RGBWorkingSpace (RGBWS) : principe et application
Parmi les nombreux processus de traitement de PixInsight, RGBWorkingSpace (ci-après abrégé en RGBWS) est probablement l’un des plus faciles à négliger. Bien des utilisateurs de PI ne savent même pas à quoi il sert : après avoir ajusté ses divers paramètres, l’image ne semble présenter aucun effet visuel perceptible, alors ils le laissent de côté.
Mais en réalité, pour le traitement des images du ciel profond qui nécessite d’« extraire la luminance » ou d’« ajouter un canal de luminance », ce processus est d’une importance capitale. Cet article se divise en deux parties : d’abord le principe de RGBWS, puis son effet sur la couleur dans le traitement réel.
Partons de l’œil humain : pourquoi le vert paraît particulièrement lumineux
Le système visuel humain est très sensible à la lumière verte ; c’est pourquoi, lors du calcul de la luminosité (luminance) dans un espace colorimétrique standard, le vert se voit attribuer un poids bien plus grand que le rouge ou le bleu.
Vous n’y croyez pas ? Regardez l’image de couleurs pures RGB ci-dessous — ne trouvez-vous pas que le vert paraît particulièrement lumineux, le rouge un peu moins, et le bleu plutôt sombre ? C’est précisément le résultat de la pondération de l’œil humain.
Cette répartition des poids convient très bien aux scènes ordinaires éclairées par une lumière blanche ou la lumière du jour. Mais voici le problème : dans les images du ciel profond, le vert n’est en réalité pas important.
Par exemple, l’émission Ha est d’un rouge profond, et les nébuleuses par réflexion sont bleues. Pour ces objets, les canaux rouge et bleu détiennent la plus grande partie de l’information, tandis que le canal vert ne contient généralement que des étoiles. La lumière de l’OIII est un mélange de bleu et de vert, et les galaxies émettent sur tout le spectre. Ainsi, hormis quelques nébuleuses planétaires et certaines queues de comète, dans les images du ciel profond, en dehors du bruit, on ne trouve généralement aucun pixel que l’on puisse qualifier de « pixel vert ».
Ce que fait RGBWS : redéfinir les coefficients de luminance
Dès lors, nous pouvons, dans PI, nous servir de RGBWS pour définir un jeu de coefficients de luminosité « ne correspondant pas aux caractéristiques physiologiques de l’œil humain », afin que les données réelles issues de chaque canal soient traitées plus équitablement — autrement dit, faire en sorte que les trois canaux RGB contribuent à parts égales à la luminance, optimisant ainsi le traitement des images du ciel profond.
Reportez-vous à l’image ci-dessus :
- La moitié supérieure utilise les paramètres RGBWS Default (0.22 : 0.71 : 0.06), qui sont les poids correspondant à la vision de l’œil humain ; c’est pourquoi les luminances des trois couleurs pures extraites sont différentes, donnant trois images en niveaux de gris de luminosité différente.
- La moitié inférieure, elle, règle le rapport des trois canaux à l’identique (0.33 : 0.33 : 0.33) ; on peut constater que la luminosité des trois couleurs pures est exactement la même, obtenant ainsi une image de luminance en niveaux de gris de valeur identique.
La luminance extraite dans les deux cas est totalement différente.
Remarque : RGBWS n’a rien à voir avec la gestion des couleurs ou les profils ICC. Il agit purement au stade du traitement de l’image ; ne confondez pas les deux.
Deuxième partie : ce qui se passe quand on ajoute de la luminance avec un réglage RGBWS erroné
Une fois le principe compris, voyons ensuite ce qui se produit, si RGBWS n’est pas réglé correctement, au moment d’« ajouter un canal de luminance ».
- Moitié supérieure : l’image en couleur utilise le rapport « ne correspondant pas à la vision de l’œil humain » R : G : B = 0.33 : 0.33 : 0.33. Après avoir remplacé la luminance d’origine par une image en niveaux de gris de valeur unique, la saturation (Saturation) et la teinte (Hue) de l’image en couleur restent inchangées.
- Moitié inférieure : l’image en couleur utilise le rapport « correspondant à la vision de l’œil humain » R : G : B = 0.22 : 0.71 : 0.06. Après avoir remplacé la luminance d’origine par une image en niveaux de gris de valeur unique, la saturation et la teinte, elles, changent.
Avez-vous remarqué le bleu ? Il est déjà devenu violet.
Arrivés là, vous devriez percevoir à quel point le réglage de RGBWS est important lorsque nous voulons « extraire » ou « remplacer » le canal de luminance dans une image en couleur. Ce n’est pas un processus facultatif, mais le maillon décisif qui détermine si les couleurs que vous avez eu tant de mal à capturer pourront être conservées correctement.