La lutte contre les bruits

La lutte contre les bruits
Charles Vassallo — Objectif Image Trégor
Les « bruits » dans une image photographique recouvrent tout ce qu'on voit dans l'image et
qui ne figurait pas dans la scène photographiée. On distingue généralement
— le bruit proprement dit
— les moirages
— les artefacts JPEG
Si l'image provient d'une diapo ou d'un négatif, on peut évidemment y ajouter les poussières
et les rayures, mais nous n'en parlerons pas ici : travaillez avec soin, utilisez un scanner
moderne qui en éliminera l'essentiel, et, s'il en reste, jouez du tampon... ou, dans les cas
désespérés, essayez les techniques anti-bruit que nous allons expliquer. En guise d’avatar hightech de ces poussières dans les appareils numériques, on peut aussi se heurter aux effets de
pixels tièdes dans le cas des longues poses (plus de 1 sec). En général, ces appareils ont des
modes spéciaux pour ces longues poses : utilisez-les.
Nous ne parlerons ici que du bruit « proprement dit ». Son atténuation est un problème
délicat. Photoshop propose différents outils pour cela, mais tous ont des limitations, voire des
défauts, aussi d'autres éditeurs de logiciels ont-ils proposé diverses additions à Photoshop,
souvent sous forme de filtres externes, parfois de scripts, pour atténuer le bruit. On en
trouvera une excellente revue dans le site web de Michael Almond
(http://www.michaelalmond.com/). Les plus populaires d'entre eux en cette année 2006 sont
NeatImage, Ninja ou encore Noiseware (MacOS et Windows). On a tout intérêt à se
procurer l’un de ces logiciels.
Nous allons néammoins faire le tour des possibilités de Photoshop, ne serait-ce que pour
découvrir le problème. Toutefois il faut bien reconnaître que l’essentiel des pages qui suivent,
sur ce qu’on peut faire avec Photoshop tout seul, est maintenant complètement dépassé.
Qu'est-ce que le bruit ?
La réponse d'un capteur chimique ou électronique à la lumière est toujours partiellement
aléatoire, et c'est cette part d'aléatoire qui constitue le bruit. Il se traduit par une perturbation
des composantes chromatiques qui est d'autant plus sensible que l'image a été enregistrée
avec moins de lumière, que ce soit avec un film argentique ou avec un appareil numérique.
Il y a toujours du bruit, mais son importance relative diminue quand l'énergie lumineuse
captée augmente — en d'autres termes, quand on pose plus longtemps à éclairement égal
(donc en diminuant la sensibilité du capteur).élém C'est quand il faut se débrouiller avec peu
d'énergie, c.à.d. avec une lumière faible suivie d'une amplification importante, que ce bruit
peut devenir gênant.
On en déduit une première façon théorique de lutter contre le bruit : multiplier les poses et faire
une moyenne des RVB entre les différentes images. Le bruit aléatoire n'apparaît pas de la
même façon dans les différentes poses et la moyenne tend à le niveler. C'est ce qu'on fait dans
un scanner de films avec le multiéchantillonage. Le bruit est divisé par 2 si on fait 4 passes, par
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4 avec 16 passes. On peut aussi utiliser cette technique pour toute scène (fixe) avec peu de
lumière. Il est très laborieux d'appliquer directement cette méthode avec le seul Photoshop,
car celui-ci ne sait faire de moyenne qu'entre deux images (avec le menu Image>Appliquer une
image, via une addition avec Echelle=2), et il faudrait 8+4+2+1=15 appels à ce menu pour
moyenner 16 images, sans se tromper entre les images actives et les images intermédiaires...
En pratique, il faut un plug-in spécialisé pour faire cette moyenne (par exemple l'un des filtres
commerciaux Optipix). L'image suivante démontre l'efficacité de cette méthode :
Ces images montrent l'évolution du bruit dans un fragment d'image à l'échelle 100%, d'abord avec 1 seule pose,
puis en combinant 2, 4 ou 8 poses, avec un Nikon Coolpix 5000 à 400 ISO. En dessous du pointillé, le bruit
est amplifié par l'application d'un contraste local de 200%. Le gain avec seulement 2 poses est déjà très
sensible.
