De la lumière a l'image

Fonctionnement du Capteur CCD

Le capteur CCD est l'élément essentiel de l'appareil photo, c'est lui qui permet de former l'image prise par un appareil photo numérique.

CCD de l'anglais, Charged Coupled Device, signifie Dispositif à Couplage de Charge.

Quel est alors le principe du capteur CCD, quels sont ses composants, ainsi que les étapes de son fonctionnement ?

Ccd                                                             Ci-contre les principaux composants d'un capteur CCD

Le filtre Infrarouge : il permet de se débarrasser des rayons lumineux appartenant au domaine de l'infrarouge 

Infrarouge                                        Le domaine de l'infrarouge désigne des longueurs d'ondes supérieures à 800 nm

Les capteurs CCD captent ces longueurs d'ondes inutiles : l'œil humain ne perçoit que la lumière dans un certain intervalle, on parle du domaine visible, c'est à dire pour des longueurs d'ondes comprises entre 400 et 700 nm. En réalité la nature réagit différemment aux infrarouges... les images obtenues seraient donc en fausses couleurs et dépendraient du domaine d'infrarouge en question : 

L'infrarouge proche compris entre 700 nm et 1600 nm

→ L'infrarouge moyen compris entre 1600 nm et 4000 nm

→ L'infrarouge thermique compris entre 4000 nm et 15000 nm

→ L'infrarouge lointain compris entre 15000 nm et 100000 nm 

Exemple : L'herbe de couleur verte apparait blanche dans le proche infrarouge, (compris entre 700 nm et 1600 nm)

Image rouge                                                        Photo prise en infrarouge (Jean Pierre Martel)

- L'Anti Aliasing ou Anticrènelage : L'Anti Aliasing permet de corriger les impuretés de l'image. Il s'agit de ces effets de crénelage que l'on rencontre sur les contours d'une image et plus principalement sur les formes inclinées, arrondies

Montagne                       à gauche une image digitale sans application du filtre Anti Aliasing à droite une image avec application du filtre Anti Aliasing                        

Tout appareil photo connait ses limites physiques, c'est à dire qu'il arrivera un point ou les détails seront inférieurs à sa résolution (plus petit que la photodiode). Dans cette situation, le capteur n'arrivera pas correctement à déterminer la position de l'image, prenons l'exemple d'une ligne dont l'épaisseur est donc inférieure a celle d'un pixel : il va activer le pixel d'une colonne, puis descendre sur la ligne en dessous et activer le pixel de la colonne suivante, ce résultat et l'expression de l'incapacité du capteur à déterminer précisément la position de chaque pixel.

→ On applique alors ce fameux filtre dont l'effet interviendra lors de l'échantillonnage (expliqué plus loin) le rendu est alors plus lisse et agréable à regarder. Toutefois l'utilisation de ce filtre se fait de moins en moins étant donné la performance de plus en plus grande des capteurs….

Aliasing                                                    Un détail sans application du filtre AA à gauche et avec application à droite : qu'en pensez-vous ?

- La Micro Lentille : Son fonctionnement est simple puisqu'il s'agit d'une lentille convergente, dans des cas où l'objectif ne capterait pas assez de lumière et que celle-ci atteindrait des parties non sensibles de notre capteurs, cette lentille permet de capter la lumière environnante et de la concentrer sur les "points sensibles", de cette manière le rendement lumière/électricité est optimal. Les capteurs sont alors d'autant plus sensibles en environnements sombres, mal éclairés.

NB : Certains édifice utilisent un système de double lentilles augmentant ainsi la quantité de photon collecté par les parties sensibles du capteur.

Micro lentille                                                                ci-contre le principe de cette micro lentille illustré

La Matrice de bayer

Dans un système RVB tous les pixels sont recouverts d’un filtre Rouge, Vert et Bleu on appelle cela la matrice de Bayer.

Matrice de bayer

On utilise la matrice de Bayer car le capteur tout seul ne capte qu’une image monochrome on appelle cela une image raw, donc l’image raw subit un traitement électronique pour passer d’une image monochrome a une image colorée.

Les capteurs conventionnels ont une matrice de bayer en mosaïque et chaque pixel capte une couleur primaire RVB (Rouge, Vert, Bleu) mais il y a un inconvénient avec cette matrice c’est qu’il y a deux fois plus de pixels avec un filtre vert que de pixels avec un filtre bleu et rouge, cela vient essentiellement du fait que notre œil perçoit mieux les longueurs d'ondes dans le domaine du vert-jaune, donc ça veut dire que le capteur ne récolte que 25% de rouge et de bleu et 50% de vert cela rend la résolution d’une photo un peu mauvaise.

