Apprendre
GraXpert : l'outil spécialisé du fond de ciel et du bruit
Votre empilement est sorti, il est encore linéaire, et deux défauts sautent aux yeux : une nappe lumineuse qui traverse le champ, et un grain qui bouge dès qu'on pousse la courbe. GraXpert traite ces deux-là, et rien d'autre. Ce tutoriel décrit ce que ses modèles fabriquent réellement, à quel maillon exact ils s'insèrent dans une chaîne qui tourne déjà, comment les appeler en ligne de commande sur une série entière, et dans quels cas ils font double emploi avec l'outil que vous possédez déjà.
- 3
- les méthodes manuelles proposées à côté du modèle appris : fonctions à base radiale, splines et krigeage
- 0.5
- la force de débruitage par défaut, sur une échelle qui va de 0 à 1
- 4
- le nombre de tuiles traitées en parallèle par défaut, réglable jusqu'à 32 si la mémoire suit
- 2024
- l'année où la version 3.0.0 a ajouté le débruitage au retrait de gradient
- 0 €
- le prix du logiciel, publié sous licence GPL-3.0 pour Windows, Linux et macOS
La mécanique
Une surface fabriquée à partir de points, puis retirée
La façon de relier les appuis décide de la nappe obtenue, et le modèle appris déplace la question en se passant d'appuis, jusqu'à prendre parfois une nébulosité étendue pour du fond.
Interpoler entre des points, la méthode qui décide de tout
Le principe commun à toutes les méthodes de l'outil tient en deux temps : lire l'intensité en un ensemble d'emplacements réputés vides, puis fabriquer une surface continue qui passe par ces valeurs. C'est la manière de relier les points qui change tout. La fonction à base radiale pondère chaque emplacement par une fonction de la distance : la surface épouse fidèlement ses appuis et retombe doucement entre eux. Les splines assemblent des morceaux de polynômes raccordés proprement, ce qui donne une nappe très souple, parfois trop quand les appuis sont serrés. Le krigeage, hérité de la géostatistique minière des années 1950, estime en plus la corrélation spatiale des mesures et pondère les appuis selon ce que le champ lui apprend — la méthode la plus lente, la plus sobre quand les emplacements sont irrégulièrement répartis. La conséquence pratique : un fond dont la structure change vite réclame la fonction à base radiale ; un fond largement plan se traite aussi bien avec des splines, plus rapides.
Le modèle appris se passe complètement d'appuis
La rupture introduite en 2023 avec la version 2.0 est ailleurs : un réseau entraîné sur un corpus d'images d'astronomes prédit directement la nappe de fond, sans qu'on lui désigne le moindre emplacement. Les modèles sont distribués au format ONNX et exécutés par onnxruntime, ce qui permet la même accélération matérielle sur les trois systèmes ; l'argument
-ai_version choisit la génération employée, entre celles déjà téléchargées et celles disponibles à distance. Deux conséquences concrètes. La première : le modèle ignore les points que vous auriez posés à la main dans un autre logiciel, il n'y a rien à préparer. La seconde, moins agréable : il peut prendre une nébulosité étendue et faible pour du fond et la raboter. Sur un champ occupé de part en part — les cirrus galactiques autour de M 81, l'immense IC 1396 — la parade consiste à repasser en fonction à base radiale et à placer les appuis soi-même, ou à comparer les deux sorties avant de trancher.Soustraire ou diviser, et jusqu'où lisser
Deux réglages gouvernent l'application de la nappe. Le mode de correction par soustraction retire la surface point par point : c'est le comportement qui convient à une lueur venue du ciel, laquelle s'ajoute au signal. Le mode par division divise l'image par la nappe normalisée, et vise ce qui module la transmission de l'instrument. Le lissage, gradué de 0 à 1, contrôle la raideur autorisée à la surface : au voisinage de 0 elle suit chaque accident local et emporte des structures réelles, poussée trop haut elle s'aplatit et laisse le défaut en place. Sur un champ de 3,2° pris à la lunette de 80 mm ouverte à f/6, une valeur autour de 0,3 retire une lueur d'horizon sans toucher aux volutes ; sur un champ serré au newton de 200 mm à f/4, on monte plus haut pour empêcher la nappe d'entrer dans la nébuleuse.
