Motion Guard vérifie chaque image importée pour savoir si elle convient à une reconstruction 3D — avant que du temps de calcul n'y soit investi. Ce guide explique exactement ce qui est recherché, pourquoi une image échoue, et pourquoi une prise nette de 30 secondes sur trépied est tout autre chose qu'une prise floue à main levée.
Motion Guard est le contrôle de qualité d'image de DFX SplatCore. Il s'exécute automatiquement à chaque import et évalue chaque image individuellement pour déterminer si elle peut contribuer à la reconstruction. Le résultat apparaît comme un constat dans la télémétrie et est intégralement consigné dans le journal.
Le point essentiel d'abord, car il est souvent mal compris : Motion Guard ne rejette rien. Aucune image n'est supprimée, déplacée ou ignorée silencieusement. Le contrôle te dit ce qu'il voit — ce qui en découle, c'est à toi d'en décider.
Principe Le logiciel ne prend aucune décision sur ton matériel. Il fournit une évaluation avec des chiffres vérifiables, et tu gardes le contrôle sur les images utilisées.
5 images sur 12 sont signalées (floues ou bougées) : P8280023.JPG, P8280025.JPG, P8280026.JPG, P8280028.JPG et 1 autre.
→ Ces images n'ont PAS été supprimées — elles suivent le traitement normalement. Les prises floues contribuent toutefois peu à la reconstruction et peuvent délaver le résultat. Si tu veux les écarter, retire-les du dossier source avant l'import. Le verdict individuel de chaque image se trouve dans le journal interne sous [MOTION GUARD].
12 masques vérifiés, rien à signaler (surface de l'objet en moyenne 11,4 %).
Voici comment le résultat apparaît dans la colonne de télémétrie : en bas de la barre, pas caché dans un panneau repliable. L'ambre signifie « à consulter », le bleu signifie « pour information ».
La photogrammétrie et le Gaussian Splatting fonctionnent en retrouvant le même point dans plusieurs images. Sa position dans l'espace est calculée à partir du déplacement de ce point entre les prises de vue. Cela exige précisément des arêtes, de la texture, de la structure — en somme : de la netteté.
Une image floue ne fournit aucun point retrouvable. Mais elle n'est pas seulement inutile — elle est activement nuisible : la reconstruction se voit proposer des correspondances fausses ou imprécises qui faussent la position de la caméra. Une seule mauvaise image peut déformer toute une série.
Les arêtes et la texture de surface sont clairement séparées. La détection de points caractéristiques en trouve des centaines, sans ambiguïté, par image.
La structure se dilue en gris. La détection de points caractéristiques en trouve peu, et ambigus — et les associe mal.
Image IA
L'effort en vaut la peine surtout parce qu'on ne peut plus corriger le flou dans le modèle terminé. Il ne se remarque qu'à la fin — après le calcul des caméras, l'entraînement et l'export. Motion Guard ramène ce constat au tout début.
Motion Guard évalue chaque image selon deux méthodes indépendantes l'une de l'autre. Ce n'est pas une redondance, mais un choix délibéré : chaque méthode a des angles morts que l'autre couvre.
Chaque appareil photo inscrit la vitesse d'obturation, la focale, l'ouverture et l'ISO dans le fichier image. On peut en déduire par prédiction le risque de flou de bougé sans même regarder l'image. L'avantage : c'est rapide et cela explique pourquoi une image est à risque. L'inconvénient : c'est une prédiction, pas une mesure.
Indépendamment de cela, la netteté de détail réellement présente est mesurée. Pour cela, chaque image est ramenée à une largeur uniforme — sinon des prises de résolutions différentes ne seraient pas comparables — et la netteté locale des contours est déterminée.
L'évaluation se fait par rapport à sa propre série. C'est important : une valeur de netteté absolue ne dit pas grand-chose, car elle dépend fortement du sujet. Un grain de bois grossier atteint sans effort des valeurs qu'une céramique blanche lisse n'atteint jamais — bien que les deux soient photographiées avec la même netteté. Ce qui est pertinent, c'est la comparaison au sein d'une série : toutes les images montrent le même objet dans les mêmes conditions, leur netteté devrait donc être similaire. Une valeur nettement en dessous est suspecte.
Pourquoi deux méthodes Si les données EXIF manquent — fichiers PNG, captures d'écran ou exports retouchés —, seule la mesure des pixels prend seule le relais. Inversement, le calcul EXIF détecte des risques invisibles à l'œil sur l'image. Ce n'est qu'ensemble qu'elles produisent un verdict fiable.