Pour les images prises avec des appareils numériques, la nature même des capteurs (il y a deux
fois plus de capteurs élémentaires verts que de capteurs rouges ou bleus, et qui utilisent un
matériau beaucoup moins sensible dans le bleu que dans le vert ou le rouge), fait qu'il y a du
bruit surtout dans la couche bleue, puis dans la rouge, enfin dans la verte. L'image ci-dessous,
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prise avec un Nikon Coolpix 5000 réglé à 400 ISO, en lumière artificielle, est assez
caricaturale à ce propos. Les trois couches RVB sont affectées de bruit, avec une couche bleue
assez catastrophique ; en fait, la tendance naturelle au bruit dans cette couche est accentuée
par l'amplification particulière qu'on lui a demandée pour équilibrer la balance du blanc en
lumière artificielle.
On devine sur cette image particulière que le bruit affecte beaucoup plus la couleur que la
valeur (la luminosité). On parle donc de bruit chromatique et de bruit en luminosité et les deux se
séparent en passant en mode LAB. Comme on pouvait l'attendre, la couche L paraît ici tout à
fait normale à côté des couches a et b, manifestement très pertubées, et on pourra donc
facilement améliorer la situation au moyen d'un simple flou gaussien sur les couches a et b. Le
résultat se voit ci-dessous (au milieu) à côté de l'image originale (à gauche). Le bruit de luminosité est encore très sensible, mais on verra que Photoshop contient des ressources pour
l'atténuer fortement (à droite).
Il ne faut pas croire que toutes les images prises par un appareil numérique auront un bruit
chromatique plus fort que le bruit en luminosité, même si cela arrive souvent dans les ombres.
On verra plus loin des situtations variées avec nos images d'exercice. Par contre, le bruit dans
les images argentiques est souvent beaucoup plus équilibré dans les couches, comme dans le
cas ci-dessous, issu d'une diapo 400 ISO :
Le bruit assez fort dans la couche bleue est due aux circonstances de prises de vues, en lumière
artificielle avec un film «lumière du jour», l'équilibre chromatique ayant été rétabli lors de la
numérisation. En LAB, on note que les trois couches ont l'air aussi bruitées les unes que les
autres.
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Les outils disponibles dans Photoshop
Photoshop propose deux outils principaux :
— le flou gaussien (menu Filtre>Atténuation>Flou Gaussien)
— le filtre médiane (menu Filtre>Bruit>Médiane)
et s’il faut vraiment se débrouiller avec rien d’autre que les outils natifs de Photoshop, j’y
ajoute un vieux filtre passé de mode, le flou optimisé (menu Filtre>Atténuation>Flou Optimisé)
Flou Gaussien
Ce filtre est évidemment radical pour lisser tous les bruits indésirables... mais aussi pour
rendre l'image toute floue. On pourra souvent l'utiliser dans les couches a et b pour faire
disparaître le bruit chromatique, mais même dans cette application, il y a un effet pervers dont
il faudra se méfier.
Le filtre « médiane »
On aimerait bien un filtre de flou qui s'arrêterait pile sur les contours. Cela n'existe pas, mais
quelque chose qui s'en approche un peu est le filtre Filtre>Bruit>Médiane. On examine les
pixels voisins du pixel courant, sur une certaine profondeur d'analyse, et, au lieu de faire une
moyenne sur leurs composantes chromatiques, on en dresse une liste et on adopte ce qui vient
en milieu de liste. Le fonctionnement est illustré par les schémas suivants, qui montrent
l'arrangement des pixels dans quelques cas caractéristiques. Le pixel analysé est renforcé en
noir et on suppose une profondeur d'analyse de 2 pixels, de sorte que chaque pixel a 24 voisins
pris en compte.
On a ici quelques pixels de bruit bleu foncé sur un fond bleu clair. Chaque
pixel de bruit est entouré de 21 pixels réguliers et de 3 pixels foncés ; le milieu
de liste est forcément dans la couleur de fond et les pixels de bruit sont donc
gommés. Malheureusement, toute ligne fine est également gommée dès qu'on
prend une largeur d'analyse supérieure à la largeur de la ligne...
Ici, on arrive sur une séparation entre deux couleurs. Pour un
pixel juste à droite de la séparation, les 24 voisins se répartissent en 10 verts et
14 bleus : le milieu de liste est donc dans les bleus et le pixel ne change pas de
couleur. Les contours (à peu près) droits ne sont pas modifiés.
Par contre, ça se passe moins bien quand on arrive sur un coin. Ici, le pixel bleu
au coin a 8 voisins bleus et 16 voisins verts. Le milieu de liste est donc vert et le
pixel va changer de couleur. Le filtre médiane a tendance à arrondir les contours.
