Mesure de l’ambiance lumineuse et relevé vidéo 35 

Cette section identifie des méthodes et outils permettant de capter et analyser une ambiance lumineuse par vidéo. Certaines lacunes sont soulevées, et des aspects prometteurs ou pertinents à la présente recherche sont identifiés.

Avec le développement des techniques cinématographiques au milieu des années 70, quelques chercheurs ont tenté de reproduire, à l’aide d’une caméra vidéo, le parcours urbain en utilisant une maquette à échelle réduite d’un quartier. Malheureusement, dû aux limites physiques des caméras de l’époque (tailles, limite des objectifs, faible plage dynamique), le résultat obtenu ne fut pas concluant. L’ouverture très limitée du système de lentilles procurait un champ de vision étroit et offrait une impression de vitesse de déambulation supérieure à la réalité. De plus, les résultats de cette étude promulguaient que, privés du champ périphérique (fig. 3.3), les spectateurs se sentaient mal à l’aise principalement lorsque la caméra abordait un virage. Ce type d’expérimentation fut tenté plus récemment avec l’univers virtuel, mais les principales observations généraient les mêmes conclusions, soit le manque de relation avec l’environnement et la difficulté de l’humain à évoluer dans un monde où il manque d’informations dans son champ périphérique [May, 2000 : 278].

Plus récemment, Bontemps [2002] établit une technique de représentation de l’environnement architectural et urbain qui permet la caractérisation des ambiances d’un point vu thermique, olfactif, visuel et acoustique. Cette technique caractérise donc l’environnement d’une façon continue, mais

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n’offre aucune analyse spatiale de l’environnement. Bien qu’elle offre plusieurs avantages dans la caractérisation des ambiances en architecture, la méthode utilise la vidéo uniquement comme support à la représentation des données recueillies par le biais de senseurs liés à l’appareil portatif de mesure environnementale des ambiances physiques (APMAP) développée par Potvin [1999] : sonde photométrique, sonde acoustique, thermomètre et détecteur de gaz carbonique. Les mesures en éclairage se limitent à trois sondes mesurant l’éclairement horizontal et dans le champ visuel. Cette méthode nécessite l’emploi d’un appareil complémentaire, le APMAP, et se limite à des mesures plutôt globales, permettant difficilement de qualifier le contraste et les transitions lumineuses. Sarradin [2007] propose, pour sa part, une méthode d'analyse dynamique d'un parcours urbain, en se basant sur une projection sphérique de l'environnement urbain. La méthode permet de quantifier de façon dynamique et virtuelle la morphologie d'un parcours urbain en établissant un patron du ciel (sky skeleton). Malheureusement cette représentation de l’espace demeure trop complexe et n’offre toutefois aucune représentation spatiale de l'environnement analysé. Les données lumineuses se retrouvent ainsi déconnectées de l’espace étudié.

Selon Araji et al. [2007], la difficulté de l’analyse d’un espace lumineux réside dans la variabilité des sources lumineuses naturelle et artificielle. Araji et al. [2007] relèvent la valeur de luminance obtenue pour un point et la comparent avec le point précédent. Ils obtiennent ainsi une analyse de l’ensemble de ces mesures en établissant un ratio des luminances. Si la valeur exprimée (ratio) est plus élevée qu’un rapport de 2,5 :1, la différence de luminance s’avère inconfortable [Araji et al., 2007]. Comme le soulignent Ekrias et al. [2008] et Belakehal [2009], l’analyse et la mesure de la lumière avec ces types de méthodes sont relativement fastidieuses, car elle implique un relevé photométrique selon des distances constantes et préétablies. De plus, elle ne permet pas une visualisation de l’interaction de la lumière avec l’espace et le temps. Ekrias et al. [2008] affirment qu’il est important de mesurer la dispersion de la luminosité dans l’ensemble du champ visuel pour être à même d’évaluer la qualité lumineuse. L’analyse de la luminosité par l'utilisation d’images, qui possèdent les données de luminances de l'ensemble de l'espace, s’avère plus efficace que la prise de mesure traditionnelle avec une sonde photométrique [Ekrias et al.: 2008]. Dubois [2007] et Demers [1997, 2000] arrivent à la même conclusion. Afin de suivre l’évolution des ambiances lumineuses d’un espace, Dubois [2007] propose l’utilisation de la photographie couplée à l’utilisation d’une boule miroir qui permet d'avoir un angle de prise de vue plus important qu'avec un objectif grand-angle conventionnel. Ceci permet de capter sur une seule photographie l'ensemble de l'espace à l'étude. Plusieurs

37 photographies furent prises à des intervalles de temps réguliers afin d’évaluer à la fois la dispersion lumineuse et la disposition des occupants dans la cafétéria de l’école d’architecture de l’Université Laval (Québec, Canada). L’analyse de la photographie se fait ici en séparant l’image en tons de gris afin d’assurer une description physique de la distribution de la luminosité [Demers 1997, 2000; dans Dubois, 2007]. Dubois [2007] montre que la diversité d’un environnement éclairé naturellement peut être mesurée par la distribution de la luminance dans une photographie. Cette méthode a donc l’avantage d’analyser la lumière à la fois selon la brillance et le contraste de la scène, les deux principaux descripteurs de l’ambiance lumineuse.

