... Ou pourquoi il vaudrait mieux retoucher ses photos en 16 bits de A à Z.

Votre APN vous permet de shooter en RAW ? Soyez-en lui reconnaissant.


Beaucoup d'articles parlent du RAW et de ses avantages mais peu expliquent réellement quels sont quantitativement ces avantages. Ce tutoriel a pour ambition d'éclaircir la rumeur "le RAW, c'est bien" chiffres en main.
Attention, il peut paraître un peu casse-neurones. Ce n'est pas qu'une impression, à lire tête reposée donc.


Les avantages du RAW vont sans dire, mais mieux en les disant.
Enfonçons donc quelques portes ouvertes...


1. RAW vs JPEG/PNG

Les familliers de ce sujet peuvent passer directement au 2. Les choses sérieuses

Il convient tout d'abord de faire un petit rappel concernant le JPEG.
Le JPEG est un format d'image compressé destructif.

Il est destructif car contrairement à une compression ZIP (ou gzip, bz ou tar si vous êtes sous linux) d'une image qui permet de revenir entièrement à l'image d'origine, la compression jpeg, elle, élémine certaines informations de l'image qui sont "invisibles à l'oeil".
La notion d'"invisible à l'oeil" est très vague étant donné qu'on peut choisir le critère de compression du JPEG. à 10% par exemple, les informations éliminées sont celles invisibles à l'oeil de taupe.

Image non compressée :

zoom (x5) :




JPEG 100% :


zoom :


On voit un artefact dans le orange. En bordure, le orange devient plus foncé avant de passer au blanc.




JPEG 85% :


zoom :


Il commence à y avoir beaucoup d'artefacts dans le orange mais aussi autour des traits noirs sur blanc.



JPEG 20% :


zoom :


No comment, les défauts parlent d'eux-mêmes.



Cette compression est basée sur les fréquences spatiales de l'image. C'est à dire qu'elle va principalement affecter les zones qui ont des contrastes très marqués et désordonnés. Ceci ne touche pas la couleur à proprement parler.

A propos de la fréquence spatiale d'une image :
une image avec une alternance de colonnes noires et blanches à chaque pixel aura une fréquence spatiale horizontale maximale (1 pour 2 pixels). Le motif est comparable à une onde dans le sens horizontal, on peut définir une fréquence appelée fréquence spatiale. Si notre image était moitié blanche, moitié noire, c'est comme si on avait complètement étalé notre onde, et sa fréquence est beaucoup plus petite (par exemple 1 pour 512 pixels si on a une image de 1024 pixels de large).

Le codage de la couleur dans le JPEG couleur (et non en niveaux de gris...) est réparti sur 3 couleurs : le rouge, le vert, le bleu (RVB ou RGB en anglais). Rien de bien nouveau. Chaque couleur RVB est représentée sur 8 bits (2^8 soit 256 valeurs, codées en hexadécimal sur deux chiffres de 0 à F).
Ainsi, on est habitué à voir par exemple ce type de notation de couleur : A15123.

Concernant les couleurs, il peut en être de même en PNG. Chaque pixel peut être représenté en trois valeurs (R-G-B) de 8 bits. Mais le PNG accepte aussi un codage en 16 bits par couleur (plus éventuellement une couche alpha de transparence).
Le PNG quant à lui peut ne pas être compressé destructivement (compression LZW par exemple).
En bref, c'est un format très souple.

Le RAW par rapport à tout ça serait très proche du PNG. Généralement (suivant les constructeurs d'APN), c'est un format compressé non destructif qui en plus donne 12 ou 16 bits par couche de couleur au lieu de 8 pour les JPEG.

Le RAW est ce que l'on devrait appeler une image HDR (High Dynamic Range) étant donné qu'elle contient plus d'information que ce que l'imprimante peut exprimer.

nb : l'appellation HDR commune dans flickr (au moins dans flickr, cette expression est certainement maintenant utilisée aussi ailleurs) est un abus de langage correspondant au tone-mapping (ré-échelonnage des niveaux) réalisé à partir d'une image HDR.

Exemple d'image "HDR" ou tone-mappée :


Jakob.Montrasio.Net - flickr - licence CC



2. Les choses sérieuses

Mais alors, pourquoi utiliser 16 bits par couche alors que l'imprimante n'en rendra pas plus de 8 ?
C'est là le véritable objet de ce tutoriel.

1.1. Courbes
On sait que les modifications de gamma, d'exposition et de balance de blancs doivent être faites avant de passer en 8 bits. C'est tout à fait juste ! mais pourquoi ?

