La numérisation correcte d'une photographie imprimée se fait facilement en autant que l'on procède correctement.

Quelques explications :

Afin de reproduire les nuances de gris ou les couleurs sur une photo imprimée, que se soit dans un journal, un magazine ou un livre à partir d'une seule encre noire, ou d'encres magentas, jaunes, turquoises et noires, les imprimeurs utilisent un procédé appelé tramage et ce depuis la fin du XIXe siècle. C'est d'ailleurs ce qui a permis la reproduction des photos dans les ouvrages imprimés, précédemment, c'étaient des graveurs reproduisaient manuellement les photos pour l'impression.

Il y a plusieurs motifs de tramage mais le principe est toujours le même, on imprime des points, des cercles, etc, de plus ou moins grandes dimensions, mais à un niveau invisible à l'oeil nu, afin de simuler des teintes de gris ou de couleur, c'est la densité de ceux-ci qui en détermine l'intensité.

Lorsque nous numérisons une photo tramée à une résolution de 150, 200 ou 300 points par pouces nous voyons souvent apparaître un moiré gênant qui est dû à un phénomène appelé en anglais aliasing et en français crénelage.

Pour cette raison il faut numériser à une plus grande résolution, 600 points par pouces par exemple et par la suite appliquer un flou gaussien sur les parties d'image afin de fondre entre eux les éléments de la trame.

Après de nombreux essais de ma part , j'estime que le flou gaussien est celui qui convient le mieux.

Attention, notez que la méthode décrite ci-dessous ne s'applique pas à la numérisation des photographies sur papier photo argentique, comme par exemple vos photos de famille traditionnelles, ces images ont été couchées sur papier par un procédé photographique via des grains d'argent dans de la gélatine et non par de l'encre par un procédé d'impression.

Exemple:

Ci-dessous voici la rue Notre-Dame (Une carte postale de Héroux), probablement dans la deuxième moitiées des années 1920, mon indice c'est l'automobile à gauche qui possède une carosserie fermée, les autres semble être de la fin des années 1910 et début des années 1920.

Cliquez sur la photo ci-dessous pour voir le tramage en pleine grandeur de cette carte postale numérisée à 600 points par pouces.

Cliquez sur la photo ci-dessous pour voir le résultat du détramage en pleine grandeur

Détramage via le flou gaussien + filtre passe haut pour la netteté.

Méthode proposée:

Je ferai ma démonstration avec une carte postale couleur du Motel Moulin Rouge

Voici la numérisation de la carte à 600 points par pouce. Cliquez sur la photo pour voir la trame.

Vous pouvez constater ici le moiré causé par le rééchantillonage produit par la réduction des dimensions sur cette reproduction de 500 pixel de large.

Voici les détails de la trame:

Il faut remarquer que le texte au centre de la carte (ici en bas de l'image) n'est pas tramé, il ne faudra pas appliquer le flou gaussien sur cette partie.

Voici ci-dessous la photo simplement redimensionnée à 1000 pixels de large sans application du flou gaussien. Remarquez le motif sur la photo. surtout évident dans le ciel.

Pour effectuer ce travail j'utilise ACD See Pro (ici la version 5), mais le principe est le même avec d'autre logiciel, j'utilise celui-ci car je peux faire avec lui tout ce qui est requis pour.

Nous commençons par sélectionner la zone sur laquelle nous appliquerons le flou gaussien.

Ci-Dessous nous procédons au détramage de la section du haut, nous ferons ensuite la même chose avec la section du bas.

On ajuste la quantité du flou gaussien juste assez pour voir disparaitre la trame, ici c'est 4 qui est le choix optimal.

Remarquez la différence entre la parie du haut qui a subit le flou gaussien et celle du bas qui n'a pas encore été traitée

Voici pourquoi il ne faut pas appliquer le flou sur le texte imprimé.

Voici, ci-dessous, la photo détramée à 600 points au pouces, cliquez sur la photo pour voir le détail:

(Remarquez qu'il n'y a pas de moiré sur cette photo.)

Après quelques corrections de contraste/luminosité:

Voici le résultat final, une image de 1000 pixels quasi parfaite.

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