Pour les traumatisés comme moi des sciences dites techniques, aborder un loisir ou voire une formation qui nécessite des compétences techniques peut sembler effrayant au point que l’on se dise « ce n’est pas pour nous ». On renonce donc à pratiquer la vidéo parce que les mauvais souvenirs sont toujours là.

Néanmoins, rien n’est gravé dans le marbre et c’est une chance ! Les notions techniques qui s’appliquent à la vidéo sont directement liées à un univers et un matériel que nous connaissons voire utilisons tous… et qui nous plait ! Ainsi, il n’est pas directement question de maths, de physique et de technique stricto sensu. Ces domaines ne sont que des moyens pour mieux comprendre ce qui nous touche directement, nous passionnés de photo et de vidéo. Si j’ai réussi à comprendre et à intégrer cela, vous le pouvez aussi.

Nous allons aborder dans cet article la façon dont les images sont enregistrées en numérique et faire un bilan sur le nombre de pixels et la résolution.

La captation numérique

Nous sommes des êtres analogiques, notre monde est analogique. Le Numérique repose sur un langage informatique binaire qui transforme des données analogiques (ce que l’on filme) en données numériques.

L’intérêt de travailler en numérique est que le signal obtenu est sans parasite, on peut ainsi le manipuler, le copier un nombre infini de fois à la différence des cassettes VHS (analogiques) qui se dégradent dès la première génération de copie.

Le Numérique utilise, comme nous venons de le voir, un système binaire où deux valeurs sont admises : 0 et 1.

Ces valeurs s’appliquent à un bit, qui est la plus petite unité de mesure de ce système, mais que vous connaissez déjà puisque vous utilisez un ordinateur. Le signal numérique n’a pas de nature physique puisqu’il est constitué d’une série de 0 et de 1. Lorsqu’un appareil de prise de vue numérique filme, voici ce qui se passe :

Le capteur transforme les variations d’intensité lumineuse en variations de tension. Ce signal va être amplifié, corrigé puis converti en 0 et en 1. Le 0 représente l’absence de tension et le 1 sa présence. Comment peut-on avec simplement ces deux informations retranscrire toutes les données (couleurs, intensité lumineuse, dégradé etc) ? C’est au niveau de la conversion que tout se joue.

A partir du signal électrique fourni par le capteur, l’electronique va repérer, à une fréquence pré-établie, des valeurs en volts (de 0 à +0, 7V) pour les coder en binaire sous forme de mots.

Exemple d’un mot binaire sur 8 bits (vous remarquerez qu’il y a 8 chiffres) : 01011010

La précision de la conversion dépend donc de deux facteurs :

1- La fréquence d’échantillonnage : plus on prend de points de mesure sur le signal à convertir, plus on est fidèle. Il y a cependant une limite au nombre de mesures qui est définie par le théorème de Nyquist-Shannon.

Voici un schéma qui va vous aider à comprendre :

Fréquence échantillonage

Le signal à convertir est en gris, la fréquence d’échantillonnage est représentée par les barres verticales et la courbe bleue représente le signal numérique.

Dans le cas A : il n’y a pas assez de points de mesure, vous remarquez donc que le signal numérique (en bleu) est complètement différent du signal source (en gris).

Dans le cas B : la fréquence d’échantillonnage est assez élevée pour reproduire de façon fidèle en numérique (courbe bleue) le signal source analogique.

Vous remarquez que dans le cas B, la fréquence d’échantillonnage est suffisante. Si on l’augmente, cela rajoutera des informations inutiles car le signal est déjà reproduit de façon fidèle. Cela ne fait qu’ajouter du poids qui alourdit les traitements sans améliorer la qualité : c’est le théorème de Nyquist-Shannon.

NB : cette fréquence “suffisante” est en réalité légèment supérieure au double de la fréquence maximale du signal à échantillonner.

2- L’autre paramètre est la quantification : c’est la longueur des mots binaires qui contiennent donc plus ou moins d’informations.

Sur 8 bits, un mot peut ressembler à ça : 10011010

Sur 10 bits, il peut ressembler à ça : 1010011011

Le second mot contient plus d’informations et code donc avec plus de précision les valeurs relevées sur la courbe par le biais de la fréquence d’échantillonnage.

Concrétement : la fréquence d’échantillonnage agit comme une horloge qui prend des points de mesure de façon régulière. Ces points de mesure sont des valeurs en Volts qui sont quantifiées en binaire sous forme de mots.

Pixel et résolution

Avant toute chose, il convient de rappeler qu’un pixel est un point d’une image alors qu’un photosite est un élément électronique présent physiquement sur le capteur.

Les constructeurs associent souvent les deux en parlant d’un appareil photo de 20M de pixels (par exemple) qui a effectivement 20M de photosites. Ce flou sur les définitions est uniquement à but commercial car la concordance entre pixels et photosite n’est pas toujours vérifiée, il faut alors lire la notice technique et relever le nombre de pixels effectifs (dénomination des constructeurs pour parler des photosites au grand public). Ce n’est pas vraiment faux de dire qu’un capteur possède 8M de pixels s’il n’a pas concrètement 8M de photosites car la différence entre les deux est souvent très faible, mais c’est bien pour vous de le savoir en tant que passioné de technique et de technologie 😉

Pour la suite de cet article, nous allons partir du principe que le nombre de pixels annoncé est égal au nombre de photosites actifs (ce qui n’est pas toujours le cas !).

Le nombre de pixels annoncé par le constructeur est un moyen fiable pour juger la qualité du matériel. Donc, plus il y a de pixels, meilleure sera l’image. C’est ce que vous croyez ? Et bien détrompez-vous.

Sur un smartphone, il n’est pas rare que « l’appareil photo » ait 8M de pixels. Mais ces millions de pixels sont entassés sur une toute petite surface. Par conséquent, chaque élément capte peu de lumière, ce qui augmente le bruit. Et oui !

Prenons une exemple concret pour comprendre ce phénomène : si vous avez 100kg de sable à transvaser, le moyen le plus efficace sera :

  • réponse A : avec un dé à coudre ;
  • réponse B : avec une cuillère à soupe ;
  • réponse C : avec une pelle ;
  • réponse D : la réponse D.

La réponse semble évidente : pourquoi faire beaucoup de voyages, donc perdre du temps et de l’énergie inutilement, sachant que chaque voyage comporte un risque de perdre du sable en route ?

Si une information est répartie du 100 photosites (puisqu’on parle du point de vue du capteur et non de l’image), l’électronique va devoir effectuer 100 opérations pour la reconstruire. Comme elle n’est pas parfaite, cela va entrainer du bruit visible à l’image (sorte de fourmillement).

Il n’y a donc pas que le nombre de pixels à prendre en compte pour juger de la qualité de l’image qu’un appareil peut fournir, il y a aussi (et surtout !) la taille du capteur.

Conclusion : j’espère que cet article vous aura aidé à comprendre que la technique n’est pas et ne doit pas être un frein, qu’elle est autour de nous et fait partie de notre quotidien.

Je vous invite à poser vos questions en commentaire concernant l’article ou d’autres sujets techniques, nous y répondrons avec plaisir. Sachez aussi que l’on vous prépare quelque chose qui paraitra très bientot et qui parlera entre autre de façon tout aussi concrète et abordable de domaines techniques encore plus poussés et passionnants !

Le partage c'est la vie ! 😉

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