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FONDEMENT DU MULTIMÉDIAFONDEMENT DU MULTIMÉDIACHAPITRE 2

TRAITEMENT DES IMAGES

Bassem SeddikISET Kairouan

Plan Chapitre 2

1. Définitions : Lumière, Couleur, Spectre électromagnétique, perception visuelle,

2. Les Espaces colorimétriques : RGB, CMY, CMYK, HSV, TLS, etc.

3. Synthèse de la couleur : synthèse additive, synthèse soustractive

2

3. Synthèse de la couleur : synthèse additive, synthèse soustractive

4. Conversions entre modèle

5. Acquisition/ numérisation

6. Matériel de numérisation

7. Mémorisation/compression (Algorithmes)

8. Formats d’images: BMP,GIF, PNG, JPEG

1- Définitions

� Une image numérique est toute image acquise ou créée et stockée sous forme binaire

� composée d'unités élémentaires, appelées pixels (picture

� Résolution d’une image:

� nombre de points par unité de surface, exprimé en points par pouce

� PPP, en anglais DPI pour Dots

3

appelées pixels (picture element)

� Définie par

� Son échantillonnage en nombre de pixels (800 x 600 px)

� Sa quantification ( 2 octets par couche)

� PPP, en anglais DPI pour Dots Per Inch

� points sur une longueur de 2,54cm

� 72 ppp pour le web

� 150ppp minimum pour les imprimés

� 300ppp ~ Chaque pixel mesure?

� 2,54 cm / 300 = 8,467 µm

16/04/2014ISET Kairouan - 1ère année Techniciens en Informatique

Spectres accessibles et sensibilité

� Micro-ondes

� Infrarouge

Visible

4

� Visible

� Rayon X

Système visuel Humain5

Modèle sténopé

Adaptation à la luminosité

Fonctionnement chez les mammifères6

� Si les nerfs optiques sont affectés, on peut aboutir au daltonisme :absence de perception de la couleur.


couleur.� Certains animaux ne peuvent voir dans l'obscurité, alors que d'autres le font très bien.� Les chiens et les chats ne perçoivent pas les couleurs.

Effect Mach Banding

� Les couleurs sombres

sont ressenties plus

sombres

7

sombres

� Les couleurs claires

sont ressenties plus

claires

16/04/2014ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

Nos impressions visuelles

� La même couleur pour le carreau au centre

� Mais il est ressentit plus

8

� Mais il est ressentit plus sombre dans la 3ème

image

� Formes qui apparaissent

� Impressions de Distances 16/04/2014ISET Kairouan - 2ème année Techniciens en Informtique (MDW)

Autres exemples d’illusions optiques9


Fonctionnement des capteurs10

� Une grille de points de

capture


Discrétisation

� Dans l’espace

� Dans l’amplitude

11


� Echantillonnage des

pixels

� Quantification des

12

� Quantification des

valeurs d’intensité


Images comme schéma 3D13


Différents échantillonnages14


Image en pleine

résolution

Image en 1/2

résolution

Image en 1/4

résolution

Image en 1/8

résolution

Différentes quantifications15


Quantification 4

bits/composante

Quantification 3

bits/composante

Quantification 2

bits/composante

Quantification 1

bits/composante

Comparaisons d’images16

Image originale

Couleur 24 bits

224 niveaux image de

quantification16

Image en nivaux

de gris (8 bits)

256 niveaux

quantification16

couleurs indexées

image binaire

quantification 2

Noir et Blanc

Pseudo couleurs

� On peur représenter les images en couleurs vraies

Ou en pseudo couleurs

17

� Ou en pseudo couleurs

� On parle de carte de couleurs (ColorMap)� Système à couleurs

indexées


Plusieurs canaux

� Les satellites utilises plusieurs canaux spécialisés

� Rouge, vert, bleu, IR_1, IR_2, ect.

� Landsat.org

� Path 191 et cellule 35 pour ISET Kairouan

� Exp: 8+ canaux pour LandSat

18

� Exp: 8+ canaux pour LandSat

� La combinaison de canaux spécifiques informe sur:

� La végétation

� Les nuages

� La pollution,

� Etc.

