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La correction gamma est-elle destructrice ?

mai 2010, par Daniel Metz

 

La correction gamma n’est pas qu’une banale transformation de la distribution tonale. En éclaircissant fortement l’image, on lui demande de créer de la lumière qui n’existe pas.

Cet article qui aborde la perte d’information par la courbe de transfert intéressera en particulier le photographe qui a l’habitude de traiter ses photos dans un dérawtisseur. Rappelons que les convertisseurs RAW appliquent systématiquement une correction gamma lors de l’exportation.

Fig. 1. Comme toutes manipulations qui tentent d’éclaircir l’image, la correction gamma fait perdre de l’information.

Correction gamma, une courbe destructrice

Le principe de la correction gamma est décrit en détail dans l’article : Qu’est-ce que la correction gamma ?. On y retiendra que la correction gamma n’est pas une banale transformation linéaire, mais qu’elle dilate les niveaux dans les ombres profondes, puis de moins en moins en allant vers les valeurs plus claires. A tel point que les tout premiers niveaux R’V’B’ ne transportent pratiquement pas d’information.

Prenons un exemple concret. Lorsqu’on travail dans Photoshop sur un fichier en gamma linéaire, ou comme c’est plus souvent le cas, lorsqu’on travail dans un dérawtiseur, rappelons-nous que ce n’est qu’une étape intermédiaire et provisoire, le fichier devant toujours être exporté dans un gamma standard. Sur l’histogramme du haut de la figure 2, les informations de luminance sont présentées sur une échelle RVB 8 bits. Entre les niveaux 2 et 4, soit 0,8 % de luminance exprimée en pourcentage, il n’y a pas d’information visible, car on est en dessous du seuil différentiel de luminance. Une fois passé à la moulinette de la correction gamma, cet écart de luminance RVB s’étale désormais sur 11 niveaux (histogramme du bas, niveaux 28 et 38 ), ces niveaux R’V’B’ restant en dessous du seuil différentiel, donc non informatifs.

Fig. 2. Conversion depuis un profil à gamma 1 vers un profil à gamma 2,2. Le codage en 8 bits fait perdre 8 % des données entre les niveaux 0 et 20. Entre les niveaux 20 et 40 les données présentes sont confondues avec le noir.

Dans l’exemple de la figure 2, la correction correspond au gamma 2,2 de Adobe-RGB. Notons que le sRGB avec son gamma spécial est moins destructeur que le gamma d’Adobe-RGB. De on côté, Lightroom utilise une courbe spécialement adaptée pour limiter cette destruction tout en restant proche de la courbe du sRGB.

Gamma faible = pertes réduites

Dans l’exemple précédent, on a pris la correction gamma standard de 0,45 (l’inverse du gamma 2,2). La plupart du temps, cette courbe est imposée, mais il est presque toujours possible de choisir cette correction. Plus la correction sera faible, plus les pertes seront réduites. Moins l’image est éclaircie, moins il y aura de pertes. On retrouve ce même phénomène avec les réglages de sensibilité qui augmentent la luminosité : moins on monte la sensibilité, moins il y a de pertes.

Fig. 3. Exportation du même fichier vers un gamma 1,8. Le codage en 8 bits fait perdre 3 % des données entre les niveaux 0 et 7. Entre les niveaux 7 et 25 les données sont confondues avec le noir.

Si on ne connaît pas la destination finale de l’image, donc si on ne sait pas quel sera le gamma du profil de destination, il est préférable comme Adobe le suggère d’utiliser un gamma plus faible, c’est-à-dire un profil dont le gamma est 1,8 (ProPhoto-RGB ou ECI-RGB).

Même si on réduit la correction gamma, les pertes restent importantes. La solution est d’augmenter la profondeur de couleur.

Profondeur de couleur élevée = pertes réduites

Dans les exemples précédents, la correction gamma a été calculée sur 256 niveaux (8 bits). Dans la pratique, la correction gamma se fait toujours sur une profondeur de couleur plus élevée afin de limiter les pertes. Plus la quantification est importante, plus les pertes d’information seront réduites. Mais cela reste théorique, car la montée du bruit limite l’intérêt d’une quantification élevée.

Fig. 4. La correction gamma sur un fichier de 8 bits n’est jamais proposée en pratique, car trop destructrice.

Fig. 5. Il est illusoire de vouloir récupérer la totalité de l’information. L’augmentation de la profondeur tonale vient buter sur le seuil du bruit acceptable. Ce seuil est un facteur limitant qui varie avec le format du capteur et les performances des photosites. Un format APS-C atteint son optimum autour d’une profondeur de 12 bits, un 24 x 36 autour de 14 bits et un moyen format autour de 16 bits.

Conclusion

Plus on éclaircit une image, plus on perd de l’information qui va déstructurer le modelé. La correction gamma a le même effet que les corrections en post traitement qui cherchent à éclaircir l’image. Il ne faut pas toutefois donner plus d’importance qu’elles en ont à ces pertes de données, car la plupart du temps ce sont des données difficilement différentiables du noir.

Choisir un espace de travail avec un gamma plus faible apporte un bénéfice minime, réel, mais presque négligeable. Beaucoup plus important est le choix d’une profondeur de couleur en 16 bits qui permet de minimiser les interfacts plutôt que 8 bits.

Il n’est pas possible d’inventer de la lumière qui n’existe pas. Les traitements qui permettent d’éclairer une photo sont très faciles à mettre en œuvre en numérique, mais souvent cela se paye comptant par la montée du bruit et la perte de modelé.

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