Un logiciel peut-il réparer un mauvais objectif d’appareil photo

Les caméras modernes peuvent faire des choses impressionnantes.

La réduction du bruit peut rendre une image sombre plus propre. Les algorithmes d’IA peuvent accentuer les contours. Le logiciel peut corriger la distorsion, ajuster les couleurs et même générer des détails manquants.

Alors naturellement, quelqu’un finit par demander :

Si les logiciels deviennent aussi performants, avons-nous toujours besoin d’un objectif d’appareil photo coûteux ?

Réponse courte :

Oui. Tout à fait.

Un logiciel peut améliorer une image médiocre.

Il ne peut pas transformer de manière fiable de mauvaises informations optiques en bonnes informations optiques.

Et cette distinction est plus importante que jamais, car les caméras sont utilisées pour la reconnaissance de l’IA, la robotique, la surveillance, l’imagerie automobile et la vision industrielle.

Le logiciel est très efficace pour nettoyer les dégâts

Donnons d'abord du crédit au logiciel.

Le traitement d’images moderne peut faire beaucoup.

Si une image contient du bruit, les algorithmes peuvent le réduire.

Si la distorsion de la lentille est prévisible, le logiciel peut corriger la géométrie.

Si une image présente un contraste légèrement faible, la netteté et l’amélioration locale du contraste peuvent lui donner un meilleur aspect.

Le traitement des couleurs peut également compenser certaines caractéristiques du système d'imagerie.

C'est incroyablement utile.

En fait, les caméras modernes seraient bien pires sans l’imagerie informatique.

Mais il y a une limite importante :

Un logiciel peut traiter des informations. Il ne peut pas récupérer parfaitement les informations que le système optique n’a jamais capturées.

C'est là qu'intervient l'objectif.

Vous ne pouvez pas affiner ce qui n'a jamais été résolu

Imaginez photographier une plaque d'immatriculation à distance.

Le capteur a suffisamment de pixels.

La caméra est correctement exposée.

Mais l’objectif ne peut pas résoudre clairement les petits caractères.

Les personnages arrivent au capteur sous forme de formes floues.

Appliquez maintenant l'affûtage.

Les bords peuvent paraître plus solides.

Appliquez l’amélioration de l’IA.

Le résultat peut paraître encore plus convaincant.

Mais il y a un problème.

Les détails fins d'origine n'ont jamais été correctement enregistrés.

Le logiciel estime à quoi auraient pu ressembler les détails.

Pour une photographie informelle, cela peut être parfaitement acceptable.

Pour des applications telles que la reconnaissance de plaques d’immatriculation, la reconnaissance faciale, l’inspection industrielle ou la vision industrielle, « semble plausible » et « contient des informations fiables » ne sont pas nécessairement la même chose.

Cette différence est importante.

MTF est l'endroit où l'argument devient sérieux

C’est l’une des raisons pour lesquelles les ingénieurs optiques prêtent attentionMTF (fonction de transfert de modulation).

MTF décrit l'efficacité avec laquelle un objectif préserve le contraste à différents niveaux de détail.

Un objectif présentant de mauvaises performances dans les hautes fréquences peut avoir du mal à reproduire des structures très fines.

Aucun post-traitement ne peut comme par magie faire en sorte que cet objectif se comporte comme un système optique fondamentalement meilleur.

Un logiciel peut augmenter la netteté apparente.

Cela ne peut pas modifier la capacité de résolution physique de l’objectif.

C'est pourquoi un appareil photo doté d'un capteur 8MP peut toujours produire des détails décevants si le système optique n'est pas capable de tirer parti de ces pixels.

Vous pouvez avoir huit millions de pixels.

Vous ne pouvez pas forcer un objectif flou à fournir huit millions de détails utiles.

Qu’en est-il de l’amélioration des images par l’IA ?

C’est là que les choses deviennent particulièrement intéressantes.

L’amélioration d’image basée sur l’IA peut parfois produire des résultats remarquablement convaincants.

Mais il existe une distinction subtile entre :

récupération d'informations

et

générer un résultat probable.

L’IA peut déduire des modèles en fonction de ce qu’elle a appris.

Cela peut rendre une image nettement meilleure pour un spectateur humain.

Mais si la caméra est utilisée pour prendre une décision objective, les ingénieurs doivent être prudents.

Par exemple, si un système d’IA identifie un véhicule, lit un texte ou inspecte un défaut de fabrication, les détails générés artificiellement ne représentent pas toujours ce qui était réellement présent dans la scène.

