Photographie HDR (High Dynamic Range)

Les images HDR (High Dynamic Range / Grande Gamme Dynamique) permettent aux photographes d'enregistrer une plus grande étendue de détail tonal qu'un appareil ne pourrait capturer en une seule photo. Cela ouvre un tout nouvel ensemble de possibilités d'éclairage qu'on aurait pu éviter auparavant — pour de pures raisons techniques. La nouvelle fonction « Fusionner en HDR » de Photoshop accomplit cela en combinant une série d'expositions brackettées en une seule image, qui englobe le détail tonal de toute la série.

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Image ci-dessus courtesy de Kyle Kruchock (sous forme fortement modifiée).

Il n'y a pas de repas gratuit cependant ; essayer d'élargir l'étendue tonale se paiera inévitablement au prix d'une diminution de contraste dans certains tons. Apprendre à utiliser les logiciels HDR vous aidera à tirer le meilleur de votre gamme dynamique sous un éclairage délicat — tout en équilibrant ce compromis avec le contraste.

Motivation : Le dilemme de la gamme dynamique

Alors que les capteurs numériques atteignent des résolutions progressivement plus élevées, et donc des tailles de pixels successivement plus petites, la qualité d'image qui n'en bénéficie PAS est la gamme dynamique. C'est particulièrement apparent dans les compacts modernes à 8+ mégapixels, plus sensibles que jamais aux hautes lumières brûlées ou au bruit dans les ombres. De plus, certaines scènes contiennent simplement une plus grande étendue de luminosité que ne peuvent capturer les appareils numériques actuels — de quelque type qu'ils soient.

Le « bon côté » est que presque n'importe quel appareil peut en réalité capturer une vaste gamme dynamique — juste pas en une seule photo. En variant la vitesse d'obturation seule, la plupart des appareils peuvent changer la quantité de lumière captée par un facteur de 50 000 ou plus. L'imagerie HDR utilise cette caractéristique en créant des images composées de multiples expositions.

Quand utiliser des images HDR

N'utilisez l'HDR que quand la distribution de luminosité de la scène ne peut pas être facilement gérée avec un filtre neutre dégradé (GND). C'est parce que les filtres GND étendent la gamme dynamique tout en maintenant le contraste local. Les scènes idéales pour les filtres GND ont des géométries d'éclairage simples, comme le dégradé linéaire du sol plus sombre vers le ciel plus clair en photo de paysage :

Filtre GND	Résultat final

En contraste, une scène dont la distribution de luminosité n'est plus facilement gérable par un filtre GND est la scène de porte montrée ci-dessous.

Notez que la scène ci-dessus contient environ trois régions tonales avec transitions abruptes à leurs bords — nécessitant donc un filtre GND sur mesure. Si nous regardions cela en personne, nous discernions le détail à l'intérieur et l'extérieur de la porte, car nos yeux s'adapteraient à la luminosité changeante. Ce tutoriel se concentre sur l'utilisation de l'HDR pour mieux approximer ce que nous verrions de nos propres yeux.

Fonctionnement interne d'un fichier HDR

Photoshop crée un fichier HDR en utilisant les informations EXIF de chacune de vos images brackettées pour déterminer leur vitesse d'obturation, ouverture et ISO. Cela dit à Photoshop combien de lumière venait réellement de chaque région d'image. Comme cette lumière peut varier grandement en intensité, Photoshop crée le fichier HDR en utilisant 32 bits pour décrire chaque canal de couleur (au lieu des 16 ou 8 bits habituels ; voir « Comprendre la profondeur de bits »).

Les fichiers HDR utilisent ces bits supplémentaires pour créer une échelle de luminosité relativement ouverte, qui s'adapte aux besoins de votre image. Mais le bénéfice clé est que ces bits supplémentaires sont aussi utilisés plus efficacement que dans les images 8 ou 16 bits typiques (qu'on appellera « faible gamme dynamique » ou LDR - Low Dynamic Range - à partir de maintenant).

Le format de fichier HDR 32 bits peut enregistrer une plus grande gamme dynamique car il utilise ses bits pour spécifier des nombres à virgule flottante, aussi appelés notation exponentielle. Un nombre à virgule flottante est composé d'un nombre décimal entre 1 et 10 multiplié par une puissance de 10, comme 5,467x10, par opposition aux entiers usuels 0-255 (8 bits) ou 0-65535 (16 bits). Ainsi, un fichier peut spécifier une luminosité de 4 300 000 000 simplement comme 4,3x10, ce qui serait trop grand même en entiers 32 bits.