Les deux méthodes fonctionnent indépendamment. Si les données de prise de vue manquent, la voie 2 porte seule le verdict.
Derrière la voie 1 se cache une notion que tout photographe connaît, même si elle est rarement formulée — la règle empirique du posé à main levée : le temps de pose le plus long encore sûr correspond à peu près à l'inverse de la focale. À 60 mm, donc environ 1/60 de seconde.
Motion Guard convertit cette règle en un chiffre comparable :
Facteur de flou de bougé Facteur de flou de bougé = focale en mm × vitesse d'obturation en secondes × facteur de recadrage
Le facteur de recadrage introduit la taille du capteur dans le calcul. Il indique de quel facteur le capteur d'image est plus petit que le plein format (36 × 24 mm) : Micro 4/3 environ 2,0, APS-C environ 1,5 à 1,6, plein format 1,0. Il apparaît volontairement comme multiplicateur dans la formule : un capteur plus petit capture un cadre plus étroit, donc le même flou de bougé occupe une part plus grande de l'image et pèse d'autant plus lourd. Un facteur de recadrage plus élevé rend donc le verdict plus strict, pas plus clément — la règle classique du posé à main levée est calibrée précisément pour cela.
C'est exactement pour cela que Motion Guard a besoin de la base de données d'appareils — elle fournit le facteur de recadrage de ton modèle d'appareil ; les appareils inclus sont listés dans le second document de cette série. Si ton modèle n'y figure pas, Motion Guard tente de déduire le facteur de recadrage directement à partir des données de prise de vue : de nombreux appareils inscrivent aussi la focale équivalente plein format dans l'image, ce qui permet de calculer le facteur de capteur. Ce n'est que si cela manque aussi que Motion Guard continue avec 1,0 — le verdict tend alors à être un peu trop favorable, mais il n'est jamais inutilisable.
Plus la valeur est faible, plus la prise est sûre. Le facteur de recadrage provient de la base de données d'appareils ou, à défaut, des données de prise de vue ; si les deux manquent, Motion Guard calcule avec 1,0.
Un facteur de flou de bougé seul ne dit encore rien. Ce qui compte, c'est la sensibilité de la méthode de reconstruction utilisée à cet égard — et les différences sont considérables. Motion Guard évalue donc par rapport à cinq tolérances différentes :
| Méthode | Tolérance | Classement |
|---|---|---|
| SpikeGS | 10,0 | très permissif |
| InstantSplat | 6,0 | permissif |
| BAD-GS | 3,0 | moyen |
| 3DGS classique | 1,0 | strict |
| FlashGS | 0,6 | très strict |
Au sein de chaque tolérance, il y a cinq niveaux : excellent (jusqu'à la moitié de la tolérance), bon (jusqu'à la tolérance), utilisable (jusqu'au double), faible (jusqu'au triple) et au-delà, critique.
Quelle tolérance s'applique à DFX SplatCore ? 3DGS classique, tolérance 1,0. C'est la méthode avec laquelle DFX SplatCore calcule réellement — les quatre autres figurent dans le tableau parce qu'elles aident à situer l'échelle. Jusqu'au double de la tolérance, une prise est considérée comme utilisable ; ce n'est qu'au-delà qu'elle est signalée.
Jusqu'en juillet 2026, c'était ici le plus strict des cinq jugements qui s'appliquait — à savoir FlashGS avec une tolérance de 0,6, une méthode que ce produit n'utilise même pas. Les prises étaient de ce fait évaluées environ 1,7 fois trop sévèrement : plein format, 50 mm, 1/30 s donne un facteur de 1,67 — anodin pour le 3DGS classique, un problème pour FlashGS. Qui reçoit trois avertissements à tort ne lit plus le quatrième ; c'est pourquoi c'est désormais la méthode réellement utilisée qui compte.
Ce que signifie « critique » — et ce que ça ne signifie pas « Critique » signifie : d'après les données de prise de vue, un risque notable de flou de bougé est à prévoir. Cela ne signifie pas que l'image est réellement floue. C'est précisément cette distinction qui mène à la section suivante.
La règle empirique du posé à main levée comporte une condition inscrite dans son nom : elle ne vaut que pour la main levée. Si l'appareil est sur un trépied, elle est tout simplement fausse — une exposition de 30 secondes n'est alors pas une catastrophe, mais une pratique de travail normale.
