Dématriçage

Contrôler comment sont dématricés les fichiers RAW

Filtres de Bayer

Les cellules du capteur d’un appareil photo numérique ne sont pas sensibles à la couleur – elles ne peuvent enregistrer que différents niveaux de clarté. Afin d’obtenir une image en couleur, chaque cellule est recouverte d’un filtre coloré (rouge, vert ou bleu) qui laisse passer principalement la lumière de cette couleur. Cela signifie que chaque pixel de l’image raw ne contient que des informations sur un seul canal de couleur.

Les filtres de couleur sont généralement disposés selon un motif en mosaïque connu sous le nom de matrice de filtres Bayer. Un algorithme de dématriçage reconstitue les canaux de couleur manquants par interpolation avec les données des pixels voisins. Pour en savoir plus, consultez les articles suivants de Wikipédia Dématriçage  et Matrice de filtres colorés .

Ansel propose plusieurs algorithmes de dématriçage, chacun ayant ses propres caractéristiques. Les différences entre eux sont souvent très subtiles et peuvent n’être visibles que lors de l’observation des pixels. Cependant, comme l’algorithme de dématriçage opère pixel par pixel et qu’il génère des données fondamentales pour les autres modules, son choix peut avoir un effet visuellement important sur la qualité des détails très fins de l’image. Cela peut entraîner l’apparition de faux motifs de labyrinthe et avoir un impact négatif sur la qualité du rendu des bords colorés.

Les algorithmes de dématriçage peuvent souvent produire des artefacts, généralement visibles sous forme de moirés  lors d’un zoom sur l’image. L’algorithme choisi peut gérer, en mieux ou en pire, les effets de moiré ou de labyrinthe préexistants dans les données RAW. Dans ces circonstances les algorithmes VNG4 et LMMSE sont souvent plus stables.

Les algorithmes de dématriçage suivants sont disponibles pour les capteurs avec filtres Bayer :

• PPG était auparavant l’algorithme de dématriçage par défaut d’Ansel. Il est rapide, mais d’autres algorithmes donnent généralement de meilleurs résultats.

• AMaZE et RCD offrent une meilleure reconstruction du contenu à haute fréquence (détails plus fins, bords, étoiles) mais peuvent rencontrer des difficultés avec les dépassements de reconstruction des couleurs ou l’ajout de bruit dans les zones à faible contraste. Bien qu’AMaZE conserve souvent plus de détails à haute fréquence, il est aussi plus sujet aux dépassements de couleur que RCD. Étant donné que RCD offre désormais des performances similaires à PPG, mais avec de meilleurs résultats, c’est désormais l’algorithme par défaut.

• LMMSE est mieux adapté aux images à ISO élevé et bruitées qu’AMaZE ou RCD, qui ont tous deux tendance à générer des artefacts de dépassement lorsqu’ils sont appliqués à de telles images. Il peut aussi être utile pour gérer les images qui présentent des motifs de moiré avec les autres algorithmes.

• VNG4 est mieux adapté aux images à contenu basse fréquence (par exemple les régions à faible contraste comme le ciel) mais, comparé à AMaZE et RCD, il provoque souvent la perte de certains détails à haute fréquence et peut parfois ajouter des décalages de couleur locaux. VNG n’est plus vraiment recommandé – pour la plupart des images, les autres algorithmes disponibles donnent généralement de meilleurs résultats.

• downscale (sous-échantillonnage) est une alternative de dernier recours qui ne dématrice en fait pas, mais interpole par plus proche voisin et réduit la résolution d’un facteur 4 (2 de chaque côté). Le raisonnement est que de nombreux capteurs ont désormais 36, 45, 52… Mpx alors que nous consommons encore les images principalement en Full HD (1920×1080 px = 2 Mpx).¹ Pour les images très bruitées, l’étape de dématriçage aggrave en fait le bruit, en créant des motifs, des taches et en décalant les couleurs vers le vert ou le magenta. Sous-échantillonner ces images à très haute résolution, lorsqu’elles sont bruitées, évite d’aggraver le problème et rend aussi la réduction du bruit moins gourmande en calcul, tout en produisant au final au moins 9 Mpx utilisables. L’option downscale comporte une étape itérative de filtrage des couleurs qui utilise le laplacien guidé (le même que la reconstruction des hautes lumières) pour limiter à la fois le moiré, les franges et le bruit dans une configuration multi-échelle. Effet secondaire : le sous-échantillonnage sans post-filtrage est la seule méthode qui préserve entièrement les statistiques de bruit du capteur, ce qui est utile lors de l’utilisation de profils de bruit.

Remarque : Les performances des algorithmes de dématriçage diffèrent considérablement, AMaZE étant de loin le plus lent.

