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Optimiser l'exposition

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Un peu d'information de base

En 2003, j'ai écrit un tutoriel intitulé Expose Right. À ma connaissance, c'était le premier essai généralement disponible qui abordait les réalités de l'exposition numérique, par opposition à celle requise pour les films. Depuis, la technique décrite est connue sous le nom d'ETTR (Expose To The Right). Les principaux points de cet essai, résumés et mis à jour, sont les suivants…..

Le capteur d'un appareil photo est un dispositif analogique. Lorsque la lumière frappe un capteur (pixel), un signal analogique est généré. Ce signal est proportionnel à la quantité de lumière reçue.

Pour le plaisir, il est intéressant de noter que les films sont essentiellement binaires (numériques) par nature. Un grain d'halogénure d'argent, exposé à la lumière puis développé, devient noir ou ne devient pas noir, en fonction de divers facteurs, dont la quantité de lumière reçue et le temps de développement. Ce n'est que lorsqu'un grand nombre de particules d'argent sont prises en groupe que des tons continus sont créés, en fonction du nombre de grains modifiés et de ceux qui ne le sont pas dans une zone donnée.

Cette tension analogique est ensuite convertie en format numérique dans l'appareil photo par un circuit intégré appelé convertisseur analogique-numérique. Cette conversion s'effectue en 12, 14 ou 16 bits, ce qui permet de contenir 4 098 (12 bits), 16 384 (14 bits) ou jusqu'à 65 536 valeurs tonales distinctes (16 bits).

Ces données numériques sont ensuite soit enregistrées sur une carte de données sous forme de fichier brut propriétaire, soit converties dans l'appareil photo en un fichier JPG.

Un fichier JPG est au format 8 bits, ce qui signifie seulement 256 valeurs tonales, quelle que soit la profondeur de bits de l'appareil photo à l'origine. Un fichier JPG est également dans l'espace couleur sRGB - beaucoup plus petit que ce que l'appareil photo est capable d'enregistrer - et subit également une compression avec perte. (Vous savez maintenant pourquoi les photographes qui recherchent une haute qualité d'image n'utilisent jamais de JPG).

La plupart des reflex numériques et des dos numériques actuels ont une plage dynamique comprise entre 8 et 12 arrêts.

Les données du fichier brut sont linéaires. Aucune courbe de tonalité n'a été appliquée. Cela se fait plus tard dans le processeur brut.

Le film a une courbe de tonalité caractéristique. L'œil humain voit de manière logarithmique. Mais les capteurs numériques sont intrinsèquement linéaires. En doublant la lumière, on génère deux fois plus de tension. Cela finit par produire plus ou moins deux fois plus de données.

Un reflex numérique grand public typique enregistrant 12 bits par capteur est capable d'enregistrer jusqu'à 4 098 valeurs tonales distinctes.

Si nous supposons une gamme dynamique de 10 arrêts, voici comment ces données sont distribuées…

  • L'arrêt le plus lumineux = 2048 valeurs tonales
  • L'arrêt suivant le plus lumineux = 1024 valeurs tonales
  • L'arrêt suivant le plus lumineux = 512 valeurs tonales
  • L'arrêt suivant le plus lumineux = 256 valeurs tonales
  • L'arrêt suivant le plus lumineux = 128 valeurs tonales
  • L'arrêt le plus clair suivant = 64 valeurs tonales
  • L'arrêt le plus sombre = 32 valeurs tonales

Comme on peut le constater, chaque arrêt, du plus clair au plus sombre, contient la moitié des données de celui qui le précède.

Cela explique pourquoi le bruit est plus visible dans les zones les plus sombres d'un fichier. Dans les zones les plus claires, il y a beaucoup de données et donc le bruit de fond (qui est toujours présent) ne représente qu'un petit pourcentage du signal total (ou des données). Dans les zones plus sombres, où les données sont rares, le bruit omniprésent devient facilement visible.

Et alors ?

BON. Vous connaissiez peut-être une partie de ces informations, voire la totalité. Mais, et alors ? Et quel est le rapport avec la déclaration faite dans le sous-titre de cet essai, selon laquelle les fabricants d'appareils photo nous offrent des expositions du XIXe siècle, qui ne sont pas optimales. Lisez la suite.

Chats noirs et chats blancs

Imaginons deux chats. Un chat noir et un chat blanc. Le chat noir est assis sur un tas de charbon et le chat blanc est assis dans un banc de neige. Vous pointez votre appareil photo vers le chat noir sur le tas de charbon et prenez une photo. Maintenant, vous pointez votre appareil photo vers le chat blanc assis sur le banc de neige et vous prenez une photo.

