Publications scientifiques
Les scientifiques de DXOMARK présentent les résultats de leurs recherches, y compris le développement d’algorithmes révolutionnaires, lors de conférences de Sciences de l’Image à travers le monde entier. En voici quelques exemples :
Mesures Objectives DXOMARK de la Qualité Vidéo
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2020 de Burlingame, Californie)
La prise de vidéo se démocratise à grande vitesse. Les progrès technologiques des appareils grand public ont permis une nette amélioration de la qualité vidéo globale — sans compter la myriade de nouveaux cas d’usage générés par les réseaux sociaux et les applications d’intelligence artificielle. Fabricants et consommateurs recherchent dès lors les moyens de comparer les appareils entre eux. Cet article expose un protocole de mesures, ainsi que le matériel de tests et le logiciel associé, permettant d’évaluer objectivement la qualité de l’acquisition vidéo et de son encodage. La validation expérimentale du protocole est également décrite.
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Évaluation qualitative de la carte de profondeur pour applications photographiques
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2020 de Burlingame, Californie)
À mesure que les technologies de cartographie 3D par analyse d’image trouvent des applications de plus en plus variées, leurs concepteurs se trouvent confrontés à de nouveaux défis. Pour obtenir de bons résultats, les applications telles que le bokeh numérique ou la réalité augmentée nécessitent des cartes de profondeur denses et segmentées avec précision. Les modèles récents utilisent une multitude de technologies différentes pour estimer les cartes de profondeur, comme les capteurs de temps de parcours, les caméras stéréoscopiques, la lumière structurée, les pixels à détection de phase, ou toute combinaison de ces dernières. Il est donc important d’être capable d’évaluer la qualité de la carte de profondeur indépendamment de la technologie utilisée par le fabricant. Le but de notre recherche est de proposer une méthode d’évaluation du résultat final fondée sur une seule scène, à l’aide d’une mire spécialement conçue, et d’un protocole d’interprétation spécifique.
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Mesure quantitative de contraste, texture, couleur et bruit pour la photographie numérique de scènes HDR
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2020 de Burlingame, Californie)
Notre caractérisation des mesures de qualité d’image de scènes HDR se fait en étudiant la préservation du contraste local et des textures, la cohérence des couleurs, et la stabilité du bruit. En évaluant ces quatre attributs ensemble, dans les zones lumineuses et dans les zones sombres de l’image, sur une large plage dynamique, nous avons comparé les modules photo de quatre smartphones performants, utilisant différentes technologies, puis mis les résultats en perspective grâce à nos évaluations subjectives.
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Évaluation de la qualité d’image du bokeh numérique
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2018 de Burlingame, Californie)
Nous y exposons une méthode d’évaluation quantitative et reproductible de la qualité du bokeh numérique. Cette méthode est axée tant sur la qualité du bokeh en lui-même (profondeur de champ, forme) que sur les artefacts engendrés par la difficulté de faire la distinction entre l’arrière-plan et le sujet principal situé en avant-plan — ceci particulièrement pour les transitions complexes (comme les cheveux bouclés).
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Vers une évaluation quantitative des systèmes multi-image
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2017 de San Francisco, Californie)
Ce papier présente des dispositifs de laboratoire conçus pour mettre en lumière les caractéristiques et artefacts spécifiques aux technologies multi-image. Nous proposons également des indicateurs relatifs à l’évaluation objective et quantitative de ces artefacts.
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Mesures d’autofocus pour dispositifs d’imagerie
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2017 de San Francisco, Californie)
Nous proposons un protocole de mesures objectives d’évaluation de la performance de l’autofocus d’un appareil photo numérique à images fixes. La plupart des photos étant aujourd’hui prises depuis des smartphones, nous avons conçu la première implémentation de ce protocole pour les appareils à déclenchement tactile.
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Dispositif et algorithmes de tests temporels pour appareils photo
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2014 de San Francisco, Californie)
Ce papier présente un dispositif et des algorithmes innovants permettant de mesurer les différentes latences et durées spécifiques aux appareils photo numériques, en images fixes comme en vidéo. Ces mesures comprennent la durée d’exposition (ou vitesse d’obturation), l’obturateur électronique, la fréquence de trame, le rafraîchissement vertical, les diverses latences induites, les trames manquantes et les trames dupliquées.
