Bit depth/fr

Profondeur de couleur

Introduction
Il vous arrive d'entendre des termes tels que "8-bits", "16-bits", "24-bits", "32-bits", "64-bits" et "96-bits" en rapport avec les images numériques. Cet article va clarifier la signification de ces termes

Les images numériques sont constituées de millions de pixels, et chaque pixel décrit un ou plusieurs canaux de couleur. Les images en niveaux de gris n'ont besoin que d'un canal (la valeur de 0 peut représenter le noir pur, 255 le blanc pur et les valeurs intermédiaires représentent alors les gris entre noir et blanc), alors que les images couleur en mode RVB ont besoin de trois canaux, un décrit le rouge, un le vert et un le bleu. Chaque canal ne décrit que l'intensité, aussi il n'y a rien de fondamentalement vert à propos du nombre qui décrit a pixel du canal vert; les couleurs sont la conséquence de l'interaction entre les trois canaux dans le modèle colorimétrique Rouge Vert Bleu.

Un seul pixel peut représenter plus de trois canaux, par exemple il peut contenir l'information du canal alpha (lequel décrit la transparence) ou un canal infra-rouge (supporté par certains scanners).

Plus la profondeur de couleur est importante, le plus précisément la couleur est décrite, au prix d'un calcul plus long, de plus de RAM et de plus d'espace de stockage.

Bits par quoi ?
La profondeur de couleur s'exprime sous forme d'une valeur qui décrit soit le nombre de bits par pixel (BPP), ou de bits par canal (BPC). Typiquement, le format très populaire JPEG enregistre ses images avec une précision de 8 bits par canal, utilisant trois canaux, pour un total de 24 bits par pixel. Le format TIFF supporte différentes profondeurs de couleur, par exemple, 32 bits par canal pour un total de 96 bits par pixel.

Lors de propos au sujet de la profondeur de couleur, précisez bien ce dont vous parlez pour ne laisser aucune ambiguïté. Par exemple, si quelqu'un dit posséder une image de "32-bits", cela signifie t-il 32 bits par canal, ou est-ce 4 canaux de 8 bits ?

Précision
Quelle différence apporte la profondeur de couleur (soit le nombre de bits par couleur) ? Plus les bits sont nombreux pour décrire une couleur et plus cette couleur est décrite précisément.

  Une précision de 1 bit par canal signifie qu'il n'y a qu'un bit pour décrire la valeur. Un bit ne peut valoir que 0 ou 1, vous ne pouvez donc représenter que deux valeurs, soit probablement noir et blanc.  Une précision de 2 bits par canal signifie qu'il n'y a deux bits pour décrire la valeur. Comme chaque bit peut valoir 0 ou 1, deux bits peuvent valoir 4 valeurs : [00] = 0 [01] = 1 [10] = 2 [11] = 3 Si nous utilisons le 0 pour représenter le noir et le 3 pour le blanc, il y a deux teintes de gris qui peuvent être décrites.  Une précision de 8 bits par canal signifie qu'il y a 8 bits qui peuvent représenter 256 valeurs : [0000 0000] = 0 [0000 0001] = 1 (...) [1111 1110] = 254 [1111 1111] = 255 Si nous utilisons le 0 pour représenter le noir et le 255 pour le blanc, on peut aussi décrire 254 nuances de gris. C'est ce qui est utilisé par les fichiers JPEG, 8 bits par canal, avec 3 canaux. C'est suffisant pour la plupart des utilisations pour les photographies prêtes à la présentation dans l'espace colorimétrique sRGB sans postérisation visible. Vous pouvez donc l'utiliser pour enregistrer des photos destinées à une présentation sur internet. Ce n'est pas convenable pour un format intermédiaire ou final s'il est possible qu'une retouche ultérieure soit réalisée car vous courrez le risque d'introduire des artefacts de postérisation, en fonction de l'intensité des ajustements. Une précision de 8 bits n'est pas suffisante pour représenter une scène à haute gamme dynamique de façon linéaire sans postérisation, en fait, vous pouvez théoriquement utiliser une précision de 8 bits pour décrire une scène à haute gamme dynamique de façon linéaire, mais les nombres seraient si distants entre eux qu'une postérisation importante se produirait. Par exemple, si on veut prendre une photo qui représente un jour ensoleillé dans un parc, et si nous supposons que le noir est 0 et le blanc 1 000 000, on pourrait faire correspondre le 0 au 0 et le 255 à 1 000 000, mais il n'y aurait plus que 254 valeurs pour décrire les 999 999 nuances de gris restantes sur la scène originale.  Une précision de 16 bits par canal (16 bits entiers) signifie qu'il y a 16 bits qui peuvent représenter 65536 valeurs : [0000 0000 0000 0000] = 0 [0000 0000 0000 0001] = 1 (...) [1111 1111 1111 1110] = 65534 [1111 1111 1111 1111] = 65535 Les appareils photo numériques typiquement capturent la lumière avec un précision de 12 bits ou de 14 bits (et en raison du bruit et de l'imprécision de l'électronique, les bits les plus bas sont de qualité douteuse). 16 bits par canal sont suffisants pour la plupart des besoins photographiques, y compris pour les fichiers intermédiaires (quand vous désirez transférer une image d'une application à une autre sans perte de données).   Les valeurs d'une image 16 bits en virgule flottante, aussi connus comme virgule flottante demi précision, sont réparties de façon à échantillonner la lumière plus judicieusement qu'en 16 bit entiers. Cela pour plusieurs raisons : la vision humaine est plus sensible aux petits changements dans les ombres qu'en pleine lumière; nos yeux ont une réponse logarithmique à la lumière (elle doit être 10 fois plus intense pour qu'on la perçoive comme deux fois plus); et les les hautes lumières spectaculaires, qui peuvent être les éléments les plus lumineux de la scène (le soleil se réfléchissant sur une poignée de porte), n'ont pas besoin d'être décris aussi précisément que tous les autres tons. En notation 16 bits virgule flottante, les valeurs sont réparties de façon plus rapprochée dans les tons sombres (en bas) que dans les tons lumineux (en haut), permettant ainsi une description plus précise dans les tons les plus significatifs pour nous.   Une image 32 bits virgule flottante peut représenter 4,3 milliards de valeurs par canal, et nécessite à peu près deux fois plus de place disque qu'une image 16 bits. Peu d'applications supportent les images 32 bits.  

