Le bruit numérique est du à des imperfections au niveau de chaque pixel de votre capteur. Amplifiées fortement par le réglage d'une sensibilité élevée, ces erreurs forment des défauts visibles. Soit mais pourquoi donc ces défauts ne restent-ils pas au niveau du pixel au lieu de former des taches ?
Tout d'abord, il faut savoir qu'un capteur de 12 mégapixels, par exemple, contient en fait des pixels sensibles au vert (6 millions) des pixels sensibles au rouge (3 millions) et d'autres au bleu (3 millions).
Ceux-ci sont répartis selon un schéma régulier appelé matrice de Bayer. L'important ici est de comprendre qu'au niveau du capteur, chaque pixel n'a d'information que sur une seule couleur. Alors que dans le fichier jpeg final, chaque pixel contient les trois couleurs.
Le logiciel qui va traduire les informations venant du capteur en fichier image va donc devoir tricher. Pour tous les pixels verts et rouges par exemple, soit trois quarts des pixels, on ne connait pas la quantité de bleu. Le logiciel va donc se baser sur l'information venant des pixels bleus alentours afin d'évaluer la part de bleu d'un tel pixel. La même chose se passe pour le rouge.
Voilà comment une petite erreur au niveau d'un pixel (erreur à l'origine du bruit) se répercute sur un ensemble de plusieurs pixels sur l'image finale.
Tout d'abord, il faut savoir qu'un capteur de 12 mégapixels, par exemple, contient en fait des pixels sensibles au vert (6 millions) des pixels sensibles au rouge (3 millions) et d'autres au bleu (3 millions).
Ceux-ci sont répartis selon un schéma régulier appelé matrice de Bayer. L'important ici est de comprendre qu'au niveau du capteur, chaque pixel n'a d'information que sur une seule couleur. Alors que dans le fichier jpeg final, chaque pixel contient les trois couleurs.
Le logiciel qui va traduire les informations venant du capteur en fichier image va donc devoir tricher. Pour tous les pixels verts et rouges par exemple, soit trois quarts des pixels, on ne connait pas la quantité de bleu. Le logiciel va donc se baser sur l'information venant des pixels bleus alentours afin d'évaluer la part de bleu d'un tel pixel. La même chose se passe pour le rouge.
Voilà comment une petite erreur au niveau d'un pixel (erreur à l'origine du bruit) se répercute sur un ensemble de plusieurs pixels sur l'image finale.