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Déclencheur électronique pour écran tactile capacitif et extension des mesures de latence standard ISO 15781
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2014 de San Francisco, Californie)
Dans ce papier, nous présentons un dispositif novateur capable de simuler l’interface tactile d’un smartphone (ou de n’importe quel dispositif d’imagerie équipé d’un écran tactile capacitif) et de synchroniser son déclenchement avec notre Chronomètre Universel à LED pour mesurer la latence de prise de vue et la latence de déclenchement de l’obturateur, conformément à la norme ISO 15781:2013.
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Mesures et protocole pour évaluer les systèmes de stabilisation vidéo et photo
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2013 de San Francisco, Californie)
Cet article présente un dispositif et un protocole permettant de caractériser tout système de stabilisation d’image, en photo comme en vidéo.
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Développement des métriques 2D de l’I3A CPIQ
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2012 de San Francisco, Californie)
L’initiative I3A CPIQ (qualité d’image des caméras de téléphone mobile) vise à fournir un indicateur global de la qualité d’image des modules photo intégrés dans les smartphones — centré sur l’expérience utilisateur. Pour ce faire, nous avons développé un ensemble d’indicateurs de qualité d’image corrélés avec la perception visuelle. Ce papier décrit le développement d’un groupe spécifique au sein de cet ensemble : les métriques 2D, ayant pour dénominateur commun le fait de dépendre du contenu spatial de la scène étudiée. On trouve dans ce sous-ensemble des indicateurs du piqué de contour, du piqué de texture et du bruit visuel. Pour assurer une corrélation avec la perception visuelle, les résultats issus de ces indicateurs sont pondérés par une fonction de sensibilité au contraste (FSC) du système visuel humain — les conditions d’observation de l’image doivent donc être spécifiées. Ceci conduit à l’instauration d’un cadre de travail global décliné en trois composantes communes à toutes les métriques 2D. Tout d’abord, l’image RGB est transformée en un espace de couleurs opposées en séparant le canal de luminance de deux canaux de chrominance. Ensuite, on associe à cet espace de couleurs trois fonctions de sensibilité au contraste pour chaque canal opposé. Enfin, les conditions spécifiques de visionnage, comprenant aussi bien les écrans d’affichage que les impressions, sont prises en compte par deux FTM (Fonction de Transfert de Modulation) distinctes.
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Un protocole objectif pour comparer les performances de bruit des pellicules argentiques et des capteurs numériques
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2012 de San Francisco, Californie)
Le marché de la photographie a de toute évidence été envahi par les capteurs numériques. Néanmoins, certains photographes aux attentes particulièrement élevées font encore usage des pellicules argentiques. Sont-ils simplement nostalgiques, réfractaires aux nouvelles technologies, ou bien la réalité est-elle plus complexe ? La réponse n’a rien de trivial lorsqu’on prend conscience du fait que, au crépuscule de l’âge d’or, les pellicules étaient numérisées avant d’être développées. De nos jours, la majorité des consommateurs de pellicule a embrassé les nouvelles technologies et numérise volontiers les pellicules pour bénéficier des algorithmes de post-traitement numérique. Il est donc légitime d’évaluer les films argentiques « avec un œil numérique », en supposant que le traitement peut être appliqué de la même manière qu’avec une caméra numérique. Cet article décrit en détail les opérations nécessaires pour considérer la pellicule comme un capteur numérique RAW. En particulier, il est important d’aborder la courbe caractéristique de la pellicule, l’auto-correlation du bruit (liée au grain de la pellicule) et l’échantillonnage du capteur numérique (lié à la matrice de filtres Bayer). Nous détaillons également le protocole mis en place, depuis le tournage jusqu’à la numérisation. Nous concluons en exposant et interprétant les résultats de la réponse du capteur, du rapport signal-bruit et de la plage dynamique.
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Performances des systèmes de profondeur de champ étendue et limite de diffraction théorique
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2012 de San Francisco, Californie)
Les appareils photo offrant une profondeur de champ étendue (EDOF, « Extended Depth Of Field« ) sont apparus en guise d’une alternative peu coûteuse aux objectifs dotés d’une mise au point automatique. Diverses méthodes, fondées sur les aberrations chromatiques longitudinales ou sur le codage de front d’onde, ont été proposées puis commercialisées. Le but de cette publication est d’étudier la performance théorique et les limitations des approches de codage de front d’onde. L’idée derrière ces méthodes est d’introduire un élément de phase créant un compromis entre la netteté à la position de mise au point optimale et la variation de la zone de flou, en fonction de la distance de l’objet. Nous y montrons qu’il existe des frontières théoriques à ce compromis : en connaissant l’ouverture et la valeur minimale de FTM pour une qualité d’image adéquate, le pas de pixel impose une profondeur de champ maximale. Nous y analysons également la limitation de l’extension de profondeur de champ pour un pas de pixel allant de 1.75 µm à 1.1 µm, notamment au regard de l’influence de la diffraction.
