Dématriçage

Contrôler comment sont dématricés les fichiers RAW.

🔗Filtres de Bayer

Les cellules du capteur d’un appareil photo numérique ne sont pas sensibles aux couleurs – elles ne peuvent enregistrer que différents niveaux de clarté. Afin d’obtenir une image en couleur, chaque cellule est recouverte d’un filtre de couleur (rouge, vert ou bleu) qui laisse passer principalement la lumière de cette couleur. Cela signifie que chaque pixel de l’image RAW ne contient que des informations sur un seul canal de couleur.

Les filtres de couleur sont généralement disposés selon un motif en mosaïque connu sous le nom de matrice de filtres Bayer. Un algorithme de dématriçage reconstitue les canaux de couleur manquants par interpolation avec les données des pixels voisins. Pour en savoir plus, consultez les articles suivants de Wikipédia Dématriçage et Matrice de filtres colorés.

darktable propose plusieurs algorithmes de dématriçage, chacun ayant ses propres caractéristiques. Les différences entre eux sont souvent très subtiles et peuvent n’être visibles que lors de l’observation des pixels. Cependant, comme l’algorithme de dématriçage opère pixel par pixel et qu’il génère des données fondamentales pour les autres modules, son choix peut avoir un effet visuellement important sur la qualité des détails très fins de l’image. Cela peut entraîner l’apparition de faux motifs de labyrinthe et avoir un impact négatif sur la qualité du rendu des bords colorés.

Les algorithmes de dématriçage peuvent souvent produire des artefacts, généralement visibles sous forme de moirés lors d’un zoom sur l’image. L’algorithme choisi peut gérer, en mieux ou en pire, les effets de moiré ou de labyrinthe préexistants dans les données RAW. Dans ces circonstances les algorithmes VNG4 et LMMSE sont souvent plus stables.

Les algorithmes de dématriçage suivants sont disponibles pour les capteurs avec filtres Bayer :

PPG était l’algorithme de dématriçage par défaut de darktable. Il est rapide, mais d’autres algorithmes donnent généralement de meilleurs résultats.
AMaZE et RCD une meilleure reconstruction des zones à hautes fréquences (détails plus fins, bords, étoiles) mais peuvent être mises en échec avec des dépassements dans la reconstruction des couleurs ou un ajout de bruit dans des zones à faible contraste. Alors que AMaZE conserve souvent plus de détails à hautes fréquences, il est également plus sujet aux dépassements de couleur que RCD. Étant donné que RCD offre désormais des performances de calcul similaires à PPG, mais avec de meilleurs résultats, il s’agit désormais de l’algorithme par défaut.
LMMSE mieux adapté pour une utilisation sur des images ISO élevées et bruitées que AMaZE ou RCD, qui ont tous deux tendance à générer des artefacts de dépassement lorsqu’ils sont appliqués à de telles images. Il peut également être utile pour traiter les images qui présentent des motifs de moiré avec d’autres algorithmes.
VNG4 est mieux adapté pour une utilisation pour des images avec un contenu à basse fréquence (par exemple, des régions à faible contraste comme le ciel) mais, par rapport à AMaZE et RCD provoque souvent la perte de certains détails à haute fréquence et peut parfois ajouter des décalages de couleur locaux. VNG n’est plus vraiment recommandé – pour la plupart des images, d’autres algorithmes disponibles fournissent généralement de meilleurs résultats.

Remarque : Les performances des algorithmes de dématriçage diffèrent considérablement, AMaZE étant de loin le plus lent.

🔗Capteurs sans filtre de Bayer

Il y a quelques appareils dont les capteurs n’utilisent pas un filtre de Bayer. Les appareils avec un capteur “X-Trans” ont leur propre ensemble d’algorithmes de dématriçage. L’algorithme par défaut pour les capteurs X-Trans est Markesteijn 1-passe, qui produit d’assez bons résultats. Pour une qualité un peu meilleure (au prix d’un processus beaucoup plus lent), choisissez l’algorithme Markesteijn 3-passe. Sur certains ordinateurs l’algorithme VNG est plus rapide que l’algorithme Markesteijn 1-passe, mais il est plus sujet à des artefacts.