À quoi ressemblent-elles ? À moins que vous n'ayez compensé l'exposition, les deux photos sont à peu près les mêmes. Le chat noir et le charbon seront gris, et le chat blanc et la neige seront également gris.

Pourquoi ? Parce que, bien sûr, les posemètres intègrent la lumière qu'ils voient pour produire une exposition centrée sur 18 % de gris. Zone 5, si vous êtes familier avec le système des zones. C'est à peu près la même valeur tonale que le béton.

Prenez la photo d'une scène typique, avec des tons clairs, des tons foncés et des tons moyens, et un posemètre ou même le super-mètre de 500 segments de votre reflex numérique fera un assez bon travail. Mais, présentez-lui une carte grise, un trottoir en béton, un chat noir sur du charbon ou un chat blanc sur de la neige et les expositions définies auront toutes à peu près la même apparence.

Le photographe astucieux

Mais, bien sûr, nous sommes plus intelligents que nos appareils photo débiles. Nous le comprenons et nous savons comment utiliser la commande de compensation d'exposition de notre appareil. Nous savons que nous devons diminuer notre exposition d'un ou deux diaphragmes pour que le chat et le charbon soient vraiment noirs, et augmenter notre exposition d'un ou deux diaphragmes pour que le chat blanc et la neige soient vraiment blancs.

N'est-ce pas ? Eh bien, oui, en quelque sorte. Si vous photographiez un film, en particulier un film transparent, ce serait absolument la bonne façon d'obtenir la meilleure exposition dans chaque cas.

Mais pas en numérique !

Dans le cas du chat blanc et de la neige - oui - vous feriez la même chose qu'avec un film - augmenter l'exposition pour qu'elle soit correcte. Mais dans le cas du chat noir sur le tas de charbon, vous feriez l'inverse de ce que vous feriez pour un film. Au lieu de diminuer l'exposition pour que le chat et le charbon soient noirs, vous augmenteriez l'exposition comme vous le feriez pour le chat blanc et la neige.

Pourquoi ?

Eh bien, il y a l'histoire de Willy Sutton, le célèbre braqueur de banque américain. Lorsqu'il a finalement été arrêté, on lui a demandé : “Willy, pourquoi volez-vous des banques ?” Willy a répondu : “Parce que c'est là qu'ils gardent l'argent.”

La raison pour laquelle nous voulons exposer chaque photo que nous prenons avec les données aussi loin que possible à droite de l'histogramme est que c'est là que se trouvent les données ! C'est aussi là que le bruit visible n'est pas. Le bruit visible se cache dans les zones les plus sombres.

Il y a en fait plus de bruit dans les arrêts les plus clairs, mais comme le niveau de signal est très élevé, tout bruit est rendu invisible grâce à un rapport signal/bruit supérieur.

Un collègue a mesuré son Canon 5D MKII et a rapporté ce qui suit…

“Mon 5D Mark II a un niveau de bruit de ~70 unités à son niveau maximal de hautes lumières de 16 383 (sur une échelle de 14 bits), et un niveau de bruit de ~30 unités à un niveau de signal beaucoup plus sombre de 16 (c'est-à-dire 10 arrêts plus sombres). Les hautes lumières semblent propres parce que le SNR est bon (16 383 contre 70). Les ombres apparaissent grossières parce que le SNR est lamentable (16 vs 30) - en fait, le signal est noyé dans le bruit.”

Quelques mises en garde

Pour qu'il n'y ait pas de malentendu, cette approche ne s'applique qu'aux fichiers bruts, pas aux fichiers JPG de l'appareil photo. Deuxièmement, cela signifie que vous devez orienter votre exposition vers les hautes lumières et le côté droit de l'histogramme, mais cela ne veut absolument pas dire que vous devez faire exploser les hautes lumières.

Et bien sûr, toutes les situations photographiques ne se prêtent pas à cette technique. Une photo prise par une journée ensoleillée avec un nuage, une montagne et une forêt mettra à l'épreuve la gamme dynamique de n'importe quel appareil photo, et il y aura donc peu de possibilités de biaiser l'exposition vers les tons les plus clairs sans faire ressortir les nuages. Il n'y a pas de formule magique ici. Il s'agit simplement de la physique des capteurs combinée à une bonne pratique de la prise de vue.