OK, la notation à virgule flottante est plus concise, mais comment cela aide un ordinateur ? Pourquoi ne pas juste ajouter plus de bits pour spécifier des nombres successivement plus grands, et donc une plus grande gamme dynamique ? C'est un problème de rendements décroissants. Plus on ajoute de bits aux fichiers LDR ordinaires, une fraction exponentiellement plus grande sert juste à spécifier la couleur plus précisément — pas à étendre la gamme dynamique. Cela résulte en bien plus de bits utilisés pour décrire les tons sombres que les clairs :

Luminosité réelle* →

Bits LDR de plus en plus espacés →

*Mesurée par un appareil numérique. Voir tutoriel sur la correction gamma. Représentation qualitative. Les bits plus rapprochés pour valeurs sombres résultent du gamma-encodage. C'est bénéfique pour images ordinaires et peut même aider à augmenter la gamme dynamique, mais devient progressivement inefficace quand la profondeur de bits augmente.

Les fichiers HDR contournent ce dilemme LDR en utilisant des valeurs tonales proportionnelles à la luminosité réelle du sujet. Cela cause un espacement égal des bits sur toute la gamme dynamique — permettant une plus grande efficacité des bits. Les nombres à virgule flottante assurent aussi que tous les tons sont enregistrés avec la même précision relative, puisque des nombres comme 2,576x10 et 8,924x10 ont tous les deux le même nombre de chiffres significatifs (quatre), même si le second est plus d'un million de fois plus grand.

Tous ces bits supplémentaires fournis par le format HDR sont excellents, et permettent effectivement d'enregistrer une gamme de luminosité quasi infinie. Cependant, votre écran et vos tirages ne peuvent afficher qu'une gamme fixe et étroite. Ce tutoriel ne se concentre donc pas seulement sur la création de fichiers HDR 32 bits, mais aussi sur leur conversion en images affichables sur votre ordinateur, ou superbes en tirage photo. Cette étape de conversion est communément appelée « mappage tonal » (tonal mapping).

Préparation sur le terrain

Comme créer une image HDR requiert de capturer une série d'expositions identiquement positionnées, un trépied solide est essentiel. Photoshop a une fonction qui tente d'aligner les images si l'appareil a bougé entre les prises, mais les meilleurs résultats s'obtiennent sans s'y fier.

Prenez au moins trois expositions, bien que cinq ou plus soit recommandé pour une précision optimale. Plus d'expositions permettent à l'algorithme HDR de mieux approximer comment votre appareil traduit la lumière en valeurs numériques (la courbe de réponse du capteur) — créant une distribution tonale plus uniforme. L'exemple de la porte convient mieux avec plusieurs expositions intermédiaires, en plus des deux montrées précédemment.

Il est essentiel que la plus sombre de ces expositions n'ait aucune haute lumière brûlée dans les zones où vous voulez capturer du détail. L'exposition la plus claire doit montrer les zones les plus sombres avec assez de luminosité pour qu'elles soient relativement sans bruit et clairement visibles. Chaque exposition doit être séparée de 1 à 2 stops, idéalement en variant la vitesse d'obturation (plutôt que l'ouverture ou l'ISO). Rappel : chaque « stop » correspond à un doublement (+1 stop) ou une division par deux (-1 stop) de la lumière captée.

Notons aussi un autre désavantage des images HDR : elles requièrent un sujet relativement statique, du fait de la nécessité de plusieurs expositions séparées. Notre exemple de coucher de soleil sur l'océan ne conviendrait donc pas à l'HDR, car les vagues auraient bougé significativement entre chaque exposition.

Créer un fichier HDR 32 bits dans Photoshop

Ici nous utilisons Adobe Photoshop pour convertir la séquence d'expositions en une image unique, qui utilise le mappage tonal pour approximer ce que nous verrions de nos yeux. D'abord, combiner toutes les expositions en un seul fichier HDR 32 bits :

Ouvrez l'outil HDR (Fichier > Automatiser > Fusionner en HDR...), et chargez toutes les photos de la séquence d'exposition ; pour cet exemple ce seraient les quatre images de la section précédente. Si vos images n'ont pas été prises sur un trépied stable, cette étape peut nécessiter de cocher « Tenter d'aligner automatiquement les images sources » (ce qui augmente fortement le temps de traitement). Après OK, vous verrez bientôt un message « Calcul des courbes de réponse de l'appareil ».