Combinaisons de canaux19

� 321: distinction entre plusieurs types d’eaux

� 423: Distinction types de surfaces

� 542: Bonne séparation de la végétation

� 754: Séparation entre végétation et sols

nus ou bâtiments

� 435: autres combinaisons de distinction

ente eaux, végétation et sols

542 754 435 321 432

Systèmes de couleurs 20

� Même principe des canaux d’information

� En combinant trois longueurs d’ondes , il estpossible de synthétiser presque toutes lescouleurs existantes.

� Une couleur peut donc être représentée dans


� Une couleur peut donc être représentée dans un espace à 3 dimensions:

� Système RGB (Red Green Blue)

� Système CMY (Cyan Magenta Yellow)

� Système Lab

� Système XYZ

� Système HSL (Hue Saturation Luminance)

Principe de la synthèse additive21

S1G

S2

S3

� Combinaison de troisfaisceaux lumineux rouge,vert et bleu (RVB)

� Aussi appelé RGB enanglais


R

S3

B

anglais

� Résultat de la somme :couleur blanche

� On peut varier lesproportions pour avoird’autres résultats

� Le rouge, vert et bleu sontappelées couleurs primaires

Objets Vs Couleurs22

Espace couleur RGB

� C’est le système

colorimétrique standard

utilisé dans la plupart des

23

utilisé dans la plupart des

systèmes vidéo pour coder

une couleur.

� RGB Utilisé dans la

télévision


Exemple RGB sous Photoshop24


Principe de la synthèse soustractive25

Filtre jaune Filtre magenta Filtre cyan Tous les filtres

26

� 3 couleurs: cyan, magenta et jaune

� supprime la couleurs de la lumière blanche pour avoir la couleur.

� le jaune absorbe les ondes bleues

� réfléchit les ondes rouges et vertes.


� réfléchit les ondes rouges et vertes.

� le magenta réfléchit les ondes vertes

� Réfléchit les ondes rouges et bleues au

� magenta + jaunes, on obtient une surface qui absorbe les ondes bleues et vertes, et qui réfléchit les ondes rouges.

� CMJ sont les couleurs primaires soustractives.

� Souvent rajoutée en CMJK pour avoir un bonne impression sur papier blanc.

Exemple CMYK sous Photoshop27


Systèmes XYZ (Lab en exemple)28

� Utilise un paramètre d'intensité:la luminance et deux paramètresde chrominance : la couleur.

� Spécialement dédié pour lesdifférences entre couleurs perçuespar l'œil humain.


différences entre couleurs perçuespar l'œil humain.

� Appartient à la famille des systèmesXYZ

=

B

G

R

Z

Y

X

5943,50565,00

0601,05907,41

13,17518,17690,2

Diagramme chromatique défini par lesdeux variables de chrominance

Exemple Lab sous Photoshop29

Modèle YUV & YIQ30

� YUV se rapproche beaucoup plus de la perception humaine des couleurs que le standard RVB

� Utilisé pour la vidéo analogique (PAL, NTSC et SECAM).

� Permet de transmettre des infos colorées aux TV couleurs, en restant compatible avec les TV N&B affichant en niveau de gris.


compatible avec les TV N&B affichant en niveau de gris.

� Créé depuis une source RGB, il définit un espace colorimétrique en trois composantes:

� La première (Y) représente la luminance (l'information en N&B)

� les deux autres (Cb et Cr) représentent la chrominance.Y = 0,299 * Rouge + 0,587 * Vert + 0,114 * Bleu

Cr = Rouge – Y

Cb = Bleu – Y

Système TSV (HSV)

� Hue, Saturation, value, ou en français TSV (Teinte Saturation Valeur)

� Modèle de représentation couleur proche de la perception humaine

� permet une gestion rapide de la

31

� permet une gestion rapide de la couleur.:

� la teinte correspondant à la couleur: mauve ou orange, etc.

� La saturation, décrit la pureté de la couleur: vif ou terne (neuf ou délavé),

� la valeur, indique la quantité de lumière de la couleur: clair ou sombre.