Normalisation

Revenons à nos chats. Nous prenons nos deux photos de chats (en exposant les deux à droite), puis nous importons ces fichiers dans notre logiciel de traitement brut préféré. Le chat blanc sur la neige a l'air assez bon et ne nécessite que quelques ajustements mineurs. Mais le chat noir sur le tas de charbon n'a pas l'air du tout. C'est trop lumineux. Que faire ?

Facile. Il suffit d'utiliser le contrôle de l'exposition (Lightroom et Photoshop / Camera Raw) ou son équivalent dans d'autres programmes, pour normaliser l'image. En d'autres termes, faites glisser l'ensemble des données du fichier de la droite de l'histogramme vers la gauche jusqu'à ce que l'image ait l'aspect qu'elle devrait avoir et que vous voulez qu'elle ait.Voi la ! Un chat noir.

C'est beaucoup de travail supplémentaire, dites-vous. Pourquoi s'en préoccuper ?

Si vous avez été attentif, vous comprendrez qu'en utilisant cette technique, vous avez enregistré le chat noir et le charbon avec plusieurs milliers de valeurs de données au lieu de quelques centaines, ce qui aurait été le cas autrement. Cela signifie que vous avez enregistré une riche gamme de tonalités qui rendra votre photographie encore plus intéressante et attrayante. Mais vous aurez également enregistré avec beaucoup moins de bruit que si vous aviez placé le chat et le charbon à gauche de l'histogramme, là où le bruit se cache. Normaliser l'image en déplaçant les données de la droite de l'histogramme vers la gauche rend les valeurs tonales appropriées tout en évitant le bruit qui se trouverait autrement dans les quarts de tons inférieurs.

Et c'est là tout l'intérêt de l'ETTR.

Mark Dubovoy écrit que l'utilisation de l'exposition automatique d'un appareil photo peut provoquer ce qu'il appelle le Tonality Suckout. Vous trouverez des informations à ce sujet dans son récent essai sur la photographie safari.

Bienvenue au 21e siècle

Malheureusement, cette bienvenue n'inclut pas les fabricants d'appareils photo. Ils continuent à fabriquer tous leurs appareils, même les modèles pro les plus chers, avec des techniques d'exposition du 19ème siècle.

Depuis l'introduction des appareils photo équipés de capteurs CMOS et de la fonction Live View, les appareils photo ont la capacité d'analyser l'image prise en temps réel. C'est la raison d'être de l'histogramme de l'écran LCD arrière en Live View. Il s'agit d'une analyse en temps réel de l'image, qui indique où se trouve chaque pixel capturé sur l'échelle des tons.

Cette information pourrait facilement être utilisée par l'appareil photo pour calculer et définir automatiquement l'exposition optimale pour chaque scène. La partie la plus lumineuse (non spéculaire) de l'image serait placée juste en dessous de l'écrêtage. Le reste des tonalités tomberait alors à sa guise, mais serait enregistré de la manière la plus appropriée, avec la plus grande gamme possible de valeurs tonales, la plus large gamme dynamique possible et le bruit le plus faible possible.

Une fonction personnalisée permettant à l'utilisateur de définir le point de croisement spéculaire serait la bienvenue.

Un collègue à qui j'ai demandé de revoir une ébauche de cet essai a écrit ce qui suit, qui intéressera les plus férus de technique…

Une interface utilisateur possible pour ETTR est un bouton qui permet de régler l'exposition. De la même manière qu'un bouton séparé sur de nombreux appareils photo peut être configuré pour effectuer la mise au point automatique. Cela permet de prendre plusieurs images avec la même exposition, ce qui est utile dans les situations où vous souhaitez que les temps d'exposition soient identiques.

Le système doit être robuste pour que les pixels chauds parasites ne trompent pas l'ETTR. Une solution simple consiste à autoriser un petit pourcentage des pixels les plus brillants à être écrêtés, quelque part entre 0,01% et 1%. La valeur par défaut pourrait être un pourcentage calculé automatiquement, et l'utilisateur avancé pourrait spécifier le pourcentage désiré. Pour accélérer le processus, effectuez un sous-échantillonnage 4x ou 8x (niveau 2 ou niveau 3 d'une pyramide d'images) pour travailler avec moins de pixels.

