Fiche de cours

Les paramètres d'une image numérique

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Objectifs
  • Différencier image matricielle et image vectorielle.
  • Caractériser une photo numérique avec sa définition, sa résolution et sa profondeur de couleur.
Points clés
  • La photo numérique est une image matricielle.
  • La qualité « visuelle » de la photo dépend de la résolution.
  • L’information de « couleur » est codée en langage binaire.
Pour bien comprendre
  • 1 bit ne représente que 2 états (0 ou 1)
  • 1 pouce représente 2,54 cm
1. Les images numériques

Les images numériques sont des « fichiers » électroniques créés, acquis, traités et stockés sous forme numérique.

Ces images peuvent être acquises par des dispositifs comme les scanners, les appareils photo ou les smartphones à partir d’une situation analogique (papier, scène réelle, etc.). Elles peuvent également être créées de toute pièce à partir d’un ordinateur ou d’une tablette graphique, par exemple.

Il sera dans tous les cas aisé de modifier ces fichiers avec des logiciels spécialisés.

Il existe deux types d’images numériques : les images matricielles et les images vectorielles.

a. Les images matricielles
D’un point de vue mathématique, une image matricielle est composée d’un tableau de points (pixels). Ces points peuvent être en noir et blanc, en niveaux de gris ou en couleur.

Du point de vue de l’utilisateur non spécialiste, la caractéristique fondamentale d’une image matricielle est de représenter le plus fidèlement possible la réalité.

Exemple
On peut représenter fidèlement la réalité en prenant des photos avec un appareil photo numérique ou encore avec un smartphone.

Image matricielle avec un zoom sur l’image
b. Les images vectorielles
Le principe des images vectorielles est de représenter les données de l’image (le contenu) par des formules mathématiques (géométriques).

Contrairement aux images matricielles, les images vectorielles sont le plus souvent créées sans rapport avec la réalité. Elles sont le plus souvent utilisées pour représenter des logos.

Exemple
Le logo suivant est une image vectorielle.

Logo d’une entreprise fictive
Remarque
Lorsque l’on effectue un zoom sur une image vectorielle, il n’y a aucune perte de qualité, contrairement à une image matricielle.

Zoom sur une image matricielle et sur une image vectorielle

Dans la suite de ce cours, on ne s’intéressera qu’aux images matricielles. Le cas plus fréquent est la photographie numérique.

2. Les principales caractéristiques d'une photographie numérique
a. La définition
La définition d’une image se traduit par le nombre de points (pixels) qui compose cette image. La définition correspond au nombre de pixels de l’image en hauteur (axe vertical) et en largeur (axe horizontal).
Exemple
Une image peut avoir une définition de 800 pixels par 600 pixels, ce qui est abrégé en « 800 × 600 ».
Remarque
Lorsqu’on donne des dimensions, la plus petite donnée correspond par convention à la largeur.
b. La résolution d'une photographie numérique
Définition
La résolution d’une image est définie par un nombre de pixels par unité de longueur. Elle s’exprime classiquement en ppp (points par pouce) ou dpi (dot per inch).
Rappel : 1 pouce représente environ 2,54 cm.

Résolutions de 8 dpi et de 4 dpi

La résolution est le plus souvent définie lors de la numérisation, dans le but d’une impression (passage de la forme analogique à la forme numérique et vice-versa) ; la résolution dépend des caractéristiques du matériel utilisé lors de la numérisation. Dans notre cas, c’est le capteur du scanner.

Lien entre la résolution et la qualité de l’image

La résolution d’une image numérique définit le degré de détail de l’image. Ainsi, plus la résolution est élevée, plus la qualité « visuelle » de la photo est élevée.


Résolutions différentes pour un même format

Plus on augmente la résolution, plus le nombre de pixels qui composent l’ image est grand. Le nombre de pixels est proportionnel au carré de la résolution.

Exemple
Si la résolution est multipliée par deux, le nombre de pixels est multiplié par quatre.
La résolution en fonction de l’usage

Voici quelques repères :

  • La résolution d’un écran d’ordinateur est de 72 ou 96 dpi ;
  • La résolution d’une imprimante grand public est de 300 dpi ;
  • La résolution d’une imprimante professionnelle est d’au moins 600 dpi.

