Les caractéristiques des images acquises par une caméra numérique découlent directement des caractéristiques radiométriques de celle-ci. En particulier trois d'entre elles sont de première importance : la dynamique de la caméra, son rapport Signal/Bruit et la réponse linéaire à la lumière du capteur bien conservée par l'électronique.

La dynamique
Elle chiffre le nombre de niveaux de gris (le nombre de niveaux discernables sur une échelle allant du noir au blanc) sur lequels on va pouvoir compter dans l'image si l'on optimise le temps de pose à l'acquisition. Une bonne dynamique va permettre d'obtenir bien sûr des images très propres mais surtout des informations lisibles tant dans les parties claires que dans les parties sombres de ces images. C'est particulièrement important dans le cas des ombres de bâtiments dans les sites urbains. La dynamique de nos caméras est de 2000 niveaux de gris minimum et conduit à la numérisation de nos images sur 12 bits. Voici quelques illustrations des résultats obtenus grâce à une bonne dynamique :

Extrait d'image acquise sur Marseille. Exemple d'une cour intérieure d'immeuble à l'ombre	Zone du cadre dont la dynamique a été réajustée

rue à l'ombre à Toulouse (image numérique brute : réponse linéaire à la lumière)	(application d'un gamma)	(application d'un gamma + saturation zones claires avec niveau max)

extrait d'une image acquise sur Marseille (10 cm sous-échantillonné par 4)	La partie à l'ombre encadrée en vert ci-contre à gauche pleine résolution après réétalement de l'histogramme

Un exemple un peu atypique d'avantage d'une bonne dynamique : lorsqu'on se trouve confronté à des ombres portées de nuages au sol sur des images qui ne sont pas destinées à un mosaïquage. On peut avoir accès à l'information se trouvant hors de portée des rayons du soleil.

image acquise sur Rennes avec une ombre portée de cumulus	Résultat du réétalement de la dynamique de la zone à l'ombre encadrée ci-contre à gauche

Le rapport Signal/Bruit
Le rapport Signal/Bruit détermine la faculté que l'on aura à faire ressortir une information par rapport au bruit présent dans une image. Le bruit de nos caméras est essentiellement du à l'électronique de lecture et au bruit de photons. Nos caméras ont, à pleine illumination, un rapport Signal/Bruit égal à 300 pour les caméras noir et blanc. Le meilleur moyen de mettre en avant le bon rapport Signal/Bruit d'une caméra numérique est de le comparer à celui d'un cliché scanné. Ce bon rapport va par exemple permettre de faire apparaître des détails dans des zones faiblement contrastées sur les images numériques alors que sur des clichés scannés, on ne fera ressortir que du bruit.

Extrait d'un cliché au 1:20000 scanné à 21 µm sur le toit de la gare de Perrache	Le même extrait après réétalement de la dynamique : beaucoup de bruit pour peu d'informations

Extrait d'une image numérique acquise sur le même toit au pixel sol de 40 cm	Le même extrait après réétalement de la dynamique : un bon rapport Signal/Bruit permet de voir des structures liées aux dalles

D'autre part un faible bruit donne aux images numériques un aspect beaucoup plus agréable à l'oeil que les clichés scannés. Voici une bonne illustration du bruit dans une image numérisée ; ou comment une surface d'eau ou n'importe quelle surface uniforme peut se transformer en surface herbue...

Un extrait d'image numérique acquise sur l'Huisne près du Mans au pixel sol de 40 cm	Un extrait de cliché au 1:14 500 numérisé à 21 microns soit un pixel de 30 cm sur la même zone

Pour finir voici comment on peut faire ressortir de l'information du fond de l'Océan Atlantique au large du Morbihan :

Ci-contre à droite : un extrait d'une image acquise sur le Morbihan au pixel sol de 83 cm sous-échantillonnée 4 fois. Ci-dessous à gauche : un extrait pleine résolution d'une surface immergée ; à droite le même extrait aux niveaux réétalés : les parcs à huîtres apparaissent parfaitement

La réponse linéaire à la lumière
La courbe de réponse des capteurs CCD à la lumière est parfaitement linéaire tandis que celle d'une pellicule photo est logarithmique : ceci explique l'aspect sombre des images numériques avant application d'une courbe en gamma. L'avantage de cette réponse radiométrique linéaire est que l'on peut facilement avoir une idée précise des rapports de quantité de lumière reçue entre deux niveaux de gris donnés. On peut facilement remonter à la source c'est à dire au flux de photons reçu par la caméra le jour de la mission. On peut par exemple plus facilement séparer sur un histogramme les niveaux de gris correspondant au voile atmosphérique visible depuis l'avion des niveaux de gris correspondant à l'information que l'on désire voir proprement. Voici une illustration :

Exemple d'une image réduite acquise sur le Luxembourg avant (à gauche) et après (à droite) correction du voile atmosphérique