Qu'est-ce que l'anti-crénelage et en quoi cela affecte-t-il mes photos et images?

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Qu'est-ce que l'anti-crénelage et en quoi cela affecte-t-il mes photos et images?
Qu'est-ce que l'anti-crénelage et en quoi cela affecte-t-il mes photos et images?

Vidéo: Qu'est-ce que l'anti-crénelage et en quoi cela affecte-t-il mes photos et images?

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Anonim
L'anti-aliasing est un mot souvent utilisé par les photographes et les joueurs lorsqu'il s'agit de graphiques et d'images. Examinez ce qu'est l'anti-crénelage, pourquoi nous l'utilisons et, surtout, quand il vaut mieux ne pas l'utiliser.
L'anti-aliasing est un mot souvent utilisé par les photographes et les joueurs lorsqu'il s'agit de graphiques et d'images. Examinez ce qu'est l'anti-crénelage, pourquoi nous l'utilisons et, surtout, quand il vaut mieux ne pas l'utiliser.

C’est un aspect important de la création d’images et de la photographie. L’anti-aliasing est certainement une notion à comprendre aussi minutieusement que possible pour créer des images de haute qualité. Nous espérons que vous êtes prêt pour un article très geek, car vous avez beaucoup discuté des mathématiques et des sciences avec l’article d’explication d’aujourd’hui. Continue de lire!

Vecteurs et pixels et pourquoi les appareils photo prennent des photos avec des pixels

Vous vous souvenez peut-être d'un article paru il y a un an dans lequel nous parlions de la différence entre vecteurs et pixels. Il existe un certain nombre de différences fondamentales entre les deux: les pixels sont des tableaux ordonnés de lumière, de pigments ou de couleurs; les vecteurs sont des représentations mathématiques de lignes, de formes, de gradients, etc. Les vecteurs sont précis; ils existent aux coordonnées absolues sur une grille algébrique. Parce qu’ils sont si absolus, il n’ya pas de confusion entre la distinction entre leur lieu de résidence et leur lieu de résidence. Même si un moniteur ne peut pas restituer la finesse infinie d’un segment de ligne (il doit toujours le montrer en pixels), il reste aussi mince qu’une ligne existant uniquement dans un monde mathématique théorique.
Vous vous souvenez peut-être d'un article paru il y a un an dans lequel nous parlions de la différence entre vecteurs et pixels. Il existe un certain nombre de différences fondamentales entre les deux: les pixels sont des tableaux ordonnés de lumière, de pigments ou de couleurs; les vecteurs sont des représentations mathématiques de lignes, de formes, de gradients, etc. Les vecteurs sont précis; ils existent aux coordonnées absolues sur une grille algébrique. Parce qu’ils sont si absolus, il n’ya pas de confusion entre la distinction entre leur lieu de résidence et leur lieu de résidence. Même si un moniteur ne peut pas restituer la finesse infinie d’un segment de ligne (il doit toujours le montrer en pixels), il reste aussi mince qu’une ligne existant uniquement dans un monde mathématique théorique.
C’est le problème de la photographie: la lumière n’est pas aussi précise qu’elle devrait être capturée de manière parfaitement mathématique. Il est probable que même si nous développions des caméras capables de lire la position des photons individuels avec une précision quantique au contact du capteur, en raison de la nature étrange de la physique au niveau quantique, les particules individuelles pourraient en fait apparaître à plusieurs endroits sur le capteur. le même temps. Cela signifie qu'il peut être absolument impossible d'obtenir l'emplacement absolu de cette particule de lumière au moment où elle frappe le capteur: la photographie n'est qu'une approximation de la manière dont cette lumière est capturée. L'action d'arrêt (capacité de l'appareil photo à créer des images nettes à partir d'objets en mouvement) ne peut jamais être parfaite - du moins, cela semble très, très improbable.
C’est le problème de la photographie: la lumière n’est pas aussi précise qu’elle devrait être capturée de manière parfaitement mathématique. Il est probable que même si nous développions des caméras capables de lire la position des photons individuels avec une précision quantique au contact du capteur, en raison de la nature étrange de la physique au niveau quantique, les particules individuelles pourraient en fait apparaître à plusieurs endroits sur le capteur. le même temps. Cela signifie qu'il peut être absolument impossible d'obtenir l'emplacement absolu de cette particule de lumière au moment où elle frappe le capteur: la photographie n'est qu'une approximation de la manière dont cette lumière est capturée. L'action d'arrêt (capacité de l'appareil photo à créer des images nettes à partir d'objets en mouvement) ne peut jamais être parfaite - du moins, cela semble très, très improbable.

Les pixels sont pratiques car les images haute résolution peuvent être proches des couleurs et des formes, recréant avec précision une image de manière similaire à la photographie sur film. Bien que cette propriété des pixels et son utilisation en photographie soient ne pas anti crénelage exactement, comprendre cette propriété de la photographie numérique est l’un des meilleurs endroits pour bien comprendre ce que l’anti-aliasing est.