Ce filtre médiane a d'autres défauts :
! Il manque de souplesse : la profondeur d'analyse est un nombre entier de pixels, alors
qu'on souhaiterait souvent un nombre fractionnaire (comme un filtre gaussien qu'on
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peut régler à 1,5 pixels si 2 pixels donne un effet trop fort). Ce défaut peut toutefois
être partiellement compensé après coup par le menu Edition>Estomper.
! et il a tendance à postériser, c.à.d. qu'il a tendance à former des aplats uniformes si la
profondeur est trop grande. Le remède est simple : diminuer la profondeur.
En conclusion, ce filtre fait un lissage moins doux qu'un flou gaussien, mais il a le grand
mérite de respecter (à peu près) les contours. Il sera souvent précieux dans la lutte contre le
bruit, et notamment contre le bruit chromatique dans les couches a et b.
Le filtre Bruit>Antipoussière également proposé par Photoshop est une variante à seuil de ce filtre.
Photoshop calcule la différence entre l'image originale et l'image traitée par le filtre médiane avec
le même rayon et il n'affiche l'image traitée que si cette différence est supérieure au seuil. Si on
essaie de faire disparaître du bruit (c.à.d. une fluctuation faible), on est amené à l'utiliser avec un
seuil très faible, voire nul, et on se retrouve alors devant l'effet d'un simple filtre médiane.
Le flou optimisé
C'est avec ce filtre que j'ai terminé le traitement du visage de la jeune fille plus haut. Je n'ai
malheureusement pas trouvé d'explications sur son fonctionnement. La doc en ligne de
Photoshop est des plus succinctes :
Flou optimisé atténue une image avec précision. Vous pouvez spécifier un rayon pour déterminer la
distance que le filtre parcourt pour rechercher des pixels dissemblables à atténuer, un seuil pour
déterminer le degré de différence voulu entre les valeurs de pixel avant élimination et, enfin, une
qualité d'atténuation.
On trouve davantage de commentaires dans quelques livres. Par exemple, Deke McClelland
(Photoshop, la doc des pros, éditions First Interactive) signale que c'est une version réglable d'un
autre filtre Filtre>Pixelisation>Facettes... mais sans dire davantage ce qu'il y a dessous.
Je présume qu'il s'agit d'une variété de filtre «médiane», avec le même réglage de profondeur
d'analyse (le rayon, mais qui accepte ici des valeurs décimales) et un réglage de seuil, qui joue
plutôt un rôle d'activateur qu'un rôle de frein. Pour avoir un effet sensible il faut régler ce seuil
à une valeur nettement supérieure à la valeur du rayon ; l'effet est toujours nul quand seuil est
à zéro.
On verra que ce flou optimisé est un outil intéressant. Malheureusement, je suppose qu’il doit
être considéré comme obsolete par les techniciens d’Adobe, car il n’a jamais été réécrit pour
qu’on ait directement un aperçu sur l’image globale, et, bien entendu, il ne fonctionne pas pour
des images en mode 16-bits...
Protection des contours ?
L'idée de départ serait de faire un masque qui protègerait les contours, par exemple lors de
l'application d'un flou gaussien. Ça ne marchera pas à tous les coups ! En effet, si les contours
avec un fort contraste sont faciles à détecter, ce ne sera pas le cas pour ceux avec un faible
contraste et ces derniers seront donc bien plus difficiles à protéger...
Voici cependant un processus qui permet de construire un masque de contours :
1. choisir une couche de départ où les contours à détecter seront les plus marqués
possibles. La dupliquer dans une couche alpha (faire glisser sa ligne sur l'icône nouvelle
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couche)
2. nettoyer cette couche avec un coup de filtre médiane
3. faire agir le filtre Filtre>Esthétiques>Tracé de contours
4. pour renforcer les traits, appeler les niveaux (CTRL L). Poussez le curseur des noirs
loin sur la droite, puis amenez le curseur de gris sur le curseur des noirs. Il s'agit
d'arriver à une image quasiment au trait, blanc/noir. Une alternative est de faire agir le
menu Image>Réglages>Seuil.
5. Epaississez les traits avec le filtre Filtre>Divers>Minimum réglé à 1 pixel.
6. Eventuellement, nettoyez les parties qui devraient être blanches (non protégées), soit
par niveaux, soit directement au pinceau
7. Adoucissez le masque par un flou gaussien sur 1 ou 2 pixels. Le masque est prêt à
l'emploi.
