
La volonté affichée de rattraper StarX sur des points importants (gestion des halos, correction des artefacts et chromatique, etc.) se fait toutefois au prix d’un lissage plus prononcé que sur l’ancienne version, ce qui pourra poser problème pour certains traitements.
Cette nouvelle version inverse donc clairement la tendance et redonne quelques longueurs d’avance à StarNet par rapport à StarX.
Toutefois, StarX se montrant très réactif dans ses mises à jour, on attend une réponse dans les mois qui viennent… à défaut de quoi, il sera compliqué pour StarX de rester attractif, puisque vendu à 60$ quand StarNet est proposé gratuitement !
Pour les utilisateurs de StarX, l’investissement n’est pas perdu, car la v7 (en mode linéaire) et la v6 (en mode non-linéaire) proposent des résultats très qualitatifs qui peuvent être utilisés de manière complémentaire à StarNet v2 en fonction des buts recherchés et des défauts de l’image. Pour ceux ne possédant pas StarX, en revanche, l’investissement ne se justifie clairement plus depuis l’arrivée de StarNet v2.
Signalons enfin que, bien que dépassé, StarNet v1 constituera dans certains cas précis une solution intéressante en raison de son masque d’étoiles plus fin que toutes les autres versions.
Partager
Suivre Photon Millenium