En termes de calcul, la différence est spectaculaire. Une prise à 60 mm et 30 secondes sur un appareil Micro 4/3 donne un facteur de flou de bougé de 3600 — contre une tolérance de 1,0 pour le 3DGS classique. Selon la formule, l'image serait désespérée. En réalité, elle est d'une netteté parfaite.
L'idée derrière Une pose longue qui viendrait réellement d'une prise à main levée ne pourrait absolument pas être nette — le flou de bougé serait dévastateur. Des pixels nets réfutent donc l'hypothèse de la formule. Là où la mesure et la prédiction se contredisent, c'est la mesure qui l'emporte.
Motion Guard classe une image comme stabilisée lorsque les deux conditions suivantes sont remplies :
La netteté atteint au moins la moitié de la moyenne de la série. Une image nettement plus douce que ses voisines n'est pas sauvée.
Un détail réel doit être présent. Sans cette seconde condition, une série uniformément floue pourrait passer inaperçue — là, chaque image est proche de la moyenne et serait anodine selon la seule condition 1.
La correction n'agit que dans le sens « plus net ». Un avertissement que les pixels eux-mêmes justifient ne peut donc jamais disparaître de ce fait.
La détection de trépied a été testée sur une série avec des temps de pose de 4 à 30 secondes contenant délibérément à la fois des prises nettes et inutilisables :
| Cas de test | sans détection | avec détection |
|---|---|---|
| Série trépied, nettes et floues mélangées | 0 sur 12 | 7 sur 12 |
| mêmes images, toutes floutées artificiellement | 8 sur 8 | 0 sur 8 |
| Série à main levée, exposition courte | 12 sur 12 | 12 sur 12 |
Les cinq images rejetées de la première ligne étaient réellement floues — vérifié sur des recadrages au 1:1. La troisième ligne est le contre-test : lors d'un travail normal à main levée, la détection de trépied n'intervient même pas.
[MOTION GUARD] 12 Bilder geprueft, brauchbar-Anteil 0.58, Wertung 39.91 [MOTION GUARD] P8280019.JPG brauchbar=True unschaerfe=excellent guete=62.75 Slow shutter (30) → motion blur risk; Small aperture (f/22.0) → diffraction softening possible; Long exposure (30.0 s) would suggest motion blur, but the pixels are sharp — treated as tripod/stabilised. Sharpness comparable to the rest of the sequence [MOTION GUARD] P8280028.JPG brauchbar=False unschaerfe=critical Slow shutter (6) → motion blur risk
Extrait d'une exécution réelle. En haut, la détection de trépied intervient ; en bas, non — même trépied, mais les pixels de la seconde image ne montrent aucun détail.
Un contrôle d'image en soi n'a rien de nouveau. Les logiciels de photogrammétrie établis calculent depuis des années une valeur de netteté par image et recommandent de désactiver tout ce qui se trouve sous un seuil fixe. C'est sensé — et c'est le point de départ, pas l'objectif.
La différence ne réside pas dans le fait qu'un contrôle ait lieu, mais dans sa profondeur :
| Question | Contrôle de netteté classique | Motion Guard |
|---|---|---|
| Sur quoi repose le verdict ? | un chiffre de netteté tiré de la partie la plus nette de l'image | deux méthodes indépendantes qui se vérifient mutuellement |
| Les données de prise de vue interviennent-elles ? | non | vitesse d'obturation, focale, capteur, ouverture, ISO |
| Par rapport à quoi est-ce mesuré ? | un seuil fixe | cinq tolérances — selon la méthode de reconstruction |
| Les prises sur trépied sont-elles reconnues ? | pas de cas particulier | oui — une pose longue n'est pas confondue avec du flou de bougé |
| Qu'obtient-on à voir ? | un chiffre | une justification en clair par image dans le journal |
| Que se passe-t-il pour les images signalées ? | les désactiver | les signaler — la décision reste à l'utilisateur |
Qui travaille en musée, en architecture ou en photographie de produit photographie depuis un trépied — et souvent avec des temps de pose de plusieurs secondes, parce qu'on ferme le diaphragme ou que la lumière manque. Un simple chiffre de netteté ne peut pas distinguer ce cas d'une prise floue à main levée : il ne voit que la quantité de détail présente, pas pourquoi.
C'est précisément là qu'intervient la détection de trépied. C'est la raison pour laquelle Motion Guard reconnaît une prise de 30 secondes correctement exposée pour ce qu'elle est — au lieu de la rejeter d'office à cause de sa vitesse d'obturation.