Autrement dit:

Une belle image n’est pas automatiquement une image fiable.

C’est une distinction qu’il convient de garder à l’esprit lors de la conception de systèmes de vision IA.

Il y a certains problèmes que le logiciel ne peut tout simplement pas résoudre

Considérez plusieurs problèmes optiques courants.

Mauvaise résolution

Si l’objectif ne parvient pas à résoudre les détails les plus fins, le logiciel dispose d’informations réelles limitées avec lesquelles travailler.

Lumière insuffisante

Un objectif lent dans un environnement sombre peut forcer le capteur à fonctionner avec un gain élevé, produisant du bruit et réduisant les détails utilisables.

Le logiciel peut réduire le bruit, mais une réduction agressive du bruit peut également supprimer des informations fines.

GraveChromatiqueAberration

Le logiciel peut corriger certaines franges de couleur prévisibles, mais une aberration optique grave signifie toujours que la qualité de l'image originale a été compromise.

Mauvaises performances de bord

Si les coins d'une image grand angle sont très flous, la netteté numérique peut les rendre plus contrastés sans restaurer les détails manquants.

Flare et image fantôme

De fortes réflexions à l’intérieur du système optique peuvent contaminer l’image. Une fois que la lumière indésirable s’est mélangée au signal capturé, le logiciel a une capacité très limitée à la séparer parfaitement.

C'est pourquoi la conception optique reste importante.

La meilleure caméra utilise à la fois l’optique et le logiciel

La vraie réponse n'est pas :

Optique vs logiciel.

C'est:

Optique + logiciel.

Une caméra bien conçue constitue un bon point de départ pour le logiciel.

L'objectif offre :

Résolution suffisante

Transmission lumineuse adéquate

Distorsion contrôlée

Bon contraste

Performances de bord stables

Correspondance appropriée des capteurs

Le traitement de l’image peut alors s’appuyer sur cette base optique solide et rendre l’image finale encore meilleure.

C’est bien plus efficace que de demander à un logiciel de sauver un système optique fondamentalement faible.

Pensez-y comme à la cuisine.

Le logiciel est l’assaisonnement.

Un bon algorithme peut améliorer une bonne image.

Mais si les ingrédients sont déjà brûlés, ajouter plus d’assaisonnement n’est probablement pas la solution.

Cela est encore plus important pour les caméras AI

Pour la photographie traditionnelle, une image légèrement imparfaite peut tout simplement être peu attrayante.

Pour la vision de l’IA, les conséquences peuvent être plus graves.

Les algorithmes d'IA dépendent de fonctionnalités visuelles telles que :

Bords

Formes

Textures

Contraste

Couleur

 Limites des objets

Si le système optique détruit ces caractéristiques avant qu’elles n’atteignent le capteur, le système d’IA reçoit des informations de moins bonne qualité.

Cela peut affecter les performances de détection et de reconnaissance.

C’est pourquoi la conception optique devrait de plus en plus être considérée comme faisant partie du système d’IA, et non comme un simple composant fixé à l’avant d’une caméra.

Alors, un logiciel peut-il réparer un mauvais objectif ?

Cela dépend de ce que vous entendez par « réparer ».

Le logiciel peut corriger certaines caractéristiques optiques prévisibles.

Cela peut améliorer le contraste.

Cela peut réduire le bruit.

Cela peut rendre les images plus nettes.

Cela peut corriger la distorsion.

Mais le logiciel ne peut pas remplacer complètement :

Bonne résolution optique.

Bonne transmission de la lumière.

Bon alignement optique.

Bon contrôle des aberrations.

Le meilleur algorithme de traitement d’image au monde a encore besoin de photons pour fonctionner.

Et ces photons doivent d’abord traverser la lentille.

Chez Boshi Optics, nous abordons le développement des objectifs d'appareil photo à partir de ce point de départ : le système optique doit fournir des informations utiles avant que le logiciel ne commence à les traiter. Grâce à ses capacités de conception optique, de fabrication, d'assemblage et de test optique, Boshi Optics développe des objectifs pour des applications telles que les caméras de sécurité, la vision IA, l'imagerie automobile, les drones, l'imagerie médicale et d'autres systèmes de caméras.

Car au final, un logiciel peut améliorer une image.

Mais c’est l’objectif qui décide en premier lieu quelles informations y parviennent.