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  Le binning est une technique consistant à associer plusieurs pixels adjacents dans le but d'améliorer les qualités d'une photo soit en l'éclaircissant, soit en améliorant son niveau de bruit.
En général on utilise des pixels adjacents formant un carré. Exemples binning 2x2, 3x3, 4x4, 5x5...
Le binning s'approchant d'un moyennage local, va rendre flou la photo et théoriquement on devrait diminuer les tailles de l'image dans le même rapport. Heureusement de nos jours les photos font environ 16 Mpx, ce qui conduit à des résultats encore acceptables:

Binning	Définition	Amélioration du s/b
1x1 =  Photo originale	3264x4928	x1
2x2	1632x2464	x2
3x3	1088x1643	x3
4x4	816x1232	x4
5x5	653x986	x5

  Cette technique est utilisée dans les cas désespérés, pour récupérer des documents intéressants. On peut ainsi photographier dans des ambiances sombres avec une vitesse acceptable, ou augmenter la sensibilité d'un capteur (au détriment de sa définition) Cela permet cependant de publier sur Internet, ou de faire un tirage 10x15 acceptable

(Toute cette partie sera faite avec des jpg. Ce qui n'est pas l'idéal!)

J'effectue normalement cette action avec PSP X2. J'utilise le "filtre personnalisé"

PSP X2  > menu Effets > Filtre personnalisé       (sur PS CS5   Fitres > Divers > Autres... )


On a mis ici le nombre 1 dans 5x5 cases. Chaque pixel dans la nouvelle images sera le cumul des 25 pixels. Ici divisé par 13 pour ajouter 1 EV de lumière?  La division par 25 ne changerait pas la lumière de la photo.

Photo originale:


Photo modifiée par binning 5x5 diviseur 13   (5x5/13 => +1 diaphragme)


PS. Je ne m'intéresse à cette photo que pour montrer le principe du binning. Elle n'est pas réellement adaptée car il y a, ici,  brûlage des lumières fortes. Aucun autre traitement n'a été apporté. (sauf réduction 750x500)


Autre exemple: Binning 5x5, diviseur 6 (soit +2 diaphragmes, ou plutôt ISOx4)

Détail original


Détail résultat


Détail résultat avec 'sharpen'

• La méthode utilisée est un cas simple de convolution. Ce terme est trop souvent associé à des formules mathématiques vite incompréhensibles par les gens.

• Je pense qu'à l'origine, on devrait prendre 4 pixels et créer un seul pixel dans une nouvelle image 4 fois plus petite. Je ne pense pas que dans ce cas on puisse parler de convolution.

• L'utilisation d'un masque de convolution m'a permis de faire un pseudo binning.

• Pour des binnings importants, on a intérêt, non pas à utiliser un carré de 1, mais plutôt essayer de s'approcher d'un motif circulaire et hexagonal. On peut aussi adapter en fonction du sujet photographié pour privilégier les lignes verticales ou horizontales.

• Le binning est utilisé principalement en astronomie. Les images étant directement codées en 16 bits.

• Je me demande si PSP, quand il fait un redimensionnement, n'utilise pas un genre de méthode similaire au binning. Car chacun sait qu'il faut faire un flou avant de diminuer les dimensions. (et moyenner le pixel avec les pixels adjacents est une méthode rapide)

• Je pense que la plupart des algorithmes de réduction de dimensions utilisent des interpolations (donc des calculs) en 16 bits. Il y a donc une sorte de moyennage dans le principe et que cela se rapproche du binning en résultats (binning qui lui est une assez mauvaise interpolation). Les interpolations peuvent être linéaires (ax +b)(cy +d)  bicubiques (a1 x² +b1 x +c1)(a2 x² +b2 x +c2) et ainsi de suite. L'astuce est de trouver une solution de calculs rapide et donnant de bons résultats.

• La compréhension sur le gain apporté en s/b est quand même plus simple sur le binning... le faire en bicubique risque de noyer pas mal de monde (moi y compris) L'important est de comprendre un phénomène, ensuite chacun est capable d'extrapoler sur des lois plus compliquées.

• On arrive donc à la conclusion, qu'on peut se passer du binning en utilisant le 'downsizing' (réduction) avec des logiciels travaillant en interne en 16 bits (et en espace interne gamma=1). PS montre bien une amélioration du S/B. Comme M Jourdain, on fait du binning sans le savoir... Eh bien maintenant, je le sais!

