Outils d'IA

Élimine les gradients de pollution lumineuse, le vignettage et la lueur irrégulière du ciel sur les images linéaires. Le réseau neuronal prédit directement le plan d'arrière-plan plutôt que d'ajuster un polynôme, ce qui lui permet de suivre une structure qu'une surface ajustée ne saurait reproduire. Deux modèles sont disponibles : celui de GraXpert et celui de Polaris, entraîné à partir de zéro et publié sous licence AGPL.

• Deux modèles : le modèle GraXpert (licence non commerciale) et le modèle Polaris (AGPL, entraîné à partir de zéro sur de véritables astrophotos). Les deux sont téléchargeables à la demande ; choisissez celui qui correspond le mieux à votre licence et à votre matériel.
• Compatible NPU : Le modèle Polaris est également disponible en version int16, ce qui lui permet de fonctionner sur les NPU Rockchip et Hexagon ; le modèle GraXpert est quant à lui uniquement compatible fp32/fp16.
• Le contexte laisse présager que : le modèle génère la surface de gradient, qui est ensuite soustraite, de sorte que la nébulosité réelle ne soit pas aplatie par le gradient
• Cadres linéaires : Lancez-le avant l'étirement, sur des masters calibrés, pour obtenir un résultat optimal.
• Où : l'onglet « Fichiers », la barre d'outils « Outils AI » et l'éditeur d'images

Élimine le bruit des capteurs (bruit de shot, bruit de lecture, bruit thermique) tout en préservant les détails astronomiques les plus fins. Trois modèles sont disponibles : GraXpert v2 et v3, ainsi que celui développé par Polaris, entraîné à partir de zéro et publié sous licence AGPL. Le traitement s'effectue par mosaïque avec fusion adoucie par cosinus, de sorte qu'aucune jointure entre les mosaïques n'apparaisse dans le résultat final.

• Trois modèles : GraXpert v2 (plus léger, adapté aux matériels moins performants) et v3 (capacité supérieure, plus performant pour les détails discrets et les pointes d'étoiles), tous deux à usage non commercial ; ainsi que le modèle Polaris (AGPL)
• Le seul qui s'adapte à toutes les NPU : Le modèle Polaris est disponible en versions int16 et int8. GraXpert v3 ne peut absolument pas fonctionner sur le Qualcomm Hexagon, car il utilise LayerNorm, qui nécessite une NPU V73 ou plus récente.
• Carrelage orné de bordures en plumes : Les images, quelle que soit leur taille, sont traitées par zones qui se chevauchent, ce qui permet d'éviter tout artefact de bordure.
• Couleur et noir et blanc : Les fichiers FITS RVB et monocanal sont tous deux pris en charge ; le pipeline gère automatiquement la configuration des canaux
• Linéaire et étiré : fonctionne à ces deux étapes ; donne de meilleurs résultats sur des masters calibrés linéairement avant l'étirement
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Améliore la netteté des sources ponctuelles (étoiles) rendues floues par l'atmosphère, les erreurs de suivi ou la diffraction optique, grâce à un réseau neuronal GraXpert spécialement entraîné sur des champs d'étoiles. Permet d'obtenir des étoiles bien définies et rondes, sans les artefacts en forme d'anneaux courants dans les approches classiques.

• En vedette : le modèle est entraîné à accentuer la netteté des sources ponctuelles compactes ; il comprend que les étoiles doivent être rondes et ne pas produire de halos
• Complète le modèle « Objets » : Lancez d'abord « Stars », puis « Objects » pour accentuer la netteté des sources ponctuelles et des structures étendues
• Mosaïque 256x256 : fondu en dégradé progressif ; sans risque sur les masters en pleine résolution
• Curseur « avant/après » : Le curseur de comparaison intégré à l'interface utilisateur vous permet d'évaluer le résultat avant d'enregistrer
• Où : Onglet « Fichiers » et barre d'outils « Outils IA », sous « Netteté IA »

Permet d'accentuer les objets étendus tels que les galaxies, les nébuleuses et les amas. Le modèle « GraXpert Objects » est optimisé pour les structures spatialement étendues plutôt que pour les sources ponctuelles, ce qui permet de restituer les détails fins des bras de galaxies, des traînées de poussière et des régions d'émission.

• Structure détaillée : entraîné sur des images de galaxies et de nébuleuses afin d'accentuer les détails structurels fins sans accentuer excessivement les régions d'émission homogènes
• À déguster avec : Pour un traitement complet de l'image, lancez le modèle « Objects » après le modèle « Stars » ; chacun complète l'autre.
• Mosaïque 256x256 : fondu en chevauchement progressif ; aucune jointure entre les tuiles dans le résultat final
• Contrôle de la force : un curseur de puissance réglable (de 0,1 à 1,0) vous permet d'ajuster l'effet
• Où : Onglet « Fichiers » et barre d'outils « Outils IA », dans la section « Netteté IA »

Le réseau de déconvolution développé par Polaris, entraîné à partir de zéro sur des paires d'images synthétiques (nettes et floues) : chaque image astronomique réelle est déjà floue en raison du « seeing », il n'existe donc pas de référence claire à partir de laquelle apprendre. La convolution de cibles nettes avec une fonction de répartition de probabilité spatiale (PSF) connue permet d'obtenir des paires parfaites en quantité illimitée.

