dématriçage

Contrôler comment sont dématricés les fichiers RAW

🔗filtres de Bayer

The sensor cells of a digital camera are not color-sensitive – they are only able to record different levels of lightness. In order to obtain a color image, each cell is covered by a color filter (red, green or blue) that primarily passes light of that color. This means that each pixel of the raw image only contains information about a single color channel.

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 offrent 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 is better suited for use on high ISO and noisy images than AMaZE or RCD, both of which tend to generate overshooting artefacts when applied to such images. It can also be useful to manage images that exhibit Moiré patterns with other algorithms.

  • VNG4 is better suited for use on images with low-frequency content (e.g. low contrast regions such as sky) but, compared to AMaZE and RCD, it causes loss of some high-frequency details and can sometimes add local color shifts. VNG4 is no longer recommended – for most images, other available algorithms provide better results.


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


🔗capteurs sans filtres 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

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.

couleur 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.

The data from the high frequency algorithm is then analysed for local data change and, using a threshold (there is a bit more of maths involved here), the output image is written pixel-by-pixel for each color channel using data from each demosaic algorithm weighed by the local data change.

In general, areas with greater detail are demosaiced by the algorithm best suited to that purpose (RCD, AMaZe, Markesteijn 3-pass) and any flat areas (like blue sky) are demosaiced using the second algorithm (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 de dématriçage
L’algorithme de dématriçage à utiliser (voir ci-dessus).
seuil des bords (PPG uniquement)
Le seuil pour une passe médiane supplémentaire. La valeur par défaut est « 0 », elle désactive le filtrage médian.
raffinement lmmse (LMMSE uniquement)
Pas de raffinement à utiliser avec l’algorithme de dématriçage LMMSE. Le pas médian fait la moyenne de la sortie. Le pas raffinement ajoute un nouveau calcul des canaux rouges et bleus. Bien que les options raffinement fonctionnent bien pour le bruit de luminance, elles peuvent diminuer la qualité des images avec un bruit de chrominance important.
lissage des couleurs
Activez un certain nombre de passes de lissage des couleurs supplémentaires. La valeur par défaut est « désactivée ».
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.
affiche le seuil double (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 paramètre « active le seuil double »). Pour chaque pixel, plus le masque est lumineux, plus la sortie du module est extraite de l’algorithme de dématriçage des hautes fréquences.

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