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Quantité d’Information : une mesure du potentiel de la qualité d’image d’un appareil photo numérique
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2011 de San Francisco, Californie)
Ce papier vise à déterminer une mesure objective permettant d’évaluer la performance d’un appareil photo numérique. Le défi est de combiner divers défauts liés à la lumière (comme la luminance et la densité de couleur) ou à des phénomènes statistiques (à l’instar du bruit), ou encore de nature géométrique (comme la distorsion ou les aberrations chromatiques latérales). Nous y présentons le concept de Quantité d’Information, balayant tous les défauts majeurs observables au sein d’une images numérique, imputables à l’optique ou au capteur. La Quantité d’Information décrit le potentiel d’une caméra à produire de bonnes images. Certains défauts, comme la distorsion, peuvent être corrigés grâce au traitement numérique. Notre définition du terme « information » prend en compte la correction possible et le fait que le traitement ne peut ni récupérer des informations manquantes, ni en créer de nouvelles. Ce papier prolonge certains de nos travaux précédents, là où la Quantité d’Information n’était définie qu’au regard des capteurs RAW. Ce concept englobe désormais les appareils avec des défauts optiques tels que de la distorsion, les aberrations chromatiques latérales et longitudinales, ou les lentilles dégradées.
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Un modèle en feuilles mortes pour mesurer la qualité de texture d’un appareil photo numérique
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2010 de San Jose, Californie)
Nous décrivons dans ce papier la procédure permettant d’évaluer la qualité d’image d’une caméra à l’aune de la préservation des textures. Nous utilisons un modèle stochastique fourni par la géométrie idoine, connu sous le nom de « modèle en feuilles mortes ». Ce dernier reproduit de manière intrinsèque des phénomènes d’occlusion, générant des bords à toute échelle et pour toute orientation, avec un faible contraste de circonstance. L’un des avantages de ce modèle de synthèse est qu’il fournit une vérité-terrain en termes de statistiques d’image. Son spectre de puissance notamment est une loi de puissance, comme de nombreuses textures naturelles. C’est pourquoi il est possible de définir une FTM de texture comme le quotient de la transformée de Fourier de l’image capturée par l’appareil, et de la transformée de Fourier de la cible initiale — FTM dont nous détaillons intégralement la procédure de calcul. Nous comparons les résultats avec la FTM classique (calculée à partir de bords obliques, conformément au standard ISO 12233) et démontrons que la FTM de texture est de fait plus pertinente pour caractériser la finesse de reproduction des détails. C’est particulièrement vrai pour les modules photo des smartphones qui doivent mettre en œuvre de lourds processus de débruitage et d’amélioration de la netteté des images. La corrélation avec les évaluations subjectives est démontrée dans l’article concernant les métriques 2D de l’initiative I3A/CPIQ.
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Comment mesurer la netteté de texture d’un appareil photo numérique
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2010 de San Jose, Californie)
Cette publication présente une méthode pour évaluer qualitativement le rendu des textures capturées par un appareil photo. Il est démontré que les mesures habituelles de netteté ne sont pas entièrement satisfaisantes à ce sujet. Une nouvelle mire puisant dans la géométrie aléatoire est donc proposée, utilisant un modèle dit « en feuilles mortes ». Ce modèle comprend des objets de toutes tailles, de toutes orientations, et répond aux statistiques habituelles des images naturelles. Certaines expériences montrent une excellente corrélation entre les mesures objectives tirées de cette mire et les mesures subjectives menées dans le cadre de l’initiative Camera Phone Image Quality.
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Quantité d’Information d’un capteur et sensibilités spectrales
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2010 de San Jose, Californie)
Dans ce papier, nous chiffrons la quantité d’informations d’un capteur en examinant ses facteurs limitants — à savoir la réponse spectrale du capteur, le bruit et le flou de capteur (lié au facteur de remplissage, à la diaphonie et à la diffraction, pour une ouverture donnée). En particulier, nous comparons l’efficacité d’un espace colorimétrique brut pour différents capteurs. Nous définissons également une notion intrinsèque d’intensité de couleurs généralisant certains de nos travaux précédents. Nous discutons également de la manière dont le métamérisme peut être représenté aux yeux d’un capteur.