Lorsque l’on numérise (scanne) une photo dans le but d’obtenir une photo numérique, il faut savoir à l’avance ce que l’on veut en faire.

  • Si on souhaite par exemple simplement publier une photo sur internet, une résolution de 96 ou de 72 dpi suffit ;
  • Si on souhaite la reproduire sur une imprimante grand public, une résolution de 300 dpi est adaptée ;
  • Si on souhaite réaliser un agrandissement, par exemple doubler ses dimensions, on prendra une résolution de 600 dpi.

Dans le cas d’une prise de vue avec un appareil photo numérique, la résolution n’a toutefois pas vraiment de sens réel puisqu’il est assez rare de connaître les mesures de ce que l’on prend en photo !

c. La profondeur de couleur (ou profondeur de bit) d'une photographie numérique
Le système binaire

Les machines numériques ne peuvent interpréter ou reconnaitre que 2 états : 1 (le courant passe) ou 0 (le courant ne passe pas). On parle alors de système binaire. Le symbole unitaire de cette base (0 ou 1) est appelé bit.

Il faut simplement comprendre que :

  • pour caractériser 2 états différents, on a besoin de 1 bit (car 2 = 21) ;
  • pour caractériser 4 états différents, on a besoin de 2 bits (car 4 = 22) ;
  • et ainsi de suite.

On utilise des puissances de 2. Lorsque l’on a un groupement de 8 bits, on appelle cela un octet. C’est l’unité de référence des « poids » de fichiers numériques (en octet (o), kilooctet (ko), mégaoctet (Mo), etc.)

Définition
La profondeur de couleur est définie par le nombre de bits utilisés pour représenter chaque pixel. L’unité de profondeur de couleur est le bpp : bits par pixel.

Plus la profondeur de bit est élevée, plus le nombre de teintes (du noir et blanc à la couleur) représenté est grand.

Image binaire

Une image binaire (ou bitonale) est représentée par des pixels de 1 bit chacun, qui peuvent représenter deux teintes (le noir ou le blanc), en utilisant par exemple la valeur 0 pour le blanc et la valeur 1 pour le noir. Son bpp est donc de 1.


Image bitonale avec la valeur des pixels correspondants
Image en niveaux de gris

Une image en niveaux de gris est composée de pixels qui possèdent plusieurs bits d’informations (généralement 8), ce qui permet d’obtenir une palette de 256 (28) teintes de gris différents. Son bpp est donc de 8.


Image en niveaux de gris avec un zoom sur une partie de l’image
Image en couleur

Une image en couleur est constituée de pixels qui possèdent 3 couches :

  • une composante Rouge (R) ;
  • une composante Verte (V) ;
  • une composante Bleue (B).

Synthèse additive des couleurs

Cela résulte de la synthèse additive des couleurs. On peut en effet définir toutes les couleurs à partir de ces 3 couleurs RVB (ou RGB en anglais). De façon classique, on définit 256 teintes (de 0 à 255) par composante, c’est-à-dire 8 bits pour le Rouge, 8 bits pour le Vert et 8 bits pour le Bleu. On obtient donc une profondeur de bit de 24 (3 × 8).

Remarque
Il existe des cas un peu spécifiques ou la profondeur de couleur est de 4, 16 ou encore 48. Le principe reste cependant identique.
Poids de l’image

Plus il y a de pixels dans l’image, plus l’image prend de la place en mémoire, d’autant plus s’il s’agit d’une image couleur.

De façon simple, le poids de l’image (en octet) correspond au nombre total de pixels que l’on multiplie par la profondeur de couleur et que l’on divise par 8 (il y a 8 bits dans 1 octet).
Exemple
Le poids d’une image en couleur (profondeur de bits = 24) dont la définition est de 800 × 600 est :(800 × 600 × 24) ÷ 8 = 1 440 000 octets = 1 406 ko = 1,37 Mo.
Attention
En informatique 1 ko = 1 024 octets, 1 Mo = 1024 ko. Le coefficient est 1 024 (210) et non 1 000 !

Pour essayer d’optimiser le « poids » du fichier numérique, il existe des procédés de compression dont le plus connu est la compression JPEG.

Évalue ce cours !

 

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