Interpolation: créer quelque chose à partir de (presque) rien?

La photographie numérique est une approximation des couleurs et des valeurs présentes lorsque la lumière frappe un capteur. De la même manière, l'anti-aliasing est une approximation des données d'image à l'aide d'une technique appelée «Interpolation». L'interpolation est un terme mathématique fantaisie qui signifie que les données sont créées. sur la base des tendances des données existantes, c’est-à-dire une estimation éclairée de ce qui pourrait réellement se trouver à cet endroit si davantage de points de données étaient disponibles. Bien qu’il soit plus compliqué que de simples devinettes - il existe des formules et des méthodes appropriées pour l’interpolation -, on ne peut pas s’attendre à ce qu’elles soient une représentation parfaitement précise des données d’image réellement présentes. Même les mathématiques les plus intelligentes ne peuvent pas créer quelque chose à partir de rien.
La photographie numérique est une approximation des couleurs et des valeurs présentes lorsque la lumière frappe un capteur. De la même manière, l'anti-aliasing est une approximation des données d'image à l'aide d'une technique appelée «Interpolation». L'interpolation est un terme mathématique fantaisie qui signifie que les données sont créées. sur la base des tendances des données existantes, c’est-à-dire une estimation éclairée de ce qui pourrait réellement se trouver à cet endroit si davantage de points de données étaient disponibles. Bien qu’il soit plus compliqué que de simples devinettes - il existe des formules et des méthodes appropriées pour l’interpolation -, on ne peut pas s’attendre à ce qu’elles soient une représentation parfaitement précise des données d’image réellement présentes. Même les mathématiques les plus intelligentes ne peuvent pas créer quelque chose à partir de rien.
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Lorsque nous regardons ces damiers rendus par ordinateur, nous pouvons commencer à comprendre ce que l'anti-aliasing fait pour améliorer et rapprocher les images. Sur l’image la plus à gauche, il n’ya pas d’interpolation des données: le damier est rendu en pixels noir et blanc au fur et à mesure qu’il recule en perspective et devient rapidement un gâchis. Les erreurs visuelles et les artefacts créés sont ce que nous appelons le «crénelage». Les deuxième et troisième images ci-dessus utilisent différentes formes «d'anti-crénelage» pour mieux appréhender la perception des yeux de l'homme (et des caméras) par la lumière.
Lorsque nous regardons ces damiers rendus par ordinateur, nous pouvons commencer à comprendre ce que l'anti-aliasing fait pour améliorer et rapprocher les images. Sur l’image la plus à gauche, il n’ya pas d’interpolation des données: le damier est rendu en pixels noir et blanc au fur et à mesure qu’il recule en perspective et devient rapidement un gâchis. Les erreurs visuelles et les artefacts créés sont ce que nous appelons le «crénelage». Les deuxième et troisième images ci-dessus utilisent différentes formes «d'anti-crénelage» pour mieux appréhender la perception des yeux de l'homme (et des caméras) par la lumière.
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Ces images, cependant, étaient une traduction d'images mathématiques absolues en images à base de pixels. Comment l'anti-crénelage s'applique-t-il à votre photographie? Lorsque les images sont redimensionnées, agrandies ou réduites, l’image est interpolée en fonction des données présentes dans le document image. L’image de gauche est réduite en utilisant le rééchantillonnage du «voisin le plus proche» dans Photoshop. En d’autres termes, elle n’est pas anti-aliasée (vous pouvez littéralement appeler cela aliasé). L'image de droite est réduite et anti-aliasée, créant une image beaucoup plus vraie à cette petite taille.

En règle générale, vous pouvez toujours sous-échantillonner (réduire) vos images sans perte de qualité due à l'anti-aliasing. Le suréchantillonnage (agrandissement) rend l’anti-aliasing très évident, n’ajoute aucune nouvelle résolution et ne doit être effectué que s’il ne peut être évité.

Anti-aliasing et vecteurs: pourquoi l'anti-aliasing améliore l'apparence des jeux vidéo

Si vous avez joué à un jeu PC au cours des 15 dernières années environ, vous avez peut-être vu des options vidéo comprenant des paramètres pour l'anti-aliasing. Si vous vous souvenez des discussions sur les formes vectorielles existantes en position absolue, vous devriez commencer à comprendre pourquoi l’anti-aliasing est important pour les jeux vidéo.
Si vous avez joué à un jeu PC au cours des 15 dernières années environ, vous avez peut-être vu des options vidéo comprenant des paramètres pour l'anti-aliasing. Si vous vous souvenez des discussions sur les formes vectorielles existantes en position absolue, vous devriez commencer à comprendre pourquoi l’anti-aliasing est important pour les jeux vidéo.

