CAPTEURS D'APPAREIL PHOTO NUMÉRIQUE

Un appareil photo numérique utilise un ensemble de millions de minuscules cavités lumineuses ou "photosites" pour enregistrer une image. Lorsque vous appuyez sur le déclencheur de votre appareil photo et que l'exposition commence, chacun d'eux est découvert pour collecter des photons et les stocker sous forme de signal électrique. Une fois l'exposition terminée, la caméra ferme chacun de ces photosites, puis tente d'évaluer le nombre de photons tombés dans chaque cavité en mesurant la force du signal électrique. Les signaux sont ensuite quantifiés sous forme de valeurs numériques, avec une précision déterminée par la profondeur de bits. La précision résultante peut alors être à nouveau réduite en fonction du format de fichier enregistré (0 - 255 pour un fichier JPEG 8 bits).

Matrice de cavités Cavités légères

Cependant, l'illustration ci-dessus ne créerait que des images en niveaux de gris, car ces cavités sont incapables de distinguer leur quantité de chaque couleur. Pour capturer des images en couleur, un filtre doit être placé sur chaque cavité qui ne permet que des couleurs de lumière particulières. Pratiquement tous les appareils photo numériques actuels ne peuvent capturer qu'une seule des trois couleurs primaires dans chaque cavité, et ils rejettent donc environ 2/3 de la lumière entrante. Par conséquent, la caméra doit se rapprocher des deux autres couleurs primaires afin d'avoir une couleur complète à chaque pixel. Le type le plus courant de réseau de filtres de couleur est appelé "réseau Bayer", illustré ci-dessous.

Matrice de filtres de couleur Photosites avec filtres de couleur

Un réseau Bayer consiste en une alternance de rangées de filtres rouge-vert et vert-bleu. Remarquez comment le réseau Bayer contient deux fois plus de capteurs verts que de capteurs rouges ou bleus. Chaque couleur primaire ne reçoit pas une fraction égale de la surface totale car l'œil humain est plus sensible à la lumière verte qu'à la lumière rouge et bleue. La redondance avec des pixels verts produit une image qui semble moins bruyante et a des détails plus fins que ce qui pourrait être obtenu si chaque couleur était traitée de la même manière. Cela explique également pourquoi le bruit dans le canal vert est bien moindre que pour les deux autres couleurs primaires (voir "Comprendre le bruit de l'image" pour un exemple).

Scène originale
(affichée à 200 %) Ce que voit votre caméra
(via un réseau Bayer)

Remarque :Tous les appareils photo numériques n'utilisent pas une matrice Bayer, mais il s'agit de loin de la configuration la plus courante. Par exemple, le capteur Foveon capture les trois couleurs à chaque emplacement de pixel, alors que d'autres capteurs peuvent capturer quatre couleurs dans un tableau similaire :rouge, vert, bleu et vert émeraude.

DÉMOSAÇAGE BAYER

Le "démosaïquage" Bayer est le processus de traduction de ce tableau Bayer de couleurs primaires en une image finale qui contient des informations de couleur complètes à chaque pixel. Comment est-ce possible si l'appareil photo est incapable de mesurer directement la pleine couleur ? Une façon de comprendre cela est de penser à la place à chaque tableau 2x2 de rouge, vert et bleu comme une seule cavité de couleur.

→

Cela fonctionnerait bien, mais la plupart des caméras prennent des mesures supplémentaires pour extraire encore plus d'informations d'image de cette matrice de couleurs. Si la caméra traitait toutes les couleurs de chaque matrice 2x2 comme ayant atterri au même endroit, elle ne pourrait atteindre que la moitié de la résolution dans les directions horizontale et verticale. D'un autre côté, si une caméra calculait la couleur à l'aide de plusieurs matrices 2x2 superposées, elle pourrait alors atteindre une résolution plus élevée que ce qui serait possible avec un seul ensemble de matrices 2x2. La combinaison suivante de tableaux 2x2 superposés peut être utilisée pour extraire plus d'informations sur l'image.

→

Notez comment nous n'avons pas calculé les informations d'image aux bords mêmes du réseau, puisque nous avons supposé que l'image continuait dans chaque direction. S'il s'agissait en fait des bords du réseau de cavités, les calculs ici seraient moins précis, car il n'y a plus de pixels de tous les côtés. Cependant, cela est généralement négligeable, car les informations situées aux bords d'une image peuvent facilement être rognées pour les caméras avec des millions de pixels.

Il existe d'autres algorithmes de dématriçage qui peuvent extraire un peu plus de résolution, produire des images moins bruyantes ou s'adapter pour se rapprocher au mieux de l'image à chaque emplacement.

ARTEFACTS DE DEMOSAICING

Les images avec des détails à petite échelle près de la limite de résolution du capteur numérique peuvent parfois tromper l'algorithme de dématriçage, produisant un résultat irréaliste. L'artefact le plus courant est le moiré (prononcé "more-ay"), qui peut apparaître sous la forme de motifs répétitifs, d'artefacts de couleur ou de pixels disposés dans un motif de labyrinthe irréaliste :

Deuxième photo à ↓ 65 % de la taille ci-dessus

Deux photos distinctes sont présentées ci-dessus, chacune avec un grossissement différent. Notez l'apparition de moiré dans les quatre carrés du bas, en plus du troisième carré de la première photo (subtil). Des artefacts en forme de labyrinthe et de couleur peuvent être vus dans le troisième carré de la version réduite. Ces artefacts dépendent à la fois du type de texture et du logiciel utilisé pour développer le fichier RAW de l'appareil photo numérique.

Cependant, même avec un capteur théoriquement parfait qui pourrait capturer et distinguer toutes les couleurs de chaque photosite, du moiré et d'autres artefacts pourraient toujours apparaître. Il s'agit d'une conséquence inévitable de tout système qui échantillonne un signal par ailleurs continu à des intervalles ou à des emplacements discrets. Pour cette raison, pratiquement tous les capteurs numériques photographiques intègrent ce qu'on appelle un filtre optique passe-bas (OLPF) ou un filtre anti-crénelage (AA). Il s'agit généralement d'une fine couche directement devant le capteur, et fonctionne en brouillant efficacement tous les détails potentiellement problématiques qui sont plus fins que la résolution du capteur.

TABLEAUX DE MICROLENTILLES

Vous vous demandez peut-être pourquoi le premier schéma de ce didacticiel ne place pas chaque cavité directement l'une à côté de l'autre. Les capteurs de caméra du monde réel n'ont pas réellement de photosites qui couvrent toute la surface du capteur. En fait, ils peuvent couvrir seulement la moitié de la surface totale afin d'accueillir d'autres appareils électroniques. Chaque cavité est représentée avec de petits pics entre eux pour diriger les photons vers une cavité ou l'autre. Les appareils photo numériques contiennent des "microlentilles" au-dessus de chaque photosite pour améliorer leur capacité de collecte de lumière. Ces lentilles sont analogues à des entonnoirs qui dirigent les photons dans le photosite où les photons auraient autrement été inutilisés.

Des microlentilles bien conçues peuvent améliorer le signal photonique à chaque photosite et créer par la suite des images qui ont moins de bruit pour le même temps d'exposition. Les fabricants d'appareils photo ont pu utiliser des améliorations dans la conception des microlentilles pour réduire ou maintenir le bruit dans les derniers appareils photo haute résolution, malgré des photosites plus petits, en raison de la compression de plus de mégapixels dans la même zone de capteur.

Pour en savoir plus sur les capteurs d'appareil photo numérique, veuillez consulter :
Tailles des capteurs d'appareil photo numérique :comment influencent-ils la photographie ?