Super Resolution vs. Reality Creation vs. Darbee Darblet
Cine4Home : le triple duel des accentuateurs de netteté
Le nom parle de lui-même quant à l’objectif de l’introduction du « Full HD » il y a quelques années : traduit littéralement, « High Definition » ne signifie rien d’autre que « haute netteté d’image ». Et en effet, avec une résolution environ quatre fois supérieure à celle du PAL classique (Standard Definition), la HDTV a apporté un formidable bond de qualité, visible par tous, dans le rendu des détails.
Et pourtant, l’optimum n’est pas encore atteint : l’acuité visuelle normale n’est pas pleinement exploitée, surtout en projection grand format. Les fabricants travaillent activement sur la résolution « Ultra HD », déjà quasiment devenue la norme pour les téléviseurs ; seule l’industrie des contenus accuse du retard.
À propos de contenus : bien des amateurs de grand écran déplorent à juste titre que la résolution Full HD ne soit pas à elle seule le facteur limitant de la netteté : de nombreux films sur Blu-ray ou diffusés à la télévision n’exploitent pas du tout le plein potentiel de résolution et acceptent des pertes au profit d’une bande passante plus étroite. En pratique, la qualité d’image maximale du Full HD n’est que rarement atteinte. Le Full HD « peut donc encore mieux faire ».
L’industrie de l’électronique grand public a elle aussi reconnu ce potentiel et propose depuis des années des processeurs de signal intelligents pour le traitement a posteriori des sources Full HD : d’abord sous forme de scalers externes, puis, depuis un certain temps, en « bonus gratuit » dans les téléviseurs et vidéoprojecteurs haut de gamme. Chaque fabricant donne à sa technologie un nom marketing percutant : Super Resolution, Reality Creation, Detail Clarity, etc.
Par principe, les algorithmes ont pour mission de mieux délimiter les contours, de compléter la résolution et de renforcer les contrastes, car ce sont tous des aspects de l’image que nos yeux interprètent subjectivement comme davantage de netteté. Mais ils comportent aussi des risques : dénaturation numérique et sur-accentuation.
Dans ce dossier, nous comparons dans des conditions proches de la pratique trois des systèmes les plus connus du marché : la « Super Resolution » de l’Epson EH-TW9200, la « Reality Creation » du Sony VPL-HW55 et, comme solution externe pour tous les autres vidéoprojecteurs, le processeur « Darblet » de la maison Darbee. Quelles améliorations d’image chaque système apporte-t-il, quels effets secondaires entraîne-t-il, lequel convainc le plus, et ces systèmes sont-ils seulement recommandables ? Nous répondons à toutes ces questions dans les pages qui suivent…
Notre comparatif s’est déroulé dans le magasin spécialisé réputé « Heimkino-Boutique » : son propriétaire, Gunnar Witting, y garde tous les modèles prêts à la démonstration et peut présenter à tout moment en personne, dans des conditions home cinéma optimales, la comparaison exposée ici. Une visite vaut donc le détour !
1. Fonctionnement et effets secondaires éventuels
Avant de comparer, nous souhaitons d’abord expliquer les bases techniques : comment augmenter la netteté d’une image vidéo sans augmenter la résolution native ?
1.1 Plus de netteté en manipulant la luminosité ?
Pour expliquer le principe de l’accentuation, nous nous appuyons sur un exemple connu. Comme point de départ, nous observons une image comportant des éléments plus ou moins détaillés : il s’agit du célèbre pont du disque de test HQV :
Image d’origine, telle qu’elle figure sur la source du signal
Le panorama paraît détaillé et crédible, mais il recèle un potentiel de netteté, comme le montre la version retravaillée suivante :
Accentuée numériquement
Bien qu’il s’agisse exactement du même contenu d’image, avec la même résolution, cette version retravaillée paraît nettement plus nette. La raison apparaît vite lorsque l’on agrandit certains petits détails. Observons par exemple les marches d’escalier à gauche « à la loupe », d’abord dans la version d’origine, plus douce :
En gros plan, les marches ressemblent à des barres obliques gris clair -> gris foncé -> gris clair. Chaque marche est bien délimitée, mais l’image semble recouverte d’une sorte de voile. Observons maintenant les marches « accentuées » en gros plan :
En y regardant de près, on constate que la dynamique des marches a été étirée. Cela signifie que les interstices sombres ont été assombris (gris plus foncé), tandis que les marches claires ont été éclaircies (gris plus clair). Le contraste entre les détails augmente, la séparation se renforce et l’image paraît subjectivement plus nette.
