ReCo Technology

Une Introduction à la RECO Technology

Avant-propos

1. Sur l’analogique et le numérique

Dans le domaine de la photogravure, les plages de représentations chromatiques varient de moins l’infini à plus l’infini. En PAO, et de manière plus générale dans toutes les techniques de l’image utilisant des moyens informatiques, les informations du monde réel (analogique) sont ramenées à des plages de représentations de tailles limitées, ce qui a pour effet de réduire d’autant la finesse de perception de l’information en entrée : il s’agit du processus de numérisation (ou digitalisation).

2. Sur les scanners et appareils photos numériques

L’acquisition d’images à partir de scanners et appareils photos numériques est rendue possible par l’utilisation de capteurs CCD ; en considérant un scanner ou un APN capable de représenter un pixel sur 8 bits par canal de couleur, la plage de numérisation s’étendra alors de 0 à 255 (28) dont l’histogramme des niveaux pourra par exemple être représenté comme suit :

Sur un scanner ou un APN capable de représenter l’information de couleur sur 16 bits par pixel, la numérisation de la même image donnera un histogramme quasiment identique au précédent mais avec une plage de représentation plus étendue, comme le montre le nombre de niveaux de l’histogramme suivant :

En principe, la gamme de représentation de couleurs est plus vaste en 16 bits par pixel qu’en 8 bits par pixel, mais en réalité le rendu de l’acquisition dépend plus de la qualité des capteurs CCD que du nombre de couleurs modélisables
par pixel. De toute manière, au moment du flashage, les plages seront ramenées à des valeurs entières variant de 0 à 100% en ce qui concerne les points de trames. Les résolutions d'acquisition sont mesurées en points par pouce (dots per inch: dpi). Les images haute résolution peuvent toujours être rééchantillonnées à une résolution inférieure sans perte de qualité due à l'interpolation. Inversement, les scanners interpolent (l’acquisition est effectuée à une plus faible résolution et les pixels sont générés artificiellement)
quand des résolutions différentes des diviseurs de la résolution optique du scanner sont utilisées, ou quand une acquisition est effectuée à une résolution supérieure à celle de la résolution optique.

Il est important de savoir que les filtrages de couleurs pour chaque composante (par exemple, le Rouge) ne sont pas parfaits; ils laissent généralement passer une infime quantité de particules de couleurs (par exemple, un tout petit peu
de Vert est filtré en tant que Rouge).

L’oeil humain est capable de discerner des densités variant de 0.10 à 1.80 pour un opaque et de 0.40 à 2.40 pour un transparent.

Au moment de scanner, tandis que les opaques s’étendent de 0.10 à 2.00, les transparents peuvent avoir une densité comprise entre 0.00 et 4.00, ce qui les rend plus difficiles à acquérir et à recentrer dans la zone de perception de l’oeil
humain. C’est pour cette raison que les scanners doivent être capable de numériser des images dont la plage de densité est comprise entre 0.00 et 4.00.
L’histogramme des niveaux d’entrée reflète cette étendue de densité. Une image sombre avec une plage de densité comprise entre 2.00 et 4.00 aura un histogramme tassé vers la gauche, tandis qu’une image surexposée avec une plage de densité comprise entre 0.00 et 2.00 aura un histogramme tassé vers la droite.

Les principes

En considérant une image numérisée à l’aide d’un scanner dont l’histogramme est le suivant :

On peut constater que l’acquisition n’a pas donné une distribution homogène des niveaux permettant d’assurer une couverture optimale de ceux-ci, en plus du fait d’avoir perdu de l’information par la limitation de la plage de représentation
qu’impose ce processus de numérisation.

Si on tente par l’intermédiaire d’un logiciel classique de traitement d’images de procéder à une redistribution des niveaux visant à tirer parti de l’étendue complète des niveaux, on obtiendra un histogramme de ce type :

Le programme n’a fait qu’étaler le même nombre de niveaux issus de l’acquisition en créant des “trous”. De cette façon l’information de couleur et le nombre de niveaux utilisés restent identiques.

