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Niché dans son écrain de nature, le château de La Chaise, près de Vouthon.
Canon EOS 400D / 35 mm
Baigneurs et cabines de plages sur la plage de l'Anse Rouge à Noirmoutier
Nichée dans le Bois de Chaise, sur la presqu'île de Noirmoutier, la Tour Plantier, singulière maison en forme de phare, construite en 1861, surplombe l'Anse
Rouge.
Lorsque l'on numérise une image (avec un scanner ou un appareil photo numérique), elle est découpée en points, ligne par ligne, de haut en bas (le nombre de lignes et le nombre de points par lignes sont la résolution de l'image obtenue).
Pour chaque point de l'image, le capteur de l'appareil (ou du scanner) mesure la couleur suivant ses 3 composantes (aussi appelés canaux) : rouge, vert et bleu.
Pour chacun de ces 3 canaux, l'intensité de la couleur est mesurée et convertie sous forme numérique.
La profondeur d'échantillonage représente le nombre de nuances de couleur pouvant être obtenues pour chaque canal : plus la profondeur d'échantillonnage est élevée, plus la numérisation de la couleur sera précise et fidèle.
La plupart des images
numériques que l'on utilise (par exemple Jpg) sont des images 24 bits (3x8 bits).
Avec cet échantillonage sur 8 bits par canal, on obtient une définition de 256 nuances par canal de couleur (0 = noir et 255 = blanc).
Les 3 canaux réunis permettent d'obtenir plus de 16 millions de couleurs différentes.
L'oeil humain est capable de distinguer environ 8 millions de couleurs, soit 2 fois moins : une image 24 bits est donc amplement suffisante pour une utilisation de type illustration.
C'est par contre trop peu pour les besoins du post-traitement ou de l'infographie : comme on l'a vu plus haut, la profondeur d'échantillonnage est le nombre de nuances possibles entre le blanc et le noir. Cela ne va donc pas seulement influer sur le nombre de couleurs de l'image finale, mais aussi et surtout sur la finesse des détails de l'image que l'on va pouvoir numériser !
Pour faire l'analogie avec la photo argentique, on sait "pousser le négatif" au développement en labo, pour aller chercher des détails apparemment noyés dans les zones sombres ou très claires d'une photo. C'est exactement de cela qu'il est question ici : faire remonter au post-traitement des détails dans des zones d'ombres apparemment bouchées.
Petit exemple avec la photo du gorille ci-dessus. J'ai pris cette photo par un après-midi très ensoleillé d'août : les yeux de l'animal s'en trouve plongés dans l'ombre.
Les 2 zooms ci-dessous sont extraits de cette même photo.
J'ai réalisé un post-traitement en vue de faire apparaître les yeux du gorille.
Sur l'image de gauche, j'ai exporté l'image en TIFF de 8 bit et fait le post-traitement sous The Gimp (équivalent de Photoshop).
Le post-traitement de l'image de droite a été réalisé en 16 bits avec Canon Digital Photo Professional, puis j'ai réduit à 8 bits pour l'upload sur le blog. On peux voir que sur l'image en 8 bits (à gauche), il m'a fallu beaucoup éclaircir l'image pour retrouver les détails, contrairement à celle en 16 bits (à droite) qui conserve les couleurs et la hauteur de ton de la photo d'origine.
Le résultat s'en trouve ainsi plus doux, plus en nuances, contrairement aux contrastes plus brutaux de la 8 bits (à gauche).
Ces 2 rendus différents sont évidement un parti pris pour les besoins de la démonstration : il faut préciser, que l'image de départ en 16 bits permet également d'obtenir le rendu de l'image de gauche si on le souhaite.