• Architecture « quantification d'abord » : conçu pour que les exportations int8 et int16 ne subissent aucune perte. BatchNorm à la place de LayerNorm, un suréchantillonnage par la méthode « nearest » suivi d'une convolution à la place de ConvTranspose, et un seul tenseur d'entrée
• Pourquoi ces choix : Ils proviennent des travaux de la NPU. L'Hexagon V68 rejette purement et simplement LayerNorm (il nécessite la version V73 ou une version plus récente), ConvTranspose génère des artefacts en damier qui se quantifient mal, et c'est la conception à entrées multiples de GraXpert qui a permis de limiter la déconvolution au seul processeur.
• Fonctionne partout : Un modèle s'adapte parfaitement à Hexagon (int8/int16), Rockchip RKNN (fp16), le GPU Adreno, le processeur classique et le navigateur via ORT Web
• Versions : La version 1.1 prend en charge les formats fp32, fp16, int16 et int8 ; la version 1.2 ajoute une version w8a16 optimisée pour l'Hexagon HTP
• Où : l'onglet « Fichiers », la barre d'outils « Outils AI » et l'éditeur d'images

Déconvolution de Richardson-Lucy basée sur une fonction de réponse ponctuelle (PSF) mesurée directement à partir des étoiles présentes dans le champ. L'algorithme corrige le flou induit par l'atmosphère, le suivi et l'optique en utilisant la réponse optique réelle du système d'imagerie plutôt qu'un réseau neuronal générique.

• PSF mesuré : Le profil de Moffat, adapté aux véritables étoiles présentes dans le champ, permet d'extraire la largeur à mi-hauteur (FWHM), l'excentricité et l'orientation ; la fonction de distribution de probabilité (PSF) est spécifique à cette session de capture.
• Amortissement White 1994 : les corrections sont régulées par un modèle de bruit pixel par pixel ; les zones à faible rapport signal/bruit ne sont pas modifiées, ce qui empêche l'amplification du bruit
• Modèle de bruit lié au transfert de photons : La valeur sigma est estimée à partir de l'image elle-même à l'aide d'un modèle combinant le bruit de prise de vue et le bruit de lecture (sigma = sqrt(A*S + B)) ; aucune donnée d'étalonnage n'est nécessaire.
• Protection des étoiles : un masque « feathered » autour des étoiles détectées, qui recouvre les noyaux stellaires d'origine après déconvolution, afin d'éviter l'apparition d'effets de « ringing » au niveau des sources lumineuses
• Largeur à mi-hauteur (FWHM) et statistiques sur les étoiles : La largeur à mi-hauteur (FWHM) en pixels, l'excentricité et le nombre d'étoiles utilisées sont indiqués à l'issue de chaque série d'observations
• Où : Onglet « FICHIERS » sous « AI Sharpen », option « Classical RL »

Étend la méthode RL classique pour prendre en compte la courbure de champ, la coma et l'inclinaison : la fonction de distribution de pression (PSF) est mesurée indépendamment dans une grille configurable de tuiles couvrant l'ensemble du cadre. Chaque tuile dispose de sa propre PSF, et les résultats sont fusionnés à l'aide d'un lissage cosinus. Idéal pour les caméras à grand champ où la forme des étoiles varie du centre vers les bords.

• PSF par tuile : Les profils de Moffat sont ajustés indépendamment dans chaque cellule de la grille ; un coin affecté par le coma utilise un noyau différent de celui du centre
• Grille configurable : De 2x2 à 8x8 tuiles ; un nombre plus élevé de tuiles permet une correction spatiale plus précise, au prix d'un temps de mesure plus long
• Dégradé en dégradé : mélange cosinus entre des régions adjacentes de la fonction de réponse spatiale (PSF) ; la transition est imperceptible dans l'image finale
• Solution de secours : les tuiles comportant trop peu d'étoiles sont rattachées au PSF mesuré le plus proche, de sorte que l'image entière est toujours traitée
• Où : Onglet « FICHIERS » sous « AI Sharpen », option « Field RL »

Un nouveau mode dans lequel le serveur mesure la PSF et le modèle de bruit (généralement en 5 à 15 secondes), renvoie une charge utile JSON compacte, et le navigateur exécute la boucle d'itération Richardson-Lucy, très gourmande en ressources, entièrement en JavaScript. Le processeur du serveur SBC reste ainsi disponible pour le guidage, le séquençage et la capture pendant l'exécution de la tâche.

