Test de Topaz DeNoise AI : le « deep learning » au service du débruitage en photo

On peut le dire, l’éditeur texan Topaz Labs truste nos colonnes depuis le début d’année avec une sortie successive de logiciels dopée à l’Intelligence Artificielle qui a fait couler beaucoup de pixels. Après un très intéressant Sharpen AI, permettant de rendre plus net une photo floue, Topaz nous a gratifié d’un Gigapixel AI encore plus surprenant puisque le logiciel était capable de recréer des pixels là où ils n’étaient même pas à la base et avec beaucoup de cohérence.

Fort d’une maitrise pertinente de l’apprentissage profond, Topaz revient sur le devant de la scène avec Topaz DeNoise AI, un nouveau logiciel autonome permettant de réduire le bruit tout en conservant du détail grâce, encore une fois, à l’intelligence artificielle. Voici notre test rapide de Topaz DeNoise AI.

L’intelligence artificiellle au secours du débruitage

Mais pourquoi l’intelligence artificielle serait-elle ici plus pertinente que les algorithmes de traitement classiques permettant de réduire le bruit tout en conservant du détail ? Si Topaz ne donne que peu d’informations sur la méthodologie utilisée, on peut légitimement avancer que l’éditeur logiciel use ici de toutes les solutions éprouvées jusqu’ici dans ses différents outils pour améliorer la gestion du bruit.


En effet, le traitement du bruit représente plusieurs difficultés. Non seulement le bruit numérique se compose du bruit de luminance (apparition de point blanc dans l’image) mais aussi du bruit de chrominance (apparition de pixel aberrants colorés qui n’ont rien à faire là où ils apparaissent).

Ce bruit numérique dégrade déjà fortement l’image mais le problème, en plus, c’est que plus on monte en sensibilité plus le traitement du rapport signal/bruit engendre une perte de détails importante. Si les capteurs actuels sont de plus en plus performants et permettent de travailler sans crainte jusqu’à 6400 ISO, il n’empêche que l’image est à ce niveau de sensibilité plus dégradée qu’à la sensibilité nominale du capteur du fait d’un lissage important censé gommé justement les effets néfaste de l’apparition de bruit. En bref, traiter le bruit est un peu l’histoire du serpent qui se mord la queue.

Aussi, les logiciels qui permettent de traiter le bruit agissent globalement sur toute la surface de l’image. Si il est possible, par exemple avec le logiciel DFine de DXO, d’agir localement, le traitement automatique est appliqué uniformément. La force de Topaz Denoise Ai, et comme c’est le cas avec les deux précédents logiciels que nous avons testés, c’est sa capacité à comparer l’image uploadée avec sa banque de données d’images. Ensuite le logiciel traite le bruit zone par zone en fonction du sujet et de ce que le logiciel « lit » dans l’image. Cela a pour conséquence par exemple de ne pas appliquer un traitement du bruit identique sur un paysage ou un portrait, notamment si le portrait est au coeur d’un paysage.

Test de Topaz DeNoise AI

Grâce à la possibilité d’essayer gratuitement pendant 30 jours le logiciel, nous avons pu procéder à quelques tests. Nous n’avons pas eu à chercher trop loin dans nos archives, notre récent test de l’Irix 150 mm f/2.8 macro nous avait mené à Montmartre la nuit. Autant vous dire que le capteur du Canon 5D MKII avait été malmené avec notamment une photo de paysage à 12.800 ISO.

Ici le bruit est très présent tant au niveau de la luminance que de la chrominance. Les zones d’ombres sont peu lisible et surtout les plus fins détails ont complètement disparu comme le montre ce crop à 100%. De plus le bruit commence à apparaître en banding sur certaines zones de l’image :

En chargeant l’image et en jouant avec les curseurs de réduction du bruit, de netteté et de restauration des détails, on obtient assez facilement une image beaucoup plus propre :

Le logiciel permet de visualiser un avant/après pour mieux se rendre contre de l’effet. Le temps de chargement de la prévisualisation est très rapide mais nous disposons d’une carte graphique Nvidia GTX 1080. Il est possible d’allouer la puissance de calcul au processeur uniquement mais le temps de rafraichissement est plus long. Par contre, on constate ici qu’il n’est pas possible de prévisualiser l’image en entier et que la vue est au minimum à 100%.

