Cet été, un chercheur a publié quelques images de Jupiter qui ressemblent beaucoup à ce que nos yeux verraient si nous survolions le monde. Et ils sont époustouflants. Des images plus larges montrent les crèmes, les bruns, les blancs et les rouges de l’environnement jovien, mais dans ces images se trouve une région moins vibrante, bien que les tourbillons de l’atmosphère, du crème au bleuâtre, soient tout aussi impressionnants.
Le traitement « True color » est l’approche utilisée pour transformer des images énormes en quelque chose de similaire à ce qu’un œil humain nu verrait. Les vaisseaux spatiaux, les explorateurs robotiques et les télescopes ont divers filtres qui enregistrent souvent plus de longueurs d’onde que notre œil, même si leur focalisation est la lumière visible. Les astronomes et les chercheurs citoyens doivent donc faire des choix sur la meilleure façon de fournir une image.
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La quantité de lumière dans divers filtres est devenu vert, rouge et bleu, et dans certains cas jaune et violet. La vraie couleur imite simplement la façon dont notre œil réagirait. Souvent, la vraie couleur et les images améliorées sont lancées ensemble, comme dans le cas de Pluton, la première pour révéler à quoi elle ressemblerait pour nous et la seconde pour montrer à quel point son terrain est varié.
L’un des objectifs de Juno est de comprendre l’environnement complexe de Jupiter et de ses nuages en particulier. Un certain nombre de photos traitées par des scientifiques citoyens ont en fait amélioré les contrastes dans les nuages, révélant la nature instable de Jupiter.
Cet ensemble d’images, préparé par Björn Jónsson, montre la différence entre la vue « œil humain » et la vue « fabricant » boostée. Il y aura certainement des individus qui préféreront l’un à l’autre, mais les voir côte à côte donne une idée de la façon dont ils se correspondent et nous aident à mieux comprendre l’univers.
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Ces images ont été prises par Juno lors de son périple le 5 juillet. C’était le 43e passage rapproché du vaisseau spatial autour du monde.
[H/T : SciTechDaily]
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