Matériel pour la photo : le capteur

Au temps de la photo argentique (les leçons d’optique au lycée !), il s’agissait de capter l’information lumineuse renvoyée par notre sujet, de la concentrer à l’intérieur de la « boite noire » par un système de lentilles, et de la diriger sur une surface photosensible, le négatif. Un procédé chimique affectait différemment les sels photosensibles selon la quantité de lumière reçue par chacun. Il y avait aussi de la chimie dans la suite du processus : développement du négatif, puis tirage des clichés. Mais ça, c’était avant

Capteurs photosensibles

Avec la photo numérique, plus de chimie. Le film photosensible est remplacé par un capteur, constitué de photodiodes. Chaque capteur transforme l’énergie lumineuse qu’il reçoit en impulsions électriques (il transforme donc des photons en électrons) ; ces impulsions sont immédiatement codées informatiquement sous forme de 0 et de 1, informations qui sont stockées dans la carte mémoire.

Il existe plusieurs sortes de capteurs : les capteurs CCD (Charge-Coupled Device, ou « dispositif à transfert de charge »), et les capteurs CMOS (Complementary Metal-Oxyde-Semiconductor).

Ces deux types de capteurs ont désormais des caractéristiques presque identiques dans le cadre de la photo amateur. Dans les deux cas, les photodiodes génèrent une charge électrique. Dans le capteur CCD, la charge électrique de toutes les photodiodes est transférée à un certain nombre de broches ; ce signal analogique est alors amplifié, et converti en signal numérique.

Dans le capteur CMOS en revanche, chaque photodiode est couplée à un convertisseur qui transforme l’énergie lumineuse en voltage et amplifie le signal en même temps ; ce signal est directement numérique. Mais les convertisseurs occupent de la place, ce qui diminue la surface à disposition pour capter effectivement la lumière. On peut donc dire que la qualité des CCD est, théoriquement, meilleure que celle des CMOS, avec moins de bruit et plus de tonalités. Ce sont donc des CCD qu’on trouve dans les appareils de moyen et grand format et ce qu’on trouvait dans les « plein format » 24×36 jusqu’à récemment (appareils haut de gamme, un billet leur sera consacré prochainement). Mais des investissements conséquents sur les CMOS ont permis des améliorations considérables ; ils sont désormais compétitifs par rapport aux CCD et équipent beaucoup d’appareils pour amateurs.

Globalement, les CCD créent des images de haute qualité et dotées d’un faible bruit, mais ils consomment beaucoup d’énergie (environs 3 fois plus qu’un CMOS similaire) et ils sont plus chers que les CMOS, bien que plus simples. Les CMOS, a contrario, souffrent de leur niveau de bruit, bien qu’il soit réduit dans le capteur par des algorithmes spécifiques ; ils ont une consommation électrique limitée et, bien que plus complexes à réaliser, ils sont moins chers en production que les CCD.

Les derniers modèles reflex full frame de Canon et Nikon sont dotées de CMOS, signe que ce système doit avoir atteint un niveau qualitatif satisfaisant ; pour les simples mortels la différence est tout-à-fait imperceptible…

Le pixel

Le dispositif optique de l’objectif envoie donc l’impulsion lumineuse émise par le sujet sur le capteur, dont chaque photodiode « interprète » une fraction de l’image. Plus il y a de photodiodes composant le capteur, plus l’information relative à cette image est riche. C’est la raison pour laquelle, lorsqu’on choisit un appareil photo numérique, on s’intéresse à la taille du capteur. Chaque photodiode restitue la dose d’information lumineuse reçue sous la forme d’une information électrique codée, qui constituera une fraction de l’image numérique : plus précisément, un pixel de cette image numérique. En effet, le terme « pixel » provient de l’expression anglaise « picture élément », c’est-à-dire « élément d’image ».

La profondeur des couleurs

En informatique, l’unité de base est le bit ou « élément binaire » (soit 0, soit 1). La profondeur des couleurs correspond à la quantité de données informatiques, donc de bits, utilisées pour coder un pixel dans une image numérique. Plus on utilise de bits pour coder un pixel, plus on a de nuances correspondant à ce pixel, donc plus l’image finale est riche et nuancée.