La plupart du bruit dans une image n'est qu'un bruit de photons (bruit de tir) provenant de la lumière elle-même. Dans une distribution de Poisson, la variance (le carré du bruit) est égale à la moyenne. Ainsi, avec chaque diaphragme supplémentaire de lumière capturée, le carré du bruit double, ce qui signifie que le bruit lui-même (l'écart-type) n'augmente que d'un facteur de sqrt (2). C'est pourquoi le rapport signal/bruit s'améliore avec l'exposition (2 fois plus de lumière signifie seulement 1,4 fois plus de bruit), et c'est pourquoi l'ETTR fonctionne. Un modèle de bruit simple mais assez précis pour la capture numérique est juste une fonction de racine carrée :

bruit (x) = sqrt (A*x + B) où
  • x est le signal moyen (par exemple, dans une plage normalisée de [0,1])
  • A est déterminé par la taille du pixel et l'ISO choisi (A*x est le bruit des photons), et
  • B est le bruit de fond du capteur, qui est indépendant du nombre de photons capturés.

Avec un capteur parfait et sans bruit, B est égal à zéro, mais vous avez toujours A - bon sang !

Sans lumière (en prenant des photos du chat noir dans une grotte, ou dans mon cas, en prenant des photos avec un bouchon d'objectif et les lumières éteintes), vous n'avez pas de bruit de photons puisque x est égal à zéro, mais vous avez toujours B parce que les capteurs ne sont pas parfaits - bon sang !

Comme vous pouvez le constater, plus x augmente, plus le bruit (x) augmente. Vous pouvez facilement mesurer le bruit en prenant une photo d'une zone uniforme et en mesurant la moyenne et la variance des pixels. Faites-le pour plusieurs niveaux d'exposition afin de déterminer un ensemble de points de données. Ceux-ci doivent se situer sur une ligne droite. La pente de cette ligne est A, et l'ordonnée à l'origine de cette ligne est B. Voilà, les propriétés fondamentales du bruit de votre capteur !

Étant donné que l'appareil photo connaît la quantité d'exposition supplémentaire appliquée par rapport à l'exposition “moyenne” habituelle, il serait facile pour lui de générer un aperçu sur l'écran LCD arrière qui semble “normal”, et de la même manière, un fichier JPG simultané pourrait facilement être produit qui semble également “normal”. En fait, l'ensemble du processus pourrait être rendu invisible pour le photographe, sauf que chaque photo prise aurait une plage dynamique supérieure d'un demi à trois arrêts et, par conséquent, un bruit plus faible.

Le fichier brut, tel qu'il est exporté vers un convertisseur brut, paraîtrait bien sûr surexposé. Cela pourrait obliger l'utilisateur à “normaliser” la photo manuellement. Mais pas nécessairement. Puisque l'appareil photo connaît l'écart entre l'exposition techniquement optimale et celle que le système de mesure de l'appareil juge la plus “agréable”, il serait à nouveau trivial d'encoder un facteur de correction dans le fichier brut, que tout programme de traitement brut pourrait ensuite lire et appliquer pour normaliser l'image, avant même que l'utilisateur ne la voie sur l'écran.

Un collègue qui est professionnellement impliqué dans l'écriture d'un logiciel de traitement brut pour une grande entreprise fournit le commentaire suivant…

“DNG possède une balise nommée BaselineExposure qui peut être utilisée exactement dans ce but. Par exemple, si un appareil photo capture 1,5 diaphragme de plus que la valeur mesurée automatiquement, il doit enregistrer une valeur de balise BaselineExposure de -1,5. Le logiciel de traitement brut compense en réduisant l'exposition des valeurs enregistrées de 1,5 diaphragme par rapport à son rendu par défaut de l'image. Ainsi, le photographe bénéficie des avantages de l'ETTR et voit un rendu par défaut raisonnable, sans avoir à passer par des étapes supplémentaires.”

Il existe une autre raison importante pour laquelle l'ETTR automatique devrait être adopté par les fabricants d'appareils photo. Il s'agit de la balance des blancs. Actuellement, il n'y a pas de moyen facile de savoir si un canal brut individuel (c'est-à-dire la balance des blancs AVANT) a réellement été coupé, ce qui est vraiment important pour l'ETTR. Les histogrammes de l'écran LCD arrière sont actuellement basés sur des données déjà rendues (après l'application de la balance des blancs, des profils de couleur, etc.)

