Identifier le signal du bruit


Courant d'offset

Tout d'abord, il faut considérer le signal de biais ou d'offset

Pour mesurer ce signal c'est tés simple : il sufffit d'obturer le détecteur de manière à ce qu'aucun signal lumineux n'entre et d'effectuer des poses trés courtes, de 1s ou moins.

Mesure du signal de biais. Analogie avec la pluie et les seaux
Crédit : Mathieu Puech/Gilles bessou/ Observatoire de Paris

Courant d'obscurité

Le deuxième défaut est lié à l'agitation thermique.

A température ambiante, les électrons situés dans le matériau semi-conducteur du détecteur ne sont pas immobiles. A cause de cette agitation "thermique" les électrons peuvent se détacher des atomes semi-conducteurs et produire un courant parasite appelé "courant d'obscurité".

Ce courant est d'autant plus important que le temps de pose est long, les électrons ont alors plus de temps pour se détacher. Pour mesurer ce courant d'obscurité, il faut obturer à nouveau le détecteur, en revanche le temps d'exposition doit maintenant être le même que sur l'objet observé.

Bien sur ce courant d'obscurité contient également le courant de biais.

En corrigeant les images observées du courant d'obscurité on se débarrassera donc à la fois du courant de biais et du courant d'obscurité.

Mesure du courant d'obscurité. Analogie avec la pluie et les seaux
Crédit : Mathieu Puech/Gilles bessou/ Observatoire de Paris

Champ plat

Enfin, chaque pixel du CCD repond différemment a un signal lumineux . Il y a aussi les poussieres qui peuvent plus ou moins absorber ce signal lumineux.

Il faut donc mesurer la manière dont chaque pixel du détecteur répond à un signal donné.

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Mesure du champ plat. Analogie avec la pluie et les seaux
Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

Cette mesure s'appelle la plage de lumière uniforme (PLU), ou l'image de champ plat (flat field).

Pour faire cette mesure il faut fermer le dôme pour éviter toute source de lumière parasite extérieure. Et ensuite pointer le télescope vers un écran que l'on aura éclairé d'une source de lumière le plus uniforme possible . Bien sur cette image de champ plat contient elle même le courant de biais et le courant d'obscurité.

Dernière subtilité : les variations de champ plats dépendent du filtres utilisé, il faudra faire attention à faire cette mesure dans chacun des filtres.

Mesure du champ plat. Analogie avec la pluie et les seaux
Crédit : Mathieu Puech/Gilles bessou/ Observatoire de Paris

Bruit de photons

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Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris
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Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris
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Le bruit des photons est la principale source de bruit dans les images prises par les appareils photo numériques actuels. On observe une amélioration importante de la qualité de l'image au delà de 10 photons/pixel (l'image source a été enregistrée avec un capteur d'une capacité de 40.000 électrons/pixel).
Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris
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Galaxie M31 : Bruit de photon réduire en moyennant sur plusieurs observations
Crédit : Mathieu PUECH /Observatoire de Paris

Il reste encore une difficulté, placé devant une source de lumière uniforme, chaque pixel va collecter un nombre de photons qui varie aléatoirement. C'est ce qu'on appelle le bruit de photons et c'est une caractéristique fondamentale de la lumière qui va affecter toutes les images de calibration que l'on va mesurer. Que ce soit le courant de biais, d'obscurité ou les images de champ plat.

En répétant ces mesures et en les moyennant, les variations pixel à pixel vont disparaître et ne laisser que le signal moyen qui nous intéresse.


Équation de la réduction

Effet de la turbulence
Crédit : Benoit Neischel/ Observatoire de Paris
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Effet de la turbulence (à droite) de l'air sur l'observation d'une galaxie
Crédit : Mathieu Puech / Observatoire de Paris

On voit donc qu'il est important de planifier en avance le type de défauts à corriger pour organiser les mesures de calibration nécessaires au télescope. Si l'on oublie une seule image de calibration, que ce soit un biais, un courant d'obscurité, ou une image de champ plat alors toutes les données scientifiques peuvent se retrouver inutiles !

Le processus de réduction peut se résumer en une équation trés simple appelée "Équation fondamentale de la réduction" : ImageRéduite=(ImageObservée-ImageDeCourantObscurité)/ImagedeChampPlat

Pour obtenir une image scientifique réduite il faut commencer par soustraire le courant d'obscurité à l'image brute observée au télescope ; il faut enfin diviser le résultat obtenue par l'image de champ plat, , afin d'uniformiser la réponse de tous les pixels du détecteur.

Ces étapes, sont les étapes élémentaires de la réduction de données. Il existe en réalité d'autres effets qu'il peut être nécessaire de corriger. Sur le détecteur certains pixels, voir des lignes entières de pixels peuvent être défectueux. L'iinstrument lui même peut avoir des défauts optiques qui altèrent les images. Enfin la turbulence athmosphérique, brouille les images reçues au sol. Celles-ci peuvent être corrigées par les techniques d'optiques adaptatives ; mais c'est une autre histoire et nous allons nous concentrer sur les défauts dûs au récepteur CCD.