·       L’image binaire : l’exemple du noir et blanc

"1 bit" by Thegreenj - Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons - https://commons.wikimedia.org/wiki/File:1_bit.png#/media/File:1_bit.png

Une image en mode binaire (1 bit par pixel) « 1 bit » by Thegreenj – Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons – https://commons.wikimedia.org/wiki/File:1_bit.png#/media/File:1_bit.png

Si on décide qu’on associe seulement 1 bit à chaque impulsion électrique produite par chaque photodiode, on aura une image pauvre en informations. En fait, elle sera en bichromie : chaque pixel sera soit noir, soit blanc (ou bien rouge/blanc, rouge/noir, etc.). On parle d’image en mode « binaire ».

L’image utilisée par la version anglaise de Wikipedia est très explicite, nous la lui empruntons donc…

 

 

·       L’image en niveaux de gris

"2 bit" by 8_bit.png: JorgePeixotoderivative work: User:JeffyP - 8_bit.png. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons - https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2_bit.PNG#/media/File:2_bit.PNG

Une image en 4 couleurs (2 bit par pixel) « 2 bit » by 8_bit.png: JorgePeixotoderivative work: User:JeffyP – 8_bit.png. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons – https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2_bit.PNG#/media/File:2_bit.PNG

On peut décider de passer à une information plus généreuse, en augmentant le nombre de bits alloués à chaque pixel. Avec 2 bits, on obtient une image en quatre couleurs au choix (22) ; avec 4 bits, une image en 16 nuances ou couleurs (24), ce qui reste fort peu.

Une image en 16 couleurs (4 bit par pixel) "4 bit" by Thegreenj - Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons - https://commons.wikimedia.org/wiki/File:4_bit.png#/media/File:4_bit.png

Une image en 16 couleurs (4 bit par pixel) « 4 bit » by Thegreenj – Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons – https://commons.wikimedia.org/wiki/File:4_bit.png#/media/File:4_bit.png

En allouant 8 bits, c’est-à-dire un octet, à chaque pixel, on obtient 28 possibilités différentes, donc 256 couleurs. En effet, chaque pixel de l’image sera défini par un ensemble de 8 informations en 0 ou 1 ; ça pourra être 10000000, ou 10000001, ou 10010110, ou… l’une des 256 combinaisons différentes ! C’est déjà une belle palette de nuances, mais cette variété ne donne une image satisfaisante que si l’on reste dans une même tonalité, par exemple en allant du noir au blanc en passant par 256 étapes. On parle alors d’image en « niveaux de gris » (mais ça pourrait être aussi bien des niveaux de rouge, ou de violet…). Lorsqu’on fait de la couleur, 256 nuances, cela reste un peu pauvre: de près, il y a du « grain », des imprécisions…

Image en 256 couleurs (8 bit par pixel) "8 bit" by Thegreenj - Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons - https://commons.wikimedia.org/wiki/File:8_bit.png#/media/File:8_bit.png

Image en 256 couleurs (8 bit par pixel) « 8 bit » by Thegreenj – Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons – https://commons.wikimedia.org/wiki/File:8_bit.png#/media/File:8_bit.png

·       L’image en couleurs

Image en "true color" ou 16 millions de couleurs (24 bit par pixel)

Image en « true color » ou 16 millions de couleurs (24 bit par pixel)

Si on augmente la quantité de bits associés à chaque pixel, on augmente donc le nombre de nuances à notre disposition pour produire l’image numérique. Avec 24 bits par pixel, on obtient 224 nuances, c’est-à-dire 16 777 216, abrégées en « 16 millions de couleurs ». On parle souvent à cette occasion d’une image en true colors, ou « couleurs vraies ». C’est une appellation mensongère : la réalité comporte bien plus de 16 millions de couleurs, mais essayons de comprendre.

En fait, on utilise dans ce cas des photodiodes dotées de trois couches différentes. L’une de ces couches capte les informations liées au rouge, l’autre au vert, la troisième au bleu… Pourquoi ces trois couleurs ? Parce que le principe de la synthèse additive, qui régit par exemple l’image télévisuelle, mais aussi les logiques de superpositions des spots lumineux dans le monde du spectacle vivant, permet de produire toutes les nuances par la superposition de lumières colorées en rouge, en vert et en bleu. Nos ordinateurs fonctionnent selon ce principe, qu’on appelle RVB (par les initiales de ces trois couleurs). Si on décide d’allouer 8 bits à chaque information reçue par l’une des trois couches de cette photodiode, on obtient 256 nuances de bleu possibles, 256 nuances de rouge, 256 nuances de vert… le produit de ces possibilités (256 x 256 x 256) donne nos « 16 millions » de possibilités pour chaque pixel.