Mais de premiers effets secondaires apparaissent aussi : les transitions de contraste plus dures accentuent également l’effet d’escalier, l’agrandissement devient plus pixelisé et plus sensible aux artefacts. Avec les vidéoprojecteurs Full HD, la résolution native est heureusement si élevée que de tels effets d’« aliasing » à l’échelle du pixel n’ont pas un grand poids. Il n’en reste pas moins qu’un effet secondaire gênant se cache ici, à éviter absolument lorsqu’il est excessif. Dans l’exemple suivant, nous augmentons encore l’accentuation pour mettre en évidence un autre danger :
Les éléments clairs et sombres sont maintenant écartés encore davantage et l’escalier paraît logiquement plus net encore. Mais on remarque que les marches claires ont désormais en partie atteint le niveau maximal (blanc) : le caractère jaune/beige de l’original est presque entièrement perdu, les marches paraissent plus pâles et surexposées, presque artificielles.
1.2 Artefacts possibles / exigences envers un algorithme d’accentuation
Nous savons maintenant que l’accentuation a posteriori est une sorte de « correction gamma au niveau du pixel » : lorsqu’un élément plus clair se trouve à côté d’un élément plus sombre, le contraste est augmenté en les écartant (éclaircir + assombrir) afin de mieux faire ressortir la séparation, ce que notre œil interprète comme « plus net ».
Le contraste des transitions de pixels est augmenté, renforçant ainsi l’impression de netteté
On constate que ce ne sont pas vraiment des détails qui sont ajoutés (d’où viendraient-ils, s’ils ne sont pas contenus dans le signal vidéo ?), mais que les détails existants sont simplement davantage soulignés. C’est une méthode aussi simple qu’efficace, du moins en théorie, car elle présente divers risques :
1.2.1 Surexposition
Nous avons déjà mis en évidence plus haut le premier effet secondaire : si l’on étire trop la plage de contraste au niveau du pixel, on atteint vite la zone blanche, et l’image paraît artificielle, surexposée et pâle.
Sur cette image d’exemple, les surexpositions sont particulièrement visibles sur les cadres de fenêtres et les colonnes. Déjà très claires sur l’original (en haut), elles sont repoussées dans la zone de clipping blanc par l’accentuation du contraste au niveau du pixel :
Dans le résultat (en haut), la photo paraît presque dénaturée, comme un effet de relief. Lorsque l’on exagère l’accentuation, les éléments colorés en souffrent aussi, comme le montre l’exemple suivant :
En haut : original, en bas : sur-accentué
Ici aussi, il s’agit de saturations qui semblent se déposer comme une poussière blanche sur tous les détails. Il faut absolument surveiller ce genre d’artefacts lors de l’évaluation des algorithmes d’accentuation.
1.2.2. Aliasing
L’aliasing est le terme technique anglais désignant les effets d’escalier dus à la résolution. Les amateurs de jeux vidéo connaissent surtout les filtres dits « anti-aliasing », qui font en sorte que les lignes diagonales fines et les éléments de l’image ne paraissent pas dentelés, mais naturels. Une accentuation peut elle aussi provoquer de l’aliasing comme effet secondaire désagréable. Observons pour cela l’image suivante, telle qu’on pourrait en trouver dans n’importe quel long métrage :
Au premier plan se trouve une rue de ville avec de nombreux marquages, comme il est typique. Sur l’original, en haut, ces marquages paraissent crédibles, bien que la résolution atteigne déjà ses limites avec les diagonales blanches obliques. Mais un léger flou empêche les marches d’escalier prononcées. Si l’on supprime ce flou par accentuation, cela donne ceci :
L’impression d’image est certes nettement plus nette, mais en raison de l’augmentation du contraste des marquages routiers, ceux-ci paraissent désormais artificiellement dentelés et pixélisés. En mouvement (par exemple lors d’un panoramique de caméra), ces artefacts sont encore amplifiés et peuvent provoquer un scintillement des lignes. Une accentuation intelligente devrait éviter les artefacts d’aliasing.
