Dans un monde où la technologie joue un rôle crucial dans la sécurisation de nos routes, les dashcams sont devenues indispensables pour beaucoup de conducteurs.
Cependant, malgré leur utilité de jour, leurs performances diminuent souvent considérablement pendant la nuit.
Cet article se penche sur les diverses limitations des dashcams nocturnes, explorant les défis que posent l'obscurité et les variables techniques.
Visibilité réduite dans l'obscurité totale
L'un des principaux problèmes rencontrés par une dashcam vision nocturne est la visibilité réduite dans l'obscurité totale.
Lorsque les conditions d'éclairage sont insuffisantes, les caméras ont du mal à capturer des images claires et détaillées.
La majeure partie des dashcams disponibles ne peut pas fonctionner efficacement sans une source lumineuse externe ou interne telle que des LED.
Surexposition des sources lumineuses
Pour compenser le manque de lumière ambiante, certaines dashcams augmentent automatiquement leur sensibilité ISO, ce qui peut entraîner une surexposition des sources lumineuses.
Les phares des voitures, les lampadaires et autres sources de lumière peuvent apparaître intensément brillants, oblitérant les détails autour d'eux et rendant difficile la lecture des plaques d’immatriculation et d’autres signaux importants.
Sous-exposition des zones sombres
A contrario, les zones qui ne bénéficient pas d'une illumination directe sont souvent sous-exposées.
Une sous-exposition des zones sombres signifie que les parties peu éclairées d'une scène apparaissent presque noires, dissimulant ainsi des objets potentiellement critiques comme les piétons ou les panneaux de signalisation.
Cela réduit la capacité de la dashcam à fournir des informations précises sur l’environnement.
Qualité d'image variable
La qualité d'image produite par une dashcam dépend de plusieurs facteurs, particulièrement la résolution du capteur et la technologie utilisée pour traiter les images.
Même avec des capteurs de haute qualité, les dashcams peinent souvent à maintenir une image nette et claire durant la nuit.
Performances limitées des capteurs
En basse lumière, les performances limitées des capteurs d’image deviennent évidentes.
De nombreux capteurs ne peuvent pas collecter suffisamment de lumière pour produire des vidéos d'une netteté suffisante.
Le bruit numérique, qui se manifeste sous forme de grains visuels indésirables, est un problème fréquent, dégradant encore plus la clarté de l’image nocturne.
Technologie HDR
Certaines dashcams modernes intègrent la technologie HDR (High Dynamic Range), conçue pour améliorer la qualité d'image en équilibrant l'exposition entre les zones sombres et lumineuses.
Bien que cette technologie puisse améliorer la clarté et les détails, elle a ses propres limites. Le traitement HDR peut parfois entraîner des artefacts visuels tels que des bordures fantômes autour des objets en mouvement rapide, affectant négativement la lisibilité de la vidéo.
Distorsion des couleurs
La distorsion des couleurs est une autre contrainte inhérente aux enregistrements nocturnes effectués par des dashcams.
Les balances des blancs automatiques ont souvent du mal à interpréter correctement les températures de couleur quand la lumière naturelle est absente.
Exemples pratiques de distorsion des couleurs
- Les lumières rouges des feux stop peuvent apparaître roses ou orange.
- Les éclairages bleus de sécurité peuvent sembler verdâtres ou blanchâtres.
- Les zones généralement gris foncé peuvent apparaître noires, réduisant la distinction optimale des objets dans l'environnement.
Correction logicielle
Puisque régler manuellement chaque paramètre de couleur n'est pas pratique pour la majorité des utilisateurs, les fabricants incluent des algorithmes de correction logicielle dans leurs appareils.
Ce processus de post-traitement vise à atténuer les effets de distorsion mais ne peut jamais totalement rectifier les erreurs perçues à l'origine.
D'autre part, en période nocturne, on note aussi souvent une perte générale de résolution, surtout lorsque la perte de luminance devient critique.
L'algorithme de compression auquel la caméra recourt va exacerber ces déficiences en introduisant des artefacts visuels supplémentaires dont l'apparence aléatoire rendra toute identification complexe lors de la relecture.
