Alain Oguse a appris le tirage photographique avec Claudine  et Jean-Pierre Sudre  à la fin des années 1960, et a effectué son début de carrière en photographie commerciale. Après avoir pris sa retraite, il a commencé à chercher des méthodes permettant de retrouver le grain argentique dans les numérisations de négatifs, avec la même netteté et qualité que ce qu’il obtenait en lumière quasi-ponctuelle sous l’agrandisseur, dans les années 1970.

La technique d’impression en lumière ponctuelle utilise une source de lumière très petite, qui donne une reproduction très précise et détaillée des négatifs argentiques N&B, par opposition à la lumière diffusée. C’est une méthode exigeante, car sa netteté et son contraste ne pardonnent pas les rayures et la poussière sur la surface du film. Les tirages effectués ainsi demandaient souvent des corrections manuelles (peintes) sur le papier, impliquant d’avantage de travail et de coûts. À la fin des années 1970, elle était le plus souvent remplacée par la lumière diffusée… meilleure pour cacher les erreurs de manipulation et maximiser les profits des laboratoires photo.

Mais nettoyer les négatifs n’est plus un problème une fois numérisés, et sur ce sujet, Alain et moi partageons les mêmes valeurs : l’imagerie numérique doit augmenter les possibilités offertes aux photographes, en construisant par dessus l’héritage argentique, plutôt que de se contenter de ce qu’on peut obtenir rapidement et facilement pendant qu’on essaie de ré-inventer la photographie comme si elle était née numérique.

As an early Ansel user, Alain contacted me to get help on tuning the Diffuse or sharpen module to dial up or down the photographic grain in a way that closely reproduces the impact of the enlarger light source quality (point or diffused) on the final print, starting with a DSLR scan. After all, light diffusion is what happens here.1

Mais il a également construit un dispositif complet pour effectuer la numérisation initiale, et a été assez aimable pour documenter et illustrer tout ce processus, de la préparation au post-traitement, et me permettre de le publier ici. Vous avez ici, gratuitement, le meilleur de ce que l’open-source a à vous offrir :

  • 50 ans d’expérience d’Alain,
  • des exemples et résultats concrets,
  • les explications optiques de ce qui se passe,
  • des schémas complets du dispositif de lumière ponctuelle,
  • les modules physiquement réalistes de pipeline graphique d’Ansel/Darktable, et des pré-réglages pour les modules dématriçage, profil de couleur d’entrée, diffusion et netteté, afin de renforcer ou d’atténuer le grain en post-production,
  • une réflexion sur le travail et la responsabilité du tireur photo, concernant la conservation du patrimoine et la qualité d’exposition.

Please note that Alain is a French speaker and this book was mostly translated using machine translation. If you understand French enough, you might want to read the original version.

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Résumé des réglages dans Ansel

Ces réglages supposent que vous numérisez des négatifs N&B sous une lumière verte quasi-monochromatique avec un appareil photo numérique.

  • Télécharger le profil de couleur IdentityRGB-elle-V2-g10.icc  :
    • pour Linux/Mac :
      • ~./config/ansel/color/in
      • ~./config/ansel/color/out
    • pour Windows :
      • ./AppData/Local/ansel/Color/In
      • ./AppData/Local/ansel/Color/Out
  • Ouvrir le scan de négatif N&B dans Ansel,
  • Régler le module dématriçage en utilisant le mode VNG4,2
  • Régler le module profil de couleur d’entrée pour utiliser IdentityRGB-elle-V2-g10.icc comme profil d’entrée et comme profil de travail,
  • Régler le module calibration des couleurs:
    • dans l’onglet CAT, régler l’adaptation sur sans (contourner),
    • dans l’onglet N&B, régler le canal vert à 1,0 et les canaux rouge/bleu à 0,0.
  • Se reporter au livre pour le réglage du module diffusion ou netteté.

Ces réglages permettent d’éliminer toute possible diaphonie (cross-talk) entre canaux, aussi bien liée au dématriçage (pouvant utiliser des méthodes collaboratives entre canaux, pour les méthodes autres que VNG4) qu’aux conversions d’espace de couleur (dont la diaphonie est intégrée par construction dans le calcul matriciel effectué à l’application du profil). Ainsi, toute aberration chromatique liée à la réfraction optique variable suivant la longueur d’onde lumineuse est éliminée, et en scannant sous une lumière verte quasi-monochromatique, la netteté de la numérisation est maximale car seuls les photo-sites verts de l’appareil photo sont utilisés. En pratique, cela revient à supprimer la trichromie du pipeline graphique.

Bien évidemment, cela ne fonctionnera pas pour des négatifs couleurs et des diapositives, qui demanderont une lumière blanche à spectre complet et une gestion trichromatique.

Translated from English by : Aurélien Pierre, ChatGPT. In case of conflict, inconsistency or error, the English version shall prevail.

  1. Though it should be mentionned that diffuse or sharpen uses thermal diffusion models (Fourier heat equation ) in wavelets space . This equation can also model particle diffusion, and its fundamental solution can be identified as a convolution with a Gaussian function (aka producing here a very computationnaly-expensive Gaussian blur with the right settings). But since we apply it in wavelets space and we don’t do it at the photon level, I cannot in good faith claim physical accuracy here, with regard to light diffusion. It’s rather physically-inspired generalized diffusion. ↩︎

  2. CHANG, Edward, CHEUNG, Shiufun, et PAN, Davis Y. Color filter array recovery using a threshold-based variable number of gradients. In : Sensors, Cameras, and Applications for Digital Photography. SPIE, 1999. p. 36-43. https://doi.org/10.1117/12.342861  ↩︎