Prenons l'exemple d'un dégradé. Nous allons modifier son gamma en regardant pour chaque situation son histogramme.
Créons un dégradé quelconque en 16 bits par couche :



Son histogramme est le suivant :



Nous allons lui affecter la courbe suivante :



pour obtenir un résultat qui ressemblera à ceci :




Pour arriver à interpréter les résultats, nous allons utiliser ceci :
on sait que le travail 16 bits permet d'avoir une plus grande information dans chaque pixel. Par analogie, nous allons dire que c'est comme si nous rajoutions une valeur décimale à la valeur 8 bits que nous avions ci-dessus.

nb : attention, c'est seulement une analogie ! pour ne pas nous tromper, nous l'appellerons "analogie 16 bits"

Nous avons défini notre outil courbe sur toute la plage des valeurs que peut prendre en pixel. Si on prend quelques valeurs particulières en "analogie 16 bits", cela pourrait donner ça :
(zoom sur certaines valeurs de la courbe)

128.0 => 126.0
128.2 => 126.4
128.4 => 126.9
128.6 => 127.4
128.8 => 128.1
129.0 => 128.9

Et maintenant, appliquons la courbe !

-a- Courbe affectée au dégradé ramené en 8 bits



L'histogramme est rempli de trous.

Avec la courbe que nous avons sélectionnée, un pixel qui valait 128, vaudra dans la nouvelle image 126 (nous sommes en 8 bits) et un point qui valait 129, restera à 129 (128.9 en "analogie 16 bits"). On comprend alors qu'on ne trouvera aucun pixel de la première image auquel correspondra une valeur de bleu ni de 127, ni de 128... Ceci explique les nombreux trous.

Nb: On remarquera que les trous n'apparaissent que lorsque la courbe est très pentue (ici vers les valeurs du milieu) et non lorsque la courbe est presque horizontale.

-b- Courbe affectée au dégradé 16 bits. L'image est ensuite convertie en 16 bits.



L'histogramme est continu.

Prenons 5 pixels à la suite de notre dégradé original (il était en 16 bits, nous allons donc l'exprimer en "analogie 16 bits") :
128.2 - 128.4 - 128.6 - 128.8 - 129.0
Nous savons que nous allons obtenir :
126.0 - 126.4 - 126.9 - 127.4 - 128.1 - 128.9
après application de la courbe.

Ensuite nous basculons en 8 bits, nous obtenons :
126 - 126 - 127 - 127 - 128 - 129
Il n'y a plus de trou et le dégradé reste beaucoup plus lisse !

C'est là tout l'intérêt de travailler avec le maximum d'information, pour ensuite seulement en dernière étape passer en 8 bits.


1.2 Autres retouches
Dans la plupart des cas, même pour des retouches complémentaires (type n'importe quelle retouche sous photoshop ou gimp, ou votre logiciel de retouche préféré), il serait préférable de rester en 16 bits. Il arrive que pour des raisons pratiques (je pense particulièrement aux utilisateurs de gimp qui ne disposent pas encore de la gestion du 16 bits), on règle nos balance de blanc et gamma puis qu'on fasse tout le reste des retouches en 8 bits, mais ce n'est pas la panacée.

Un exemple (certe très moche), valant mieux que de longs discours, voici ce que l'on obtient après éclaircissement local d'une image en 8 bits et en 16 bits. L'image est bien entendu à chaque fois ramenée finalement en 8 bits afin que votre écran puisse l'afficher.
Dans les deux cas, la qualité laisse à désirer (excusez-moi pour cet exemple foireux), mais on voit quand même que le traitement en 16 bits donne de meilleurs résultats.
Je ne suis vraiment pas très à l'aise avec Krita (logiciel de traitement de la suite KDE sous Linux)... Vivement The Gimp en 16 bits !


Le traitement est exactement le même, sauf que dans un cas, il a été appliqué sur l'image 16 bits (48 bits), et dans l'autre cas, sur l'image 8 bits (24 bits).

Original :




Travaillé 8 bits :




Travaillé 16 bits :





On note la supériorité du traitement 16 bits par rapport au traitement 8 bits (artefacts moins prononcés)


Pour conclure :
Autant que possible, mieux vaut-il travailler tout le temps en 16 bits par couche et ne passer son image vraiment qu'au dernier moment en 8 bits. On aura une image moins bruitée et avec moins de distorsions de couleurs. Ce sera surtout vrai pour des images qui ont des zones de couleur aux nuances très progressives (un fond de studio en très léger dégradé par exemple ou un ciel très homogène). Une photo très contrastée serait moins affectée.

J'espère que ce tutoriel un peu costaud ne vous aura pas trop rebuté. Ce sont des choses qui sont utiles pour connaître les limites fondamentales du traitement numérique. J'espère ne pas vous avoir trop embrouillés !

Bons traitements !