3 Les formes dimensionnelles sont créées dans des polygones vectoriels et ces polygones existent uniquement dans un domaine mathématique. L'anti-aliasing dans les jeux vidéo a au moins deux objectifs: premièrement, il veut pouvoir restituer les lignes absolues aux contours nets des polygones sous une forme qui semble correcte sur un moniteur à pixels; d'autre part, l'anti-aliasing reproduit mieux l'imprécision dont la photographie et les yeux de l'homme perçoivent la lumière.

Anti-aliasing et typographie

Pour finir, il y a beaucoup d'occasions où l'anti-aliasing n'est pas idéal. Si vous avez déjà travaillé avec des graphistes, vous les entendrez probablement se plaindre de la typographie dans Photoshop et de son degré d'infériorité par rapport à Illustrator - et ils ont raison.
Pour finir, il y a beaucoup d'occasions où l'anti-aliasing n'est pas idéal. Si vous avez déjà travaillé avec des graphistes, vous les entendrez probablement se plaindre de la typographie dans Photoshop et de son degré d'infériorité par rapport à Illustrator - et ils ont raison.

Les deux lettres ci-dessus sont typographiques à base de pixels, la gauche étant aliasée, la droite anti-aliasée. Ni une bonne représentation de la typographie, ni du moins une telle police. Il est acceptable d'afficher une police avec anti-aliasing à l'écran, mais pour l'impression, cela peut avoir des conséquences désastreuses.

Lorsque vous réfléchissez à ce que sont les lettres, elles ne suivent pas vraiment les mêmes règles que la photographie numérique. Les lettres sont des idées abstraites et des formes absolues - elles tombent mieux dans la catégorie «mathématiques pures» des illustrations vectorielles. Et en fonction du type de processus d'impression utilisé pour les créer, ces formes vectorielles mathématiques pures deviennent absolument importantes.
Lorsque vous réfléchissez à ce que sont les lettres, elles ne suivent pas vraiment les mêmes règles que la photographie numérique. Les lettres sont des idées abstraites et des formes absolues - elles tombent mieux dans la catégorie «mathématiques pures» des illustrations vectorielles. Et en fonction du type de processus d'impression utilisé pour les créer, ces formes vectorielles mathématiques pures deviennent absolument importantes.
Cette image ci-dessus a été créée avec un type anti-aliasé, puis très probablement imprimée en offset. En regardant de plus près, nous pouvons voir pourquoi c’est mauvais.
Cette image ci-dessus a été créée avec un type anti-aliasé, puis très probablement imprimée en offset. En regardant de plus près, nous pouvons voir pourquoi c’est mauvais.
Il devient très vite évident que ces formulaires anti-aliasés ne supportaient pas bien une fois imprimés de cette façon. Voici un exemple de la façon dont l’anti-aliasing (ainsi que l’imagerie à base de pixels) peut être inférieur lors du rendu de la typographie.
Il devient très vite évident que ces formulaires anti-aliasés ne supportaient pas bien une fois imprimés de cette façon. Voici un exemple de la façon dont l’anti-aliasing (ainsi que l’imagerie à base de pixels) peut être inférieur lors du rendu de la typographie.

Bien sûr, si cela avait été une image (comme une photographie) et non une forme abstraite, elle aurait très bien résisté.

Le type, en tant que support abstrait, requiert la précision des vecteurs sous les types de processus d’impression qui n'utilisent pas de points à jet d’encre pour créer une image. Même à des distances très proches, nous ne voyons aucun point ni aucune preuve que l'anti-aliasing ait été enregistré dans les fichiers utilisés pour imprimer cette canette de Coca-Cola.
Le type, en tant que support abstrait, requiert la précision des vecteurs sous les types de processus d’impression qui n'utilisent pas de points à jet d’encre pour créer une image. Même à des distances très proches, nous ne voyons aucun point ni aucune preuve que l'anti-aliasing ait été enregistré dans les fichiers utilisés pour imprimer cette canette de Coca-Cola.

Bien sûr, la plupart des lecteurs HTG n'imprimeront pas la plupart de leurs photos en offset. Par conséquent, la typographie à base de pixels imprimée à partir d'imprimantes à base de points fonctionnera parfaitement. Soyez simplement conscient de votre anti-aliasing lorsque vous utilisez la typographie. et lorsque vous travaillez avec la photographie, vous serez mieux préparé à faire les bons choix pour obtenir les meilleures images possibles.

Si vous avez des questions sur l'anti-aliasing et sur vos photos et que vous pensez que nous n'avons pas répondu, ou si vous pensez que nous avons oublié quelque chose d'important, n'hésitez pas à nous le faire savoir dans les commentaires ci-dessous.

Crédits image: Varena # 1 de hasensaft, disponible sous Creative Commons. Portrait de parapluie flou par Shannon, disponible sous Creative Commons. Dragon Age 2 Demo Ogre VH de Deborah Timmins, disponible sous Creative Commons. Anti-aliasing Images par Loisel, disponible sous Licence Libre GNU.

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