Capteurs sans filtres de Bayer

Il y a quelques appareils dont les capteurs n’utilisent pas un filtre de Bayer. Les appareils avec un capteur “X-Trans” ont leur propre ensemble d’algorithmes de dématriçage. L’algorithme par défaut pour les capteurs X-Trans est Markesteijn 1-passe, qui produit d’assez bons résultats. Pour une qualité un peu meilleure (au prix d’un processus beaucoup plus lent), choisissez l’algorithme _Markesteijn 3-passe. Sur certains ordinateurs l’algorithme VNG est plus rapide que l’algorithme Markesteijn 1-passe, mais il est plus sujet à des artefacts.

Algorithmes spéciaux

passer (monochrome) n’est utile que pour les boîtiers dont la matrice de filtres de couleur a été physiquement retirée du capteur (par exemple, rayée). Les algorithmes de dématriçage reconstruisent généralement les canaux de couleur manquants par interpolation avec les données des pixels voisins. Cependant, si le réseau de filtres de couleur n’est pas présent, il n’y a rien à interpoler, donc cet algorithme définit simplement tous les canaux de couleur sur la même valeur, résultant en une image monochrome. Cette méthode évite les artefacts d’interpolation que les algorithmes de dématriçage standards pourraient introduire.

couleur photosite n’est pas destiné à être utilisé pour le traitement d’images. Il prend les données RAW du photosite et les présente sous forme de pixels rouges, bleus ou verts. Ceci est conçu à des fins de débogage afin de voir les données RAW et peut aider à l’analyse des erreurs produites par les autres algorithmes de dématriçage.

Algorithmes de dématriçage dual

Certaines images ont des zones mieux dématriçées à l’aide d’un algorithme qui préserve les informations des hautes fréquences (comme AMaZE ou RCD) et d’autres zones pourraient bénéficier d’un algorithme plus adapté au contenu à basses fréquences (comme VNG4).

Dans les algorithmes de dématriçage double (par exemple RCD + VNG4), les données du capteur sont dématriçées deux fois, d’abord par RCD, AMaZE ou Markesteijn 3-passe, puis par VNG4. Les deux ensembles de données dématriçées sont conservés pour un traitement ultérieur.

Les données de l’algorithme à haute fréquence sont ensuite analysées pour détecter le changement local des données et, à l’aide d’un seuil (il y a un peu plus de mathématiques impliquées ici), l’image de sortie est écrite pixel par pixel pour chaque canal de couleur en utilisant les données de chaque algorithme de dématriçage pondérées par le changement local des données.

En général, les zones à plus grand détail sont dématriçées par l’algorithme le mieux adapté à cet effet (RCD, AMaZe, Markesteijn 3-pass) et les zones plates (comme le ciel bleu) sont dématriçées à l’aide du second algorithme (VNG4).

La « modification des données locales » est techniquement implémentée sous la forme d’un masque de sélection, calculé sur un unique canal et avec un flou gaussien, à partir d’une combinaison du seuil et de la luminance des pixels.

Sélectionner le seuil

Un seuil calculé automatiquement est difficile à mettre en œuvre. Au lieu de cela, le bouton “affiche masque de fusion” peut être utilisé pour afficher le masque de sélection afin que vous puissiez contrôler la sélection de l’algorithme manuellement. Plus le pixel du masque affiché est lumineux, plus la sortie est extraite de l’algorithme hautes fréquences.

Contrôles du module

méthode de dématriçage

L’algorithme de dématriçage à utiliser (voir ci-dessus).

seuil des bords (PPG uniquement)

Le seuil pour une passe médiane supplémentaire. La valeur par défaut est « 0 », elle désactive le filtrage médian.

raffinement lmmse (LMMSE uniquement)

Pas de raffinement à utiliser avec l’algorithme de dématriçage LMMSE. Le pas médian fait la moyenne de la sortie. Le pas raffinement ajoute un nouveau calcul des canaux rouges et bleus. Bien que les options raffinement fonctionnent bien pour le bruit de luminance, elles peuvent diminuer la qualité des images avec un bruit de chrominance important.

lissage des couleurs

Activez un certain nombre de passes de lissage des couleurs supplémentaires. La valeur par défaut est « désactivée ».

correction des verts

Dans certains boîtiers, les filtres verts ont des propriétés légèrement différentes. Ce paramètre ajoute une étape d’égalisation supplémentaire pour supprimer les artefacts. Les options disponibles sont « désactivé », « moyenne locale », « moyenne globale » et « moyenne globale et locale ». Cette option n’est pas affichée pour les capteurs X-Trans.

affiche le seuil double (mode de dématriçage double uniquement)

Définissez le seuil de contraste pour les modes de dématriçage double. Des valeurs plus faibles favorisent l’algorithme de dématriçage hautes fréquences et des valeurs plus élevées favorisent l’algorithme basses fréquences.

affiche masque de fusion (modes de dématriçage double uniquement)

Affiche le masque de fusion qui est utilisé pour différencier les zones de hautes et basses fréquences (ajusté par le paramètre « active le seuil double »). Pour chaque pixel, plus le masque est lumineux, plus la sortie du module est extraite de l’algorithme de dématriçage des hautes fréquences.