Qu’est-ce que le réglage du QI ?
Le réglage QI, ou réglage de la qualité d’image, est le processus d’ajustement de divers réglages et paramètres dans un appareil photo ou un système de traitement d’image pour optimiser la qualité de l’image finale. Cela peut inclure des réglages tels que l’exposition, la balance des blancs, la netteté et la saturation des couleurs, et implique souvent de comparer et d’évaluer la qualité d’image d’un appareil réglé en cours de test avec d’autres appareils grand public standard. Un système de traitement d’image bien réglé peut également fournir de meilleures images pour la consommation d’algorithmes et donc améliorer la précision et l’efficacité des systèmes d’intelligence artificielle (IA), tels que les réseaux de neurones profonds.

Pourquoi avez-vous besoin de QI Tuning ?
L’un des principaux objectifs du réglage QI est de garantir que l’image finale est représentative de la scène capturée, avec des couleurs précises et un bon équilibre entre les zones claires et sombres. Pour qu’un système d’image accomplisse cette tâche, tous les éléments doivent être optimisés pour rendre une sortie qui correspond aux exigences du système. Des systèmes d’images identiques peuvent avoir des performances très différentes en fonction de la façon dont ils sont réglés. Les exigences de réglage du QI ont des composantes objectives et subjectives. Bien qu’il soit objectivement possible de définir des objectifs spécifiques pour des éléments tels que la balance des blancs, il est moins direct de définir des objectifs sur la vivacité ou la chaleur d’une image. Pour les produits tels que les ordinateurs portables et les smartphones, une fois que leur système d’image est implémenté, il existe des degrés de liberté limités sur ce qui peut être ajusté. Dans la plupart des cas, ces ajustements sont des paramètres logiciels, car les modifications physiques sont pratiquement impossibles.

L’un des aspects les plus importants du réglage du QI est la netteté. Une image nette aura des bords clairs et bien définis et des détails fins, tandis qu’une image douce apparaîtra floue et manquera de définition. Un certain nombre de facteurs peuvent affecter la netteté, notamment l’ouverture, le mouvement dans la scène par rapport au temps d’exposition et la qualité de l’objectif.

La plupart des caméras, et en particulier les FAI, permettent un réglage QI plus avancé, tel que le réglage de la saturation des couleurs et du contraste. La saturation des couleurs fait référence à l’intensité des couleurs d’une image, une saturation élevée donnant des couleurs plus vives et “éclatantes”, tandis qu’une faible saturation donne des couleurs plus atténuées et atténuées. La plage dynamique élevée est un différenciateur clé des caméras modernes dans les smartphones, les automobiles et bientôt les ordinateurs portables. La plage dynamique élevée fait référence à la différence de luminosité entre les zones les plus sombres et les plus claires d’une image. Lors de la définition des objectifs de réglage QI, il est possible de privilégier certains aspects au détriment d’autres, en tenant compte du cas d’utilisation du système de caméra.

Dans l’ensemble, le réglage du QI est un processus important pour garantir que l’image finale est de la meilleure qualité possible. Cela implique d’ajuster une variété de réglages et de paramètres pour obtenir l’équilibre souhaité de lumière, de couleur et de netteté dans l’image finale. Le processus peut être assez complexe et nécessite une compréhension approfondie des aspects techniques de la capture et du traitement des images.

Quels sont les principaux critères de réglage de la qualité d’image ?
Les principaux critères de réglage de la qualité d’image sont :

  1. Netteté : Il s’agit de la clarté et de la définition de l’image.
  2. Exposition : Il s’agit de la luminosité globale de l’image.
  3. Équilibre des couleurs : il s’agit de la précision des couleurs de l’image.
  4. Contraste : Il s’agit de la différence entre les zones claires et sombres de l’image.
  5. Plage dynamique : cela fait référence à la plage de niveaux de luminosité de l’image.
  6. Bruit : il s’agit des artefacts visuels ou du grain de l’image.
  7. Compression : il s’agit de la réduction de la taille du fichier image grâce à des algorithmes de compression.

