quelqu'un non fantaisite peut me rexpliquer le binning

[erickb]

on entend de tout sur le binning , donc ce que j'ai retenu et en plus qui m'arrange (ou le contraire)
c'est par exemple pour un capteur de 40 mp en le bininisant  on obtient 10 mp  , et ces 10 mp veulent dire 4 fois le signal lumineux sur un pixel final au lieu d'1 normalement
si c'est ça c'est génial et le résultat devrait être très très bon , et en ce cas j'ai plus du tout les boules contres les moyen format a 120 mp ou les 24x36 à 60 mp  , qu'ils y aillent de bon coeur j'en garderais le 1/4 !

merci  pour vos explications  et pas  de bagarres 

[Verso92]

on entend de tout sur le binning , donc ce que j'ai retenu et en plus qui m'arrange (ou le contraire)
c'est par exemple pour un capteur de 40 mp en le bininisant  on obtient 10 mp  , et ces 10 mp veulent dire 4 fois le signal lumineux sur un pixel final au lieu d'1 normalement

C'est aussi ma compréhension du binning...
Par contre, que signifie "(non) fantaisite" ?

[Verso92]

parce que j'ai lu tout est le contraire là dessus

J'avais imaginé que c'était un capteur (photosite) sponsorisé par Fanta... reste le "i"  ;-)

[Verso92]

une autre question découlant de la 1 -->  si on a des pixels de 4 microns  et qu'on les groupe pas 4   est ce que ce sera équivalent à la lumière que recevrait des pixels de 16 microns  ? (a priori oui mais je me méfie)

En terme de nombre de photons, certainement. Mais il n'est pas évident que le bruit généré par quatre photosites soient rigoureusement équivalent à celui d'un seul photosite quatre fois plus gros...

[Tonton-Bruno]

Je n'ai jamais vraiment compris comment cela fonctionnait avec un capteur muni d'une matrice de Bayer.

J'ai un carré de 4 photosites :

RV
VB

Cela me permet de les combiner pour élaborer un pixel RVB, où la valeur V sera la moyenne des 2 photosites dans le vert.

Si je pars d'une matrice de 24MP, cela va me donner un ficher RVB de 6MP dans lequel il n'y aura aucune interpolation des couleurs.

Jusque là pas de problème.  

Remarque 1 : je ne vois pas en quoi cela peut diminuer le bruit contenu dans l'image.

Remarque 2 : Il va falloir néanmoins modifier les valeurs de beaucoup de pixels, pour détecter les bords francs des objets et produire une image qui ne présente pas des contours en dent de scie pour tous les objets. Bref, on ne va pas pouvoir utiliser cette image brute, et il va falloir l'interpréter au dématriçage.

Remarque 3 : quitte à l'interpréter, il vaut mieux repartir de la matrice de 24MP, rajouter pour chaque pixel les valeurs de couleur manquantes en se servant de l'image non interprétée de 6MP et en tenant compte des variations de ces valeurs dans les pixels voisins, et aussi en procédant au lissage des contours.

Je ne sais pas si les choses se passent comme ça sur nos boîtiers, mais il me semble que c'est ce principe qui est appliqué.

[Verso92]

Remarque 1 : je ne vois pas en quoi cela peut diminuer le bruit contenu dans l'image.

Quatre fois plus de photons pour un pixel de l'image finale (ça doit jouer, quand même !)...

En ce qui concerne le calcul du bruit, ça dépasse mes connaissances/compétences !

Remarque 2 : Il va falloir néanmoins modifier les valeurs de beaucoup de pixels, pour détecter les bords francs des objets et produire une image qui ne présente pas des contours en dent de scie pour tous les objets. Bref, on ne va pas pouvoir utiliser cette image brute, et il va falloir l'interpréter au dématriçage.

Pas compris... cette détection des bords francs, comme tu dis, elle existe de toute façon quelle que soit le nombre de pixels du capteur. Comment faisaient-ils avec les capteurs 6 MPixels ?

Remarque 3 : quitte à l'interpréter, il vaut mieux repartir de la matrice de 24MP, rajouter pour chaque pixel les valeurs de couleur manquantes en se servant de l'image non interprétée de 6MP et en tenant compte des variations de ces valeurs dans les pixels voisins, et aussi en procédant au lissage des contours.