Une fois le traitement fini, une fenêtre montre leur histogramme combiné. Photoshop a estimé le point blanc, mais cette valeur écrête souvent les hautes lumières. Vous pouvez déplacer le curseur de point blanc au bord droit des pics de l'histogramme pour voir tout le détail des hautes lumières. Cette valeur est pour l'aperçu seulement et devra être réglée plus précisément plus tard. Après OK, vous obtenez une image HDR 32 bits, qui peut être sauvegardée si besoin. Notez comme l'image peut encore paraître assez sombre ; ce n'est qu'une fois convertie en image 16 ou 8 bits (par mappage tonal) qu'elle commencera à ressembler au résultat souhaité.

À ce stade, très peu de fonctions de traitement peuvent s'appliquer à un fichier HDR 32 bits, donc il est de peu d'utilité sauf pour l'archivage. Une fonction disponible est l'ajustement d'exposition (Image > Réglages > Exposition). Vous pouvez essayer d'ajuster l'exposition pour révéler tout détail caché dans les hautes lumières ou ombres.

Utiliser le mappage tonal HDR dans Photoshop

Ici nous utilisons Adobe Photoshop pour convertir l'image HDR 32 bits en fichier LDR 16 ou 8 bits par mappage tonal. Cela demande des décisions interprétatives sur le type de mappage tonal, selon le sujet et la distribution de luminosité dans la photo.

Convertir en image 16 bits normale (Image > Mode > 16 bits/canal...) et vous verrez l'outil de conversion HDR. La méthode de mappage tonal utilise l'une de quatre méthodes :

Exposition et Gamma	Cette méthode permet d'ajuster manuellement l'exposition et le gamma, équivalents à réglage de luminosité et contraste respectivement.
Compression des hautes lumières	Cette méthode n'a pas d'options et applique une courbe tonale personnalisée, qui réduit fortement le contraste des hautes lumières pour éclaircir et restaurer le contraste dans le reste de l'image.
Égaliser l'histogramme	Cette méthode tente de redistribuer l'histogramme HDR dans l'étendue de contraste d'une image 16 ou 8 bits normale. Elle utilise une courbe tonale personnalisée qui écarte les pics de l'histogramme pour le rendre plus homogène. Elle marche généralement mieux pour les histogrammes avec plusieurs pics relativement étroits sans pixels entre eux.
Adaptation locale	C'est la méthode la plus flexible et probablement la plus utile aux photographes. Contrairement aux trois autres, celle-ci change combien elle éclaircit ou assombrit les régions pixel par pixel (similaire à l'amélioration du contraste local). Cela a pour effet de tromper l'œil en lui faisant croire que l'image a plus de contraste, souvent crucial dans les images HDR privées de contraste. Cette méthode permet aussi de modifier la courbe tonale pour mieux convenir à l'image.

Avant d'utiliser l'une des méthodes ci-dessus, on peut d'abord souhaiter définir les points noir et blanc sur les curseurs de l'histogramme (voir « Utiliser les Niveaux dans Photoshop » pour le concept). Cliquez sur la double flèche à côté de « Courbe tonale et histogramme » pour afficher l'histogramme et les curseurs.

Le reste de ce tutoriel se concentre sur les réglages de la méthode « adaptation locale », comme c'est probablement la plus utilisée et offre la plus grande flexibilité.

Concept : Hiérarchie tonale et contraste d'image

Contrairement aux trois autres méthodes de conversion, la méthode d'adaptation locale ne conserve pas nécessairement la hiérarchie tonale globale. Elle traduit les intensités des pixels non pas avec une seule courbe tonale, mais aussi basée sur les valeurs des pixels environnants. Cela signifie qu'à la différence d'une courbe tonale, les tons sur l'histogramme ne sont pas juste étirés et compressés, mais peuvent au contraire croiser leurs positions. Visuellement, cela signifierait qu'une partie du sujet initialement plus sombre qu'une autre pourrait plus tard acquérir la même luminosité ou devenir plus claire — ne serait-ce que d'un petit montant.

Dans l'exemple ci-dessus, même si l'écume de mer au premier plan et les reflets du rocher sont en réalité plus sombres que la surface de l'océan lointain, l'image finale rend l'océan lointain plus sombre. Le concept clé est que sur de grandes distances d'image nos yeux s'adaptent à la luminosité changeante (comme lever les yeux vers un ciel clair), alors que sur de petites distances ils ne le font pas. Imiter cette caractéristique de la vision peut être vu comme un but de la méthode adaptative locale — particulièrement pour distributions de luminosité plus complexes que le simple dégradé vertical du coucher de soleil océanique ci-dessus.

