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Optimisation des images

Smart Features pour optimiser la qualité de l'image

Nos Smart Features pour l'optimisation de l'image contiennent de multiples fonctions qui peuvent améliorer la qualité de l'image. Elles permettent par exemple d'exploiter au maximum les potentiels de performance, de simplifier la structure et de réduire de manière décisive les frais d'installation ainsi que les coûts de matériel, de logiciel ou de développement.

Les fonctions intelligentes de l'optimisation de l'image en un coup d'œil

Fonctions automatiques
Les fonctions automatiques vous permettent de laisser l'appareil photo régler automatiquement le temps d'exposition (Exposure), le gain (Gain) et la balance des blancs (White Balance) - pour une adaptation optimale de l'appareil photo aux conditions d'éclairage changeantes.

Correction des pixels défectueux
En raison des variations aléatoires du processus, il n'est pas possible de garantir que tous les pixels se comportent de la même manière dans des conditions identiques. Bien que les fabricants de capteurs n'aient aucune influence sur ce point, on parle ici de défauts d'image. Cela comprend les pixels défectueux, le courant d'obscurité et les différences de sensibilité des pixels. Les procédés de correction de cette fonction permettent d'éliminer facilement de telles erreurs d'image.

Double zone d'exposition
Certains capteurs disposent d'une fonctionnalité d'exposition double zone. Celle-ci permet - par exemple après un événement déclencheur - d'exposer deux zones de l'image qui ne se chevauchent pas pendant une durée différente au même moment et de les rendre ainsi parfaitement reconnaissables.

Matrice de correction des couleurs (CCM)
La matrice de correction des couleurs (Color Correction Matrix, CCM) permet d'effectuer des corrections de couleurs au moyen de matrices pour optimiser les couleurs. Il existe une matrice avec des coefficients de correction spécifiques au capteur, une matrice avec des paramètres pour la saturation des couleurs - efficace pour tous les formats d'image (RGB et YUV) - ainsi qu'une matrice pour le choix de l'espace chromatique du dispositif d'affichage. Cette fonction permet ainsi une reproduction naturelle et fidèle des couleurs ou adapte la représentation aux conditions spécifiques de l'application (affichage).

Correction du champ plat (FFC)
La correction du champ plat (Flat Field Correction, FFC) permet de corriger chaque pixel du capteur, de sorte que, par exemple, lors de la prise de vue d'une surface homogène, il est garanti que chaque pixel émet la même valeur. Il est ainsi possible de compenser des éclairages non homogènes, un vignettage de l'optique ou encore des erreurs du capteur comme le Fixed Pattern Noise ou la Photo Response Non Uniformity. Cette fonction évite et corrige ainsi les caractéristiques d'image défectueuses ou défavorables.

Ajustement du cadre
Le Frame Averaging permet de calculer la moyenne des valeurs de gris des différents pixels. Selon le capteur, cela peut se faire par une rétroaction d'image adaptative, dans laquelle le facteur de rétroaction est réglé pixel par pixel à l'aide de la variation de la valeur de gris, ou par la moyenne classique par addition des valeurs de pixels et division subséquente. Cela permet de réduire le bruit, de compenser les mouvements et d'additionner les faibles valeurs d'intensité dans l'image à pleine profondeur de bits.

High Dynamic Range (HDR)
Les capteurs qui disposent du mode HDR ont également une plage dynamique étendue : ils permettent de prendre des photos en cas de différences de luminosité externes et de saisir des contrastes extrêmes dans une image.

Gain multizone
Certains capteurs offrent une fonctionnalité de gain multizone, qui permet de diviser l'image horizontalement en deux zones afin de les numériser avec un gain différent.

Gamma en temps réel LUT
La Real-Time Gamma LUT (table de consultation) est une mémoire RAM librement inscriptible pour n'importe quelle caractéristique de sortie. Cette fonction permet d'exploiter de manière optimale la dynamique de la caméra, de modifier l'image dans le chemin Bayer ou RGB en fonction de la manière dont l'œil humain perçoit la lumière et la couleur ou, plus généralement, d'adapter l'image aux conditions individuelles. Le résultat est un rendu d'image optimisé.


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