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Mis à jour le 17/12/2019

Explorez l’œil, la perception des images et l’image numérique

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La construction des images dans l'œil

Anatomie de l’œil humain

Œil humain en coupe [source : Wikipédia]
Œil humain en coupe [source : Wikipédia]

De manière très résumée, la lumière extérieure rentre dans l’œil par la pupille, un « trou » noir situé au milieu de l’iris de la cornée. En fonction de l’intensité lumineuse, l’iris contracte la pupille pour la réduire ou l’agrandir, afin de laisser passer la bonne quantité de lumière.

Cette lumière passe ensuite au travers du cristallin : le couple cornée et cristallin agit comme deux niveaux de lentilles chargées de concentrer les rayons lumineux vers la surface du fond de l’œil, appelée rétine,  afin d’y projeter une image nette.

La région de cette rétine, quasi parfaitement en son centre, où l’acuité visuelle (en couleurs) est à son maximum, est appelée fovéa.

Cônes et bâtonnets vus au microscope électronique, en fausses couleurs [source : Wikipédia]
Cônes et bâtonnets vus au microscope électronique, en fausses couleurs [source : Wikipédia]

Schématisation des cônes et bâtonnets [source : Wikimedia Commons]
Schématisation des cônes et bâtonnets [source : Wikimedia Commons]

En effet, c’est dans cette région centrale nommée fovéa que se concentrent les cônes en très grande densité. Car la rétine de l’œil est tapissée de cellules photoréceptrices (sensibles aux photons, particules élémentaires de la lumière, qu’elles convertissent en influx nerveux) permettant d’envoyer l’information de ce qui est perçu dans l’œil vers le cerveau :

  • Les cônes (de l’ordre de 5 millions) : ce sont des cellules de vision diurne sensibles à la couleur. Chacune d’entre elles est stimulée à partir de la réception d’une centaine de photons au minimum ;

  • Les bâtonnets (de l’ordre de 100 millions) : ce sont des cellules de vision crépusculaire voire nocturne, et concentrées plutôt en périphérie, contrairement aux cônes. Leur sensibilité est bien plus grande puisque chaque bâtonnet peut répondre à la stimulation d’un seul photon de l’intensité lumineuse, mais en revanche sans distinction des couleurs (c.-à-d. une vision comme les photos en noir et blanc, en quelque sorte).

Densité de cônes et bâtonnets autour de la fovéa de l’œil humain [source : Wikipédia]
Densité de cônes et bâtonnets autour de la fovéa de l’œil humain [source : Wikipédia]

La lumière peut être considérée comme un flux de particules lumineuses élémentaires (les photons), mais aussi comme une onde, dont la longueur d’onde, comprise entre 400 et 700 nanomètres, détermine la couleur.

Longueurs d’onde du spectre de la lumière visible au sein de la gamme d’ondes : radio-activité, rayons X, ultra-violets, lumière visible, infra-rouges, ondes radio
Longueurs d’onde du spectre de la lumière visible au sein de la gamme d’ondes : radio-activité, rayons X, ultra-violets, lumière visible, infra-rouges, ondes radio

Comme indiqué précédemment, ce sont les cônes de la rétine qui permettent à la région proche de la fovéa d’offrir une grande acuité visuelle, et la perception des couleurs. Pour identifier la couleur, ces cônes de notre rétine sont de 3 types (on parle alors de vision en trichromie). Ils sont spécialisés pour être sensibles à une plage différente de longueurs d’ondes de la radiation lumineuse. La couleur est alors reconnue par la combinaison particulière de radiation reçue par chacun de ces 3 types de cônes :

  • Les cônes (B) sensibles aux longueurs d’ondes courtes (dans les bleus, autour de 437 nm), appelés aussi cyanolabes ;

  • Les cônes (V) sensibles aux longueurs d’ondes moyennes (dans les verts, autour de 533 nm), appelés chlorolabes ;

  • Les cônes (R), sensibles aux longueurs d’ondes grandes (qualifiés idéalement de rouges mais qui sont plus précisément dans les jaunes, autour de 564 nm), appelés érythrolabes.

Les cônes (B) sont les moins nombreux (moins de 10 % des cônes). Ensuite viennent les cônes (V) puis (R), respectivement en proportion variable selon les individus, allant de cônes (R) à peine plus nombreux jusqu’à être 4 fois plus nombreux que les (V).