Une variante intéressante est de remplacer l'étape (3) par un recours au filtre Divers>Passe-Haut,
suivi d'un réglage Image>Réglages>Seuil. Ce dernier a un curseur qui permet de régler l'épaisseur
des traits. On obtient ainsi des traits plus propres qu'avec le filtre Tracé des contours, mais le masque
ainsi produit ne sera pas à cheval sur les contours, mais plutôt d'un côté ou de l'autre... Il peut
toutefois fonctionner de manière satisfaisante.
Premier exercice
Ouvrez l'image scene_JCG.jpg (de Jean-Claude
Ghislain, http://www.grimart.com/, avec son aimable
permission), qui a été prise avec un appareil
numérique. La prise de vue originale était nettement
sous-exposée, et comme nous l'avons signalé, c'est un
facteur qui favorise la montée du bruit. Les niveaux ont
été corrigés dans le fichier.
Atténuation du bruit chromatique
Nous allons commencer par comparer différentes façons de réduire le bruit chromatique.
1.
2.
Passez en LAB
Dupliquez 4 fois le calque de fond. Laissez l'arrière-plan inchangé et rebaptisez les 4
copies sous les noms Gaussien 3, Mediane 5, Médiane 1 et Flou optimisé. Nous allons appliquer
des traitements différents à ces calques, que nous pourrons ainsi aisément comparer.
3. Activez le calque Gaussien 3 et désactivez les trois autres. Appliquez un flou gaussien de 3
pixels sur les couches a et b.
4. Activez le calque Mediane 5 et désactivez les trois autres. Appliquez le filtre Mediane avec
une profondeur de 5 pixels aux couches a et b.
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5.
Activez le calque Mediane 1 et désactivez les trois autres. Appliquez le filtre Mediane avec
une profondeur de 1 pixel, mais une dizaine de fois de suite (faites CTRL F pour répéter
le dernier filtre appliqué) aux couches a et b. On constate que le bruit diminue un peu
dans ces couches à chaque réapplication du filtre — sans pour autant atteindre l'effet du
filtre médiane sur 5 pixels.
6. Activez le calque Flou optimisé et désactivez les trois autres. Passez sur la couche a et
ouvrez le filtre «Flou optimisé». Son utilisation demande un petit apprentissage, car
on n'a pas de visualisation sur toute l'image, mais seulement sur la petite fenêtre de la
boîte de dialogue.
7.
(i) Passez en qualité élevée.
(ii) Visualisez une zone intéressante (l'un des visages par exemple ; on se déplace par
cliqués-glissés dans la petite fenêtre).
(iii) Mettez seuil à une valeur élevée : 40.
(iv) Augmentez le rayon progressivement jusqu'à ce que le bruit ait disparu. La
valeur optimale se discute, mais j'ai choisi 3,5.
(v) Faut-il diminuer le seuil ? Regardez ailleurs dans l'image à la recherche de
contours brouillés. Pas évident ! Ici, il faut aller sur les lettrages du bidon, et ils sont
brouillés. Diminuer le seuil pour retrouver leur netteté (j'ai pris seuil=25)
Une fois la couche a terminée, il faudrait tout recommencer avec la couche b, mais on peut
reprendre le même réglage : donc, une fois la couche b activée, un simple CTRL F suffit.
7.
Réactivez l'affichage couleur et revenez à la palette des calques pour comparer les
résultats.
Comme attendu, le bruit chromatique a à peu près disparu dans les quatre calques. Mais
regardez de plus près. Par exemple, dans le calque Gaussien 3 examiné à 200%, il y a un légère
brume rouge autour du visage de gauche, ainsi que dans les lettres blanches sur fond rouge sur
le bidon. On pouvait s'y attendre : quand il y a une discontinuité franche de couleur, le flou
gaussien dans les couches a et b provoque un estompage de la couleur et donc des des bavures
à travers le contour.
