L'idée c'est que le capteur enregistre seulement une couleur primaire par pixel. Le dématriçage consiste à recréer l'information trichromique RGB pour chaque pixel par le calcul (on appelle ça une interpolation) à partir des pixels avoisinants.
Imagine un pixel qui capte seulement le vert, pour reconstruire ses valeurs de bleu et de rouge, une façon naive de procéder serait de prendre la moyenne des pixels rouge et bleu immédiatement à côté. Mais si tu fais ça, ça va être flou.
Les mathématiciens ont alors essayé de faire des interpolations en 2D plus malines, en répercutant pas juste la valeur des pixels à côté, mais aussi la tendance générale des pixels plus éloignés pour tenir compte du profil de la transition tonale (la moyenne simple suppose une transition linéaire, donc une dérivée première constante, alors qu'utiliser la dérivée seconde permet de tenir compte d'une éventuelle transition quadrique, cubique, etc. donc de respecter la concavité de la fonction qui décrit la transition tonale).
Bref, les algo dans dt sont beaucoup plus fins. Le problème, c'est que plus ils sont fins, plus ils sont sensibles au bruit et aux motifs géométriques (par exemple, des barreaux, des grillages, etc.) et dans des cas pourris, tu peux te retrouver avec des contours « en escalier » assez laids. C'est à ce moment là que les réglages du module de dématriçage peuvent te servir à débrayer les algos qui explosent, en les rendant moins nets. Le reste du temps, c'est « touche pas à ça p'tit con » :
https://www.youtube.com/watch?v=03a4UH9mz7E