32

V

BGRVS

BGRV

−=

=

,),,min(

),,,(max


BVsiBGRV

GR

BGRV

RB

BGRV

BG

H GVsi

RVsi

=

−

−+

−

−+

−

−

= =

=

),,min(4

),,min(2

),,(min

Système HSV

� À ne pas confondre HSL (Luminence) avec HSV (valeur)

33

(valeur)

� Système largement utilisé pour la segmentation des objets par leurs couleurs


Systèmes génératifs futurs34

� Des systèmes de projection à

base de Laser

� Des expériences plus importantes


� http://spectrum.ieee.org/consumer-electronics/audiovideo/lasers-coming-to-a-theater-near-you

� Des expériences plus importantes

en termes de qualité des images

� Contraste

� Expérience vécue

Exercices35

� De quelle couleur nous apparaîtra une orange si elle est éclairée par :

� une lumière verte et une lumière rouge

� une lumière verte

� une lumière bleue

absorber la lumière bleue


� absorber la lumière bleue

� laisser passer le vert et le rouge,

� mélange donne du jaune.

� Si du vert, il le laisse passer

� comme le rouge est absent, il parait vert.

� Si bleu � absorbé et parait noir.

Pourquoi faire la compression?

� La taille de stockage

36


� La présence de

redondance

� Le nombre de couleurs

37

� Le nombre de couleurs

limité

� Le gains des

informations non

exploitées


Exp simple: Codage par plages

� Run Length Coding

� Efficace pour les images binaires

� On peut coder par deux valeurs uniques si on a un seul objet

38

256 px

uniques si on a un seul objet

� Exp.: pour une image de 256 x 256 px� On a � 256;

� …

� 20, 50;

� …


Standards de compression

� Images: JPEG-

LS fidèle à la

sources

39

sources

� Vidéos: Les

MPEG 1~4 sont

les plus

fameuses


Exp. du standard JPEG

1. Mise dans un espace facile à compresser

2. Quantification � introduction de l’erreur (17 / 2 ) x2 ~16

3. Storage sous format limité par des symboles bien choisis

40


……… ……… ………

……… ………

……………

…………….

….

….

…………..

…………..

Codage de Huffman

� Histogramme: � Combien une valeur

apparait dans l’image

Idée: Quelques pixels

41

� Idée: Quelques pixels sont plus importants� Coder ceux qui

apparaissent plus sur

plus de codes


� Chaque pixels est représenté par sa donnée binaire

� Valeur totale : 1.81

� Par codage de Huffman

42

� Par codage de Huffman


Codage de Hufman

� Mise en ordre des probabilités� Sommes des valeurMise en ordre encore

43

� Mise en ordre encore� Répéter …� Choix si valeurs égales� Arret si on 2 valeurs seulement


� 0 nous ramène au groupe de 0.6

� 1 nous ramène au groupe de 0.4

� Division de la valeurs basse + attribution de code

� Obtention d’un code de longueurs différentes � gain d’espace

44

� Obtention d’un code de longueurs différentes � gain d’espace


Exercice 1 : Codage de Huffman45

� On considère un texte source formé à partir de 5 symbolesdistincts (a, b, c, d, r) avec les fréquences d’apparitionsuivantes :

� f(a) = 0,43 ; f(b) =0,20 ; f(c) = 0,1 ; f(d) = 0,09 ; f(r) = 0,18.


� f(a) = 0,43 ; f(b) =0,20 ; f(c) = 0,1 ; f(d) = 0,09 ; f(r) = 0,18.

� a- Générer un arbre de Huffman binaire et proposer le codagecorrespondant en affectant les 0 aux probabilités les plusgrandes.

� b- Coder le texte suivant et calculer le gain de compression parrapport à un code binaire de longueur xe et minimale :abracadabrabracadabra

Exercice 2 : Codage de Huffman46

� Supposons que les caractères a, b, c, d, e et f aient des probabilités d’apparition respectivement égales à 0,07 ; 0,09 ; 0,12 ; 0,22 ; 0,23.

