Quelle est la différence entre une image douce et nette?

J'ai vu plusieurs questions parler d'images douces ou nettes. Quelle est la différence? Est-ce que soft est tout simplement l'opposé de sharp dans ce contexte, ou y a-t-il quelque chose de plus?

Des exemples d'images aideraient probablement beaucoup.

La netteté est l'opposé de la douceur mais il y a tout un spectre entre elles. Dans une image douce, les détails sont moins prononcés, ce qui signifie que la différence entre les pixels adjacents est plus petite. Inversement, lorsqu'une image est plus nette, il y a plus de contraste entre les pixels, ce qui est parfois appelé micro-contraste par opposition au contraste global de l'image.

Le niveau de netteté dépend de l'ensemble du système , non seulement de l'objectif mais également du filtre anti-alias jusqu'à la méthode utilisée pour interpoler les couleurs des capteurs qui utilisent un réseau de filtres de couleur (capteurs non Foveon essentiellement).

Découvrez cette démo de l'examen Pentax K-5 . Les K-5 et K-7 ont le contrôle de netteté le plus sophistiqué de tous les appareils photo numériques. La netteté est contrôlée en 9 étapes sur l'une des 3 échelles. La position par défaut est 0 mais si vous sélectionnez -4 à l'échelle inférieure, vous verrez une image très douce. Si vous sélectionnez +4, vous verrez une image nette. Notez que le réglage de +4 est ce que les gens appellent trop net, ce qui signifie que le contraste entre les pixels adjacents a été tellement augmenté que des artefacts sont introduits (il suffit de regarder le bord de la parenthèse à gauche).

Vous pouvez également sélectionner une autre échelle et voir la différence entre les échelles de netteté et de netteté fine ou même de netteté extra-fine . Ceux-ci utilisent différents paramètres de netteté qui sont conçus pour fonctionner à différents niveaux de détails. À l'extrême de l' échelle de netteté extra fine , il accentue même le bruit!

Ce qui est vraiment intéressant, c'est que c'est la même image que vous pouvez voir avec différents niveaux de netteté . Une seule photo a été prise et elle a été développée dans l'appareil photo du DNG au JPEG en utilisant tous les paramètres de netteté possibles. Bien sûr, la netteté avec laquelle vous commencez et combien vous en retirez dépend de la qualité de l'objectif utilisé. Certains objectifs produisent intrinsèquement des résultats plus doux que vous pouvez affiner par logiciel, mais limitent jusqu'où vous pouvez aller sans introduire d'artefacts désagréables. Pire encore, la netteté d'un objectif n'est pas uniforme, elle sera donc généralement plus élevée au centre et changera également avec l'ouverture sélectionnée.

Puisqu'une image est fondamentalement une matrice de nombres à 2 dimensions (3e dimension pour les couleurs: RVB [A]), il est possible de définir un paramètre de "netteté" pour elle, bien que sa perception soit subjective.

La netteté est liée à la quantité et à la «rapidité» des changements de couleur et peut être évaluée en exécutant la transformation de Fourier (la transformation de Fourier rapide est utilisée parce qu'elle est plus rapide) sur l'image.

Vous pouvez donc définir la netteté comme la présence de contenu haute fréquence et son intensité. Une façon d'avoir une évaluation indicative est de choisir une ligne horizontale de pixel et d'exécuter la transformée de Fourier dessus.

Par exemple, si vous choisissez une image non compressée avec uniquement des bandes verticales noires et blanches (netteté maximale):

et choisissez juste une ligne horizontale, vous aurez quelque chose comme ceci:

C'est l'équivalent d'une onde carrée, qui se transforme ressemble à:

(image des pics s'étendant à l'infini, car le bord est pratiquement instantané).

Si vous lissez les bords, le résultat sera quelque chose comme (très approximativement):

Et le spectre (encore une fois, à titre indicatif):

Comme vous pouvez le voir, seule la première harmonique (définissant les zones sombres et claires) est restée égale, tandis que le contenu de fréquence plus élevée a fortement diminué. C'est le résultat du lissage de l'image, et vous pouvez voir comment une image plus fluide a un contenu moins haute fréquence. Il en va de même pour les images "normales", où l'augmentation du contraste augmente également la fréquence des changements.

À titre de preuve, il est également utilisé dans la compression JPEG pour supprimer le contenu de fréquence le plus élevé (en fonction du facteur de qualité) afin de réduire la taille de l'image.

Si je parviens à faire fonctionner Matlab, des exemples plus détaillés arrivent.

Douceur - dans son sens le plus élémentaire, est un manque (ou moins) de définition des bords (contraste des bords) et / ou de détails fins, par rapport à une image "nette".

Il n'est pas possible qu'une image colorée unique (par exemple une image contenant uniquement un remplissage rouge), ou une image avec très peu de détails, comme un fondu doux, soit classée comme douce ou nette, car il n'y a pas de zone de contrat définie ou des détails fins sur lesquels baser la "netteté".

L'anticrénelage adoucit les bords en atténuant une couleur dans une autre, réduisant ainsi la "netteté"

vous pouvez adoucir une image (vous perdez des informations) mais vous ne pouvez pas affiner une image avec précision (vous devez deviner / inventer des informations)

@paolo - il serait techniquement possible de créer une netteté d'échelle mathématique - imaginez une image de carrés noirs sur fond blanc - si l'image était parfaite en pixels, il n'y aurait que 2 couleurs de pixels - noir et blanc, vous donnant un indice de netteté de, disons 2 (le plus bas est plus net) - si cette image était anti-crénelée, le bord serait légèrement flou, vous donnant quelques couleurs supplémentaires (gris) lui donnant un indice de netteté de disons 5 (noir, blanc et 3 gris).

Si vous parlez de mise au point, la mise au point douce signifie généralement une faible profondeur de champ et une mise au point légèrement floue, ce qui crée des bords «doux» autour du sujet. La mise au point nette a généralement une plus grande profondeur de champ et une mise au point exacte sur le sujet. Plus l'image est nette, plus les bords apparaissent «durs».

En termes pratiques, il s'agit de la façon dont un point est rendu sur l'image ( cercle de confusion est un terme), plus étroit est net, moins est doux. Donc, en effet, Sharp est synonyme de mise au point. Il existe des techniques logicielles pour essayer d'améliorer ou de dégrader la netteté, mais la netteté est rarement aussi convaincante que l'effet produit par un bon objectif correctement focalisé.