1.2.3 Bruit amplifié
Tout le monde connaît l’effet en photographie, ou a déjà souvent pu l’observer dans les films au cinéma (ou en home cinéma) : les aplats colorés ou gris homogènes ne paraissent pas vraiment uniformes à l’écran, mais sont parsemés de milliers de petits points. Ceux-ci bougent d’une image à l’autre, ce qui crée un bruit visuel, que les profanes appellent souvent « grésillement ». Il ne s’agit donc pas d’un artefact numérique du vidéoprojecteur, mais d’un artefact du support analogique en celluloïd.
Le bruit divise les esprits, comme l’ont montré l’arrivée du Blu-ray et les différents algorithmes de compression : le camp « conservateur » parmi les cinéastes et les studios estime que le « grain du film » visible est un artefact à conserver, qu’il ne faut pas lisser lors du mastering. D’autres préfèrent au contraire un rendu plus lisse et naturel, « nettoyé ». Quoi qu’il en soit, la plupart des DVD et des Blu-ray présentent encore aujourd’hui un bruit de film visible. Observons-le en gros plan sur une image isolée :
Les aplats unicolores sont bruités vus de près
La surface en apparence uniforme paraît, vue de près, parsemée de nombreuses taches et points sombres et clairs qui se répartissent autour de la « couleur théorique ». Ils bougent d’une image à l’autre, ce qui produit un bruit régulier.
Comme expliqué plus haut, la netteté est obtenue en augmentant le contraste entre les pixels. Pour notre surface « bruitée », cela signifie que le contraste entre les granulations augmente : les taches/pixels plus sombres sont assombris, les plus clairs encore éclaircis. Le bruit devient alors nettement plus marqué :
L’accentuation amplifie le bruit
Un algorithme d’accentuation devrait donc soit reconnaître ces zones de bruit, soit travailler assez modérément pour que le bruit n’augmente pas de façon significative, ce qui n’est certainement pas une tâche facile.
1.2.4 Doubles contours
Ce sont surtout les réglages de netteté classiques des téléviseurs ou des vidéoprojecteurs qui sont connus pour ces artefacts : si l’on pousse trop la commande de netteté, des doubles contours disgracieux, appelés aussi « ringing », apparaissent vite dans l’image.
Ces contours apparaissent surtout à côté de fortes transitions de contraste du clair vers le sombre ou inversement. Ils sont très visibles surtout dans les prises de vue à contre-jour, devant le ciel (voir l’exemple ci-dessus).
Une accentuation moderne et performante ne devrait bien entendu pas produire de tels doubles contours. Et pourtant, un problème se pose : il n’est pas rare que le matériel vidéo ou la source du signal présente déjà un ringing minimal, des doubles contours à peine visibles autour d’objets nettement délimités. Avec une netteté classique, ils passent inaperçus, mais une accentuation a posteriori augmente le contraste pixel par pixel et, comme pour le bruit, cet artefact devient alors vraiment visible.
L’accentuation met les doubles contours en évidence
Nous touchons ici un domaine que l’« intelligence du circuit » a beaucoup de mal à contourner. Une reconnaissance complète des objets n’est toujours pas possible.
1.2.5 Flous intentionnels
Augmenter uniformément la netteté de chaque image de façon systématique n’est pas forcément la bonne voie, car plus net ne veut pas forcément dire mieux. Un point de vue particulier que beaucoup d’amateurs de home cinéma et de « fanatiques de la netteté » ne prennent pas en compte : une image de cinéma ne doit pas (selon sa composition) être nette dans toutes ses zones ! Cela semble d’abord incompréhensible, et pourtant le flou est ce qu’il y a de plus naturel au monde :
Nos yeux sont ainsi conçus qu’ils ne peuvent faire la mise au point que sur une seule plage de distance à la fois. Quand on se concentre sur un objet, seul celui-ci (et les autres objets situés à la même distance) paraît net, tout le reste est plutôt flou et perd donc aussi en attention et en importance dans la perception. Il en va de même pour un appareil photo.
