M97

M97 aussi appelée la nébuleuse du Hibou ou NGC 3587 est une nébuleuse planétaire située à une distance d’environ 2 380 a.l. dans la constellation de la Grande Ourse.


Elle s’étend sur une distance d’environ 2,35 années-lumière et son âge est estimé à 6 000 ans. Elle a été découverte par Pierre Méchain le 16 février 1781.

Elle occupe une dimension apparente de 2,83′ dans le ciel avec une magnitude visuelle de 12.
La masse totale de la nébuleuse est d’environ 0,15 masse solaire, tandis que l’étoile centrale, une naine blanche de quatorzième magnitude, aurait une masse estimée entre 0,55 et 0,6 masse solaire et une température effective avoisinant les 123 000° K.

La nébuleuse dans son ensemble aurait une forme de « tore cylindrique » (un peu comme un globe auquel on aurait retiré les pôles) qui serait vue depuis la Terre de façon oblique. Ainsi, les deux « trous » des extrémités, qui sont en fait des régions beaucoup plus pauvres en matière, formeraient les « yeux » du hibou, par transparence.
Sa densité est de l’ordre de 100 particules par mètre cube, autour d’un dixième de la moyenne des autres nébuleuses planétaires. Ce serait un indice sur le grand âge de la nébuleuse, étant donné qu’avec le temps elle s’est considérablement étendue et que ses gaz se sont raréfiés.
Source wikipédia

Les environs de M97 :

Les objets répertoriés PGC…. , sont des galaxies lointaines dont la magnitude pour la plupart d’entre elles se situe entre 16 à 19

Poses réalisées du 23/02/2021 au 24/03/2021

FiltresNbre de posesTemps de poseTemps totalT° caméra
Souffre II2120 mn7h00mn-10°
Hydrogène2520 mn8h20mn-10°
Oxygène III2120 mn7h00mn-10°
Totaux67 22h20mn

Traitement pixinsight

1 – Process “Image calibration” pour les brutes de chacun des filtres HSO en utilisant les masters Bias, Dark et Flat.

2 – Process “Cosmetic correction” par filtre pour chacune des images brutes.

3 – Process “DynamicBackgroundExtraction” par filtre pour chacune des images brutes

4 – Process “SubframeSelector” pour choisir les images ayant la meilleure FWHM et le meilleur Signal/Bruit. Elimination des images les moins bonnes ~ 12%

5 – Scripts “ImagePlateSolve” et “MosaicByCoordinates” pour registrer l’ensemble des images.

6 – Process “ImageIntegration” pour déterminer les bandes noires à supprimer et obtenir l’image “Minimum”

7 – Process “DynamicCrop” pour supprimer les bandes noires sur toutes les images en tenant compte de l’image “minimum”

8 – Process “Imageintegration” pour additionner toutes les images par filtre ( Average, Substract Pedestal, Noise evaluation ,BWMV et réglage des réjections de pixels autour de 0.2.

9 – Process “CosmeticCorrection” sur les images additionnées et pour chaque filtre pour éliminer les pixels défectueux résiduels.

10 –  Process “DBE” sur chaque image résultat pour éliminer le gradient résiduel.

11 – Utilisation de “LinearMask” du process “MultiscaleMedianTransform” pour créer un masque pour chaque couche Ha, SII, OIII.

12 – Réduction du bruit avec le process ” ATrousWeveletTransform” pour chaque couche.

13- Utilisation du script AIP “SHO” pour additionner les trois couches.

14 Délinéarisation de l’image résultat avec le process “ArsinhStrecth (7,7,7,5)”

17 – Elimination du bruit chromatique résiduel avec le process “ACDNR


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