🔗Algorithmes spéciaux

La méthode Passer (monochrome) n’est utile que pour les boîtiers dont la matrice de filtres de couleur a été physiquement retirée du capteur (par exemple, rayée). Les algorithmes de dématriçage reconstruisent généralement les canaux de couleur manquants par interpolation avec les données des pixels voisins. Cependant, si le réseau de filtres de couleur n’est pas présent, il n’y a rien à interpoler, donc cet algorithme définit simplement tous les canaux de couleur sur la même valeur, résultant en une image monochrome. Cette méthode évite les artefacts d’interpolation que les algorithmes de dématriçage standards pourraient introduire.

La méthode Couleur du photosite n’est pas destiné à être utilisé pour le traitement d’images. Il prend les données RAW du photosite et les présente sous forme de pixels rouges, bleus ou verts. Ceci est conçu à des fins de débogage afin de voir les données RAW et peut aider à l’analyse des erreurs produites par les autres algorithmes de dématriçage.

🔗Algorithmes de dématriçage double

Certaines images ont des zones mieux dématriçées à l’aide d’un algorithme qui préserve les informations des hautes fréquences (comme AMaZE ou RCD) et d’autres zones pourraient bénéficier d’un algorithme plus adapté au contenu à basses fréquences (comme VNG4).

Dans les algorithmes de dématriçage double (par exemple RCD + VNG4), les données du capteur sont dématriçées deux fois, d’abord par RCD, AMaZE ou Markesteijn 3-passe, puis par VNG4. Les deux ensembles de données dématriçées sont conservés pour un traitement ultérieur.

Les données de l’algorithme hautes fréquences sont ensuite analysées pour une modification locale des données, et, en utilisant un seuil (il y a un peu plus de mathématiques impliquées ici), l’image de sortie est écrite pixel par pixel pour chaque canal de couleur en utilisant les données de chaque algorithme de dématriçage pondérées par la modification locale des données.

En général, les zones plus détaillées sont dématriçées par l’algorithme le mieux adapté à cet effet (RCD, AMaZe, Markesteijn 3-pass) et toutes les zones à couleur unie (comme le ciel bleu) sont dématriçées à l’aide du second algorithme (VNG4).

La modification des données locales est techniquement implémentée sous la forme d’un masque de sélection, calculé sur un unique canal et avec un flou gaussien, à partir d’une combinaison du seuil et de la luminance des pixels.

🔗Choisir le seuil

Un seuil calculé automatiquement est difficile à mettre en œuvre. Au lieu de cela, le bouton “affiche masque de fusion” peut être utilisé pour afficher le masque de sélection afin que vous puissiez contrôler la sélection de l’algorithme manuellement. Plus le pixel du masque affiché est lumineux, plus la sortie est extraite de l’algorithme hautes fréquences.

🔗Contrôles du module

Méthode: L’algorithme de dématriçage à utiliser (voir ci-dessus).
Seuil des bords (PPG): Le seuil pour une passe médiane supplémentaire. La valeur par défaut est 0, elle désactive le filtrage médian.
LMMSE refine (LMMSE only): Refinement steps for use with the LMMSE demosaic algorithm. Median steps average the output. Refinement steps add some recalculation of red and blue channels. While the refinement options work well for luma noise, they may decrease quality on images with heavy chroma noise.
Lissage des couleurs: Activez un certain nombre de passes de lissage des couleurs supplémentaires. La valeur par défaut est Désactivé.
Correction des verts: Dans certains boîtiers, les filtres verts ont des propriétés légèrement différentes. Ce paramètre ajoute une étape d’égalisation supplémentaire pour supprimer les artefacts. Les options disponibles sont Désactivé, Moyenne locale, Moyenne globale et Moyenne globale et locale. Cette option n’est pas affichée pour les capteurs X-Trans.
Double seuil (mode de dématriçage double uniquement): Définissez le seuil de contraste pour les modes de dématriçage double. Des valeurs plus faibles favorisent l’algorithme de dématriçage hautes fréquences et des valeurs plus élevées favorisent l’algorithme basses fréquences.
Affiche masque de fusion (modes de dématriçage double uniquement): Affiche le masque de fusion qui est utilisé pour différencier les zones de hautes et basses fréquences (ajusté par le contrôle Double seuil). Pour chaque pixel, plus le masque est lumineux, plus la sortie du module est extraite de l’algorithme de dématriçage des hautes fréquences.