CHAPITRE 1
Définition et résolution : faire la différence !
La seule chose qui semble compter pour les acquéreurs d’un appareil photo numérique, ainsi que pour les vendeurs (pas toujours très pros) à qui ils ont à faire, c’est invariablement « LA RESOLUTION » de l’appareil !
Mais de quoi parlent-ils ?????
Définition et résolution sont deux termes qui, bien qu’indissociables, sont totalement différents.
Alors ? Me direz-vous ! Cékoidon la différence ????
Laisser moi vous expliquer (si, si, j’insiste !)
La définition c’est, tout simplement, le nombre de photosites utilisés par le capteur de l’appareil et, donc, le nombre de pixels qui composera l’image brute issue de cet appareil ! Par exemple, l’appareil Canon EOS 7D fournit des images brutes (qualité maxi) de 5184 X 3456 pixels : son capteur est un 18 millions de pixels.
Ce chiffre de 18 est obtenu en multipliant le nombre de pixels verticaux par le nombre de pixels horizontaux (ben oui, évidemment !) soit : 5184 X 3456 = 17.915.904 pixels arrondis à 18 mégapixels
Mais cette DEFINITION ne nous renseigne absolument pas sur le degré de qualité de l’image FINALE, même si on peut d’ores et déjà supposer que, plus la définition est élevée, plus la qualité sera grande.
Il nous manque un élément indispensable : la taille finale de l’image. Cette taille est liée directement à la RESOLUTION ! C’est au moment où l’on aura décidé du format d’impression, ou de tirage, que l’on choisira, en DPI, la résolution finale de l’image.
(DPI = Dot Per Inch = point par pouce (PPP))
Si on veut jouer les puristes, je dois vous parler de l’adaptation de la résolution de l’image par rapport à la linéature (LPI) de l’imprimante ! La linéature correspond au nombre de lignes par pouce qu’est capable d’imprimer ….. L’imprimante.
Les procédés d’impression en qualité photo ont une linéature standard habituelle de 150 LPI (lines per inch). Lorsqu’on sait que la résolution doit être de 1,5 à 2 fois plus grande que la linéature cela nous donne une résolution minimale de : 150 (LPI) X1,5 = 225 DPI et maximale de 150 (LPI)X2= 300 DPI. En dessous de 225 DPI, vous risquez de manquer d’informations sur votre image et d’en dégrader la qualité visuelle. Au dessus de 300 DPI, vous aurez un surplus d’informations totalement inutile car invisible à l’œil nu. Enfin entre 225 et 300 DPI, vos yeux ne verront pas de différence.
Mais il faut aussi tenir compte de la qualité du support final. Imprimer une photo en 10X15cm avec une résolution de 300 DPI sur du papier toilette (même de grande marque) risque de ne vous apporter que de terribles déceptions
La RESOLUTION est donc le nombre de pixels par pouce (PPP ou DPI) que comportera votre image.
Un pouce est égal à 2,54 cm. Sachant que la résolution maximale que l’on ne devrait pas dépasser est de 300 DPI (je viens de vous l’expliquer il y a quinze secondes, soyez gentils de suivre svp, merci) cela signifie que, sur un pouce de longueur, votre image comportera pour une qualité optimale, 300 pixels.
En clair, si vous imprimez une photo en 10X15 cm avec une résolution de 300 DPI vous obtiendrez :
Conversion de l’image en pouces : 10/2,54 = 3.94 et 15/2.54 = 5.90 donc 3.94 X 5.90 pouces
Nombre de pixels dans la hauteur : 3.94*300 = 1182 pixels
Nombre de pixels dans la largeur : 5.91*300 = 1773 pixels
DEFINITION DE L’IMAGE : 1182X1770= 2.095.686 pixels soit environ 2,1 mégapixels
Personnellement, j’utilise depuis toujours une résolution de 254 DPI.
L’avantage ??? …… le voici :
Non seulement cette résolution tombe « pile poil » dans la fourchette des résolutions calculées à partir d’une linéature de 150 LPI (entre 225 et 300 DPI) mais en plus, pour une image 10X15 on obtient :
3.94*254 = 1000 pixels de hauteur
5.91*254 = 1500 pixels de largeur
De cette manière, il suffit de diviser par 100 la taille de l’image en pixels pour obtenir instantanément sa taille en centimètres. Lorsqu’on manipule un grand nombre d’images de format différents, c’est très agréable !
Certes, dans ce cas, la définition de votre image n’est plus que de 1000 X 1500 pixels soit 1,5 mégapixels ! Mais, répétons-le, votre oeil sera incapable de faire la différence.
J’entends déjà certains d’entre vous s’écrier : « QUOI, j’ai acheté un appareil de 18 millions de pixels et je fais des 10X15 de 1,5 millions de pixels ??????, on m’aurait menti ?????? »
Et là je vous répondrai …….. C’est TANT MIEUX ! Car, il est évidemment possible d’obtenir un tirage 10X15 de 18 millions de pixels, mais cela donnerait une résolution de 520 DPI totalement inutile !!!!!!! D’une part, parce que le surplus d’informations contenu dans l’image (rappelez-vous du maximum exploitable de 300 DPI) risque de nuire à la qualité de celle-ci (je vous l’ai déjà dit plus haut), d’autre part, parce que vous obtiendrez, tout à fait inutilement, un fichier beaucoup plus gros à manipuler (en cas de retouche, ou tout simplement pour l’envoyer sur un site afin de le faire tirer sur papier).
