réduction de bruit par profil – questions

[aurelienpierre]

L'objectif n'a aucune incidence (directe) sur le bruit. C'est le capteur et son électronique de contrôle qui sont liés au bruit.

S'il n'y a pas de profil pour ton appareil, il est impossible de prévoir un résultat. Normalement, bien réglé, ça marche très bien, surtout la version ondelettes.

Le bruit numérique est un phénomène aléatoire qui se manifeste à un niveau de détail fin (hautes fréquences). Un débruitage basique serait donc un simple flou. Le problème, c'est qu'on va lisser le bruit et les détails, donc casser la netteté.

En maths, quand on est face à un phénomène aléatoire, on s'en sort en faisant des statistiques. Le profil de bruit, c'est simplement une mesure de la distribution statistique du bruit sur le capteur. À l'aide de cette distribution, on va calculer la probabilité de chaque pixel de l'image d'être bruité, en le comparant avec ses voisins. En fonction de cette probabilité, on va lisser plus ou moins fort.

Sans profil, on utilise une distribution générique qui marche plus ou moins, et qui est fatalement moins précise. Le bruit est particulier à chaque capteur, l'idée du profil est de tenir compte de ces spécificités.

La différence bruit de chrominance/luminance est liée aux fréquences. On peut décomposer une image en 2 couches : haute fréquence (les détails) et basse fréquence (les dégradés). Voir https://fstoppers.com/post-production/ul...nique-8699. On se rend compte que la couche de haute fréquence est grise, texturée, et contient les informations de luminance, et la couche de basse fréquence est colorée, et contient les informations de chrominance.

Le bruit de chrominance (coloré) est beaucoup plus gênant à l'œil, mais en contrepartie, on peut lisser la couche de chrominance plus fortement sans causer de dommages à la netteté générale, avec les ondelettes.

Le bruit de luminance est moins gênant, rappelle le grain argentique, mais surtout, il se trouve sur la couche de luminance, qui contient aussi les textures et détails fins. Celui-là va devoir être corrigé en faisant une extraction de texture dans les échantillons voisins pour ne pas trop lisser, avec les moyennes non-locales.