L'utilité de cette distinction est vérifiée sur du matériel réel, pas estimée. La même série, une fois sans et une fois avec détection de trépied :
Et ce qu'il ne fait délibérément pas Motion Guard ne décide pas à ta place. Il ne supprime aucune image, ne modifie aucun fichier et n'interrompt rien. Qui veut ignorer la recommandation l'ignore — le résultat reste ta décision. Les limites du contrôle sont exposées ouvertement dans la section « Ce que Motion Guard ne peut pas faire ».
Après l'import, le résultat apparaît dans la zone de constats de la télémétrie. Il y a exactement deux cas :
Si tu veux écarter des images signalées, retire-les du dossier source avant l'import. L'import lui-même ne touche jamais à ton matériel.
12 images vérifiées, toutes utilisables (score 73,31).
5 images sur 12 sont signalées (floues ou bougées) : P8280023.JPG, P8280025.JPG, P8280026.JPG, P8280028.JPG et 1 autre.
→ Ces images n'ont PAS été supprimées — elles suivent le traitement normalement. Les prises floues contribuent toutefois peu à la reconstruction et peuvent délaver le résultat. Si tu veux les écarter, retire-les du dossier source avant l'import. Le verdict individuel de chaque image se trouve dans le journal interne sous [MOTION GUARD].
Les deux cas comparés. À gauche, la confirmation qu'un contrôle a eu lieu — elle apparaît volontairement même quand il n'y a rien à reprocher. À droite, le constat avec les noms des images concernées et l'indication de ce qu'il faut faire ; les images restent dans le projet dans tous les cas.
Chaque verdict individuel est consigné, pas seulement le résumé. Dans le journal interne, sous l'étiquette [MOTION GUARD], tu trouveras pour chaque image le verdict, le niveau de flou, le score de qualité et toutes les remarques déclenchées — y compris la justification de l'intervention ou non de la détection de trépied.
Pour le travail professionnel, c'est là la vraie valeur : tu peux vérifier chaque verdict au lieu de devoir faire confiance à une boîte noire. Qui veut savoir pourquoi telle image précise a échoué y trouvera les chiffres.
[MOTION GUARD] 12 Bilder geprueft, brauchbar-Anteil 1.00, Wertung 73.31 [MOTION GUARD] PA140001.JPG brauchbar=True unschaerfe=excellent guete=73.0 High ISO (3200) → increased noise expected; Slow shutter (1/50) → motion blur risk [MOTION GUARD] PA140002.JPG brauchbar=True unschaerfe=excellent guete=76.75 High ISO (3200) → increased noise expected [MOTION GUARD] PA140003.JPG brauchbar=True unschaerfe=excellent guete=73.0 High ISO (3200) → increased noise expected; Slow shutter (1/50) → motion blur risk …
Une série à main levée sans particularité. Chaque ligne porte le verdict, le niveau de flou et le score de qualité — même quand il n'y a rien à reprocher. On voit bien que des remarques comme « High ISO » réduisent le score de qualité sans rendre une image inutilisable.
Un contrôle dont on connaît les limites vaut plus qu'un contrôle qui prétend à l'infaillibilité. Quatre points à connaître :
Ce qui est mesuré, c'est la netteté locale des contours. Une photo impeccablement nette d'une surface très lisse — céramique blanche, ciel dégagé, métal mat — peut tomber sous le seuil minimal absolu et recevoir un avertissement qu'elle ne mérite pas. Le contrôle se trompe volontairement du côté « avertir trop souvent » plutôt que de se taire.
Sans structure, la détection de points caractéristiques n'a rien où s'accrocher — un motif projeté lui donne des points d'ancrage fermes, identiques pour toutes les images témoins.
Image IA
C'est toute l'image qui est mesurée. À pleine ouverture, un arrière-plan flou est voulu — mais il tire quand même la valeur mesurée vers le bas. Les objets sur fond uni tendent donc à être jugés plus sévèrement que ceux sur fond texturé.
Si ton modèle manque dans la base de données d'appareils, Motion Guard calcule avec un facteur de recadrage de 1,0. Le verdict est alors plus clément qu'il ne devrait l'être. Les appareils inclus sont listés dans le second document de cette série.
Une image parfaitement nette prise sous un angle défavorable, avec trop peu de recouvrement avec l'image voisine, ou d'une surface réfléchissante, peut malgré tout peu contribuer. Motion Guard contrôle la qualité d'image — pas si ta stratégie de prise de vue fonctionne.
Pour une seule image, oui. Pour deux cents, non — et c'est bien tout l'enjeu.
