Aujourd'hui, nous nous intéressons aux images RAW, ces fichiers produits par les appareils photo numériques et enregistrés dans un état semi-traité. Ils sont très différents des images numériques conventionnelles qui ont une valeur absolue pour la luminosité et la couleur de chaque pixel.
Les images brutes des appareils photo ont révolutionné la photographie. Elles offrent une flexibilité inégalée pour le post-traitement en permettant aux photographes de corriger les défauts. Plus important encore, les fichiers bruts autorisent un large éventail d'interprétations subjectives et stylistiques.
Décoder des images brutes
Le codage d'un fichier d'image brute d'appareil photo est très différent de celui des images standard décrites précédemment. Cela est dû à la manière dont les capteurs de l'appareil photo sont conçus, comme décrit ci-dessous. Les données doivent être décodées de leur état brut vers une image numérique plus standardisée pour pouvoir être correctement visualisées ou utilisées. Ce décodage comporte généralement trois parties. Il s'agit notamment du dématriçage, de la linéarisation et de la transformation des couleurs.
Fichiers mosaïques
Contrairement aux images couleur traditionnelles qui ont une valeur rouge, verte et bleue pour chaque pixel, presque tous les appareils photo numériques ne capturent qu'une seule valeur de couleur pour chaque capteur de pixels, généralement rouge, vert ou bleu. L'illustration ci-dessous montre la disposition des capteurs en mosaïque Bayer utilisée par de nombreux appareils photo numériques. (Les appareils photo équipés de la puce Foveon ou ceux utilisant des dos de numérisation grand format créent une couleur RVB complète pour chaque pixel.)
Pour convertir le fichier brut en un format RVB standard (même juste pour l'affichage sur votre moniteur), le logiciel de conversion de fichier brut doit attribuer les deux couleurs manquantes à chaque pixel. Le logiciel fait des suppositions éclairées sur la façon d'interpréter la couleur des pixels voisins. Ce processus est appelé dématriçage, et chaque programme le fait légèrement différemment. Le dématriçage est la première partie du décodage d'une image brute car les valeurs RVB interpolées sont nécessaires à la linéarisation et à la transformation des couleurs.
La plupart des appareils photo numériques n'enregistrent qu'une seule valeur de couleur par capteur de pixels. Pour transformer le fichier brut en fichier rendu normal, les informations relatives aux deux couleurs manquantes doivent être interpolées à partir des pixels environnants. Il s'agit d'une opération complexe qui demande beaucoup de calculs au processeur de votre ordinateur.
Linéarisation
Les informations de luminosité dans un fichier brut sont enregistrées de manière très différente de la manière dont elles sont stockées dans une image numérique standard. Si vous deviez afficher le fichier brut comme une image standard, il serait très sombre et à faible contraste. Afin de décoder le fichier brut, les informations de luminosité doivent être linéarisées, ce qui est effectué en appliquant une courbe aux valeurs de luminosité des pixels. Cette transformation donne l'apparence d'un fichier numérique « normal », passant du noir au blanc avec un bon contraste.
Transformation des couleurs
Après le dématriçage et la linéarisation, la couleur d’un fichier brut doit être transformée. Cette opération comporte deux étapes principales. La première est générique et traduit la sensibilité des couleurs du capteur de l’appareil photo en couleur « standard ». Cela se fait via un profil de couleur créé pour le modèle d’appareil photo spécifique. La deuxième partie du processus consiste à définir une balance des blancs. Cela permet de compenser la dominante de couleur de l’éclairage de la scène d’origine.
L’un des principaux avantages de la photographie au format RAW est la possibilité de choisir une balance des blancs lors de la production de ports.
Voici à quoi ressemble un fichier brut une fois décodé. Les données d’image originales sont sombres et compressées. Elles sont linéarisées et transformées en une image en couleur. L’image peut ensuite être optimisée à la satisfaction du photographe.
Tous les logiciels le font différemment
Le développement du flux de travail de la photographie brute a modifié certaines notions de base des images numériques. Les fichiers d’image et le flux de travail traditionnels sont structurés de manière à produire des rendus identiques dans différents logiciels. Avec les images brutes des appareils photo, il n’existe pas de méthode unique et « véritable » pour restituer une image brute. Chaque application restitue les fichiers bruts différemment et chaque programme permet à l’utilisateur d’effectuer différents réglages. Il s’agit d’une rupture fondamentale avec le Saint Graal du rendu prévisible qui a été l’objectif des écosystèmes d’images traditionnels.
Les images brutes sont des données de « capture » et dépendent par nature d’une interprétation subjective. Et à mesure que les logiciels et les goûts en matière d’imagerie évoluent, nous constatons qu’il est assez courant de retraiter les images pour obtenir un rendu meilleur (ou au moins différent). Cette malléabilité crée une dichotomie intéressante. Nous voulons que les interprétations que nous avons réalisées soient disponibles, mais nous voulons également pouvoir les réinterpréter à l’avenir.
Les fichiers bruts nécessitent un flux de travail en lecture seule
Il existe des centaines de variantes de fichiers d'images brutes. La nature des fichiers telle que décrite ci-dessous rend pratiquement impossible la modification de fichiers bruts en modifiant les données d'image brutes. Au lieu de cela, les images brutes nécessitent un flux de travail non destructif en lecture seule. Cette réalité était à l'origine un inconvénient majeur pour le flux de travail des fichiers bruts. Mais à mesure que les outils ont évolué, les avantages du flux de travail en lecture seule ont transformé l'inconvénient en avantage.
Encore plus de composants
Pour répondre aux défis de prévisibilité et de flexibilité que les photographes attendent du flux de travail RAW, un ensemble entièrement nouveau de composants est nécessaire. De nombreuses informations sont nécessaires pour restituer une image RAW, et un ensemble entièrement différent d’informations est nécessaire pour suivre et donner un sens aux rendus qui ont été créés. Voici une liste de certaines des informations qu’il est utile de regrouper avec l’image RAW.
- Les données d'image brutes, sous leur forme originale- Vous souhaiterez conserver une copie des données de l’image mosaïque si vous souhaitez la version la plus originale de l’image.
- Caractéristiques des données brutes- Étant donné qu’il existe de nombreuses variations dans la manière dont les données brutes sont codées, il est important de définir les caractéristiques exactes de la création du fichier d’origine, telles que le modèle Bayer exact utilisé et la disposition du capteur.
- Un ou plusieurs profils pour convertir les données brutes- La conversion des données brutes en données d'image référencées en sortie nécessite une courbe de linéarisation et un profil de couleur. Étant donné le grand nombre de formats bruts individuels, il est judicieux de les regrouper avec l'image elle-même afin qu'elle puisse être décodée à l'avenir.
- Paramètres utilisés dans la conversion de fichiers bruts- L'enregistrement d'une copie des paramètres de conversion effectués dans le logiciel de fichiers bruts vous permet de revoir la conversion et de soit rééditer une copie identique, soit d'apporter des améliorations incrémentielles sans recommencer vos réglages. Ces paramètres doivent faire référence à l'application et à la version avec lesquelles ils ont été créés.
- Une copie rendue de l'image optimisée- Étant donné que le rendu que vous effectuez à partir d’un fichier brut peut ne pas être facilement reproductible, il est souvent souhaitable d’avoir une version du fichier enregistrée sous forme d’image conventionnelle. Joindre une version optimisée rend le rendu final disponible même si vous n’avez plus accès aux paramètres ou aux logiciels que vous utilisiez auparavant.
La liste est en réalité encore plus longue. Nous verrons une liste plus complète lorsque nous examinerons le format DNG un peu plus loin dans ce chapitre.