Je vais faire un rappel en français sur “comment fonctionne ITCWB”…je suis incapable de la faire en angliche
La quasi totalité des algorithmes de WB auto, utilisent une ou des méthodes relatives aux “gris”. On cherche par différents algorithmes à trouver un gris et donc l’équilibrer.
C’est le cas de “auto” actuel, mais aussi dans “autowblocal” de “autoedge”, “autorobust”, et “auto standard deviation”, 3 algo que j’ai trouvé dans la littérature universitaire et qu’il a fallu traduire en code.
Ils sont satisfisants…quand l’image est équilibrée … mais dès qu’il y a des couleurs dominantes cela ne marche pas.
J’ai lu un document de chercheurs Coréens (heureusement en anglais) qui évoquaient quelque chose de supérieur, en ne recherchant pas le gris, mais en comparant les couleurs à des références. le texte est laconique…
Je me suis attelé au travail et ai imaginé un algorithme entièrement de mon cru…
En résumé, il y a 200 couleurs spectrales, qui représentent sensiblement la palette des couleurs visibles.
D’un autre côté j’analyse l’image en découpant les valeurs xy en en gros aussi en 200 paquets
Ensuite j’applique à chacun des lots une loi de colorimétrie, exacte pour les couleurs de référence et celles de RT pour les couleurs réelles.
Je compare les probabilités (méthode de Student) et choisis la meilleure.
Mais pour compliquer l’ensemble le système est plus que sensible au “green” (la teinte), donc je fais varier la teinte en amont, applique l’algo ci-dessus et choisit au bout du coimpte le meilleur couple, gris température.
Cela ne peut fonctionner que si et seulement si, le CRI (Color Rendering index) est à 100, c’est à dire soit une lumière du jour pure, soit un corps noir pur. Dès qu’il y aura des LED, des fluo…cela ne va pas marcher ou mal.
J’ai beaucoup simplifié…
Jacques