Images de caméras couleur : comparaison entre CFA-Split et Debayer
Les images brutes captées par une caméra couleur (OSC) portent une CFA (matrice de filtres colorés), et pour les transformer en données de couleur exploitables il y a principalement deux voies : l’une est la « séparation CFA » (CFA-Split), l’autre le « Debayer ». Quel effet ces deux approches ont-elles sur le détail et le bruit qui s’ensuivent ? Cela faisait longtemps que je voulais mener cette expérience, et cette fois je m’y suis enfin mis pour comparer.
Quatre chemins de traitement
J’ai conçu quatre flux de traitement pour les mettre en regard :
- Faire d’abord le CFA-Split, puis la suppression des étoiles, ensuite up sample (2x).
- Faire d’abord le CFA-Split, puis up sample (2x), ensuite la suppression des étoiles.
- Faire d’abord le Debayer (RGB combined), puis extraire R, ensuite la suppression des étoiles.
- Faire d’abord le Debayer (RGB separated), puis supprimer les étoiles de R.
Résultats observés
- Les images pour lesquelles on a fait d’abord le CFA-Split sont plus floues, mais le chemin 2 présente plus de détail que le chemin 1.
- Les images pour lesquelles on a fait d’abord le Debayer sont plus nettes, mais, là où le S/B du fond est faible, il apparaît beaucoup de points noirs.
- Le chemin 3 et le chemin 4 sont exactement identiques.
Mes conclusions actuelles
- Si l’on compte faire d’abord le CFA-Split, alors il vaut mieux effectuer ensuite un drizzle 2x.
- Si l’on fait d’abord le Debayer, alors il faut affronter le problème du bruit de fond.
- Il y a encore une conclusion : si l’on fait d’abord le CFA-Split et que l’on n’utilise cette image que pour la couleur RGB, le canal de luminance étant capté séparément, ce résultat devrait être meilleur.
Il faut toutefois ajouter une réserve : l’image utilisée pour ce test n’est pas passée par la calibration (j’ai pris à la hâte une photo au hasard), de sorte que le résultat a pu s’en trouver affecté ; une démarche un peu plus rigoureuse consisterait à calibrer d’abord, puis à tester.