Article sur la future 2.6 en cours de rédaction

[aurelienpierre]

@mmoy : Voilà ce que j'obtiens avec "neutralize colors"

La procédure est la suivante :
Je selectionne une zone qui est censée être neutre (blanche, grise ou noire) avec la pipette de hue de slope, puis de offset, puis de power, puis je clique sur neutralize colors qui optimise tout ça
J'ai utilisé le manteau pour l'offset, la neige éclairée pour le slope, et la neige "bleue" pour le power

Pas très surprenant que tu aies un résultat différent en partant du JPEG.

Sur cette image, j'ai essayé de sélectionner 3 zones avant le bouton "neutralize colors", et c'est la cata : la neige est blanche, mais l'image est globalement très artificielle (le ciel perd tout son bleu, les arbres sont bizarres, ...) :



(En vrai, la question de la balance des blancs est étonnamment épineuse pour des images de neige mélangeant des ombres et des zones ensoleillées)

Du coup j'ai préféré montrer l'action sans sélection de patchs, en cliquant juste sur "neutralize colors", qui donne une image raisonnable. Je n'ai pas trouvé d'image vraiment parlante avec une balance des blancs différente dans les ombres et les lumières sur laquelle les pipettes auraient vraiment l'effet magique « oh, en 4 clics j'ai une image nickelle alors qu'avec la balance des blancs normale je dois choisir entre les ombres et les lumières mais je n'arrive jamais à avoir les deux ».

Petit détail : je pense que tu n'as pas cliqué sur « neutralize colors », mais « neutralize colors from patches » : le bouton change de nom quand tu as sélectionne les 3 patchs correspondants.

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Sinon, pour info : ça avance encore sur l'article en anglais, le renommage des modules est documenté, le mode logarithmique de "unbreak input profile" aussi, et quelques détails de plus. Encore du boulot pour les traducteurs ;-). (Et au passage, merci à eux, vu l'ampleur des changements je n'aurais jamais trouvé le temps de faire l'article bilingue tout seul avant noël !).

Dans la neutralisation de couleur, la teinte est toujours juste mais la saturation est parfois excessive (l'algo n'a pas de moyen de savoir si tu lui donnes un vrai gris neutre ou une moyenne de couleurs qui tend vers le gris).

Dans ton image, physiquement, tu as une balance des blancs par source lumineuse. Le soleil est une source, les nuages en sont une autre, et toute lumière réfléchie est une 3e. Chaque source a sa propre distribution spectrale, donc sa propre balance des blancs, et chaque partie de l'image reçoit une somme pondérée (combinaison linéaire) de toutes les sources présentes. Les coefficients de pondération varient selon les portions de l'image.

L'idée de la neutralisation, c'est d'estimer les coefficients de pondération moyens, sur toute l'image, par une détection de couleur, puis de les inverser. Ainsi, on normalise la distribution spectrale globale.

Pour ce faire, il faut d'abord ajuster la balance des blancs globale, en visant une moyenne pour toute l'image. Ensuite, avec balance des couleurs, on a deux cas de figure :

1. il y a présence de « vrais » noir, blanc et gris neutres dans l'image, et ce sont ces régions qu'il faut échantillonner,
2. on n'a pas de vraies teintes neutres, et dans ce cas on peut compenser en utilisant des zones larges dans les hautes, basses et moyennes lumières en espérant que la moyenne dans chaque zone soit grobalement neutre.

Ensuite, l'optimiseur calcule les meilleurs paramètres qui minimisent la saturation en augmentant le gain de la couleur complémentaire, en RGB. Cette optimisation converge vers un minimum local qui dépend des échantillons d'entrée. Si ça foire, essaie d'utiliser d'autres régions.