Pour mieux comprendre ce phénomène qui semble aller à l’encontre de la logique, il faut savoir que les capteurs numériques sont sujets aux parasites quand ils proposent une trop grande densité de pixels. A dimensions fixes, plus un capteur comporte de photosites (correspondant aux pixels), plus il est sujet à ces parasites qu’on appelle « bruit numérique » ou plus couramment « bruit ».

Cela vient du principe même de fonctionnement d’un capteur. Les photosites sont des petits circuits qui sont sensibles à la lumière. Quand un nombre suffisant de photons (manifestation corpusculaire de la lumière) vient « percuter » le photosite, celui-ci transforme l’énergie des photons en signal électrique. Ce signal est ensuite traité pour être transformé en données numériques. Cette étape de transformation est impactée par la sensibilité qu’on décide d’accorder aux photosites. Si ceux-ci sont réglés pour être très sensibles, peu de photons suffisent à déclencher le processus de conversion du signal en données.

On comprend donc que si le nombre de photosites d’un capteur est un indice sur la finesse de l’image, la taille (on la mesure souvent par la longueur de la diagonale) de celui-ci est au moins aussi importante. Elle s’exprime le plus souvent en fraction pouce (1 pouce = 2.6 cm) du type 1/1.5’’. On déduit alors que plus le nombre diviseur est petit, plus le capteur est grand et moins les parasites viendront gâcher la qualité de l’image.

L’avantage des capteurs à faible densité de pixels (rappelons que ça n’a pas de rapport direct avec le nombre de mégapixels total) est une plus grande capacité à monter en sensibilité ISO sans concéder à la qualité. Ainsi, le recours au flash n’est plus systématique et cela permet d’avoir des couleurs plus fidèles. Un capteur à faible densité de pixels couplé à un stabilisateur d’image optique, et les résultats prennent une autre dimension !