Je ne sais pas si les choses se passent comme ça sur nos boîtiers, mais il me semble que c'est ce principe qui est appliqué.

Pas compris non plus... il n'y a pas de binning sur nos boitiers !

[Tonton-Bruno]

Quatre fois plus de photons pour un pixel de l'image finale (ça doit jouer, quand même !)...

En ce qui concerne le calcul du bruit, ça dépasse mes connaissances/compétences !

Les miennes aussi.

Je ne vois toujours pas comment on peut mieux soustraire le bruit, d'autant plus que chaque photosite est coiffé par une lentille de verre de couleur différente.

Pas compris... cette détection des bords francs, comme tu dis, elle existe de toute façon quelle que soit le nombre de pixels du capteur. Comment faisaient-ils avec les capteurs 6 MPixels ?

Les algorithmes de dématriçage détectent les bords francs et modifient les valeurs de chaque pixels pour amortir l'effet de hachure.

Autrement dit, on ne peut jamais retransmettre les données brutes de photosites, il faut toujours les interpréter.

Pas compris non plus... il n'y a pas de binning sur nos boitiers !

Prenons une matrice de 16 photosites.

- La lecture de cette matrice en regroupant les photosites 4 par 4 nous donne l'équivalent de 4 gros pixels RVB.
- On reprend une à une la valeur de chaque photosite, et on lui adjoint les valeurs manquantes en prenant celles du gros pixel correspondant.
- On pondère ces valeurs en tenant compte des valeurs lues sur les pixels adjacents.

Bref, on fait déjà du "binning" pour calculer les valeurs à extrapoler pour chaque photosite. 

[Verso92]

Autrement dit, on ne peut jamais retransmettre les données brutes de photosites, il faut toujours les interpréter.

Il suffira d'adapter les algo, un peu à la manière de ce qu'ils feraient pour un (pseudo) 6 MPixels... où est le problème ?

Bref, on fait déjà du "binning" pour calculer les valeurs à extrapoler pour chaque photosite. 

Tu dois confondre : il n'y a pas de binning actuellement sur nos boitiers...
(les algos de dématriçage ne fonctionnent pas comme ça... il ne faut pas confondre traitement sur la luminance et sur la chrominance)

[Tonton-Bruno]

Il suffira d'adapter les algo, un peu à la manière de ce qu'ils feraient pour un (pseudo) 6 MPixels... où est le problème ?

Il n'y a pas de problème.

Il y a juste un intérêt moindre à rechercher des valeurs plus pures qu'on doit plus fortement altérer par la suite compte tenu de la résolution deux fois plus faible.

Revenons à la question du bruit.

En gros, sur un capteur monochrome, je peux comprendre que le binning puisse faire baisser le bruit.

Désignons le bruit par une constante µ
Pour 4 pixels, on a les valeurs :
S=(µ+a)+(µ+b)+(µ+c)+(µ+d)

On comprend clairement qu'en additionnant les valeurs des 4 signaux et en leur soustrayant 4 fois la valeur du bruit la plus conservative, on obtient une valeur moyenne correcte.

Malheureusement, si on colle devant chaque photosite une pastille colorée, l'opération devient beaucoup moins pertinente.

[Verso92]

Désignons le bruit par une constante µ
Pour 4 pixels, on a les valeurs :
S=(µ+a)+(µ+b)+(µ+c)+(µ+d)

On comprend clairement qu'en additionnant les valeurs des 4 signaux et en leur soustrayant 4 fois la valeur du bruit la plus conservative, on obtient une valeur moyenne correcte.

Les choses ne sont pas aussi simples (fort heureusement !)...
Le signal utile est corrélé, contrairement au bruit...

[Tonton-Bruno]

Les choses ne sont pas aussi simples (fort heureusement !)...
Le signal utile est corrélé, à l'inverse du bruit...

Oui, je comprends, et c'était juste le principe.

Il n'empêche que mes interrogations portent sur le fait que chaque photosite ne voit qu'une couleur.

[Verso92]

Oui, je comprends, et c'était juste le principe.