Et ce sont précisément ces propriétés de la perception humaine que les bons réalisateurs mettent à profit : en délimitant clairement le plan de netteté, ils influencent ce sur quoi le spectateur se concentre et quels éléments il remarque davantage que d’autres. C’est indispensable pour guider le regard du spectateur : en raison de la bidimensionnalité de l’image (l’écran est plat et ne se trouve toujours que sur un seul plan de mise au point de l’œil), le cerveau n’a pas d’autre repère visuel pour « l’action importante » que la netteté de l’image :
Original…
Sur l’image d’exemple ci-dessus, cela apparaît vite : le protagoniste (Johnny Depp) est au centre de l’action et est donc restitué net, tandis que l’arrière-plan et le mur à droite paraissent flous et sans importance. Grâce aux différents plans de netteté, l’image gagne nettement en profondeur spatiale.
…accentuée de façon classique…
Si l’on accentue toute l’image selon les méthodes classiques (image du haut), elle perd cette profondeur spatiale : le mur et le protagoniste sont sur le même plan, l’œil est distrait, l’image paraît plate. L’exemple suivant le montre encore plus clairement :
…dénaturée par une accentuation inadaptée.
Dans cet exemple, le mur est plus net que l’acteur et passe ainsi spatialement au premier plan, alors qu’il n’a aucune importance pour l’action.
Pour ces raisons essentielles, une accentuation intelligente doit donc faire la différence entre le plan de netteté / les éléments importants et les « éléments secondaires ». Sur l’image ci-dessus, par exemple, il n’est judicieux d’accentuer que le visage de Johnny Depp, mais pas le mur ni l’arrière-plan. C’est la seule façon de préserver la composition d’origine, qui gagne même en profondeur grâce à l’accentuation ciblée :
En haut l’original, en bas accentué de façon ciblée uniquement dans les
zones importantes
La profondeur d’image augmente, sans que la composition soit dénaturée
Cet exemple montre clairement comment un algorithme d’accentuation intelligent et complexe peut améliorer visiblement la qualité d’image sans perturber la composition. L’acteur se détache encore plus nettement au premier plan, le mur et l’arrière-plan restent intacts et « sans importance ». L’image paraît encore plus plastique et plus séduisante.
1.3 Exigences envers un algorithme d’accentuation
Notre aperçu des problèmes possibles a montré qu’il n’est pas si simple d’augmenter la netteté d’une image de film en mouvement. Si l’on exagère, des artefacts sont vite provoqués (aliasing, saturation), ou bien des artefacts existants sont amplifiés (bruit, doubles contours), ou encore la composition voulue de l’image est dénaturée (plans de netteté). Les deux techniques d’accentuation d’Epson et de Sony sont-elles capables de tenir compte de tous ces aspects ?
2. Le test : comparatif pratique des différents systèmes
Après avoir découvert au chapitre précédent les principes de fonctionnement et les effets secondaires possibles, nous voulons appliquer ces connaissances aux trois systèmes concurrents actuels. Pour cela, nous choisissons deux séquences de films bien connues et examinons en détail les caractéristiques de l’accentuation de l’image :
2.1 Epson Super Resolution
Parmi les vidéoprojecteurs, Epson est le pionnier de l’accentuation a posteriori. Le classique des algorithmes d’accentuation est donc la célèbre « Super Resolution », très appréciée depuis des années dans les modèles haut de gamme d’Epson, leader du marché. Elle vient de la maison NEC et est produite par un processeur dédié, le « NEC 9280 ».
L’accentuateur NEC sur la carte mère
Des recherches complémentaires sur les sites web du groupe électronique NEC révèlent qu’il s’agit bien d’un processeur de signal dont la mission est l’amélioration visible de la netteté d’image. Il fait partie de la famille « Neo Clear Resolution ».
Et voilà : « Single Frame Super Resolution » montre que le nom lui-même ne vient pas d’Epson, mais de la maison NEC. Cela explique aussi que la Super Resolution se retrouve aujourd’hui dans de plus en plus de vidéoprojecteurs et de téléviseurs.
« Single Frame » signifie que l’analyse de l’image repose toujours sur une image isolée. Si l’on prenait aussi en compte les images suivantes dans le calcul, on pourrait sans aucun doute atteindre une précision encore plus élevée, mais cela dépasse pour l’instant les puissances de calcul disponibles.