Il est important de comprendre ce principe, parce qu’on pourra retrouver la trace de cette logique dans le traitement de nos photos après la prise de vue. En effet, les logiciels de traitement de l’image un peu pointus nous permettront de détailler le codage précis de chaque nuance associée à un pixel. Un point de l’image qui aura reçu l’information « 0 » à la fois sur la couche rouge, la couche verte, et la couche bleue, sera un point… parfaitement noir. Un point qui aura reçu l’information maximale, c’est-à-dire 255, de la part des trois couches, sera un point parfaitement blanc. Un point qui aura « 0 » en rouge et en vert et « 255 » en bleu sera un point d’un bleu roi intense, etc.

R V B Couleur
0 0 0 noir
0 0 1 presque noir
0 0 255 bleu
128 128 128 gris
255 255 255 blanc

On triche un peu

En réalité, selon la qualité du capteur, il ne décompose pas toujours l’image avec la précision théorique que nous venons de décrire. Parfois, on triche un peu : chaque photodiode n’encode pas trois couleurs, mais seulement l’une des trois ; sa voisine encode une autre couleur, celle d’à côté la troisième, etc. Ensuite, un rapide calcul statistique « réinvente » la couleur de chaque pixel en comparant avec les pixels avoisinants… et notre œil humain n’y voit que du feu ! Sinon, ce serait trop cher (mais des capteurs qui ne trichent pas existent : les capteurs Foveon, qui sont produits par une seule marque, Sigma).

Dimensions du capteur

Dans les appareils photo numériques, le capteur remplace donc la pellicule. Il a pour fonction de capter les informations lumineuses qui arrivent via l’objectif et de les rendre intelligibles à un système numérique. De facto, c’est lui qui transforme la lumière – dans ses couleurs et intensités – en code numérique.

Le capteur a plusieurs caractéristiques parmi lesquelles deux qui nous intéressent beaucoup et qui sont compréhensibles même par les profanes : sa surface, et le nombre de pixels qu’il contient. Ces deux valeurs ne sont pas toujours en rapport direct l’une avec l’autre: en effet, on peut trouver des capteurs petits avec un nombre de pixels très élevé. Pourtant, exactement comme dans les pellicules argentiques, plus la surface du capteur est grande, mieux c’est pour la définition des images car l’appareil dispose de beaucoup plus de surface pour décrire et traiter la lumière. Chaque pixel reçoit une certaine quantité de lumière; si le capteur est petit, pour la « décrire », il lui faut amplifier le signal, alors que si le capteur est plus grand, il n’y a pas besoin d’amplification, ce qui donne une image de meilleure qualité.

Il n’existe pas de format standard pour les capteurs numériques: chaque marque peut définir le format qui lui convient. Alors, pour s’y repérer, on repart souvent des standards qui régissaient la photo argentique. La dimension de référence était le format 24 x 36 millimètres, le format introduit par Leica avant la seconde guerre mondiale dans ses appareils argentiques. C’est ce qu’on appelle le « plein format » (full frame); le capteur possède alors une  surface de 864 mm2. Il existait un autre format argentique, 17 x 25 mm environ (pour une surface de 329 à 370 mm2), qu’on appelait APS ; ce format est souvent utilisé sur les reflex numériques, sous le nom de APS-C (Advanced Photo System type-C).

On appelle « moyen format » des appareils dont le capteur a une dimension supérieure à 24 x 36mm : par exemple 37 x 37 mm, 37 x 48 mm, 32 x 43 mm ; mais ce sont des appareils haut de gamme… qui ne concernent pas les chercheurs ! Lesquels sont plutôt équipés de matériel dont le capteur est de petite taille. L’image ci-dessous donne quelques exemples. Le chercheur n’a pas toujours le choix de son appareil (il utilise… celui dont il dispose), et quand il a le choix, il n’a pas forcément les moyens d’acheter du haut de gamme. Néanmoins, mieux vaut comprendre pour quelles raisons certaines photos lui seront impossibles : la taille du capteur conditionne la manière dont l’information lumineuse sera codée…

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Source de l’illustration: http://photoclubvilleneuvet.xooit.fr/t551-Les-capteurs-des-APN.htm


Cécile Boulaire

maître de conférences à l’Université François-Rabelais de Tours, est spécialisée en littérature pour la jeunesse.

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