Le problème, c'est que ton principe est faux...
Un exemple typique de l'avantage qu'on peut tirer de la non corrélation du bruit : le multi-échantillonnage sur les scanners.

Tu prends un Coolscan Ls-2000 en multi-échantillonnage x16, et tu pourras constater de visu que le recul du bruit dans les ombres est proprement impressionnant par rapport à un échantillonnage unique ! Tu gagnes presque quatre bits en dynamique...

[Tonton-Bruno]

Tu veux dire que le bruit étant aléatoire, il n'est jamais le même sur 2 pixels adjacents.

Mon exemple monochrome était donc faux.

En fait, il suffit de prendre la moyenne des valeurs des 4 photosites adjacents, pour obtenir un signal plus propre, puisque le bruit aura été "moyenné", c'est ça ?

[Verso92]

Tu veux dire que le bruit étant aléatoire, il n'est jamais le même sur 2 pixels adjacents.

Tout à fait.
C'est d'ailleurs sur ce principe, entre autre, que fonctionnent la plupart des algos de réduction du bruit (et pas qu'en photo !)...

En fait, il suffit de prendre la moyenne des valeurs des 4 photosites adjacents, pour obtenir un signal plus propre, puisque le bruit aura été "moyenné", c'est ça ?

Ta formulation est ambiguë... le signal utile est bel et bien moyenné, mais pas le bruit (sinon, il n'y aurait aucun gain...).

[Tonton-Bruno]

Dans ce cas, je comprends comment le binning fonctionne en monochrome,
et je comprends aussi comment il fonctionne en couleur avec un scanner multipasses.

En revanche, je ne comprends toujours pas comment le binning peut fonctionner avec des photosites RVB.

[Verso92]

Dans ce cas, je comprends comment le binning fonctionne en monochrome,
[...]
En revanche, je ne comprends toujours pas comment le binning peut fonctionner avec des photosites RVB.

Il n'y a aucune différence entre monochrome et couleur...
(oublie un moment la matrice de Bayer ! concentre toi sur le bruit de luminance...  ;-)

[Tonton-Bruno]

Il n'y a aucune différence entre monochrome et couleur...
(oublie un moment la matrice de Bayer ! concentre toi sur le bruit de luminance...  ;-)

Désolé, verso, mais ceci n'est pas le commencement de la moindre réponse valable.

Si tu ne sais pas et si tu n'en a pas idée, dis simplement "je ne sais pas et je n'en ai aucune idée", ou alors explique un peu...

[Tonton-Bruno]

Je ne peux pas faire abstraction de la matrice de Bayer, ni du fait que le capteur est calé pour une BdB lumière du jour.

Je viens d'ouvrir sous ViewNX une photo prise en intérieur, à 3200 ISO en BdB auto.
Je me mets à 400%, et je relève les valeurs RVB du pixel  4100,1940 :
95,61,53
Je passe maintenant en Lumière du jour.
Les valeurs deviennent :
129, 60, 38

Comme on devait s'y attendre, pour équilibrer le signal, il a fallu monter le bleu, baisser le rouge, sans toucher au vert.

Le bruit va se trouver dans la couche bleue, fortement amplifiée.

Peux-tu m'expliquer en quoi le regroupement des 4 valeurs RVVB des quatre photosites adjacents va m'aider à faire baisser le bruit de lecture dans le bleu?

[Verso92]

Désolé, verso, mais ceci n'est pas le commencement de la moindre réponse valable.

Si tu ne sais pas et si tu n'en a pas idée, dis simplement "je ne sais pas et je n'en ai aucune idée", ou alors explique un peu...

Que veux-tu que je réponde quand mon interlocuteur mélange allègrement les notions de luminance et de chrominance comme si de rien n'était ?
(je n'ai pas les compétences théoriques pour te faire les démonstrations...)

[Verso92]

Je ne peux pas faire abstraction de la matrice de Bayer, ni du fait que le capteur est calé pour une BdB lumière du jour.

Je viens d'ouvrir sous ViewNX une photo prise en intérieur, à 3200 ISO en BdB auto.
Je me mets à 400%, et je relève les valeurs RVB du pixel  4100,1940 :
95,61,53
Je passe maintenant en Lumière du jour.
Les valeurs deviennent :
129, 60, 38

Comme on devait s'y attendre, pour équilibrer le signal, il a fallu monter le bleu, baisser le rouge, sans toucher au vert.