Nous présentons le fonctionnement de l’algorithme dans un organigramme qui représente les différentes étapes de traitement et leur ordre :
Fonctionnement de la « Super Resolution »
Dans un premier temps, l’image entrante est analysée à la recherche de zones floues. Aux endroits où le processeur détecte un potentiel de netteté, la technologie dite « Mixed Color Separation » doit délimiter plus nettement les petits détails. Encore un nom de fonction en anglais : que cache-t-il ? Lorsque l’on met une image à l’échelle vers une résolution supérieure (du PAL vers le HD, par exemple), les contours sont souvent adoucis en insérant des valeurs de couleur moyennées à la place des pixels manquants :
Cette méthode de mise à l’échelle donne un résultat très naturel et fin, mais la netteté maximale n’est pas atteinte. C’est là qu’intervient la Color Separation : l’algorithme doit détecter et supprimer de telles transitions de couleur et de luminosité, sans altérer les formes ni les structures :
Lors de la dernière étape, l’image « Super Resolution » nouvellement calculée est comparée à l’original, retravaillée une nouvelle fois, puis quitte enfin la ligne du signal.
Nous voilà au cœur de la Super Resolution de NEC : elle a été conçue à l’origine pour regagner de la netteté après la mise à l’échelle d’un matériel SD classique (PAL / NTSC), mais le circuit est censé apporter davantage de netteté aussi avec du matériel HD, selon la méthode gamma au niveau du pixel que nous avons déjà expliquée au début de ce dossier. Il s’avère toutefois que ce circuit offre à son tour un grand potentiel lors d’une mise à l’échelle vers la 4K. Le principe de la Super Resolution est la base de toutes les techniques plus avancées, y compris celles qui suivent…
Voilà pour la théorie, passons maintenant à la pratique du test. Nous observons pour cela une scène de « Batman » que tout cinéphile connaît : les dernières secondes de calme avant que le Joker ne frappe…
Sur la capture d’écran ci-dessus, nous voyons la scène dans sa restitution Blu-ray native, sans traitement d’image ultérieur. Notre choix paraît étonnamment peu spectaculaire, car cette scène ne « réclame » pas forcément une accentuation. Elle recèle pourtant un certain potentiel, mais aussi des pièges qui révèlent les différences de qualité entre les algorithmes.
Observons d’abord le pantalon sombre du Joker : par contraste avec la rue claire, on ne constate sur l’original aucun déficit de netteté significatif. En macro, on voit cependant que le protagoniste ne se détache en aucun cas « noir sur blanc » de l’arrière-plan. Les bords sont légèrement adoucis par des niveaux de gris, et ce n’est pas sans raison : ces « micro-escaliers de gris » font en sorte que la résolution limitée du Full HD ne soit pas trop apparente ; ils atténuent les effets d’escalier et les artefacts d’« aliasing » décrits plus haut, qui donneraient à l’image un aspect artificiellement numérique. Un compromis entre netteté des détails et naturel a donc été appliqué ici.
Mais ce mastering n’est pas parfait, car en regardant de près, on distingue un léger double contour à côté des jambes : il s’agit du « ringing », aussi disgracieux que non voulu.
Comment la « Super Resolution » d’Epson traite-t-elle ce détail d’image ? L’intensité de son intervention se règle sur 5 niveaux. Nous avons photographié chaque niveau et le résultat parle de lui-même :
Niveau 1…
…2…
…3…
…4…
…5…
En effet, la netteté subjective est ici considérablement augmentée et l’algorithme fonctionne exactement comme le fabricant l’annonce, mais on peut débattre d’un réel gain de qualité d’image.
D’un côté, la Super Resolution supprime systématiquement tous les niveaux de gris d’« adoucissement » et augmente ainsi le contraste entre l’objet et l’arrière-plan, ce qui accroît la netteté subjective. Mais malheureusement, les bords obliques sont si fortement « effilochés » que les artefacts d’aliasing, pourtant non voulus, deviennent plus que visibles. Dans l’image animée, ils ressortent encore davantage sous forme de « scintillement des bords » ; l’image paraît mal numérisée et la limite de la résolution Full HD saute aux yeux.
Original (en haut) & Epson Super Resolution (en bas)
Dans le même temps, l’algorithme ne reconnaît pas le « ringing » subtil comme tel, mais tente d’accentuer lui aussi les doubles contours. Cet artefact est ainsi encore renforcé et donne à l’image encore plus d’artificialité. Pour les amateurs d’une image naturelle, seuls les deux premiers niveaux, plus faibles, de la Super Resolution sont ici à utiliser : la netteté est efficacement soulignée sans que l’on perçoive trop, à distance, les effets secondaires gênants. Nous ne pouvons recommander les niveaux 3 à 5 qu’aux fétichistes de la netteté, pour qui les artefacts sont « sans importance ».