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Profondeur de champ étendue grâce au transport de netteté entre canaux de couleur
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2010 de San Jose, Californie)
Nous exposons dans cet article une approche pour étendre la profondeur de champ des modules photo miniature embarqués à bord des téléphones portables, en optimisant simultanément les techniques de traitement numérique du système optique et les algorithmes de post-traitement. Notre design d’objectif vise à augmenter l’aberration chromatique longitudinale de manière à ce qu’au moins un plan de couleur de l’image RGB contienne les informations de la scène observée. Généralement, les rouges sont nets pour les objets à l’infini, les verts à des distances intermédiaires, et les bleus à faible distance. Comparer la netteté en fonction des couleurs donne une estimation de la distance de l’objet et permet ainsi de choisir le bon ensemble de filtres numériques en fonction de la distance de l’objet. Ensuite, en appliquant les hautes fréquences de la couleur la plus nette aux autres couleurs, nous démontrons théoriquement et expérimentalement qu’il est possible d’obtenir une image nette pour toutes les couleurs tout en bénéficiant d’une plus grande amplitude de profondeur de champ. Nous comparons notre technique avec d’autres approches ayant également pour but d’augmenter la profondeur de champ, comme le codage de front d’onde.
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Caractérisation et mesure des franges de couleur
(présenté à la conférence Electronic Imaging 2010 de San Jose, Californie)
Cet article explicite les causes du phénomène photographique des franges de couleur, particulièrement observable aux abords des objets rétro-éclairés. Ce phénomène, de nature optique, est lié à la différence des zones de flou en fonction de la longueur d’onde. C’est pour cette raison que les franges de couleur sont autant observables sur des photos numériques que sur des clichés argentiques. L’hypothèse affirmant que l’aberration chromatique latérale constituerait l’unique cause des franges de couleur est invalidée. Les facteurs capables d’influencer l’intensité de ce phénomène sont soigneusement étudiés, certains d’entre eux se révélant spécifiques au domaine numérique. Un protocole pour mesurer les franges de couleur avec une excellente répétabilité est décrit, ainsi qu’un moyen de prédire l’apparition de franges de couleur à partir de la conception optique de l’appareil.
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La résolution améliore-t-elle réellement la qualité d’image ?
Sur le marché des capteurs d’image CMOS, la tendance pour augmenter la résolution (en étant pourvu d’un plus grand nombre de pixels) tout en maintenant l’appareil dans des dimensions compactes est de réduire la taille des photosites. Cette publication étudie l’impact de cette tendance sur les attributs principaux de la qualité d’image. Un premier exemple est la netteté d’image : un pas de pixel plus petit permet théoriquement une résolution limite plus élevée dérivée de la FTM (Fonction de Transfert de Modulation), or de récentes technologies de capteurs (1.75μm, et bientôt 1.45μm) avec une ouverture de f/2.8 atteignent clairement la taille de la zone de flou. Un second exemple est l’impact sur la photosensibilité des pixels et le bruit du capteur d’image : pour le bruit photonique, le rapport signal-bruit est une fonction décroissante de la résolution. Pour évaluer si la qualité d’image pourrait bénéficier du fait de diminuer la taille des pixels, le compromis entre résolution spatiale et photosensibilité est étudié en comparant les quantités d’informations contenues dans les images de capteurs avec une taille de pixels variable. Nous y présentons également une analyse théorique prenant en considération les modèles mesurés et prédictifs de la dégradation de performance des pixels et une amélioration associée à une technologie de redimensionnement d’imageurs CMOS. Cette analyse est complétée par une évaluation des récents modèles de capteurs équipés de diverses technologies de pixels.
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Sensibilités spectrales de capteurs, mesures de bruit et densité de couleur
Cette publication soumet de nouvelles mesures permettant d’évaluer la qualité d’image d’un appareil photo, en particulier concernant la reproduction des couleurs. Le concept de gamut, habituellement intéressant dans ce contexte, est toutefois bien mieux adapté aux périphériques de sortie qu’aux appareils de captation. De plus, il ignore certaines caractéristiques importantes de l’appareil photo, comme le bruit. À l’inverse, la densité de couleur représente une mesure globale reliant le bruit brut à la sensibilité spectrale du capteur. Elle fournit un classement aisé des appareils photo. Pour obtenir une analyse approfondie du bruit face à la reproduction des couleurs, nous présentons le concept de Gamut SNR qui décrit l’ensemble des couleurs qu’il est possible d’obtenir pour un rapport signal-bruit donné. Cette présentation propose une visualisation pratique de la partie du gamut la plus affectée par le bruit, et peut être également utile pour la calibration d’appareils photo.
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