Le bruit va se trouver dans la couche bleue, fortement amplifiée.

Peux-tu m'expliquer en quoi le regroupement des 4 valeurs RVVB des quatre photosites adjacents va m'aider à faire baisser le bruit de lecture dans le bleu?

En favorisant de la sorte la couche bleue, tu fais naturellement monter le bruit qui est associé à ces photosites, bien sûr... que veux-tu démontrer ?
En regroupant quatre photosites, c'est le bruit global résultant du "pseudo nouveau photosite" qui sera diminué...

[Tonton-Bruno]

En favorisant de la sorte la couche bleue, tu fais naturellement monter le bruit qui est associé à ces photosites, bien sûr... que veux-tu démontrer ?
En regroupant quatre photosites, c'est le bruit global résultant du "pseudo nouveau photosite" qui sera diminué...

Je ne cherche pas à démontrer, je cherche à comprendre.

chaque photosite ne délivre qu'un signal de luminance.
Sans matrice de Bayer, pas de problème, on les additionne et on fait la moyenne.

Avec matrice de bayer, on ne peut pas additionner 4 signaux qui ne mesurent pas la même chose.

Si je ne veux m'occuper que de la luminance, je peux me contenter de faire la moyenne des 2 signaux verts, mais ça ne va pas beaucoup m'avancer pour une photo couleur...

[Fovéa35]

Je ne sais pas si ça peu aider...

[Tonton-Bruno]

Merci Fovéa.

Dans cet exemple, clairement, il s'agit d'un capteur monochrome, puisque pour 4 pixels, le capteur ne transmet au Convertisseur Analogique/Numérique qu'un seul signal, juste un signal de luminance.

Il est clair que si le capteur avait 4 pastilles RVVB sur les pixels en question, l'opération réalisée par le capteur n'aurait aucun sens.

On comprend aussi l'intérêt de l'opération dans ce cas : comme le capteur additionne 4 charges, il est 4 fois plus sensible à la lumière, et on a gagné 2 IL sans avoir eu besoin d'amplifier le signal.

Le binning pour un capteur monochrome, c'est compréhensible même par des élèves de l'école primaire !

[Powerdoc]

parce que j'ai lu tout est le contraire là dessus
donc si on a compris la même chose ça me rassure

une autre question découlant de la 1 -->  si on a des pixels de 4 microns  et qu'on les groupe pas 4   est ce que ce sera équivalent à la lumière que recevrait des pixels de 16 microns  ? (a priori oui mais je me méfie)

non 8 microns (ça ne change rien au raisonnement) car 4 carreaux de 4 cm ça fait un carré de 8 cm de côté. Simplement sur un photosite de 16 microns on attend des miracles mais pas sur un de 8.
Notons que le binning réduit le bruit, mais ne fais rien sur la dynamique en Haute lumieres. En basse lumiere on gagne car le signal dans les noirs est plus propre.

[Tonton-Bruno]

Résumé de la discussion jusque là

Le binning est une opération qui se fait directement en sortie du capteur, avant l'envoi du signal au Convertisseur Analogique/Numérique.

Le capteur cumule la charge électrique de 4 photosites ou plus.
Si le capteur cumule la charge de 4 photosites, tout se passe comme s'il était 4 fois plus sensible à la lumière, et cela lui fait gagner 2 IL.

Cette méthode permet de minimiser le bruit.
en effet, le bruit est aléatoire, et varie d'un photosite à l'autre à chaque déclenchement.
En additionnant la charge de 4 photosites moyens, on a moins bruit que si on amplifiait (x2) le signal émis par chaque photosite, car il y en aurait un ou 2 qui présenteraient un pic de bruit, par rapport à la moyenne des 4.

Cela suppose bien entendu que les 4 photosites réagissent de la même façon à la lumière, et qu'ils sont monochrome.

Je comprends mieux comment fonctionne le binning au niveau du capteur, et je ne comprends toujours pas comment il peut fonctionner quand il y a une matrice RVVB devant les photosites.