Au total, cette scène est accentuée partout, y compris là où cela ne devrait pas être le cas : les maisons à l’arrière-plan sont en effet volontairement très floues pour obtenir une plus grande profondeur et mettre encore davantage le protagoniste au premier plan (voir l’exemple du chapitre 1). La composition voulue par les cinéastes s’en trouve altérée.
Comme deuxième scène, nous choisissons notre classique, la place Saint-Marc de Casino Royale. Ici, chaque algorithme peut montrer comment valoriser encore une image déjà très détaillée. L’original présente des structures fines et divers détails qui ne tiennent qu’en un ou deux pixels.
Dans les deux premiers niveaux, la Super Resolution d’Epson parvient, grâce à l’accentuation du contraste, à faire ressortir plus nettement les structures fines et donc à augmenter la netteté subjective. Dans les niveaux 3 à 5, les inconvénients l’emportent en revanche de nouveau :
Le mur de la maison à gauche est surexposé et paraît découpé, comme un filtre de relief de Photoshop. La foule devant la basilique Saint-Marc perd elle aussi ses couleurs et se transforme en taches blanches. On ne peut pas parler d’amélioration de la qualité.
Nettement plus net, mais avec de nombreux effets secondaires
Dans le même temps, le bruit, déjà supérieur à la moyenne dans ce film, est encore amplifié et le naturel encore réduit. Résultat global : nettement plus « net », mais très peu naturel.
Remarque :
Tous les résultats ci-dessus se rapportent à la dernière version du firmware de l’Epson EH-TW9200, dans laquelle la Super Resolution est particulièrement accentuée afin d’offrir à l’œil non exercé davantage d’« effet waouh ». Mais nous disposions aussi d’un Epson avec l’avant-dernière version du firmware, sur lequel la Super Resolution se dose de façon nettement plus fine. Voici la comparaison directe :
À gauche le nouveau firmware Epson, à droite l’ancien
Comme on le voit, l’« ancienne » Super Resolution travaille de façon plus subtile et moins voyante, mais offre en contrepartie un bien meilleur compromis entre gain de netteté et naturel. Nous recommandons donc de ne pas (!) passer au dernier firmware.
2.2 La Reality Creation de Sony
Derrière ce terme marketing propre à Sony se cache bel et bien une technique propre à Sony. Plusieurs processeurs se chargent de l’adaptation intelligente des détails : le processeur X-Reality prend en charge les algorithmes qui limitent les artefacts, comme une réduction de bruit intelligente, tandis que d’autres améliorent le rendu des détails selon le principe de la « Super Resolution » (voir plus haut). Sony tente de présenter le fonctionnement de son algorithme comme une grande « base de données de structures », qui reconnaît les détails de manière autonome et insère ensuite d’elle-même les motifs correspondants.
Mais cette présentation relève du « battage marketing », car en pratique, il n’y a pas des milliers d’images enregistrées, comme Sony voudrait nous le faire croire. L’algorithme n’en est pas moins très complexe :
Les experts expérimentés du home cinéma savent que la transformation de Fourier rapide est un élément essentiel de la compression numérique de l’image et du son, et qu’elle la rend même possible. En vidéo, elle peut servir à convertir les informations d’image en plages de fréquences, ce qui permet une analyse plus poussée :
Grâce à cette conversion en fréquences, on peut par exemple distinguer les parties de l’image qui présentent des détails fins (hautes fréquences) de celles qui offrent peu de détails (basses fréquences). Sur l’exemple ci-dessus, elles sont repérées par des couleurs différentes. À noter que les simples bords d’objets ne sont pas classés comme un niveau de détail élevé, mais uniquement les structures fines.
Les ingénieurs de Sony ont réalisé cette analyse de fréquences FFT sur d’innombrables séquences pour développer leurs processeurs d’image, et ont rassemblé dans une base de données les caractéristiques typiques, c’est-à-dire récurrentes. Cette base de données n’est donc pas à comprendre comme une simple « mémoire d’images » où seraient stockés divers motifs graphiques, mais plutôt comme un ensemble de conversions de fréquences mathématiques (base de données de conversion). La longue expérience de Sony dans le domaine de la prise de vue 4K et du mastering y contribue bien sûr.