Vous l’avez compris, une forte définition ne vous sera utile que pour les agrandissements et il est indispensable de ré-échantillonner vos images, afin de les optimiser par rapport au format et à la qualité du support final.
Ré-échantillonner ? Qu’est ce que ça veut dire ?
Décidément, vous êtes bien curieux …. Mais je m’en réjouis ! C’est pourquoi je m’active immédiatement à vous écrire un petit truc à ce sujet !
A tout de suite !!!!!!!!!!
Michel Létant
CHAPITRE 2
Vous avez tout lu le chapitre sur la définition/résolution ?
Bien, alors je m’en vais vous parler du ré-échantillonnage.
Il en existe deux sortes : le Sous-échantillonnage et le Sur-échantillonnage.
1 – Le sous-échantillonnage
Il est des cas où l’on a besoin de réduire une image (tant dans sa dimension que dans sa qualité) comme par exemple pour imprimer une photo 10X15 en 300 DPI alors que l’original fait le triple, ou encore réduire une image au maximum afin de la diffuser sur un site internet.
Souvenez vous qu’une image 10x15 en 300 DPI a une dimension de 1182X1773 pixels (voir cours sur la définition/résolution), et que, si vous la diffusez tel quel sur Internet, l’internaute qui l’affichera sur son écran ne pourra pas la voir dans son intégralité sans utiliser les barres de défilement de son navigateur. Ni la définition d’un écran 15 pouces (habituellement 800x600) ni même celle d’un écran 17 pouces (1024X768) ne suffira pour afficher l’image en entier.
D’où l’intérêt de réduire l’image en la sous-échantillonnant.
Pour un affichage sur écran, la coutume veut que la résolution idéale soit de 72 DPI, c’est faux !!!
La résolution n'a aucune espèce d'importance, c'est la définition qui compte : une image de 3000x2000 pixels s'affichera exactement de la même manière sur votre écran, que sa résolution soit de 10 ou 300 Dpi !
2 – Le sur-échantillonnage
Lorsqu’on vous fourni une image en 13X18 alors que vous désiriez l’utiliser pour faire une affiche A4 (21X29,7) il vous faudra la sur-échantillonner.
Le sur-échantillonnage consiste à augmenter la définition de l’image, à l’aide d’un logiciel. Le programme procède par interpolation ! Ce qui signifie qu’il va intercaler des pixels « fabriqués » entre les pixels réels.
Evidemment, ces pixels n’existant pas sur l’image originale provoqueront, plus ou moins, suivant l’amplitude de grandissement de l’image, une détérioration de la qualité globale de celle-ci.
Il existe 4 sortes d’interpolations pour procéder à un sur-échantillonnage :
1 – l’interpolation linéaire (ou du plus proche voisin)
C’est la plus basique des méthodes puisque le logiciel se contente d’intercaler entre deux pixels réels, un pixel artificiel auquel il attribuera la couleur du plus proche pixel. Théoriquement, on augmente donc la définition de l’image mais, visuellement, c’est loin d’être la meilleure des méthodes.
2 – l’interpolation bi-linéaire
Légèrement plus efficace que la méthode linéaire simple, le logiciel calcule la valeur chromatique du pixel ajouté, en se basant sur la moyenne des quatre pixels les plus proches. Le résultat est donc plus fin et plus nuancé.
3 – l’interpolation bi-cubique
Beaucoup plus sophistiquée que les deux précédentes puisque le logiciel se base sur les valeurs chromatiques des 16 pixels environnants pour calculer celle du pixel ajouté. Elle inclut aussi une notion de géométrie puisque les pixels de substitution tiennent compte des alignements bi-dimensionnels des pixels d’origine
4 – l’interpolation fractale
Si les trois méthodes précédentes sont présentes dans quasiment tout les logiciels de retouche photo, celle de l’interpolation fractale nécessitera l’installation d’un programme (ou plug-in) supplémentaire (Genuine fractale en ce qui concerne Photoshop, est un logiciel de bonne facture).
Cette méthode d’interpolation est assez complexe. Elle prend en compte de manière statistique et simultanée, divers paramètres chromatiques et géométriques relatifs à plusieurs groupes de pixels.
Plus complexe donc, mais nettement plus efficace pour de grands agrandissements.
Conclusion :
Le mieux est …. de ne pas avoir à sur-échantillonner votre image. Rien ne vaut, en effet, une bonne image avec une définition suffisante pour le format désiré.
Mais, puisqu’on ne fait pas toujours ce que l’on veut dans la vie, s’il faut choisir, alors oubliez les interpolations linéaires et bi-linéaires (trop peu efficace) et utilisez sans crainte la méthode bi-cubique qui donnera des résultats amplement suffisants !
La méthode fractale à un coût (logiciel supplémentaire) mais bon … c’est vous qui voyez !
Dans tous les cas, n’oubliez jamais de travailler sur des copies de vos fichiers originaux car ceux-ci sont, numérique oblige, vos « négatifs originaux » que vous serez bien content de retrouver si vous avez, dans le futur, à remanier votre image dans un autre format
Michel Létant