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Le dématriçage
expliqué

Agathe Poupeney
Ballet de l'Opéra National du Rhin, Pour le reste. Chorégraphie : B. Bouché. Interprètes : J. LYON
Fuji X-H2S
50-140mm f/2.8
ISO 12000 - 1/250 - f/4.0 - 106mm
DxO PureRAW - DxO PhotoLab

Pourquoi DxO
est le meilleur

Les 20 ans de DxO à l'avant-garde du traitement d'image RAW nous permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les autres logiciels de conversion RAW. Voici pourquoi.

Les fondamentaux de
la conversion RAW

Lorsque vous déclenchez le boîtier, toute la lumière qui atteint le capteur est enregistrée sous forme de données RAW, qui doivent ensuite être converties dans un autre format pour être affichées sur un écran. Cette conversion peut se faire au niveau du boîtier, en créant des fichiers de sortie tels que des JPEG ou des TIFF sur la carte mémoire, mais le boîtier peut également enregistrer les images sous forme de fichiers RAW, en vue d'une conversion ultérieure avec des logiciels comme DxO PhotoLab ou DxO PureRAW.

Quel que soit le procédé, pour les photographes soucieux de la meilleure qualité et du rendu le plus réaliste d’une scène, la qualité du processus de conversion RAW est cruciale.

Qu'est-ce que
le dématriçage ?

Lorsque vous exposez le capteur de votre appareil à la lumière et que vous observez le résultat sur l'écran arrière ou sur votre ordinateur, il est difficile de se rendre compte que l'image n'est pas enregistrée en couleurs. En fait, le capteur enregistre une série de valeurs qui correspondent à l'intensité de la lumière pour chacun de ses photosites.

Ces photosites sont sensibles à la lumière mais ne perçoivent pas les couleurs individuelles et, donc, les fabricants superposent des filtres colorés sur le capteur.

En tant que tel, chaque photosite n’enregistre que les données d’intensité de la lumière rouge, verte ou bleue, tout comme les cônes de l’œil humain.

Dans la plupart des capteurs de boîtier, les photosites sont disposés selon un motif alternant deux photosites verts pour chaque paire de photosites rouges et bleus, la distribution étant moitié verte, un quart rouge et un quart bleu.

Ce schéma de récepteurs de lumière fournit une mosaïque de données qu’il faut convertir pour révéler les couleurs originales

Sans le dématriçage, votre image ne serait qu’un assemblage de points rouges, verts et bleus d'intensité variable.

Cependant, comme mentionné précédemment, ce n'est pas seulement le fait d'appliquer le dématriçage, mais plutôt la façon dont il est appliqué, qui conduit au rendu le plus fidèle des détails. Un dématriçage médiocre peut provoquer toutes sortes d'erreurs visuelles au niveau du pixel. Cela inclut des artefacts de couleur, tels que des franges sur les contours nets et du moirage sur certains motifs à haute fréquence, donnant des résultats très peu naturels. Par exemple, des textures fines comme la fourrure ou le plumage peuvent perdre en définition et générer des pixels aléatoires ou en labyrinthe.

Stefan Forster
Léopard, Namibie
Nikon Z9
100-400mm f/4.5-5.6
ISO 7200 - 1/25 - f/5.6 - 400mm
DxO PureRAW - DxO PhotoLab

Un dématriçage de mauvaise qualité va notamment poser un problème aux photographes qui cherchent à obtenir des tirages de grande taille avec des détails fins, ou encore à ceux qui, comme en animalier, ont souvent besoin de recadrer fortement leurs images. 

Un dématriçage de qualité augmente la
définition effective du boîtier

Par exemple, même si cela n'augmente pas les dimensions en pixels d'une image, un appareil photo avec un capteur de 20 MP et un bon dématriçage produira des images plus détaillées qu'un appareil photo avec un capteur de 40 MP et un dématriçage médiocre. Ainsi, avec un traitement optimal, les photographes sont assurés d'exploiter au maximum les qualités intrinsèques du capteur de leur boîtier.

Antoine Mutin
Séoul, Corée du Sud
Nikon Z6
35mm f/1.4
ISO 51000 - 1/6400 - f/2 - 35mm
DxO PureRAW - Adobe Lightroom

Comment cela
fonctionne-t-il ?

Étant donné qu'un tiers seulement des couleurs réelles de la scène a été observé, le reste doit être extrapolé par un algorithme. Il existe de nombreux algorithmes de dématriçage, mais ils ont tous le même but : transformer les données enregistrées en une image visuellement plausible.

Pour chaque pixel, les pixels voisins sont échantillonnés et la couleur réelle est estimée. Si un pixel présente un niveau élevé de lumière verte, tandis que ceux qui l'entourent affichent des intensités très faibles de bleu et de rouge, on peut en déduire que la couleur correcte est une teinte verte intense, sans être pure.

Mais cet algorithme basique suppose que chaque pixel a la même couleur que ses voisins. Bien que cela puisse être vrai pour la majorité des pixels, cette hypothèse peut s’avérer erronée dans de nombreux cas, par exemple lorsqu’il y a une variation brutale de couleur, comme sur un contour ou une texture.

Pour garantir des images crédibles, l’algorithme doit faire des hypothèses sur le résultat supposé. Mais ces hypothèses doivent bien venir de quelque part, il est donc indispensable de les entraîner.

Petr Bambousek
Colibri thalassin
Olympus EM-1 Mark III
200mm f/2.8
ISO 3200 - 1/800 - f/2.8 - 200mm
DxO PureRAW - DxO PhotoLab

La mosaïque qui compose cette petite partie de l'image pourrait être interprétée de différentes façons. L'astuce consiste à créer des algorithmes qui peuvent faire des hypothèses plausibles sur ce que l'information était à l'origine, afin de la reproduire avec la plus grande précision possible.

Ce que DxO fait mieux
que les autres

Étant à la pointe du traitement des images RAW depuis plus de 20 ans, les algorithmes de DxO ont toujours été en avance sur leur temps. Aujourd'hui, nous sommes en mesure d'exploiter encore plus de pixels que les fabricants de boîtiers eux-mêmes. Vous avez bien lu – DxO pourrait vous donner plus de pixels que votre Canon, votre Sony ou votre Leica.

De plus, le machine learning nous a permis d'aller encore plus loin dans la technologie de traitement RAW. 
Jusqu'à présent, le dématriçage et la réduction du bruit ont toujours été des processus distincts. Cela représente un inconvénient majeur, car le processus effectué en premier risque de compromettre la qualité du second. L’innovation majeure de DeepPRIME réside dans sa capacité à exécuter ces deux processus simultanément, ce qui permet d’atteindre un niveau de qualité sans précédent.

Pour DeepPRIME, nous avons entraîné un réseau neuronal avec des milliards d’images ; cela lui a permis d’apprendre les structures et les motifs les plus fréquents du monde réel, et de les identifier dans les images avant dématriçage.

Reposant sur ces connaissances empiriques, les calculs qui en résultent offrent systématiquement de meilleurs résultats que n’importe quel autre algorithme conçu par l’homme depuis l’invention de la photographie numérique.

Conclusion

Chez DxO, nous avons mené des recherches sur la meilleure façon de débruiter et de dématricer les fichiers RAW, garantissant aux photographes des résultats exceptionnels. Si vous utilisez DxO PhotoLab 8 ou DxO PureRAW 5, vous obtiendrez à coup sûr des images impeccables grâce à une technologie de pointe.

Pour les photographes passionnés.

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