La vraie raison est ailleurs : sans contrôle, tu n'apprends qu'après la reconstruction que quelque chose n'allait pas. Tu photographies, tu attends l'entraînement, tu vois un résultat délavé — et tu ne sais pas laquelle des deux cents prises en est responsable. Il ne reste alors qu'à tout recommencer en espérant.
Avec le Gaussian Splatting, la qualité de prise de vue détermine le résultat bien plus que n'importe quel réglage du logiciel. La plupart des résultats décevants ne sont pas des erreurs de calcul, mais des entrées difficiles. Motion Guard ramène ce constat au tout début, là où il peut encore changer quelque chose — tu vois les images concernées, nommément, avant que du temps de calcul n'y soit englouti.
Et si tout va bien, il te le dit aussi. Cette confirmation est l'autre moitié de l'utilité.
Non, en aucun cas. Motion Guard analyse et consigne, rien de plus. Toutes les images importées passent par la reconstruction, y compris celles signalées. Si tu veux exclure des images, retire-les du dossier source avant l'import.
Il n'y a pas d'interrupteur, parce qu'aucun n'est nécessaire : le contrôle ne change rien à ton matériel et ne prend que quelques secondes. Il fournit uniquement une information supplémentaire. Qui n'en a pas besoin ignore le constat.
Alors, la netteté mesurée est sous le seuil minimal. Deux causes fréquentes : le sujet a très peu de texture (surfaces lisses, unies), ou la prise est réellement floue — pour les poses longues, par exemple à cause du claquement de miroir, du vent ou d'une rotule de trépied trop souple. En cas de doute, vérifie un recadrage au 1:1. Les valeurs mesurées figurent dans le journal.
Oui. Si les données de prise de vue manquent — typique des fichiers PNG, des captures d'écran ou de certains chemins d'export —, seule la mesure des pixels juge. Tu le reconnais dans le journal à la mention que l'évaluation s'est basée sur la netteté des pixels. Le facteur de flou de bougé est alors omis, car il ne peut être calculé sans focale ni vitesse d'obturation.
Au contraire, des images proprement affinées sont mieux notées. Mais deux règles s'appliquent indépendamment de Motion Guard : applique les mêmes réglages à toute la série, et ne change rien à la géométrie — pas de recadrage, pas de correction de perspective, pas de rotation. De telles interventions modifient les paramètres de caméra par image et rendent le calcul de position impossible. La correction d'objectif ne pose pas de problème, tant qu'elle agit de façon identique sur toutes les images.
Vérifie les images en affichage à 100 %, pas dans l'aperçu général — un léger flou ne se remarque que là. Si les images sont vraiment nettes, c'est généralement que le sujet a très peu de texture. Dans ce cas, tu peux ignorer le constat ; il est conçu de façon conservatrice.
Le score de qualité est distinct de la décision d'utilisabilité. Il ne dit pas si une image est utilisable, mais à quel point les données de prise de vue sont favorables à la reconstruction. Il combine trois grandeurs : ISO (bruit), ouverture et résolution.
Pour l'ouverture, c'est le milieu qui l'emporte : des ouvertures moyennes offrent une profondeur de champ continue — la voie royale pour la 3D, car tout l'objet est net et aucune zone floue ne manque à la reconstruction. Les ouvertures très grandes (faible profondeur de champ, arrière-plan flou) et les très fermées (adoucissement par diffraction) sont toutes deux notées plus indulgemment, le côté grand ouvert un peu plus strictement. La notation tient compte du capteur : ce qui paraît peu profond en plein format est déjà totalement net sur un petit capteur — le même nombre f signifie autre chose selon la taille du capteur.
Trop ouverte : la netteté se réduit à une fine tranche. Trop fermée : la diffraction ronge de nouveau le détail. Entre les deux se trouve la zone idéale.
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La focale n'entre volontairement pas dans le score de qualité. Photographier à 12 ou à 100 mm est un choix créatif du photographe, pas un défaut de qualité. Elle ne compte que là où elle agit physiquement : dans le facteur de flou de bougé.
Dans le journal interne, sous l'étiquette [MOTION GUARD]. On y trouve, par image, le verdict, le niveau de flou, le score de qualité et la justification complète. Le constat dans l'interface ne fait que résumer.
Cela figure dans le second document de cette série — la liste des appareils, avec un champ de recherche. Si ton modèle n'est pas reconnu, Motion Guard continue de fonctionner, mais calcule avec un facteur de recadrage neutre et juge donc plus indulgemment.