Un exemple de distribution de luminosité plus complexe est montré ci-dessous pour trois images de statue. On appelle contraste global le contraste sur de grandes distances d'image, tandis que les changements de contraste sur de petites distances sont le contraste local. La méthode d'adaptation locale tente de maintenir le contraste local, tout en diminuant le contraste global (similaire à l'exemple du coucher de soleil).

Image originale

Contraste global élevé
Contraste local faible Contraste global faible
Contraste local élevé

L'exemple ci-dessus illustre visuellement l'impact du contraste local et global. Notez comme les grandes zones (globales) de clair et sombre sont exagérées pour le cas de contraste global élevé. Inversement, pour le contraste global faible, le devant du visage de la statue est virtuellement la même luminosité que son côté.

L'image originale va bien car toutes les régions tonales sont clairement visibles, avec assez de contraste pour lui donner une apparence tridimensionnelle. Imaginez maintenant qu'on parte de l'image du milieu, candidat idéal pour la conversion HDR. Le mappage tonal par adaptation locale produirait probablement une image similaire à celle de droite (peut-être moins exagérée), car elle retient le contraste local tout en diminuant le global (conservant ainsi la texture dans les régions les plus sombres et claires).

Conversion HDR par adaptation locale

La distance distinguant contraste local et global est définie par la valeur du rayon. Rayon et seuil sont similaires aux réglages du masque flou pour l'amélioration du contraste local. Un seuil élevé améliore le contraste local, mais risque d'induire des halos, alors qu'un rayon trop bas peut rendre l'image délavée. Pour toute image, il est recommandé d'ajuster chacun pour voir leur effet, leur combinaison idéale variant selon le contenu.

En plus du rayon et seuil, les images requièrent presque toujours des ajustements de la courbe tonale. Cette technique est identique à celle du tutoriel Courbes Photoshop, où de petits changements progressifs de pente sont presque toujours idéaux. Cette courbe est montrée pour notre exemple de porte ci-dessous, donnant le résultat final.

Résultat final
Par méthode d'adaptation locale

Les images HDR converties en 8 ou 16 bits nécessitent souvent des retouches pour améliorer leur précision colorimétrique. Une utilisation subtile des niveaux et de la saturation peut améliorer drastiquement les zones problématiques. En général, les régions qui ont gagné en contraste (forte pente dans la courbe tonale) montrent une augmentation de saturation, l'inverse pour une diminution. Les changements de saturation peuvent être souhaitables en éclaircissant les ombres, mais dans la plupart des autres cas cela doit être évité.

Le principal problème de la méthode d'adaptation locale est qu'elle ne distingue pas lumière incidente et réfléchie. En résultat, elle peut assombrir inutilement des textures naturellement claires et éclaircir des plus sombres. Soyez-en conscient en choisissant rayon et seuil pour minimiser cet effet.

Astuce : Utiliser l'HDR pour réduire le bruit d'ombre

Même si votre scène ne demande pas plus de gamme dynamique, votre photo finale peut encore bénéficier d'un avantage collatéral : la diminution du bruit d'ombre. Avez-vous remarqué comme les images numériques ont toujours plus de bruit dans les ombres que dans les tons clairs ? C'est parce que le rapport signal/bruit est plus élevé où l'image a collecté plus de signal lumineux. Vous pouvez en profiter en combinant une image correctement exposée et une surexposée. Photoshop utilise toujours l'image la plus exposée pour représenter un ton donné — collectant ainsi plus de lumière dans le détail d'ombre (mais sans surexposer).

Recommandations

Gardez à l'esprit que les images HDR sont très nouvelles — particulièrement en photographie numérique. Les outils existants vont donc probablement s'améliorer significativement ; il n'y a pas encore de processus automatisé convertissant toutes les images HDR en images plaisantes à l'écran ou en tirage. De bonnes conversions HDR requièrent donc un travail et une expérimentation significatifs pour atteindre des images finales réalistes et plaisantes.

De plus, les conversions HDR incorrectes ou difficiles peuvent paraître délavées après conversion. Réexaminer les réglages de conversion est recommandé comme première étape corrective, mais une retouche avec amélioration du contraste local peut améliorer les résultats.

Comme pour tous nouveaux outils, attention à ne pas en abuser. Prudence quand vous violez la hiérarchie tonale originale ; n'attendez pas que les ombres profondes deviennent presque aussi claires qu'un ciel brillant. Dans notre exemple de porte, le bâtiment ensoleillé et le ciel sont les objets les plus brillants, et ils le sont restés dans notre image finale. Abuser de l'effet HDR fait facilement perdre le sens du réalisme. De plus, l'HDR ne doit être utilisé que quand nécessaire ; les meilleurs résultats s'obtiennent toujours avec un bon éclairage de départ.