La qualité perceptuelle d'image est une mesure de la perception de la dégradation des images (souvent par comparaison à une image dite de référence non dégradée). Les systèmes de traitement des signaux introduisent souvent des artefacts (ou distorsions) dans le signal. Aussi, la mesure de qualité est devenue importante. On distingue habituellement trois catégories de mesure de qualité d'images :
La mesure subjective qui fait intervenir des personnes pour juger de la qualité des images. Ces mesures servent à évaluer l'efficacité d'algorithmes fournissant des mesures objectives. Elles sont également utilisées dans certaines œuvres artistiques lorsque les effets des déformations sont partie intégrante de l'œuvre ; La mesure de qualité dans le cadre de la photographie — les déformations proviennent des conditions de prise de vues et de la qualité du matériel utilisé ; La mesure dans le cadre du multimédia — les déformations mesurées par des algorithmes (mesures objectives) ou observées (mesures subjectives) proviennent alors des techniques de transmission et de compression.
Mesure de qualité dans le cadre de la photographie La prise d'images par des appareils photographiques ou par des caméras est la formation sur le plan image de mesures obtenue électroniquement dans le cas d'appareils numériques ou chimiquement dans le cas d'appareils analogiques. Classiquement le modèle projectif dit du Sténopé (ou « trou d'épingle »)O. D. Faugeras : Three-Dimensional Computer Vision: a Geometric Viewpoint, MIT Press, 1993. . A. Harltey, A. Zisserman : Multiple view geometry in computer vision (2. ed.)., Cambridge University Press, p I-XVI, 1-655, 2006 . schématise le fonctionnement de l'appareil de prise de vue par son centre focal et son plan image tel que les rayons lumineux convergent vers le centre focal en impactant le plan imageLe modèle projectif est adéquat pour les caméras et appareils photographiques numériques à l'exception des et des . Il est à noter que la distinction entre caméra et appareil numérique est de plus en plus ténue.. Dans les faits, ce modèle est une approximation de la formation de l'image et la qualité d'images informe sur la valeur de cette approximation.
Un modèle idéal décrivant la mesure de lumière de la caméra lors d'une photographie devrait décrire le taux de lumière qui arrive en chacun des points à un moment donné. Ce type de modèle n'est qu'approximatif et la qualité d'images mesure le taux de dérive entre ce modèle et la réalité. Cette mesure doit répondre à plusieurs questions dont : Le modèle projectif est-il suffisamment fidèle ? Comment percevons nous la « traduction » des couleurs dans les images noir et blanc ? Comment sont elles restituées dans les images couleurs ? Quel est l'impact du bruit ? Est-il important ? Fortement corrélé à l'information contenue dans l'image ? Etc. Dans le domaine de la photographie, nous avons des outils tels que le qui détermine la qualité nécessaire d'une image pour la détection de cibles en vision de nuit.
Les éléments caractéristiques de la mesure de qualité d'images
Les causes de perte de qualité dans les images sont diverses et multiplesF. Cottet : Traitement des signaux et acquisition de données, Collection: Sciences Sup - éd., Dunod, 2009 .F. Cottet : Aide-Mémoire de traitement du signa, Collection: Sciences Sup - éd., Dunod, 2011 .R. C. Gonzalez, R. E. Woods : Multiple view geometry in computer vision (2. ed.)., Prentice Hall, 2008 .. En voici quelques-unes concernant tantôt le domaine de la photographie tantôt celui du multimédia : La netteté ou piqué d'une image La netteté ( en anglais) définit la finesse des détails d'une image. Sa perception est affectée par le jeu de lentilles utilisé (conception et fabrication des lentilles, distance focale, diaphragme et distance au centre de l'image) et par le jeu de capteurs (nombre de pixels, filtre antialiasing) La perception de la texture peut également être affectée par les secousses de la caméra lors des prises de vues (un bon trépied peut être utile), la précision de la mise au point et les perturbations atmosphériques. Souvent les pertes en netteté d'une image ne peuvent être que partiellement réparées par des procédés de restauration car à trop vouloir restaurer une image on peut la dégrader ! Ceci se traduit fréquemment par des « halos » autour des frontières de contraste. Malheureusement, il s'avère que ce risque de sur-restaurer une image survient parfois avec les caméras numériques compactes afin de compenser la relativement faible qualité des images obtenues. Le bruit Le bruit est une variation aléatoireG. Blanchet, M. Charbit : Signaux et images sous Matlab: méthodes, applications et exercices corrigés, Hermes Science Publications, 2001, 689 pages de l'intensité de l'image perceptible comme le sont le grain des films ou la variation du nombre de pixels dans une image numérique (sous-échantillonnage). Il provient de phénomènes physiques au sein des capteurs images : la nature des photons et l'énergie thermique de la chaleur. Le lissage est un des processus classiques de réduction du bruit en évitant les frontières entre contrastes. Ce procédé bien qu'efficace détériore les contrastes faibles. La dynamique La dynamique d'une caméra représente l'intervalle d'intensités qu'elle peut capturer, habituellement mesurée en EV (valeur d'exposition) ou zones. Elle entretient un lien étroit avec le bruit et la texture puisque les EV sont une combinaison entre le temps d'exposition et l'ouverture du diaphragme (f-number) ; plus le temps d'exposition est long plus la texture est dégradée ; de même plus le f-number est faible plus il y a de lumière incidente aux capteurs. La reproduction des teintes correspond à la capacité de traduire correctement la luminance (intensité lumineuse émise par les objets) en termes de luminosité (perception de la luminosité par l'humain