� a- Quelle est la probabilité d’apparition du caractère f ?


� a- Quelle est la probabilité d’apparition du caractère f ?

� b- Trouver le codage de Huffman pour ces 6 lettres en dessinant l’arbre binaire correspondant.

� c- Quelle est la longueur moyenne du codage ?

� d- Il faut au minimum 3 bits pour coder les 6 lettres. Pourquoi ne pas avoir choisi le code : code(a) = 0 ; code(b) = 1 ; code(c) =00 ; code(d) = 01 ; code(e) =10 ; code(f) = 11 ?

Formats d’images47


Types d’images

� Images vectorielles:

� Décrites méthématiquement

� Corel Draw, Illustrator, etc.� lignes, cercles, polygones,

� Images matricielles

� Tableaux 2D (matrices) de pixels

� Photoshop, Corel Paint, Gimp, etc.

� Tous types de contenus graphiques simples ou

48

� lignes, cercles, polygones, texte, etc.� coordonnées, couleur,

épaisseur de trait, remplissage, etc.� SGI, EPS, AI, WMF, SWF, PDF,

…

graphiques simples ou complexes

� Utilisées par les appreilsphoto numériques.

� Formats BMP, GIF, JPEG, TIFF, …


Images vectorielles

� Avantages� Redimensionnement facile sans

perte� éléments de l'image

indépendants.

� Inconvénients:

� Pas adaptée aux images complexes

� Stockage difficile des photographies.

49

� Conversion facile en bitmap

� Adaptées au stockage d'imagesde formes géométriques.

� Codage compact : fichiers detaille réduite.

� Format standardisés par lesnavigateurs Internet

photographies.

� L’affichage peut prendre plus de temps qu’une image bitmap


Images matricielles50

� Avantages

� Adapté aux applications orientées images.

� Inconvénients:

� Effet de mosaïque à L'agrandissement.

� Création et retouches délicates


images.

�Qualité photographique assurée.

� Affichage sur écran et impression facile.

délicates

� Nécessité de compression.

� Pas de distinction d'objets dans l'image.

� Besoin d'un périphérique de numérisation : scanner, appareil photo numérique, ...

Format JPG ou JPEG 51

� JPG ou JPEG (Joint Photographic Experts Group) : Comité créé en 1986

� Caractéristiques

� Il permet une représentation en vraies couleurs (16 millions de couleurs).

� Possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).



� Pas d’animation, pas de transparence.

� Reconnu presque par tous les logiciels, il est très utilisé en Web avec le format GIF et PNG.

� La compression utilisée est une compression avec perte : taux de compression à choisir.

Exemple de compression JPG 52

Taux 1 Taux 10 Taux 20

897 Ko 457 Ko 346 Ko

16/04/2014

Taux 50 Taux 75 Taux 99

241 Ko 119 Ko 40 Ko

Format TIFF 53

TIFF (Tagged Image File Format) :

� Caractéristiques :

� Très bonnes performances en compression d'images noir et blanc.

Standard de codage des images scannées pour préserver leur qualité.


� Standard de codage des images scannées pour préserver leur qualité.

� Plusieurs modes de compressions sont possibles : LZW, Huffmann, CCITTs.

� Utilisé dans l’infographie, la bureautique pour les images au trait comme FAX, cliparts.

� Format très répandu, sous Windows comme sous Macintosh.

Format PNG 54

PNG (Portable Network Graphic).� Il n’est soumis à aucune licence, contrairement au GIF

caractéristiques :

� 16 millions de couleurs.

� Compression (LZW) et enregistrement des images en millions de couleurs,


� Compression (LZW) et enregistrement des images en millions de couleurs, sans perte de qualité ; mais, on ne peut pas choisir sa résolution d'image lors de l'exportation (72 ppp par défaut).

� Possibilité de transparence (niveau de transparence).


� Pas d'animation.

� Usage : Internet, Petites images graphiques (logos, dessins, etc.)

Production Vectorielle: exemple55

Production Matricielle: exemple56

Fin chapitre 257


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