Rien ne gâche une prise de vue comme le bruit. Savoir ce qui le cause et comment le reconnaître peut vous épargner beaucoup de frustration et des séquences inutiles.
Il y a peu de choses aussi frustrantes que de remarquer du bruit dans une image pendant que vous filmez mais de ne pas pouvoir identifier la cause du problème. Dans cet article, nous examinerons en profondeur le bruit en passant d'abord en revue certaines sciences fondamentales des capteurs avant d'examiner le bruit sous ses différentes formes. Alors par où commencer ?
Imagerie.
Les bases de l'imagerie
Le bruit provient de plusieurs sources. La lumière réfléchie pénètre dans l'objectif et tombe sur le capteur, qui est recouvert de millions de photosites - ou pixels - qui convertissent les niveaux variables des ondes lumineuses en signaux numériques. Ces petites variations de courant sont ce qui crée des images dans les capteurs modernes.
Dans le capteur le plus courant pour la production cinématographique de nos jours, le CMOS, attaché à chaque photosite est un amplificateur qui ajuste la sortie de chaque pixel en coupant ou en augmentant la tension, rendant l'image plus sombre ou plus lumineuse, respectivement. L'utilisateur peut le faire en ajustant le gain ou l'ISO. Les données du capteur sont lues et la charge des pixels est réinitialisée.
Une fois que les informations du capteur sont lues, les données passent par un convertisseur analogique-numérique 12 bits (souvent abrégé en ADC ou A/D) où la variance de tension de chaque pixel est convertie en une valeur binaire. De plus, l'emplacement des pixels et d'autres paramètres de caméra définis par l'utilisateur sont enregistrés sous forme de métadonnées dans le périphérique de stockage de la caméra.
La majorité du bruit provient du capteur ou de la conversion analogique-numérique.
Qu'est-ce que le bruit d'image ?
En termes simples, le bruit de l'image est une fluctuation indésirable de la couleur ou de la luminance qui masque les détails de la photo que vous essayez de capturer. (Vous pouvez voir des exemples de différents types de bruit sur Neat Video.)
Le bruit de l'image survient principalement dans les séquences sous-exposées, car les pixels ont peu de fluctuations de lumière à signaler dans l'image prévue, mais sont suramplifiés par des valeurs ISO renforcées. Au-delà de l'exposition, les capteurs sont également sensibles à une série d'autres problèmes qui créent du bruit dans l'image finale. La chaleur du capteur ou d'autres interférences extérieures peuvent également causer du bruit.
Nous pouvons diviser le bruit de l'image en deux catégories :interne et interférence.
Bruit interne
Le bruit d'image provenant de l'intérieur de la caméra a quelques causes profondes. Les trois principales causes sont l'électricité, la chaleur et les niveaux d'éclairage des capteurs.
Dans les situations de faible luminosité où le capteur est survolté (ISO poussé), chaque pixel a très peu de fluctuation d'onde lumineuse à signaler avant d'être amplifié. Lorsque vous voyez du bruit dans ces situations, vous voyez en fait les pixels affectés signaler les fluctuations de la tension de l'amplificateur du pixel sur le capteur.
Bruit d'interférence
Des facteurs autres que la caméra peuvent également affecter les niveaux de bruit dans l'image finale. Ce type de bruit est un peu plus rare que le bruit interne dans de nombreux appareils photo modernes, mais il peut toujours affecter l'image finale.
Le bruit d'interférence est généralement assez facile à repérer car il ressemble plus à une superposition de motifs sur votre image qu'au flottement inhérent au bruit électronique. Des facteurs banals tels que de fortes transmissions radio dans la région peuvent également causer du bruit électronique, et ils sont aussi difficiles à contrôler que le rayonnement cosmique.
Quels sont les types de bruit vidéo les plus courants ?
Interne
- Bruit gaussien
Le bruit gaussien est un type de bruit de capteur. C'est principalement un effet secondaire de la chaleur du capteur. La chaleur est généralement le résultat de la tension et des niveaux d'éclairage du capteur.
Le bruit gaussien est le plus perceptible sous la forme d'un flottement constant sur un cadre sous-exposé et survolté (ISO poussé pour obtenir l'exposition). Dans la plupart des capteurs, ce bruit aura tendance à être bleu dans les images sous-exposées.
- Bruit à motif fixe
Le bruit à motif fixe résulte généralement de défauts dans le processus de fabrication d'un capteur particulier. Cela se produit lorsque différents pixels ont différents niveaux de photosensibilité.
