NOTIONS: image numérique (niveau expert)

On désigne sous le terme d’image numérique toute image (dessin, icône, photographie …) acquise, créée, traitée ou stockée sous forme binaire (suite de 0 et de 1) :

  • Acquise par des Convertisseurs Analogique-Numérique situés dans des dispositifs comme les scanners, les appareils photo ou caméscopes numériques, les cartes d’acquisition vidéo (qui numérisent directement une source comme la télévision).

  • Créée directement par des programmes informatiques, via la souris, les tablettes graphiques ou par la modélisation 3D.

  • Traitée grâce à des outils informatiques. Il est facile de la transformer, modifier en taille, en couleur, d’ajouter ou supprimer des éléments, d’appliquer des filtres variés, etc.

  • Stockée sur un support informatique (disquette, disque dur, CD-ROM, …)

IMAGE MATRICIELLE

Une image matricielle (ou image en mode point, ou en anglais une « bitmap » ) est une image numérique stockée dans un fichier dans un format de données qui se compose d’un tableau de pixels ou de points de couleur, généralement rectangulaire, qui peut se visualiser sur un moniteur d’ordinateur, tout autre dispositif d’affichage, ou simplement sur une feuille de papier.

Le codage ou sa représentation informatique d’une image implique sa numérisation. Cette numérisation se fait dans deux espaces :

  • l’espace spatial où l’image est numérisée suivant l’axe des abscisses et des ordonnées : on parle d’échantillonnage. Les échantillons dans cet espace sont nommés pixels et leur nombre va constituer la définition de l’image.

  • l’espace des couleurs où les différentes valeurs de luminosité que peut prendre un pixel sont numérisées pour représenter sa couleur et son intensité ; on parle de quantification. La précision dans cet espace dépend du nombre de bits sur lesquels on code la luminosité et est appelée profondeur de l’image.

La qualité d’une image matricielle est déterminée par le nombre total de pixels (appelé sa définition) et la quantité d’information contenue dans chaque pixel (souvent appelée profondeur de numérisation des couleurs).

DEFINITION D’IMAGE

La définition d’une image est définie par le nombre de points la composant. En image numérique, cela correspond au nombre de pixels qui compose l’image en hauteur (axe vertical) et en largeur (axe horizontal) : 200 pixels par 450 pixels par exemple, abrégé en « 200×450 ».

Une image numérisée avec une résolution de 640×480 pixels (donc contenant 307 200 pixels) apparaîtra très approximative et sous forme d’un pavage de petits carrés de couleur, par comparaison à une image numérisée à 1280×1024 (1 310 720 pixels).

PIXEL

Le pixel, abrégé px, est une unité de surface permettant de définir la base d’une image numérique. Son nom provient de la locution anglaise picture element, qui signifie, « élément d’image » ou « point élémentaire »

Le pixel est l’unité minimale adressable par le contrôleur vidéo

À chaque pixel est associée une couleur, usuellement décomposée en trois composantes primaires

Les pixels sont rectangulaires, approximativement carrés, mais rarement parfaitement carrés

Pour l’informatique, un pixel est codé sur un ou plusieurs Bits, selon la « profondeur », c’est-à-dire du nombre de couleurs affichables :

  • noir et blanc : un bit ;

  • 16 couleurs (standard VGA) : 4 bits ;

  • 256 couleurs : 8 bits (1 octet) ;

  • 65 536 couleurs (« milliers de couleurs ») : 16 bits ;

  • 16 777 216 couleurs (« 16 millions de couleurs », true colors) : 24 bits.

BIT – OCTET

Le mot « bit » est la contraction des mots anglais binary digit, qui signifient « chiffre binaire »

Un bit ne peut prendre que deux valeurs

Contexte

                     Valeurs

numérique

0

1

logique

non/faux

oui/vrai

espace

bas

haut

électronique

ouvert

fermé

magnétique

nord

sud

optique

noir

blanc

L’octet est une unité de mesure en informatique mesurant la quantité de données.

Un octet est lui-même composé de 8 bits, soit 8 chiffres binaires

8 Bits = 1 Octet

  • A l’aide de 1 bit on a donc 2 possibilités 0/1 ou ouvert/fermé ou noir/blanc

  • A l’aide de 2 bits on a 2×2 = 4 possibilités : 00/01/10/11

  • A l’aide de 3 bits on a 2x2x2 = 8 possibilités : 000/001/010/011/100/101/110/111

  • A l’aide de 8 bits on a 2x2x2x2x2x2x2x2 = (2)8 = 256 possibilités

Un mégabit vaut un million de Bits (en réalité 1024*1024 bits).

