Pour le propos de notre explication, nous nous concentrerons exclusivement
sur la fonction de l'interpolation dans le contexte de la taille d'image.
En fait, le processus d'interpolation est employé de nombreuses
manières, depuis l'interprétation des informations de couleurs
capturées par le capteur jusqu'à l'impression de l'image.
Du coup, nous resterons dans le domaine du processus appliqué dans
l'appareil sur les images.
L'interpolation est un procédé d'estimation de valeur
entre deux informations préexistantes. Il est utilisé dans
les scanners, les appareils numériques et les logiciels d'édition
d'images afin de produire une image avec une résolution (le nombre
de pixels verticaux et horizontaux) plus grande que celle capturée
par le capteur.
Simplement formulé,
l'interpolation "invente" des pixels là où il
n'y en avait pas et les intercale entre deux originaux pour
augmenter la taille d'image. Si cela semble être de
la triche-et c'est parfois effectivement le cas-ce peut aussi être
un processus critique. Le graphique à droite montre
le mécanisme d'une simple interpolation. Notez que
dans une interpolation réelle des pixels de couleur,
ceux-ci serait de couleur identique à celle des originaux
environnants.
Il existe différentes méthodes pour interpoler une image:
Linéaire, Bilinéaire, Bicubique et Fractale. Toutes tentent
d'augmenter la taille de l'image tout en limitant au maximum les effets
d'un tel processus.
Généralement, le problème majeur avec l'interpolation
est qu'elle peut augmenter fortement un défaut de l'image en l'agrandissant.
L'interpolation Bicubique est habituellement considérée comme
la meilleure méthode, mais pourtant, il arrive qu'elle ne produise
pas les meilleurs résultats. Ce processus peut entraîner l'apparition
de fantômes-les bordures blanches-et des échelles le long
des diagonales. De plus, le bruit*qui est toujours plus ou moins
présent dans une image numérique, se voit aussi accentué.
L'interpolation fonctionne le mieux lorsqu'elle est appliquée à petite
dose et sur une grande quantité d'informations. Une image constituée
d'une faible quantité de pixels montrera plus de trace de dégradation
qu'une image plus riche au départ. Dans tous les cas, l'interpolation
n'inventera pas des détails qui ne se trouvait pas dans l'image
originale.
Beaucoup d'appareils numériques
ont une résolution interpolée dans l'ensemble
des formats images qu'ils proposent. Si l'appareil a une
résolution d'origine suffisamment élevée,
l'interpolation pourra être assez réussie et
aura un impact minimum sur la qualité générale
de l'image finale.
En revanche, si la résolution de départ est faible ou que
l'interpolation est trop forte, le résultat peut être désastreux
pour la qualité de l'image. Ces deux images illustrent le problème.
La première photo à gauche a été capturée
avec la "vraie" résolution de l'appareil.
Alors que la seconde l'a été en
mode interpolé avec le même appareil.
D'une image mesurant 640 x 480 pixels, l'interpolation donne une photo
en 1024 x 768. Les artefacts sont clairement visibles sur la photo vue à pleine
taille.
Cela ne donne pas une grande valeur à l'interpolation, à part
celle de rendre confus l'acheteur potentiel. Et il faut savoir qu'un certain
nombre d'appareils a été vendu sous le label d'une certaine
résolution alors qu'il s'agissait en fait d'une résolution
interpolée.
La quantité d'interpolation
appliquée à une image est aussi importante.
Dans l'exemple ci-dessus, les mesures de 640 et 480 ont été augmentées
1,6 fois.
Dans certains cas, l'interpolation peut créer ou aggraver des artefacts
dans une image, mais elle peut être très utile dans d'autres.
Comme mentionné plus tôt, la qualité de l'interpolation
dépend du facteur d'agrandissement qui est appliqué à l'image.
Un autre exemple:
Cette photo d'un dessin imprimé a été capturée
avec un Fujifilm S1 Pro, un appareil pourvu d'un CCD ayant
une résolution de 3.4 megapixels et un mode interpolé de
of 6.1 megapixels. Il faut tout de même noter que cet
appareil utilise un Super CCD employant un agencement différent
des pixels par rapport aux autres CCD. Les pixels de ce Super
CCD délivre plus d'informations sur la couleur grâce à leur
disposition en nid d'abeilles. Cela à pour effet d'augmenter
la précision de l'interpolation et, réellement,
celle du Fujifilm S1 est l'une des meilleures que nous aillons
vu.
3.4 megapixels:
(Fichier TIFF: 10,432 Ko)
Cette section est extraite de l'image à pleine taille. Les points
visibles sur la photo sont le résultat de l'impression, mais aussi
nous servent ici à identifier les changements, s'il y a lieu, produits
par l'interpolation dans l'image suivante.
6.1 megapixels:
(Fichier TIFF: 18,019 Ko)
Cette section cadre la même zone que la précédente,
mais est extraite d'une image interpolée. L'interpolation augmente
les dimensions de l'image par un facteur d'environ 1,32.
Comme vous pouvez le constater, il n'y a pas de signe flagrant de dégradation
de l'image. L'impression est plus celle d'un agrandissement, plutôt
que d'une "invention" comme c'était le cas dans notre
premier exemple.
Il arrive donc que l'interpolation
soit parfois utile. Dans certaines applications et employé avec
précautions, cela peut être un outil important.
Mais lorsque l'effet est exagéré ou que l'image
de départ est trop pauvre en informations, le résultat
peur être assez déplaisant.
Il y a un contexte dans lequel l'usage de l'interpolation est véritablement à déplorer,
c'est lorsque le marketing s'en sert pour vendre un appareil pour ce qu'il
n'est pas, trompant le client. Ce n'est alors que de la triche.
*
Les capteurs, CCD ou CMOS, employés
dans les appareils numériques sont plus ou moins sensibles
au bruit. Ce "bruit" électronique est toujours
présent, induit tant par l'univers que par les composants électroniques
nous environnant ainsi que les interférences.
Pour réduire l'influence de ce bruit et obtenir un meilleur
signal (l'image) l'appareil est développer pour filtrer ce "bruit".
Cette soustraction n'est jamais parfaite, mais les techniques se
sont tellement développées que le bruit est maintenant
presque imperceptible.
is
part of the 
™ Network