Par exemple, avec un reflex numérique classique, lorsqu'on photographie une fleur rouge à la lumière du jour, l'histogramme de l'écran LCD indique généralement que le canal rouge est saturé. Cela ne permet pas de savoir si le canal rouge du raw natif est réellement soufflé. On ne sait donc pas s'il faut augmenter l'exposition pour l'ETTR, ou la réduire. La réaction naturelle de la plupart des utilisateurs est de se dire : “Oh oh, je vais faire exploser le canal rouge de ces fleurs, je ferais mieux de réduire l'exposition jusqu'à ce que l'histogramme rouge ne semble plus explosé”. Malheureusement, c'est presque toujours la mauvaise chose à faire. En fait, le canal rouge (dans les données brutes) s'écrase rarement sur un reflex numérique typique avec une exposition normale à la lumière du jour, car la sensibilité du rouge est très faible (environ 1,5 arrêt plus sombre que le vert). Si l'on réduisait l'exposition jusqu'à ce que l'histogramme rouge ne montre plus d'écrêtage, alors le canal rouge brut réel serait très sous-exposé avec un faible rapport signal/bruit. Résultat : des fleurs rouges bruyantes !

Un collègue rapporte qu'il a mesuré la sensibilité relative des canaux R, G et B de son DSLR à la lumière du jour de 5500K (selon le film lumière du jour). Le rapport entre les canaux était très proche de (G:B:R) 5:2:1. Cela aide à expliquer le raisonnement ci-dessus. Il y a matière à réflexion.

Si vous y réfléchissez, les systèmes de mesure TTL complexes que les fabricants ont intégrés aux appareils photo au cours des 60 dernières années sont pratiquement obsolètes. Un système d'exposition automatique basé sur l'histogramme en temps réel est tout ce qu'il faut pour générer la meilleure exposition possible d'un point de vue technique. L'essentiel

Nous voici donc plus d'une décennie après le début de la révolution des reflex numériques (et du nouveau siècle) et les fabricants d'appareils photo utilisent toujours une technologie d'exposition vieille de 25, 50, voire plus de 100 ans dans nos derniers appareils. Pourquoi ? Je ne peux vraiment pas le dire, mais ils devraient être pris à partie pour ne pas fournir la meilleure qualité d'image dont leurs appareils sont capables.

Je préconise l'approche ETTR de l'exposition depuis 2003, et je discute avec des collègues de la manière dont elle pourrait être automatisée dans les appareils photo depuis l'apparition des premiers appareils photo capables d'afficher en direct il y a environ cinq ans. Je ne pense pas qu'il y ait eu une seule conférence, un seul atelier ou un seul séminaire auquel j'ai participé au cours des dernières années où ce sujet n'a pas été discuté avec énergie. Les grands photographes, les écrivains, les éducateurs et autres experts en imagerie semblent tous d'accord pour dire que l'auto-ETTR est quelque chose que les fabricants d'appareils photo attendaient depuis longtemps.

Pourtant, les fabricants ne semblent pas avoir reçu le mémo (ou ils l'ignorent pour des raisons insondables). Au lieu de cela, nos appareils photo 2011 à base de capteurs disposent toujours de la technologie d'exposition de 1960. Peut-être que cet essai peut inciter certains fabricants d'appareils photo les plus avant-gardistes à passer du paradigme de l'exposition des films d'antan aux réalités et aux besoins de la capture d'images numériques du 21e siècle.

Michael Reichmann


Note 1 : Je tiens à remercier le groupe de collègues qui a lu et commenté une première version de cet essai. J'ai intégré certaines de leurs suggestions, et j'ai même repris certains textes de leurs courriels lorsque leurs descriptions étaient meilleures que ce que je pouvais trouver. Il s'agit de certains des professionnels les plus brillants et les plus compétents dans le domaine de la photographie et de l'imagerie numérique, et s'il y a des erreurs dans cet essai, elles sont certainement les miennes. Note 2 :

Les photographies de cette page ont toutes été prises avec le plus haut niveau d'ETTR possible. Cela permet d'obtenir une gamme dynamique maximale sans avoir à recourir à des expositions multiples et au HDR.

Note 3 :

De la part d'un lecteur… “Pour votre information, ceux d'entre nous qui travaillent dans le secteur du traitement industriel des matières premières (automatisation des usines et vision robotique) suivent les idées décrites dans votre article comme pratique standard. Cela inclut l'ETTR automatique suivi d'un ajustement automatique basé sur l'application du négatif de la correction d'exposition pour produire l'ETTR ”.

prisedevue/optimiser-exposition.txt · Dernière modification: 2022/04/24 21:21 de virgilek