Dans la Technologie RECO, on tend à exploiter et réorganiser au maximum la couverture des niveaux de l’histogramme.

Les niveaux non utilisés à l’acquisition (“trous”) vont être exploités de telle sorte à “créer” des pixels supplémentaires qui ne se trouvaient donc pas dans la numérisation. Ces pixels excédentaires générés correspondent à des progressions plus nuancées (donc plus riches en restitution des couleurs) au sein de l’image; de cette façon on vise à s’approcher au plus près de la qualité du rendu de l’image originale que le processus de numérisation a forcément dû limiter; même si dans une certaine mesure des valeurs de pixels de l’image traitée ne figuraient pas dans l’image initiale, cela ne modifie en rien l’image originale car les pixels déterminants ne sont nullement altérés.

Dans les logiciels de traitement d’images courants, les opérations que l’on applique s’effectuent les unes après les autres (saturation de couleurs, augmentation de contraste, netteté, etc...), ce qui entraîne une accumulation d’erreurs importante dans le calcul successif des arrondis ou des valeurs approchées. Par contre, la Technologie RECO assimile l’ensemble de
toutes les opérations utiles à la correction de l’image en une seule opération permettant ainsi de réduire au maximum l’accumulation d’erreurs d’arrondis issus des opérations successives qui auraient été nécessaires.

Le procédé va encore plus loin dans la conception car il prend en compte de nombreuses informations inhérentes à l’image même; l’analyse ne se borne pas à une simple étude de chaque pixel, mais également à l’étude de ses pixels
environnants, la détermination des valeurs d’éclat et d’ombre profonde, de la taille de l’image, l’analyse de son histogramme bien sûr, etc... De cette façon, le processus de correction s’adapte-t-il automatiquement et particulièrement
à chaque image en modifiant ses propres paramètres de telle sorte à obtenir un recalcul approprié de chaque pixel durant la phase de traitement; ce type de fonctionnement est au bout du compte bien plus efficace et plus exact que celui qui consiste à appliquer des opérations successives avec des valeurs fixes quelles que soient les images... Il est évident par exemple que le facteur de netteté et la gradation ne peuvent être appliqués de la même manière sur des images de tailles très différentes.

Un autre point fort de la technologie réside également dans l’amélioration des algorithmes de sharpen et de saturation de couleurs utilisés jusqu’alors.
La Technologie RECO utilise également des règles de bon sens; comme toute l’appréciation est basée sur l’oeil, on va par exemple privilégier une distribution plus importante des parties claires au niveau de l’histogramme par rapport aux
parties sombres.

Finalement, en reprenant l’histogramme de l’image brute de la figure 1, l’analyse et le traitement par binuscan donneront comme résultat une image dont l’histogramme suivant est complètement différent de celui de la figure 2 :

Le Logiciel

Les logiciels utilisant la Technologie RECO (ColorPro, PhotoPerfect...) permettent aux utilisateur “d’imposer” leurs réglages ou paramètres ; en effet, les scanners comportent tous des faiblesses (netteté, dominante de couleur, etc...), et les modules sont conçus pour transmettre au moteur de binuscan les paramètres à effectuer par “forçage” afin d’agir sur la phase d’analyse (entrée) de l’image ; les corrections seront alors appliquées en conséquence pendant la phase de traitement tout en permettant de s’adapter à différents périphériques de sortie et bénéficiant selon les besoins d’une séparation CMJN extrêmement fidèle et entièrement paramétrable ; en effet, quelle que soit la table de séparation, dans tous les cas le cromalin sera le même.

“Nous avons été surpris par la régularité des résultats de binuscan, et ce quel que soit le scanner dont les images sont issues.” - “Il est évident que binuscan effectue l’analyse des histogrammes de manière intelligente.” — The Seybold
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