PRIME dans DxO PhotoLab, DxO

Technologie de débruitage DxO PRIME dans DxO PhotoLab

 

Le bruit d’une image se définit comme une variation aléatoire de pixels (affectant à la fois la luminance et la couleur) qui ne se trouvaient pas dans la scène photographiée.

Le bruit photographique se produit généralement en cas de luminosité basse et est dû à deux facteurs principaux:

1. La première cause se nomme le « bruit de grenaille ». Il s’agit d’un bruit électronique qui se produit lorsqu’un capteur mesure la lumière reçue par des photons de comptage. Les photons sont hétérogènes et le comptage d’un petit nombre d’entre eux pendant une durée donnée (ce qui est le cas lorsque la luminosité est faible ou lorsque le temps d’exposition est très court) mène à des fluctuations d’une mesure à une autre.

Si nous regardons une scène homogène, nous nous attendons à ce que chaque pixel reçoive le même nombre de photons (A). Mais le flux de photons étant aléatoire, chaque pixel n’est pas affecté de la même façon (B). Pour comparer avec une situation d’averse : nous nous attendons à la situation A, mais c’est en réalité la B qui se produit.

PRIME dans DxO PhotoLab, DxO
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2. La seconde cause est le « bruit d’obscurité ». Même en l’absence de lumière, il existe des variations aléatoires au niveau des pixels, qui dépendent soit d’un ensemble de causes variant de manière aléatoire au fil du temps (courant d’obscurité, bruit thermique, etc.), soit de phénomènes aléatoires impactant les pixels (motif de bruit fixe, pixels morts ou chauds, etc.).

PRIME dans DxO PhotoLab, DxO
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Le débruitage est une technique qui tente de supprimer le bruit tout en gardant les informations (textures, couleurs, etc.) présentes dans la scène photographiée.

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ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

Mais dans des conditions de faible luminosité, même les meilleurs algorithmes de débruitage ont tendance à supprimer des détails.

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ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

Un algorithme de débruitage repose sur une caractéristique des photos : l’auto-similarité

  • Cette propriété utile part du principe que pour chaque fraction d’image (aussi appelée « pièce »), il y a une très forte probabilité pour que de nombreuses autres pièces de la même image présentent un contenu similaire.
  • Entre ces différentes pièces au contenu similaire, la seule différence observée est le bruit (qui crée des variations aléatoires de pixels).

→ Les informations utiles présentent des auto-similarités, contrairement au bruit. C’est donc sur cette propriété déterminante que jouent de nombreux algorithmes de débruitage.

  • Par exemple, l’un des moyens de débruiter une partie d’une image consiste à calculer la moyenne des pièces au contenu similaire (ou « pièces similaires »).

Il est plus facile de débruiter lorsque le modèle de bruit, c’est-à-dire la gamme plausible de variations aléatoires, est connu.

  • Ce modèle de bruit est intégré au logiciel DxO grâce à la calibration de l’appareil photo, dont la mesure dépend de l’appareil et de la valeur ISO.
  • Il vaut mieux débruiter une image RAW car chaque étape de traitement appliqué sur une image avant la phase de débruitage complique la structure du bruit, ce qui complique à son tour sa suppression.

Lorsque le niveau de bruit est bas (cf. image ci-dessous, à gauche), il est facile de sélectionner des pièces similaires. Mais lorsque l’image est très bruitée (cf. image ci-dessous, à droite), la tâche est bien plus ardue…

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Légende : Recherche de pixels similaires dans le voisinage

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PRIME est un moteur de débruitage d’images RAW dont les performances sont très supérieures à celles de ses concurrents et qui repose sur trois principes :

1. La sélection de pièces similaires vient à bout du bruit grâce à une technique de débruitage en deux étapes :

  • Application d’une première étape de débruitage à l’image ; l’image qui en résulte est nommée « Oracle » (C).
  • Application d’une seconde étape de débruitage à partir de l’image initiale, mais avec estimation des similarités entre pièces à l’aide des données dérivées d’« Oracle » (C).
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Une sélection plus pertinente des pièces similaires est essentielle pour mieux préserver les détails et les textures.

2. Le choix d’un large voisinage pour trouver des pièces similaires.

Cette approche offre plus de chances de trouver des pièces similaires pertinentes et de supprimer correctement le bruit (ralentissant au passage l’algorithme : on ne peut pas tout avoir…).

3. La combinaison d’informations dérivées de pièces similaires ne repose pas sur un simple calcul de valeur moyenne (ce qui présupposerait que le modèle d’image soit localement constant).

L’algorithme retient ce modèle d’image plus pertinent (car plus complexe) pour mieux conserver les informations utiles de cette image.

ISO 12800 | F4 | 1/1250 s | 400mm

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