Les paramètres d'une image numérique

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.

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.

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

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.

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.

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.

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 !

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.)

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

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.

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.

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

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

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).

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.

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