• C'est le serveur qui s'occupe de la partie technique : L'extraction des PSF, l'ajustement du modèle de bruit et la détection des étoiles s'effectuent tous côté serveur ; ces opérations sont rapides et peu gourmandes en ressources processeur.
• C'est le navigateur qui s'en charge : un moteur FFT entièrement en JavaScript (Cooley-Tukey en base 2) exécute dans le navigateur 512 × 512 itérations RL par mosaïquage avec conservation du chevauchement
• Suivi en temps réel : Une barre de progression s'actualise après chaque itération ; vous pouvez voir en temps réel l'amélioration de la netteté de l'image grâce au curseur « avant/après ».
• Même algorithme : RL « White » 1994 identique, avec atténuation, protection « Star » et répression du bruit, comme la version côté serveur
• Activer cette option : Dans la fenêtre contextuelle « AI Sharpen », cochez la case « Exécuter dans le navigateur » (mode RL global uniquement ; le mode « field » reste côté serveur)

Supprime les étoiles tout en préservant la nébulosité, pour les flux de traitement en bande étroite et sans étoiles. Polaris propose non pas un, mais quatre réseaux différents de suppression des étoiles, dont trois sont sous licence MIT et peuvent donc être utilisés à des fins commerciales.

• nox colour et nox gray (MIT) : Réseaux de type StarNet disponibles en versions couleur et monochrome ; choisissez celle qui correspond à vos données. 208 Mo chacune, ou 104 Mo en FP16
• starrem2k13 (MIT) : un U-Net allégé de 119 Mo (59 Mo en FP16), le plus rapide des quatre et un bon premier choix sur un SBC
• StarNet++ (usage non commercial) : le réseau d'origine, intégré pour assurer la compatibilité avec les flux de travail existants. Sa licence interdit toute utilisation commerciale, ce qui explique l'existence des alternatives du MIT
• arm64 partout : Ces quatre versions fonctionnent sous ONNX sur les cartes Raspberry Pi, Orange Pi et Radxa. StarNet v2 a été délibérément exclu : il s'agit d'un binaire réservé aux processeurs x86.
• Commande de retour de fondu : Une fois supprimées, les étoiles d'origine peuvent être réintégrées avec n'importe quelle opacité, pour obtenir une image finale où les étoiles apparaissent estompées plutôt qu'absentes.
• Où : Onglet « Fichiers » et barre d'outils « Outils IA », option « Supprimer les étoiles »

Le réseau neuronal développé par Polaris, entraîné à partir de zéro sur de véritables astrophotos, élimine les halos de diffraction qui apparaissent autour des étoiles brillantes lorsqu'on utilise des réfracteurs et des télescopes de Newton à grande vitesse. Contrairement aux approches classiques, ce modèle prend en compte le contexte spatial de chaque étoile et évite de supprimer les nébulosités réelles situées à proximité des sources lumineuses.

• Modèle natif de Polaris : entraîné sur notre propre ensemble de données composé de véritables astrophotos enrichies de halos synthétiques ; il ne s'agit pas d'une simple réédition de GraXpert
• Adapté au contexte : L'entrée RVB à 3 canaux fournit au modèle suffisamment d'informations contextuelles pour distinguer les halos des nébulosités et des zones d'émission situées à proximité
• Évalué à plus de 50 dB PSNR : La variante fp16 est pratiquement sans perte par rapport à fp32 ; int16 présente un écart inférieur à 0,03 dB
• Quatre précisions : fp32 (référence), fp16 (recommandé), int16 (NPU/PTQ), int8 avec QAT pour une compression maximale
• Où : Barre d'outils « Outils IA » et section « IA » de l'éditeur, option « Suppression du halo »
• Précisions : fp32, fp16 et int16 ; la version int16 est celle qui s'exécute sur les NPU

Agrandissement 2x en super-résolution grâce à UpscaleNet, développé par Polaris, une architecture U-Net résiduelle entraînée sur de véritables photos astronomiques et conçue pour une quantification int8 adaptée aux NPU. Utile pour préparer des images en vue d'impressions grand format, d'écrans à haute résolution ou pour récupérer davantage de détails au niveau des pixels.

• Polaris UpscaleNet : U-Net résiduel personnalisé ; suréchantillonnage interne par un facteur de 2 avant l'encodeur, de sorte que le réseau traite l'intégralité de l'espace de caractéristiques en haute résolution
• Évalué à 50,22 dB PSNR : Le fp16 (50,22 dB) est impossible à distinguer du fp32 (50,21 dB) ; l'int16 présente un écart inférieur à 0,03 dB
• int8 via QAT : L'entraînement tenant compte de la quantification permet à int8 de retrouver un niveau proche de la perte nulle, après que le PTQ ait révélé une dégradation de 3,3 dB
• Échelle 2x : la sortie présente des dimensions deux fois supérieures à celles de l'entrée sur les deux axes ; une image de 3 000 × 2 000 devient ainsi une image de 6 000 × 4 000
• Où : Barre d'outils « Outils IA » et section « IA » de l'éditeur, option « Upscale »
• Précisions : fp32, fp16, int16 et une version int8 générée par l'entraînement tenant compte de la quantification ; avec ses 19 Mo, c'est le plus petit modèle proposé par Polaris