Quelle est l’efficacité de ce système ? Cela dépend surtout du matériel vidéo : plus la source Full HD (ou SD) a été masterisée avec netteté, plus l’algorithme Reality Creation reconnaît de « traces » et plus il peut utiliser efficacement ses algorithmes de complément de résolution.
La Reality Creation s’en sort le mieux avec du matériel Full HD issu d’un master 4K (réduit à l’échelle) puis compressé. L’algorithme y reconnaît les artefacts typiques de la réduction 4K->2K et des zones d’image à hautes fréquences réapparaissent.
Cette image d’exemple couvre toutes les plages de fréquences : l’ombre du but et le dos du panneau sont de grande surface (basse fréquence, bleu), les pierres du mur et l’herbe montrent des détails plus fins (fréquences moyennes, jaune/vert) et les inscriptions des pierres tombales des détails très fins (haute fréquence, rouge). En d’autres termes : sur cette image d’exemple, la Reality Creation travaille de façon particulièrement efficace dans la zone des murs et des inscriptions.
Il existe toutefois aussi des masterings Full HD sur lesquels la Reality Creation ne peut pas faire de tels miracles : c’est généralement le cas lorsque le film n’a été numérisé qu’en 2K à l’origine et que les détails fins ont déjà été aplatis en fréquence lors de la compression.
Ce deuxième exemple montre un tel mastering : même dans les structures fines comme les cheveux, la peau du visage ou le blazer, toutes les hautes fréquences ont déjà été « filtrées » par la compression, ce que l’on peut comparer à un filtre passe-bande destiné à améliorer l’efficacité de la compression. Avec un tel matériel, la Reality Creation parvient certes, grâce à l’analyse de pixels typique de la « Super Resolution », à augmenter la netteté subjective, mais objectivement, aucun détail supplémentaire n’est révélé.
Jusque-là, tout va bien : l’algorithme est donc capable de reconnaître les contenus d’image finement résolus et éventuellement de les réutiliser. Mais lors de l’affichage proprement dit, un problème se pose : un vidéoprojecteur Full HD classique n’offre pas beaucoup de marge de résolution par rapport à la source pour compléter les détails reconnus avec des informations d’image. L’algorithme doit donc se limiter à minimiser les artefacts, soit par un gamma au niveau du pixel, soit par recalcul.
Tout cela n’est donc que du battage marketing sans réelle utilité ? Regardons à nouveau de plus près :
En haut l’original, en bas Sony Reality Creation
Le Sony HW55 parvient lui aussi, au premier coup d’œil, à une augmentation notable de la netteté. Les détails du sac et des cheveux sont davantage soulignés, sans paraître trop numériques. En revanche, l’arrière-plan volontairement flou est nettement accentué et le bruit d’image dans la rue est mis en avant.
La Reality Creation n’est pas non plus capable de reconnaître le ringing non voulu de l’original et renforce les doubles contours gênants, de sorte qu’ils deviennent visibles à distance, mais à un niveau moins grossier que sur l’Epson. L’aliasing et l’effet d’effilochage ne sont en revanche pas provoqués : sur ce point, la Reality Creation est plus intelligente.
En haut l’original, en bas la Reality Creation de Sony
Sur la scène de la place Saint-Marc, avantages et inconvénients apparaissent également : la netteté est nettement augmentée, sans donner l’effet découpé et dénaturé de l’Epson. Le rendu des couleurs des petits détails est lui aussi préservé.
En haut l’original, en bas la Reality Creation de Sony
Le bruit du film est en revanche considérablement amplifié et gâche nettement l’impression d’image par ailleurs bonne ; le réducteur de bruit réglable séparément de la Reality Creation n’y change pas grand-chose. Dans tous nos tests, il ne faut pas régler la Reality Creation sur une valeur supérieure à 30 (l’échelle va jusqu’à 100) si l’on veut préserver le naturel.
2.3 Darbee Darblet
Le Darbee Darblet est un petit boîtier qui s’insère dans le signal HDMI. À un prix d’environ 250 €, il coûte plus cher que bien des lecteurs Blu-ray, et les attentes envers ses performances sont donc élevées.