Figure 1.

Camera ISP Tuning

Pourquoi devriez-vous faire appel à des experts pour le réglage de la qualité d’image ?
Tout le monde ne peut pas régler la qualité d’image car cela nécessite un niveau élevé d’expertise technique et une connaissance des techniques de traitement d’image. Le réglage Objective QI fait référence à une base d’optimisations qui assureront une bonne qualité d’image à partir d’un appareil. D’autre part, le réglage subjectif du QI est relatif à un ensemble particulier de paramètres qui reflète mieux les caractéristiques d’image qu’un certain produit devrait avoir. L’aspect subjectif est celui où un fabricant donne « sa touche » à un produit. C’est pourquoi les produits avec des systèmes de caméra intégrés identiques peuvent produire des images très différentes. Bien que le réglage subjectif du QI soit une grande partie du processus global, tout ne peut pas être analysé de manière subjective. Par conséquent, un service professionnel de réglage du QI suit normalement certains paramètres standard, qui établissent une base initiale pour évaluer objectivement la qualité d’image d’un appareil.

Pour bien régler la qualité de l’image, il faut avoir une solide compréhension des critères ci-dessus et une expertise en conception optique, ainsi qu’une connaissance des outils logiciels et des techniques qui vous permettent d’affiner l’image au résultat souhaité et d’apporter en tirer le meilleur. Cela peut inclure l’ajustement de plusieurs critères, l’ajout de divers effets comme la vignette, le grain, etc. et même la suppression d’éléments indésirables de l’image. Cela nécessite la capacité d’expérimenter différents paramètres et techniques pour obtenir le résultat souhaité. Cela nécessite également une compréhension de la théorie des couleurs et la capacité d’ajuster les couleurs pour répondre à des besoins spécifiques, sans parler d’un ensemble de données massif d’images à expérimenter.

L’un des principaux défis du réglage du QI consiste à trouver l’ensemble optimal de paramètres pour une tâche donnée. Cela peut être un processus long et coûteux en termes de calcul, car il implique souvent la formation et le test de modèles plusieurs fois avec des paramètres différents. De plus, les paramètres optimaux pour une tâche donnée peuvent changer à mesure que les données ou la tâche elle-même évoluent au fil du temps, ce qui nécessite un réglage et une maintenance continus. Et toutes ces tâches ne peuvent pas être facilement automatisées, par conséquent, une expertise humaine est nécessaire.
Une autre couche de complexité est que le réglage du QI n’est pas nécessairement destiné à plaire aux yeux humains : la tâche de vision peut être effectuée par des applications ML et CV et celles-ci ont leur ensemble d’exigences spécifiques pour assurer les meilleures performances. Le réglage d’un système de vision pour ML et CV nécessite une couche d’expertise supplémentaire qui n’est pas facile à trouver.

Figure 2.

En conclusion, le réglage du QI est une étape cruciale pour garantir que l’image finale est de la plus haute qualité et représente avec précision la scène capturée. Cela nécessite une connaissance approfondie des aspects techniques de la capture d’image et du traitement d’image, alliée à une compréhension approfondie de l’optique et des algorithmes d’imagerie modernes (HDR, Bokeh, correction de distorsion, etc.) pour atteindre le prochain niveau de réglage intelligent. Le réglage du QI nécessite un investissement important en temps et en ressources, c’est pourquoi la tendance récente de l’industrie a été d’externaliser cette tâche importante à des experts de l’industrie, ce qui la rend plus efficace et prend moins de temps.

À propos de Ludimila Centeno
Ludimila Centeno a plus de 15 ans d’expérience dans l’industrie des télécommunications dans les segments des communications sans fil et de l’industrie des semi-conducteurs. Après avoir contribué à l’avant-vente, au support client et aux opérations, elle a rejoint Immervision en tant que vice-présidente associée, offre et support technologiques. Elle est titulaire d’une maîtrise en génie électrique où elle a développé des recherches dans les domaines de la radio cognitive et des techniques de détection du spectre.