• Charles Vassalo a fait des manips prouvant que PS propose un redimensionnement équivalent à du binning: "Démonstration. Je pars d'une plage de gris uniforme prise à 1600 iso et je fais les mesures dans la couche verte. Je fais des moyennes sur une petite sélection sur ce gris ; lectures dans la palette «histogramme»
  
  
  (1) image de départ :
          moyenne = 89  déviation standard = 8,9 (c.à.d. le bruit)
  (2) après sous-dimensionnement de 50% avec l'algorithme «au plus proche»
          moyenne = 89    déviation standard = 8,9
      (comme attendu, aucun changement)
  (3) après sous-dimensionnement de 50% en bicubique standard :
          moyenne = 89    déviation standard = 4,1
  
  Si on essaie de bricoler soi-même une moyenne futée des pixels avant réduction et qu'on compare à ce que fait directement Photoshop, on aura du mal à trouver une amélioration sur le bruit. Par contre, on verra que Photoshop conserve des contours plus nets." (avec son autorisation) voir msg NG 2012-03-18 8h51     Le s/b s'est donc bien amélioré dans le cas (3).
• PSP semble faire la même chose.

  J'attends la livraison de PSP X4...

  Le bruit est tout d'abord un phénomène statistique. Dans un capteur, chaque cellule capte des photons (qui se transforment en électrons). Et le nombre de photons reçu par chaque cellule est faible (genre 100 à 20000) Une loi fondamentale existe qui dit que le comptage de phénomènes statistiques est imprécis et suit la loi n +-racine(n) [C'est une loi universelle des statistiques: la précison est racine(n)/n=1/racine(n). Ainsi un sondage sur 1000 personnes n'a qu'une précision que de 3%!]
Ainsi si le capteur est censé recevoir 100 photons (en moyenne), en réalité, il recevra 100+-10 d'où un s/b de 10 (cas des ombres)
S'il doit recevoir 10000 photons, en réalité le comptage dira 10000+-100 soit un s/b de 100

  En réalité le comptage se fait sur les électrons (il faut donc tenir compte du rendement quantique du capteur. On n'est plus très loin de 100%). Deuxième réalité le comptage se fait réellement en accumulant les électrons pour obtenir une tension (ou une charge). Il faudra ensuite convertir cette tension (avec des approximations qui ajouteront un autre bruit)

  Un capteur a donc une sensibilité propre. S'il y a trop d'électrons, le capteur sature (cela déborde) il faudra donc jouer sur la vitesse pour n'ouvrir le robinet à lumière (photons) que pendant un temps plus court.
Si le capteur ne reçoit pas assez de photons, on peut allonger le temps de capture (temps de pose) Mais on peut aussi mettre un gain électronique (multiplication de la tension) Malheureusement on a vu qu'avec seulement 100 photons (je devrais dire 100 électrons) le s/b n'est que de 10. Tirer les ISO vers de grands chiffres conduit à une multiplication et donc maintient le système dans une capture d'un faible nombre de photons. [Un autre phénomène intervient sur les poses longues: le bruit thermique]

  Dans une photo sombre, les parties lumineuses (100 photons) auront un s/b de 10, les parties moyennes (100/6) un s/b de 4 et les parties sombres (100/25) un s/b de 2.

  La seule manière d'avoir une photo d'ombre avec un bon s/b est de la prendre surexposée (sans brûlage) et au 'développement' de l'assombrir.

  On arrive donc à la conclusion, qu'on peut se passer du binning en utilisant le 'downsizing' (réduction) avec des logiciels travaillant en interne en 16 bits (et en espace interne gamma=1). PS montre bien une amélioration du S/B. Comme M Jourdain, on fait du binning sans le savoir...

  Avec les logiciels modernes (PS, PSP X2, ...), l'amélioration du bruit s'obtient donc directement lors des réductions (downsizings) car les interpolations en 16 bits s'approchent du principe du binning. Cette page n'a donc pour but que de montrer ce qu'est le binning et de simplement 'mourir un peu moins idiot!'  ;-)

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Copyright JM Pichot. Toutes les photographies de cette page ou de mon site, sont ma propriété exclusive.
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Edition originale 2012-03-16, rev2