Nom

Symbole

  Valeur

kilooctet

ko

103

mégaoctet

Mo

106

gigaoctet

Go

109

Les 24 bits d’une couleur se décomposent en 3 fois 8 bits :

  • 8 bits sont consacrés à la teinte primaire rouge ;

  • 8 bits sont consacrés à la teinte primaire vert ;

  • 8 bits sont consacrés à la teinte primaire bleu.

Une séquence de 8 bits permet de coder un nombre entier compris entre 0 et Vmax = 255 : en effet, 28 vaut 256. Par conséquent, la valeur de la composante rouge d’un pixel peut être représentée selon 256 niveaux différents (allant du 0, absence de rouge, à 255, rouge d’intensité maximum). Et il en est de même pour les 2 autres composantes primaires, le vert et le bleu.

Le carré ci-contre  est formé de pixels d’une couleur uniforme dont les caractéristiques RVB sont les suivantes:

  • composante rouge : 251, soit en codage binaire (sur 8 bits) 11111011 ;

  • composante vert  : 208, soit 11010000 ;

  • composante bleue  : 151, soit 10010111.

Le codage binaire sur 24 bits de cette couleur est donc le suivant :

111110111101000010010111

note: en TSL :

  • composante Teinte : 23 ;

  • composante Saturation : 220 ;

  • composante Luminance : 189.

ESPACE DE COULEURS

DEUX GRANDES FAMILLES TSL  – RVB

TSV

signifie « teinte, saturation, valeur »

C’est un espace colorimétrique, défini en fonction de ses trois composantes :

    • la valeur varie entre 0 et 360, mais est parfois normalisée en 0–100 % ;

  • saturation : l’« intensité » de la couleur :

    • varie entre 0 et 100 % ;

    • est parfois appelé « pureté » ;

    • plus la saturation d’une couleur est faible, plus l’image sera « grisée » et plus elle apparaitra fade, il est courant de définir la « désaturation » comme l’inverse de la saturation ;

  • valeur : la « brillance » de la couleur

RVB

Signifie :Rouge Vert Bleu, abrégé RVB ou RGB de l’anglais red green blue, est un format de codage des couleurs.

  • Les trois couleurs sont les couleurs primaires en synthèse additive.L’addition des trois donne du blanc.

  • Elles correspondent en fait à peu près aux trois longueurs d’ondes auxquelles répondent les trois types de cônes de l’œil humain.

  • Elles sont utilisées en vidéo, pour l’affichage sur les écrans, et dans les logiciels d’imagerie.

  • Le codage RVB est mis en œuvre dans de nombreux périphériques numériques : en entrée (scanner-couleurs, appareil photo numérique, caméscope…) comme en sortie (écran en couleurs, imprimante, quadrichromie, photocopieuse-couleurs…).

Quadrichromie

  • La quadrichromie ou CMJN (cyan, magenta, jaune, noir) (en anglais CMYK, cyan, magenta, yellow, black) est un procédé d’imprimerie permettant de reproduire un large spectre colorimétrique à partir des trois teintes de base (le cyan, le magenta et le jaune ou yellow en anglais) auxquelles on ajoute le noir (key en anglais).

  • Le cyan, le magenta et le jaune sont les trois couleurs primaires en synthèse soustractive.

IMAGE VECTORIELLE

  • Le principe de base du dessin vectoriel consiste à décrire des formes géométriques simples (arcs de cercle ou d’ellipse, segments de droite, courbes de Bézier…)
  • Un dessin vectoriel permet une résolution d’image quasiment infinie. À résolution égale, il est en général moins lourd en taille qu’un dessin « bitmap » car il ne comporte pas la description de chacun des pixels qui le composent, mais seulement des éléments.

DIFFÉRENCE ENTRE UNE IMAGE VECTORIELLE ET MATRICIELLE

COMPRESSION

Les images matricielles  enregistrées pixel par pixel peuvent être très encombrantes. Cela pose un problème de volume occupé en mémoire, mais aussi de difficulté lors des traitements : plus une image est « lourde », plus elle nécessite de ressources matérielles, surtout pour les transferts de données, en particulier sur l’internet.

Pour réduire la place occupée en mémoire, on utilise divers algorithmes de compression et donc différents formats de stockage.

Lors du chargement de l’image, le logiciel reconnaissant le format du fichier le décompresse à l’ouverture. Lors de son utilisation, le fichier est donc décompressé.

Il existe deux types de compression :

1- sans perte d’informations

2- avec perte d’informations

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