Le second module
Un débruitage entraîné sur des images non étirées
Le module expose peu de réglages, et son verdict se lit à l'agrandissement, là où la survie des étoiles les plus faibles dit si la texture a tenu.
Deux curseurs, et une contrainte de mémoire
Le module de réduction de bruit, arrivé en avril 2024 avec la version 3.0.0, expose deux réglages seulement. La force va de 0 à 1, sa valeur par défaut vaut 0,5 ; elle dose le mélange entre l'estimation du réseau et l'image d'origine. La taille de lot fixe le nombre de tuiles envoyées ensemble au calcul : elle vaut 4 par défaut et accepte 1, 2, 4, 8, 16 ou 32 depuis la mise à jour 3.0.1 d'avril 2024, qui a restreint la liste précisément parce que des valeurs intermédiaires provoquaient des dépassements de mémoire. La règle est simple : la taille de lot achète de la vitesse contre de la mémoire vidéo, et un plantage en cours de traitement se soigne en la divisant par deux. La version 3.0.2 a ajouté un bouton d'annulation et la possibilité de couper l'accélération matérielle, utile quand un pilote graphique refuse de coopérer.
Le rendu lissé se voit à cent pour cent, jamais à l'écran entier
Un modèle de débruitage réattribue de l'intensité selon ce qu'il a appris des images d'entraînement. Poussé trop loin, il produit une surface propre et morte : les micro-textures d'une nébuleuse s'unifient, les étoiles les plus faibles disparaissent dans un fond devenu velouté, et la sanction arrive à l'agrandissement. La méthode de contrôle tient en une habitude : afficher le résultat à l'échelle 1:1 sur une zone qui contient à la fois du fond nu et une bordure de nébulosité, basculer entre avant et après, et vérifier que les étoiles de mag 18 à mag 19 survivent au passage. Sur un empilement échantillonné à 1,3 ″/px, une force de 0,3 à 0,4 suffit presque toujours : le gain de confort est réel et la texture reste. Le curseur au-delà de 0,7 relève du sauvetage d'une nuit ratée, pas du traitement courant.
| Module | Réglage exposé | Plage et défaut | Ce qu'il faut en faire |
|---|---|---|---|
| Extraction de fond, modèle appris | Lissage | 0 à 1 | 0,2 à 0,4 sur un grand champ, plus haut si la cible occupe l'image |
| Extraction de fond, méthodes manuelles | Fonction à base radiale, splines, krigeage | trois méthodes | le repli quand le modèle appris rabote une nébulosité étendue |
| Extraction de fond | Mode de correction | soustraction ou division | soustraction pour la lueur du ciel, division pour la transmission |
| Débruitage | Force | 0 à 1, défaut 0,5 | 0,3 à 0,4 en usage courant, contrôle obligatoire à l'échelle 1:1 |
| Débruitage | Taille de lot | 1 à 32, défaut 4 | monter pour aller vite, redescendre dès qu'un dépassement mémoire survient |
| Déconvolution (3.1.0 en préversion) | Force et taille de la tache image | 0 à 1 | deux modèles distincts, l'un pour les étoiles, l'autre pour les structures |
| Aucune ligne ne correspond au filtre. | |||
Le maillon
Où l'outil s'insère, et ce qui casse s'il arrive plus tard
Les modèles reconnaissent la statistique d'une image encore proportionnelle au flux, ce qui assigne à l'outil une place fixe dans la chaîne de traitement.
Le fichier doit sortir de la pile sans avoir été touché
Les deux modèles ont été entraînés sur des images linéaires, c'est-à-dire dont les valeurs restent proportionnelles au flux reçu. Leur place est donc immédiatement après l'empilement, avant la moindre transformation de la dynamique. L'ordre qui fonctionne : empiler, retirer le fond, débruiter, puis étirer et travailler la couleur. Inversez les deux derniers maillons et le calcul sort de son domaine : une courbe d'étirement rend le bruit dépendant du niveau local, le réseau ne reconnaît plus la statistique qu'on lui a apprise, et il laisse des plaques lisses au voisinage des zones sombres. Même logique pour l'étalonnage des couleurs, qui mesure des rapports d'intensité sur les étoiles : il exige lui aussi une image intacte, et le sujet est traité dans le tutoriel dédié au gradient et aux couleurs sous Siril. Enfin, recadrez avant tout : une bande noire d'alignement au bord de champ fausse aussi bien la nappe de fond que l'estimation du bruit.
