Edges and Microcontrast/fr

Bords et Microcontraste

Les effets de cet outil ne sont visibles qu'à une échelle d'aperçu de 1:1 ou supérieure. Utiliser une fenêtre de détail (cliquer sur l'icône

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sous le panneau d'aperçu principal) pour visionner une partie de l'image, ou bien zoomer l'aperçu principal à 100% (aussi appelé 1:1)

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Généralités

• Comparaison des outils de netteté
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  Masque flou.

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  Déconvolution RL.

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  Bords.

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  Microcontraste.

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  Bords et Microcontraste.

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  Contraste par niveaux de détail.

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Contrairement à Masque flou, Bords est un vrai algorithme de netteté. Il n'introduit pas de halos, il peut être utilisé sur les images bruitées et il fonctionne dans l'espace colorimétrique Lab. Bords accentue les arêtes uniquement et peut être complété par Microcontraste pour rehausser la texture.

Bords

Cet outil effectue un renforcement de la netteté (ou sharpening) des bords présentant un contraste suffisant pour être interprétés comme des bords ciblés. En d'autres termes, il améliore la netteté des bords déjà nets, ignorant les bords qui ont trop peu de contraste. Il est important de noter que l'algorithme n'est pas perturbé par le bruit de l'image et qu'il ne génère pas de halos.

Ce type d'amélioration de la netteté peut donner aux bords un aspect un peu artificiel, comme s'ils étaient découpés. En outre, si les paramètres sont trop élevés, les bords résultants pourront présenter un "aliasing" (effet d'escalier). C'est pourquoi vous devez être prudent lorsque vous l'appliquez à des images aux bords incurvés. Cependant, lorsque les lignes droites prédominent (surtout si elles ne sont pas diagonales), c'est une méthode intéressante d'accentuation de la netteté, surtout si vous réduisez la taille de l'image à la fin du traitement.

Les meilleurs résultats sont obtenus :

1. Iterations : nombre d'itérations que l'algorithme effectue. Un nombre élevé produit un effet trop accentué aux environs des bords. Dans certains cas, avec une valeur de 2 ce problème est déjà observable. En général, " 1 ou 2 itérations " donnent les meilleurs résultats.
2. Nombre : nombre de pixels adjacents à analyser pour un bord. Des valeurs plus élevées produisent des bords plus nets et un effet "dents de scie" plus important.
3. Luminance uniquement: l'outil fonctionne dans l'espace couleur L*a*b* et cette option renforce uniquement "L"

À gauche, l'image originale. À droite, l'image avec les paramètres par défaut de "bords".
Les flèches indiquent des bords nettement plus nets lorsque l'image est à l'échelle réelle (à 100 %), mais si vous ouvrez l'image pour la visualiser en taille réelle, ce qui équivaut à 200% ou 300 % dans RawTherapee, vous pouvez clairement voir l'effet dents de scie et une légère postérisation autour des bords

Information supplémentaire ici : https://web.archive.org/web/20110625093654/http://www.rawness.es/sharpening/?lang=en

Microcontraste

Le microcontraste est un concept visant la distinction ou la séparation d'un pixel de ses voisins immédiats, quelque fois on l'appelle simplement contraste. Cependant, une image avec peu de microcontraste aura de nombreux pixels voisins avec des valeurs similaires, donnant une image avec de nombreuses zones sans relief, presque sans détails. Au contraire, une image avec beaucoup de microcontraste vous permettra de distinguer les plus petits détails jusqu'au niveau du pixel : vous serez capable de différencier un pixel de ses voisins.

Pour cette raison, il n'est pas recommandé de considérer l'outil Microcontrast comme une autre méthode d'accentuation de la netteté, mais comme une méthode permettant d'améliorer la gradation tonale des images : il s'agit d'améliorer la distinction entre les différents tons au niveau des pixels, de sorte que l'image présente de meilleures textures et une profondeur des lumières et des ombres.