Les autres calques ne présentent pas ce défaut autour du visage, mais ils en ont d'autres dans
les lettrages. L'image ci-dessous est une copie d'écran à 200% d'un fragment des différents
calques autour de ces lettrages. Sur l'original, on voit nettement le bruit chromatique dans la
botte et aussi un léger liséré rouge dans les lettrages (qui est en fait un artefact JPEG). L'effet
des différents traitements se résume comme indiqué dans la page suivante :
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Calque
Bruit chromatique
Gaussien 3
Pratiquement disparu
Mediane 5
Pratiquement disparu
Mediane 1
Flou optimisé
Bavure rouge dans
les lettres
Important mais diffus
Moins étendu qu'avec le
flou gaussien, mais
beaucoup plus visible
Il en reste encore un peu Très léger
accroissement, à peine
perceptible à l'échelle
100%
Pratiquement disparu
Aucun
Nous obtenons donc les meilleurs résultats avec le flou optimisé, mais ce filtre est d'un emploi
délicat et son exécution est assez lente. On peut donc penser qu'il serait intéressant de pallier
les imperfections du filtre Médiane en protégeant les zones sensibles de l'image — ici, les
lettrages —, avec une sélection rapide au lasso. Mais comparez plus attentivement l'image
originale au calque Médiane 5 ; il n'y a pas que les lettrages qui souffrent :
— le point rouge de la bouteille de Ricard a disparu
— le trait rouge sur l'objet placé dans la fenêtre a souffert
— le foulard rouge du personnage de droite a souffert...
Une meilleure solution consisterait donc à exécuter le filtre Médiane sur une copie de l'image
(avec suffisamment de profondeur pour faire disparaître le bruit chromatique), puis
d'appliquer un masque de fusion pour retrouver l'image originale là où le filtre Médiane a des
effets désagréables.
En fait, même le calque Flou optimisé n'est pas exempt de tout reproche. Si vous le comparez à
l'image d'origine, vous constaterez à nouveau que le foulard rouge a perdu de sa saturation, et
que le rond rouge de la bouteille de Ricard a perdu sa couleur. A nouveau, on peut corriger
au moyen d'un masque de fusion.
Essayez ! Appliquez un masque de fusion au calque Mediane 5 ou Flou optimisé et barbouillez
en noir pour laisser apparaître l'original par dessous.
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Réduction du bruit en luminosité
Nous allons maintenant essayer de nettoyer la couche L, mais sur un seul des calques
précédents. Le problème est que le lissage du bruit dans cette couche va forcément faire
apparaître un flou qui va directement nuire à l'impression de netteté de l'image.
En fait, le bruit en luminosité de cette image particulière n'est pas très gênant et on pourrait
s'abstenir de le corriger. Nous allons néammoins continuer, de différentes façons, et voir ce qui
arrive à la netteté globale de l'image.
1.
Gardez le calque de votre choix au-dessus du calque original. Si vous lui avez
appliqué un masque de fusion pour pallier ses imperfections, supprimez ce masque
(enlevez les chainons de lien, faites glisser à la poubelle en demandant l'application)
2.
Comme nous allons à nouveau comparer plusieurs méthodes, dupliquez ce calque
quatre fois. Cela doit donc vous faire 5 exemplaires du même calque, que vous
rebaptiserez Référence, Gaussien, Mediane, Flou optimisé et Flou fort. Vous ne modifierez
pas Référence pour avoir une base de comparaison, mais vous allez retoucher les
quatre autres.
3.
Activez le calque Gaussien et désactivez les trois autres. Appliquez un flou gaussien
de 0,5 pixel sur la couche L. Comme de toute évidence ça devient trop flou,
compenser par Filtre>Renforcement>Encore Plus net (trop fort!), puis par
Edition>Estomper à 70%.
4.
Activez le calque Mediane et désactivez les trois autres. Passez sur sa couche L et
appliquer un filtre Médiane à 1 pixel. A nouveau, on obtient trop de flou : on
regrette que ce filtre ne marche que par pixels entiers! Comme ce flou a l'air très
voisin du flou gaussien à 0,5 pixels, continuer de la même façon : encore plus net, puis
estompage à 70%
5.
Activez le calque Flou optimisé et désactivez les trois autres. Passez sur sa couche L et
appliquer un filtre Flou Optimisé. Essayez un dosage faible, mais de manière à ce
que l'effet soit néammoins sensible.
Comme précédemment commencer avec un seuil fort (40) et augmenter le rayon à
partir de 0. Pour mieux voir, passez en loupe 200%. J'ai finalement pris un rayon de 0,6 et
un seuil de 12.
6.
Activez le calque Flou fort et désactivez les trois autres. Passez sur sa couche L et
appliquer un filtre Flou Optimisé sans passer en visualisation à 200%, ce qui conduit à
choisir un dosage nettement plus fort.
Partant de seuil=40, il faut un rayon à 2 avant de voir quelque chose, mais les visages sont
tout de suite flous. Il faut donc diminuer le seuil. J'arrête finalement à seuil = 12
Et maintenant on compare !