En exportant le fichier en DNG (cela prend 20s) et en le développant rapidement on obtient ce résultat (vous pouvez télécharger l’image en suivant ce lien) :

image traitée avec Topaz Denoise AI

Par rapport à la même image travaillée avec Dfine, on se rend compte que Topaz Denoise AI réussit non seulement à supprimer davantage le bruit mais aussi à faire ressortir les plus fins détails. En jouant avec les curseurs on obtient assez facilement une image riche, croustillante et largement exploitable.

image traitée avec DFine 2

Ici un crop à 100% de l’image retravaillée avec DFine :

Test de Topaz DeNoise AI en portrait

Si le résultat est concluant avec une photo de paysage nous voulions savoir ce que le logiciel donnerait avec des tons chair. Nous avons utilisé deux fichiers aussi shootés avec le 5D MKII à 6400 ISO, la nuit.

Avant / Après
Avant
Après

Pour un résultat probant en portrait, il faudra jouer plus finement avec les curseurs de netteté et de restauration des détails. On voit alors que le logiciel n’applique pas le même traitement sur le visage que sur l’arrière plan. Au final, le résultat est assez remarquable avec un bon niveau de détails restaurés et un bruit numérique qui a quasiment disparu.

Un tour dans nos archives bruitées au Canon EOS 5D

Nous avons continué notre test du logiciel avec des photos noir et blanc issues de nos archives, réalisées avec un Canon 5D de première génération à 3200 ISO et présentant un fort bruit de luminance. Là, les résultats ont été beaucoup plus douteux.

En prenant une photo avec un visage, on voit que le logiciel n’applique pas le même traitement sur la peau que sur le reste de l’image. Malheureusement le résultat manque de naturel.

Même constat, toujours en noir et blanc mais cette fois avec juste un véhicule :

On voit bien que le logiciel travaille par zone mais sans trop savoir pourquoi il se laisse piéger et n’applique pas de réduction de bruit uniformément sur la carrosserie, pensant certainement jouer avec les différences de teintes et de luminosité. Même en jouant avec les curseurs, on n’arrive pas à obtenir de résultats satisfaisant.

Topaz DeNoise AI : des photos débruitées avec du détail

Topaz Denoise Ai est un logiciel simple d’utilisation, qui s’utilise de façon autonome et s’inscrit dans la suite de Gigapixel AI et Sharpen AI en utilisant l’apprentissage profond pour travailler sur une image zone par zone. Les résultats sont indéniablement très réussis quand il s’agit d’une photo en couleur, tant sur un paysage que sur un portrait. La réduction du bruit n’étant pas appliquée uniformément, on arrive à garder de la texture dans les tons chairs tout en réduisant le bruit en arrière-plan.

Bien que le débruitage automatique donne de bons résultats d’emblée, on tirera le maximum du logiciel en jouant avec les trois curseurs de réduction du bruit, de netteté et la restauration des détails. Néanmoins nous restons un peu sur notre faim en ce qui concerne le traitement des images noir et blanc. En effet, Topaz Denoise Ai n’arrive pas à fournir de résultats probants sur des images monochromes trop bruitées. Enfin, on notera aussi l’absence de traitement par lot ce qui pourra rendre fastidieux le traitement d’une série bien que le rendu s’effectue assez rapidement. Autre point négatif, l’impossibilité d’avoir une vision d’ensemble de l’image : on est zoomé au minimum à 100% et c’est gênant pour se rendre compte du résultat avant d’exporter.

Prix et disponibilité

Topaz Denoise AI est disponible en version d’essai gratuite pendant 30 jours. Jusqu’à ce vendredi, le logiciel est disponible au prix de lancement de 59,99 $ puis au-delà passera à 79,99 $. Sur cette période de promotion, Topaz propose aussi sa suite basée sur l’intelligence artificielle (Gigapixel, Denoise, Sharpen et Jpeg to Raw) à 199 $ au lieu de 359 $.