Une des raisons pour lesquelles la profondeur de couleur affecte principalement les ombres est due à la façon dont les couleurs sont enregistrées. Chaque couleur est définie par un mélange de rouge, de vert et de bleu. En prenant une image 8 bits et la couleur orange en exemple, beaucoup de valeurs sont possibles pour décrire un orange clair, mais le nombre de valeurs pour décrire un orange foncé tombe à très peu, en fait seuls les 3 ou 4 bits les plus bas de chaque canal peuvent être utilisés pour décrire un orange foncé, ce qui ne fait que 16 possibilités. Plus la profondeur de couleur est importante et plus le nombre de couleur augmente et plus la postérisation est évitée.

Correction Gamma
La correction gamma peut s'utiliser lors de l'enregistrement des fichiers, elle modifie les valeurs de telle sorte qu'un plus grand nombre d'entre elles peuvent être attribuées dans les ombres plutôt que dans les hautes lumières, ce qui correspond mieux à la sensibilité de l’œil humain. Cela signifie qu'une image JPEG 8 bits peut afficher jusqu'à log2((1/2^8)^2.2) = 17.6 pas de gamme dynamique, ce qui effectivement dépasse les 14 pas des meilleurs appareils photo actuels. Cela explique pourquoi vous pouvez quelque fois voir le bruit de l'ombre de l'appareil photo même dans une photo JPEG 8 bits. Cependant, en raison de la distribution non linéaire, nous perdons de la précision en comparaison avec les fichiers raw enregistrés de façon linéaire par un appareil numérique. En pratique, cela n'est pas un problème quand le fichier de sortie est le fichier définitif et ne sera pas retouché, mais une photo peut-être largement améliorée si elle est enregistrée au format raw et retouchée à l'aide d'une application de traitement raw au gout du jour, telle que votre serviteur - RawTherapee.

Après RawTherapee
Après la retouche d'une photo avec Rawtherapee, que vous êtes prêt à l'enregistrer, vous faites face au choix des profil de sortie, profondeur de couleur, espace colorimétrique et correction gamma. Si vous envisagez de post-traiter vos photos après Rawtherapee dans un programme d'édition d'images 16 bits, il est préférable de les enregistrer dans un format 16 bits sans pertes. RawTherapee peut enregistrer les images avec une précision 16 bits entiers (nommé "TIFF (16-bit)" dans la boite de dialogue d'enregistrement) mais aussi en précision 16 bits en virgule flottante (nommé "TIFF (16-bit float)"). Le format TIFF non compressé de précision 16 bits entiers est recommandé comme format intermédiaire car il est le plus rapide à l'enregistrement et est largement compatible avec les autres logiciels. Les fichiers 32 bits sont grossièrement deux fois plus gros et mal supportés par les autres logiciels.