En vidéo, ce bruit est relativement facile à repérer en raison de la faible variation des niveaux de sortie des pixels affectés. Le FPN ne bouge pas et ne bavarde pas comme le font d'autres formes de bruit électronique. Au lieu de cela, il apparaît comme une superposition de pixels plus lumineux que les informations réelles enregistrées. Il est plus facile à repérer dans des situations de faible luminosité, mais d'autres facteurs peuvent également l'aggraver.
- Bruit poivre et sel
Techniquement appelé bruit "Fat-tail distribué" ou "Impulsif", le bruit Salt and Pepper se manifeste par des pixels signalant à tort des lectures lumineuses dans les parties sombres de l'image ou des lectures sombres dans les parties lumineuses. Il ressemble à des pixels morts, sauf que le bruit Salt and Pepper produira cet effet de manière aléatoire. Généralement, la conversion analogique-numérique ou d'autres erreurs d'interprétation des pixels provoquent ce type de bruit.
- Tir
Le bruit de tir est le principal type de bruit dans les parties les plus sombres de l'image. Techniquement appelé "Photon Shot Noise", ce type de bruit résulte de la variation naturelle et inhérente des photons frappant chaque pixel à un moment donné, en fonction du niveau d'exposition. Plus techniquement, les "fluctuations quantiques statistiques" en sont la cause, mais vous voyez l'idée.
Le bruit de tir est la principale cause du "blocage" dans les ombres d'un tir sous-exposé ou survolté. À des niveaux extrêmes, le bruit de tir devient un bruit sel et poivre.
- Quantification
La quantification est un terme non spécifique au bruit d'image. Essentiellement, la quantification réduit un grand ensemble de valeurs (généralement) changeantes en continu afin d'obtenir une valeur de somme totale exploitable ou un ensemble représentatif plus petit de données de sortie. Les quantificateurs ont un nombre défini de valeurs de sortie possibles, et au fur et à mesure que les données sont traitées, elles sont effectivement arrondies à l'une de ces valeurs.
La quantification est assez simple à comprendre dans les applications vidéo - des millions de lectures individuelles de pixels sont quantifiées dans un ensemble représentatif plus petit. Dans les cercles vidéo, cela est communément appelé « pixel binning ».
En vidéo, le bruit de quantification est généralement indétectable car tous les pixels seront plus ou moins affectés de la même manière. Des erreurs peuvent se produire lorsque l'image se coupe bien au-delà des extrémités extrêmes des valeurs de quantification du convertisseur A/N. Il peut également être considérablement aggravé par un fort bruit d'autres types dans l'image.
- Anisotrope
Un bruit anisotrope (An-isotrope) apparaît lorsque la lecture du capteur est échantillonnée ou quantifiée. Ce type de bruit réduit la résolution d'image perçue dans les prises de vue affectées en mélangeant les détails fins, en créant des motifs qui n'existent pas réellement ou en interprétant les lignes droites comme irrégulières.
Toute personne familière avec la vidéo devrait obtenir celle-ci assez rapidement - il suffit de penser au terrible crénelage et au moiré des premières générations de reflex numériques.
Ce type de bruit dans les caméras vidéo se manifeste généralement lorsque la résolution native du capteur est beaucoup plus élevée que celle enregistrée. De nombreuses caméras plus anciennes ont choisi d'échantillonner la résolution la plus élevée jusqu'à la résolution enregistrée plutôt que de simplement redimensionner la sortie pour s'adapter, provoquant une grande partie de l'épouvantable crénelage et du moiré des premiers capteurs vidéo grand format.
Interférence
- Périodique
Le bruit périodique est un bruit d'interférence. Cela se produit lorsqu'un certain nombre de signaux naturels ou artificiels interfèrent avec le signal enregistré. Il apparaît généralement sous la forme d'une superposition de motifs fixes au-dessus de l'image souhaitée.
Lorsque vous travaillez avec de la vidéo, il est essentiel d'apprendre à repérer le type de bruit qui affecte votre image pendant que vous filmez. Pour de nombreux types de bruit d'image, il existe des moyens assez simples de réduire ou d'annuler les impacts négatifs sur le métrage si vous savez comment repérer le bon type pendant la prise de vue. Si vous voyez du bruit dans votre image, n'oubliez pas de vous éloigner de la caméra, de prendre note de votre environnement, puis de parcourir une liste de chaque type de bruit dans votre tête pour développer une stratégie pour réduire vos maux de tête en post. Les remèdes techniques vous seront utiles, mais ne négligez jamais un peu d'ingéniosité créative.