Gaussien contre Médiane : le premier est meilleur (à mon avis). A première vue, à
l'échelle 100%, les deux calques ont l'air assez voisins au niveau des visages. Toutefois, le
calque médiane a l'air plus flou sur le gilet vert. Un coup d'œil à 200% confirme ce point et
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montre également une postérisation très nette des couleurs (création d'aplats). Enfin, le coup
de netteté a laissé une signature dans les lettrages plus gênante dans Médiane que dans Gaussien.
Gaussien contre Flou optimisé : le deuxième est légèrement plus flou, mais rappelons
qu'il n'a subi aucune accentuation. Un très léger coup de netteté (Plus net, suivi d'un Estompage
à 20%) rétablit l'équilibre à son avantage.
Par ailleurs, Flou optimisé ne présente aucun des défauts de Médiane ; tout au plus une légère
tendance à la postérisation...
Gaussien contre Flou fort : à 100%, l'image Flou fort paraît très séduisante.
Mais un peu trop, peut-être : visages trop lissés, jean rapeux transformé en velours, un bidon
repeint de frais... La réalité, surtout celle de cette image, est plus sale. D'une manière générale,
il n'est pas toujours facile de ditinguer le bruit de la rugosité naturelle dans la scène.
Attention, donc, à ne pas pousser trop loin les réglages anti-bruit : on risque de fortement
dénaturer l'image en la rendant trop lisse.
En conclusion, j'accorde que le nettoyage de la couche
L peut très bien se faire par flou
gaussien, alors obligatoirement suivi d'un coup de netteté, mais le recours au flou optimisé me
paraît plus intéressant, en ce qu'on peut rendre l'image bien plus nette par la suite. Au moins
pour cette image...
Deuxième exercice
Ouvrez l'image bruit/katell.jpg qui a été prise avec un
appareil numérique Nikon Coolpix 5000 à 400 ISO en
lumière artificielle — et en contrejour.
Contrairement à notre première image où le bruit en
luminosité était supportable, ce bruit est ici assez fort, et
le but de l'exercice sera de le supprimer dans la mesure
du possible.
Cet exercice est donc un exercice pratique plus complet que le premier. Mais notre première
image avait l'avantage de faire ressortir les effets pervers d'une suppression trop simpliste du bruit
chromatique.
J'ai déjà présenté une évolution du visage de Katell dans l'introduction de cette page. En fait,
la suppression du bruit chromatique est ici assez facile. Je me suis arrêté à une application
triple du filtre médiane sur 6 pixels (c.à.d. répétée 2 fois sur chacune des couches a et b).
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Un flou gaussien suffisamment généreux (7 pixels) fonctionne aussi bien, mais il y a tout de même
une petite bavure bleue de la manche au premier plan sur le poignet
Par contre, on va se heurter à une difficulté lors de la dernière étape.
1. Dupliquer le calque corrigé en couleurs, et appliquer un flou optimisé sur la couche L.
Essayer les deux réglages suivants
— rayon=1,6 et seuil=13
— rayon=2,6 et seuil=16
D'accord, que le deuxième réglage est trop fort ?
Je me suis arrêté sur le premier, mais vous pouvez bien sûr essayer de faire mieux.
2.
La difficulté inattendue est qu'une bonne partie de la laine bleue a été transformée en
une ouate sans texture. C'était inévitable, la texture initiale ayant une structure plus fine
que le bruit qu'on essayait de lisser. Le seul remède est d'ajouter un masque de fusion et
de revenir ainsi au calque simplement corrigé sur la couleur.
Enfin, les reflets verdâtres qui subsistent sur le visage ne sont pas un reste de bruit chromatique
(leur échelle est trop grande), mais vraisemblablement un cadeau d'un éclairage artificiel à moitié
fluorescent. Ce n'en est pas moins désagréable. Suggestion : réglage Teintes/Saturation avec une
petite rotation des verts/jaunes vers le rouge.
Autres exercices
Vous pouvez aussi vous faire les dents sur les trois images utilisées par Michael Almond
dans son étude comparative des plugs-in anti-bruit. Vous pouvez télécharger ces trois images
depuis sa première page sur ces logiciels :
http://www.michaelalmond.com/Articles/noise.htm
puis comparer vos résultats ou vos impressions à ce qu’en dit Michael Almond.
A mon avis, sur ces trois images, on peut très bien se débrouiller avec les outils natifs de
Photoshop, mais c’est tout de même bougrement plus compliqué qu’avec Ninja ou Neat
Image…
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