et l'appareil numérique). Typiquement la reproduction des couleurs d'une scène dans une photographie noir-et-blanc. Contraste vignette|Contraste - Les surbrillances détériorent l'image dans leur voisinage. En haut l'image originale ; en bas, les zones rouges indiquent les zones de surbrillances qui affectent la qualité de perception. Le contraste est une mesure relative et non absolue de l'intensité lumineuse. Cette mesure s'exprime par la différence d'intensité entre deux régions ou deux objets. C'est une des caractéristiques fondamentales du système visuel humain. Un fort contraste entraîne une diminution de la dynamique qui se traduit par des pertes des détails, des masquages de l'information provoqués par les surbrillances et les ombres. La fidélité des couleurs reproduites La fidélité des couleurs reproduites est d'importance bien que délicate du fait de la haute subjectivité de cette caractéristique pour le système visuel humain. De surcroît, contrairement à notre impression première, cette caractéristique n'intervient que faiblement dans le processus d'analyse et d'interprétation des données visuelles par le cerveau humain. Les distorsions focales Les distorsions focales provoquent des déformations importantes comme l'effet en barillet, en coussin ou en tonneau. Ces phénomènes apparaissent avec des caméras à faible coût ou encore avec un objectif grand angle. Des logiciels de calibration permettent de corriger ces distorsions. Le vignetage Le vignettage est l'assombrissement des bords de l'image. Ce phénomène provient d'une mauvaise qualité de l'objectif photographique soit d'une mauvaise adaptation de l'objectif au plan image : il ne couvre pas entièrement le plan image ; soit par un filtre pour un effet volontaire ou pas. Le temps d'exposition La finesse du réglage du temps d'exposition peut s'avérer très utile avec les caméras complètement automatisées et autres caméscopes qui n'offrent pas ou très peu de possibilité d'ajuster les teintes (cf. reproduction des teintes) en post-traitement. Certains appareils proposent une mémorisation des paramètres d'exposition : certains objets plus brillants ou plus sombres que la scène peuvent alors apparaître dans celle-ci sans perturber les réglages de la prise de vue. Les aberrations chromatiques vignette|Aberration chromatique - En haut, la photographie a été prise avec l'objectif fourni l'APN (Sony V3) ; en bas, la photographie a été prise avec le même APN mais en utilisant un grand angle. Les aberrations chromatique provoque des franges de dispersion chromatique qui se traduisent par une dégradation des contours sombres (zones bleues à droite de l'image). Les aberrations chromatiques, ou franges de dispersion chromatique, proviennent principalement d'un défaut de qualité des lentilles de l'objectif. Ce phénomène est plus facilement observable avec des objectifs grand angle dont les lentilles sont plus délicates à concevoir. Il s'agit d'une décomposition involontaire de la lumière sur les bords des lentilles due à la variation de l'indice de réfraction du matériau. Ces aberrations ont des effets nuisibles sur le dématriçage des APN (cf. matrice de Bayer) Reflets focaux Les reflets focaux, facteur de flare, voile, dus par une diffusion parasite de la lumière à l'intérieur d'un objectif provoquent une baisse générale du contraste de l'image obtenue et, de surcroît, de sa dynamique en intensité et en chromatique. Plus le jeu de lentilles est complexe avec de multiples lentilles plus ces reflets ont de risques d'apparaître. Le moiré chromatique vignette|Le moiré chromatique - Le moiré est un effet parfois utilisé à des fins artistiques : Móvil de « efecto Moiré » (1972) de Eusebio Sempere (1923–1985) Le moiré chromatique présente des bandes de couleur artificielles dans l'image dont les motifs des hautes fréquences sont répétées provoquant des illusions d'optique. La finesse des lentilles, les filtres antialiasing (passe-bas) et le dématriçage en sont les principales causes.
Mesure de qualité dans le cadre du multimédia Dans certains cas, l'image dont nous souhaitons connaître la qualité n'est pas directement obtenue au format brut (RAW) d'un appareil photographique numérique (APN) mais a subi des déformations dues aux techniques de codage des images, de stockage sur disque et à la transmission sur réseaux. À moins d'avoir utilisé une technique de compression sans perte telles que GIFF ou PNG, l'image décompressée n'est pas identique à l'image capturée initialement. Par exemple, une photographie numérique (obtenue par un APN) qui a été compressée en JPEG et transmise sur un réseau sans-fil puis qui a été décompressée a obligatoirement subi des pertes qui peuvent être ou pas perceptiblement gênante.
La mesure de qualité est alors la différence perceptible entre les images originale (format RAW) et décompressée. Les artefacts désignent généralement les détériorations dues aux traitements que subit l'image lors de sa télétransmission ou lors de son passage du format RAW à tout autre format provoquant des pertes tels que JPEGW. B. Pennebaker, J. L. Mitchell : JPEG: Still Image Data Compression Standard, Springer, 1993, . et JPEG2000 D. Taubman and M. W. Marcellin, JPEG2000 Image Compression Fundamentals, Standards and Practice, Springer, 2002, .. Ces mêmes artefacts se retrouvent évidemment dans les vidéos numériques.
Quand la mesure de qualité d'images est automatisée par algorithme, la mesure est dite objective. Nous devons alors pouvoir vérifier que l'algorithme utilisé est correct. Autrement dit, la mesure objective doit être en adéquation avec la perception humaine. Pour ce faire, elle est évaluée à l'aide de bases d'images tests munies de mesures subjectives, des mesures faites par des testeurs soit en aval de l'algorithme, soit en amontBase d'images LIVEBase d'images TID.
Différents types de mesure de qualité d'images