-
Recadrez la pile de quelques dizaines de pixels
Les bords empilés portent des zones incomplètes, plus sombres et plus bruitées. Elles tirent la nappe vers le bas et gonflent l'estimation de bruit. Ce recadrage se fait une fois, avant tout le reste.
-
Retirez le fond, modèle appris d'abord
Lancez le modèle sans rien préparer, exportez la nappe avec l'option prévue, regardez-la. Si elle porte l'empreinte de la cible, repassez en fonction à base radiale et posez vos appuis vous-même.
-
Débruitez ensuite, jamais l'inverse
Le gradient est une structure lente à grande échelle : le laisser en place trompe le modèle de bruit, qui la prend pour du signal. Un fond déjà plat lui donne une statistique propre à travailler.
-
Contrôlez à l'échelle 1:1 sur trois zones
Une plage de fond nu, une bordure de nébulosité, un amas d'étoiles faibles. Trois clics de va-et-vient entre les deux versions suffisent à décider si la force employée passe ou si elle doit redescendre.
-
Rendez la main à votre logiciel principal
Le fichier revient linéaire, corrigé et débruité. L'étirement, l'étalonnage des couleurs, la saturation et l'export se font ensuite dans la chaîne habituelle, sans autre détour par l'outil externe.
L'automatisation
Appeler les modèles depuis un terminal, sur une série entière
La ligne de commande transforme un geste image par image en traitement uniforme sur une série entière, condition d'un fond homogène d'un panneau ou d'une nuit à l'autre.
Les arguments, et celui qu'on oublie une fois
L'interface graphique n'est qu'une des deux portes. Les deux modèles s'appellent depuis un terminal, ce qui les rend enchaînables avec le reste de vos traitements. Le drapeau
-cli est obligatoire : sans lui, l'exécutable ouvre sa fenêtre et charge le fichier au lieu de le traiter, erreur que tout le monde commet la première fois. L'argument -cmd choisit l'opération, background-extraction par défaut ou denoising. Viennent ensuite les réglages propres à chaque module : -correction et -smoothing d'un côté, -strength et -batch_size de l'autre, -gpu true ou false pour l'accélération, -output pour le nom du résultat — faute de quoi le suffixe _GraXpert est ajouté au nom d'origine. Un fichier de préférences peut même transporter une grille d'appuis d'un traitement à l'autre.Un panneau de mosaïque, quatre fois de suite
L'intérêt devient évident dès qu'il y a plus d'une image à traiter. Prenez une mosaïque de quatre panneaux empilés séparément, chacun sorti en 32 bits avec son propre gradient : une boucle de trois lignes dans un terminal applique la même extraction et le même débruitage aux quatre fichiers, avec des réglages identiques et donc un fond homogène d'un panneau à l'autre — condition d'un assemblage sans bande visible aux jonctions. Le même mécanisme sert les séries de nuits successives sur une même cible, ou une soirée de comparaison où l'on veut mesurer l'effet d'un réglage sur dix versions. Du côté de Siril, l'appel a changé de nature en mai 2025 : la version 1.4.0 beta2 a remplacé l'ancienne passerelle écrite en C, jugée peu fiable, par un script Python
GraXpert_AI.py qui dialogue directement avec les fichiers de modèles et se lance par la commande pyscript. Cette réécriture a aussi supprimé l'ancienne commande de déconvolution, désormais assurée par les modèles de la préversion 3.1.0.Le verdict
Complément réel, ou doublon de ce que vous avez déjà
Avantages
- Le débruitage n'a pas d'équivalent gratuit : Siril s'appuie sur l'algorithme NL-Bayes de Lebrun, Buades et Morel, robuste mais réglé à la main par le taux de mélange et les itérations de renforcement
- Le modèle de fond travaille sans appui posé, donc reproductible à l'identique sur cinquante fichiers d'une même série
- Les deux opérations existent en ligne de commande, ce qui les insère dans un flux automatisé au même titre qu'un script d'empilement