Demers [1997-2007] propose une méthode pour quantifier et qualifier la lumière dans l’espace. L’auteure propose donc de représenter la lumière comme un modèle sur un support visuel afin de permettre aux architectes une meilleure compréhension de l’espace [Demers, 1997-2007]. L’analyse qualitative et quantitative d’un espace est élaborée en utilisant la moyenne et l’écart-type du nombre de pixels d’une image numérique pour représenter la luminosité et le contraste. Cette recherche veut mettre l’emphase et le développement de l’approche numérique tout en combinant principalement l’utilisation d’une caméra et d’un logiciel d’analyse d’image afin d’établir une typologie lumineuse (fig. 2.6). La relation entre la brillance et le contraste permettra de comparer les ambiances lumineuses et de le classifier en fonction des plans visuels étudiés (voir section 3.5).

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Figure 2-6 Relation entre la brillance d’une image et son contraste [Demers; 2007, 4]

Japee [1995], utilise la distribution des pixels dans une image pour qualifier l’environnement lumineux en fonction des risques d’éblouissement. Il propose l’utilisation du tableur Excel : Culplite, développé par Jeff Culp, CERES, Ball State University. Japee [1995] propose une analyse de l’histogramme de l’image en termes de l’intensité du pixel médian, des pixels d’arrière-plan, l’intensité maximale et le rapport entre l’intensité maximale et l’arrière-plan, afin d’établir si l’espace est sujet aux risques d’éblouissement Japee [1995]. Cette analyse rend donc possible l’évaluation de la présence d’éblouissement dans un espace et sera utilisée dans la méthodologie.

La photométrie vidéo qui consiste en l’analyse d’image issue d’une vidéo, offre la possibilité de cartographier et de caractériser l’environnement visuel [Rea, 1995]. Rea [1995] développe ce processus (CapCalc) qui implique l’utilisation d’un appareil photo analogique, d’une carte d’acquisition d’image (CCI) et un ordinateur. Sur instruction du logiciel, l’image se fige et le patron de luminance est numérisé. Le signal analogique est traité par le convertisseur en signal numérique. Ce signal se compose de plusieurs milliers de bits, qui sont des valeurs individuelles correspondant à chaque pixel de la matrice du capteur de la caméra. La photométrie vidéo est rapide et pratique, en particulier là où il est nécessaire d'obtenir un grand nombre de valeurs de luminance. Par contre, un

39 inconvénient majeur de ce système est l’étalonnage étendu nécessaire pour compenser tous les gains de la caméra et la sensibilité spectrale non étendue. De plus, ce système complexe doit prendre en compte l’effet de la température qui module les données lumineuses sur la pellicule. Le système résultant s’avère exact, mais dispendieux et complexe ce qui restreint sont utilisation. Finalement, cette section permet de conclure qu’un luminance-mètre offre l’avantage de mesurer instantanément la luminance, en un point donné et d’en fournir une valeur représentative, alors que la photométrie vidéo nécessite peu de temps pour enregistrer la scène, mais demande plus de temps pour calibrer l'image et l’analyser. Toutefois, l’image vidéo offre l’avantage du nombre élevé d’informations quantitatives et qualitatives que l’on peut y retrouver en comparaison avec le luminance-mètre qui offre une donnée unique. Le luminance-mètre offre donc l’avantage d’être un outil d'une grande précision tandis que la vidéo allie un rendu multipoint instantané des informations lumineuses et une mesure au fil du temps. Si les mesures lumineuses nécessitent une corrélation avec le temps, une analyse spatiale ou encore que l’on veut les conserver pour une analyse future, la photométrie vidéo s’avère plus utile que les techniques traditionnelles d’analyse photométrique. L’image vidéo permet de mesurer et d’analyser une surface plus petite (un pixel) que tout luminance- mètre, alors que son utilisation avec un objectif grand-angle pourrait générer les informations lumineuses d’une salle entière. Principalement, la photométrie vidéo offre l’avantage important de mesurer simultanément et de façon spécifique les propriétés lumineuses de la source, de l’arrière- plan, des niveaux de luminosité dans l’ensemble de l’environnement et l’interaction des occupants.

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