Le Darblet se pilote via son propre menu, qui se révèle étonnamment polyvalent. Différents profils d’utilisation y sont préprogrammés et peuvent ensuite être ajustés finement. Comme pour les autres systèmes, nous avons choisi un réglage modéré.
Sur notre première scène de test, le Darblet obtient lui aussi au premier coup d’œil une netteté accrue. En y regardant de près, son mode de fonctionnement apparaît : dans les détails fins à haute fréquence comme les cheveux, le gamma est augmenté afin d’accroître le contraste et donc la netteté subjective.
En haut l’original, en bas Darbee Darblet
Cette méthode est également appliquée aux détails plus grossiers comme les plis du sac, qui gagnent ainsi en plasticité. Le résultat est séduisant, sans être trop exagéré. Les maisons à l’arrière-plan sont légèrement accentuées, mais la composition d’origine n’est pas trop dénaturée. Le bruit d’image gênant n’est pas non plus provoqué.
L’algorithme travaille de façon particulièrement louable sur les transitions de contraste au niveau des jambes : elles ne sont ni accentuées, ni le ringing de l’original n’est renforcé. Aucun post-traitement n’a lieu ici, car il n’est tout simplement pas nécessaire.
En haut l’original, en bas Darbee Darblet
De bons résultats également sur la place Saint-Marc : le rendu des détails est amélioré sans donner à l’image un look numérique. Les petits détails conservent leur couleur. Le bruit n’est que très légèrement amplifié et reste à un niveau discret. En revanche, le gain de netteté est subjectivement un peu moins élevé qu’avec la Reality Creation.
3. Conclusion
Trois systèmes, trois algorithmes, trois résultats : bien que chaque fabricant promette le même résultat et le tienne, les trois systèmes produisent un look totalement différent, qui se superpose à l’image comme une empreinte digitale, avec ses forces et ses faiblesses. Outre les scènes d’exemple ci-dessus, nous avons examiné tous les systèmes avec de nombreux autres contenus afin de nous faire une impression nuancée.
C’est l’image du Darbee Darblet qui nous a paru la plus équilibrée : une fois configuré (modérément), il augmente nettement la netteté tout en restant assez subtil, sans trop accentuer les artefacts gênants comme les doubles contours, l’aliasing ou le bruit. La composition de l’image, avec ses flous éventuellement voulus, n’est elle aussi, dans la plupart des cas, pas trop dénaturée. Malgré son prix d’achat élevé, ce petit processeur d’image est capable d’améliorer visiblement l’image des vidéoprojecteurs qui ne sont pas équipés d’origine d’algorithmes d’accentuation dédiés.
L’effet « waouh » le plus rapide est sans aucun doute produit par la Super Resolution d’Epson, car la netteté subjective y est nettement renforcée au premier coup d’œil et dans presque toutes les scènes. C’est d’abord séduisant, mais en y regardant de façon critique, divers artefacts amplifiés apparaissent vite : scintillement des bords, bruit, dithering et surexpositions, ainsi que des pertes de couleur dans les petits détails. Nous recommandons le niveau « 2 », qui offre le meilleur compromis entre gain de netteté et fidélité d’image. Dans l’ensemble, il apparaît que l’algorithme Super Resolution a pris de l’âge et nécessite une refonte en profondeur pour les générations à venir.
La Reality Creation de Sony se situe enfin entre les deux : elle produit une netteté moins marquée que la variante d’Epson, mais apporte davantage de détails avec des Blu-ray masterisés en 4K que le Darblet de Darbee. En accentuant fortement le bruit d’image, on s’expose toutefois vite à des défauts qui peuvent ternir le rendu naturel de l’image. Ici aussi, il est fréquent que moins soit mieux !
Reste la question de l’utilité de tous ces systèmes pour une reproduction d’image fidèle : les Blu-ray bien masterisés sont sans aucun doute assez nets pour que l’on puisse se passer d’« accentuation » supplémentaire. Avec des transferts médiocres, qui représentent hélas toujours la grande majorité de l’offre de films, ils sont en revanche tout à fait capables de réduire efficacement les défauts. Nous recommandons une comparaison personnelle chez l’un de nos partenaires home cinéma dans toute l’Allemagne.
31 janvier,
Ekkehart Schmitt
Cine4Home
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