- Licence GPL-3.0, binaires pour Windows, Linux et macOS, y compris sur les puces Apple récentes
Inconvénients
- Face à un correcteur de gradient multi-échelle moderne, l'apport sur le fond devient marginal : le doublon est réel pour qui traite déjà sous PixInsight 1.9 et suivants
- Le modèle appris confond nébulosité étendue et fond de ciel sur certains champs, ce qui impose un contrôle systématique de la nappe exportée
- Un aller-retour de fichiers entre deux logiciels alourdit la chaîne, sauf à passer par l'intégration de Siril
- Le calcul sur processeur seul reste lent sur une image de grand capteur : l'accélération matérielle change l'échelle du temps de traitement
Trois chaînes, trois réponses différentes
Le jugement dépend entièrement de ce qui tourne déjà chez vous. Sous Siril 1.4, l'extraction de fond intégrée traite l'immense majorité des cas et l'outil externe n'intervient que sur les fonds récalcitrants ; en revanche son débruitage apporte quelque chose que la version historique ne fait pas aussi simplement, et l'intégration par script évite l'aller-retour de fichiers. Sous PixInsight, dont la licence tourne autour de 300 €, la correction de gradient multi-échelle apparue avec la version 1.9 modélise des nappes complexes en préservant mieux les grandes structures faibles : GraXpert y perd son intérêt sur le fond, et le garde comme solution gratuite en face des modules de débruitage payants. Avec DeepSkyStacker suivi d'une retouche, enfin, il devient le chaînon manquant : rien dans cette chaîne ne modélise le fond avant l'étirement, et le fichier 32 bits qui sort de la pile est exactement l'entrée que les modèles attendent. Le flux d'empilement de cet empileur est décrit dans son tutoriel dédié.
Ce qu'aucun modèle ne fabrique : les photons
Un débruitage redistribue l'information présente ; il n'ajoute pas de signal. Le rapport entre signal et bruit se gagne devant l'objectif, et c'est là que le matériel décide — le sujet a son guide dédié. Deux leviers comptent plus que le curseur de force. Le premier est le filtre, qui coupe le fond à la source : un Optolong L-Enhance à 144,00 € ne laisse passer que deux bandes utiles sur un capteur couleur et efface une bonne part de la lueur urbaine avant même l'empilement, tandis que le trio Svbony SV227 SHO à 237,76 € joue le même rôle sur un capteur monochrome. Le second est le capteur lui-même : la Svbony SV305C à 179,99 € constitue une entrée honnête pour les premières séries en poses courtes, et la caméra-oculaire Svbony SV205 à 102,99 € reste réservée à la Lune et aux planètes, où l'empilement de milliers de trames remplace tout débruitage. Prix relevés fin juillet 2026.
Continuer
Le reste de la chaîne, en amont et en aval
Le fond de ciel et les couleurs sous Siril La procédure d'extraction intégrée, le placement des appuis et l'étalonnage photométrique sur image linéaire : la page à lire avant de sortir de son logiciel principal. La chaîne complète, des brutes au fichier fini L'ordre des opérations de bout en bout et ce que chaque maillon corrige, pour situer l'outil externe parmi les autres étapes du traitement. 
Automatiser le prétraitement par script Les scripts d'empilement, l'arborescence exacte qu'ils exigent et ce que l'automatisation empêche de voir : le voisin naturel de l'appel en ligne de commande. Imager sous un ciel qui a déjà un fond Là où naît le gradient : lueur des agglomérations, hauteur de la cible, choix de la fenêtre d'observation. Les stratégies qui réduisent le problème avant le traitement. Le bruit se combat d'abord à l'acquisition
Un filtre qui coupe le fond et un capteur adapté à la cible font plus pour l'image finale que n'importe quel curseur de force. Notre sélection d'astrophotographie, du filtre multibande à la caméra.