Le principe de la matière de Bayer est simple et à donné lieux de nombreuses innovations :

→ Il y a un autre type de matrice de bayer en cyan, magenta et jaune et on rencontre actuellement de plus en plus de capteur avec ce type de filtre c’est le même principe que la matrice de bayer en rouge, vert et bleu sauf que la matrice de bayer CMY utilise la synthèse soustractive.Cmy rgb 1

 

La synthèse soustractive consiste à combiner l’effet d’absorption de deux couleurs pour obtenir une nouvelle et cela se fait sur une surface blanche comme par exemple la superposition du jaune et du cyan qui donne du vert.Image007

 

 

→ Le capteur à trois couche superposées Foveon X3 est un capteur ou il y a trois couche séparer en trois couleur Rouge, Vert et Bleu et c’est pour cela que ce capteur est meilleure que celui conventionnel car il récolte 100% de Rouge, Vert et Bleu et donc donne une bonne résolution à la photo car il y une résolution trois fois meilleure que celle d’un capteur conventionnel. Les trois couches de pixels sont positionnées les unes au-dessus des autres dans le silicium le seul inconvénient de leur positionnement c’est que les rayons lumineux rouge ont plus d’épaisseur à traverser tout comme les rayons verts (mais moins que les rouges) et pour que la quantité de couleur soit équilibrée il faut filtrer le bleu et très légèrement le vert .

Ces types de capteur on êtes fabriquée par Sigma une marqué d’appareil photo numérique.080102 sd14 capteurfoveonx3 1                                                                                                           La matrice Foveon X3

 

→ Dans l’entreprise Fujifilm ils ont fabriqué deux nouveaux types de matrice pour les capteurs appelle la matrice EXR et la matrice irrégulier X-TRANS.

La matrice EXR est différente d’une matrice normale car ces pixels sont positionnés diagonalement et non verticalement ou horizontalement comme les autres matrices, de plus le format de ces pixels n'est pas carré mais hexagonal et les pixels sont fusionnés en groupe de deux de la même couleur.Capteur fuji exr                                                                                                                                               Capteur CCD avec matrice EXR.

Le capteur CCD avec cette matrice ne prend pas qu’une seule photo mais deux à la fois car le capteur prend une photo avec faible sensibilité et une a haute sensibilité il fusionne par la suite ces deux clichés et cela est possible car les pixels fusionnés ont deux parties différentes : une qui prend les données à haute sensibilité et l’autre qui prend les données à basse sensibilité.Fuji exr 4 450                                                                                                            Comment les deux photos sont prise une seule fois.

 

La matrice X-TRANS à une structure irrégulière et cette structure irrégulière a pour point positif il faut pas mettre un filtre passe-bas pour combattre le moiré et la résolution d’image reste haute.

Bayer

L’organisation des pixels de la matrice est différente car les pixels verts et blancs sont plus grand que les pixels rouges et bleus, on utilise des pixels blanc car cela assure un gain de sensibilité à l’image par rapport à la matrice de bayer traditionnelle on utilise d'ailleurs de grands pixels verts car l’œil humain et plus sensible au vert qu’aux autres couleurs. Fujifilm rgbw pixels                                                                              L'organisation des pixels dans la matrice X-TRANS0.

 

 

 

    Image Raw, formats d'images et compression 

L’image raw est une image qui n’a pas subi beaucoup de traitement informatique et donc l’image est souvent sombre ou monochrome, un fichier raw contient toutes les informations enregistrées par le capteur, mais c’est difficile d’accéder à toutes ces données et c’est pour cela que nos appareils numérique transforment directement les fichier raw en un format plus affichable sur un écran d’ordinateur appelé fichier JPEG.

Telechargement

Le format JPEG n’est pas le seul utilisé il y a d’autre format d’image qui peuvent être utilisé dans ce processus tel que le BMP (format bitmap) avec ce format la perte d'information est nulle et donc la qualité est très bonne, le format TIFF ce format est plus utilisé dans le professionnel car il est compatible avec tous les systèmes d’exploitation comme Windows et Mac, nous avons aussi le format PNG qui retient 16.7 millions de couleurs et donc qui permet l'obtention d'une image d'excellente qualité (quasi parfaite comparé au cliché original) sans compté que la taille de ce type de fichier est raisonnable et permet une compression sans perte.

La compression d’une image c’est la compression de données d’une image numérique afin de réduire les redondances des données d’une image, une compression peut être faite avec perte de données mais on peut la faire aussi sans perte de données. Une compression avec perte de données entraine une mauvaise qualité d’image, et la compression sans perte de données est utilisée plus souvent là où la précision est vitale comme par exemple lors des balayages médicaux ou numérisations d’images pour archives.

Dans les photos ou images numériques, il y a souvent une petite perte de données mais notre œil ne s’aperçoit pas car même s’il y a une perte de données l’image garde tout de même une très grande qualité, on fait cela juste pour réduire les coûts de stockage.

 

 

 

 

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