Longueurs d’ondes correspondant aux pics de sensibilité des cônes bleus, verts, rouges, autour du pic de sensibilité des bâtonnets en noir (valeurs variant sensiblement d’un individu à l’autre) [source : Wikipédia]
Longueurs d’ondes correspondant aux pics de sensibilité des cônes bleus, verts, rouges, autour du pic de sensibilité des bâtonnets en noir (valeurs variant sensiblement d’un individu à l’autre) [source : Wikipédia]

On remarque sur la figure que les radiations de lumière verte viennent stimuler fortement 2 types de cônes : c’est ainsi que la vision humaine s’avère beaucoup plus sensible et nuancée dans les tons verts.

La construction des images dans les appareils photos et caméras

Capteurs électroniques et image numérique

Les capteurs électroniques ont cherché aussi à capter une image du monde extérieur, mais pour ensuite la transformer en image numérique à traiter sur ordinateur, par exemple. Actuellement, deux technologies coexistent et se partagent les utilisations, les capteurs CCD (Charged Coupled Device) et les capteurs CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Tous deux exploitent l’effet photoélectrique sur une grille de minuscules capteurs, des photosites, où chacun produit un effet électrique lorsqu’il reçoit un photon.

Photo de capteurs photoélectroniques (taille réelle : quelques centimètres)
Photo de capteurs photoélectroniques (taille réelle : quelques centimètres)

Les CCD sont les premiers apparus (en 1969 dans les laboratoires Bell). La grille acquiert une charge électrique en chaque photosite en collectant les électrons de l’effet photoélectrique. À la fin de l’exposition à la lumière, un mécanisme de transfert de photosite en photosite récupère ces charges collectées, pour les transférer à l’extérieur et en amplifier le signal électrique pour le numériser.

Les CMOS sont apparus bien plus tard (au début des années 1980). D’une manière analogue, chacun des photosites de la grille acquiert une charge électrique en fonction de la lumière reçue. Mais ensuite, cette charge est directement convertie en signal numérique utilisable, car un amplificateur est présent au côté de chaque photosite (ce qui réduit la surface de capture de lumière, mais qui peut être en partie compensé par des microlentilles).

Aujourd’hui, les capacités en résolution (nombre de points) des deux technologies peuvent arriver à des prouesses comparables, mais chacune ayant des spécificités tendant à orienter les CMOS dans les appareils grand public et les CCD dans les appareils de haute technologie :

  • En effet, les CMOS sont plus simples et ont une consommation électrique bien moindre, appréciable dans les appareils-photo ou téléphones portables. De plus, leur vitesse de lecture permet de produire des images à cadence très élevée ;

  • De leur côté, les CCD, bien que plus sophistiqués (dans le mécanisme de récupération de la charge de chaque photosite, transférée de proche en proche) et plus consommateurs d’énergie, conservent un très net avantage de qualité d’image, moins bruitée, et avec une très grande sensibilité à la lumière, puisque quasiment toute la surface est utile à l’exposition.

Séparation des couleurs

Les photosites de ces capteurs sont sensibles à la lumière, et produisent un signal électrique quelle que soit la couleur reçue. Pour les rendre spécifiquement sensibles au rouge, au vert ou au bleu, on interpose des filtres de couleurs entre la source lumineuse et chaque photosite.

Le filtre de Bayer a ainsi été la première solution : une mosaïque de microfiltres posés directement sur les photosites. On remarque qu’il y a 2 verts pour 1 bleu et 1 rouge afin de doubler la sensibilité au vert, conformément à la sensibilité accrue aux nuances de vert dans l’œil humain.

D’autres technologies tendent à améliorer ce principe. Par exemple, le système Foveon permet la capture des 3 composantes rouge, verte et bleue par un seul photosite qui est multicouche, et dont chaque couche arrête et absorbe la radiation lumineuse concernée. Ainsi, on augmente le nombre de points captés pour chaque couleur, et on limite les difficultés d’interpolation entre ces points.

Filtre de Bayer et système Foveon [source : Foveon]
Filtre de Bayer et système Foveon [source : Foveon]

Exemple de certificat de réussite
Exemple de certificat de réussite