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L’image numérique
Un exemple d’information numérique:
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1. Les deux types d’images numériques
Les images bitmap (ou matricielles)
Les images vectorielles
1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
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Les images bitmap
• Elles sont définies comme un ensemble de points appelés pixels.
• Ce sont celles au programme de TS
• Les formats les plus célèbres sont: Jpeg, Bmp, PNG, Tiff, GIF…
• Les logiciels permettant de les modifier: photoshop©, Gimp, photofiltre…
• Ce sont les images obtenues par un appareil photo ou un scanner
(littéralement « plan de bits » c’est-à-dire tableau de pixels)
1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
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Les images vectorielles
• Elles sont définies comme un ensemble de formes géométriques
simples (segment, cercle, rectangle…)
• Les formats les plus célèbres sont: svg, ai, wmf, eps voire pdf…
• Les logiciels permettant de les créer et modifier:
illustrator©, Inkscape, Coreldraw©, word…
1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
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en TS Exemple:
En vectoriel, le disque ci-contre n’est pas vu comme un
ensemble de points mais comme un cercle qui les
propriétés suivantes: - Cercle de couleur rouge
- Le cercle est rempli de bleu
Le fichier « svg » (créé par Inkscape) correspondant à ce disque est:
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Pour afficher une image vectorielle, un logiciel
doit tracer lui-même les figures géométriques.
2 gros avantages de l’image vectorielle:
On peut l’agrandir à l’infini: la qualité n’est pas modifiée
(car, pour un cercle par exemple, le logiciel ne change que
la valeur du rayon et retrace le cercle)
Le fichier créé est très léger en termes d’octets
(car, seule la description des objets est écrite,
quelle que soit la taille de l’image)
1 gros inconvénient de l’image vectorielle:
L’image ne doit pas être trop complexe
(on ne pourrait pas prendre des photos en vectoriel!)
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bitmap
vectoriel
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Lecture photocopie du 1)
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2. Les caractéristiques d’une image bitmap
Appelée aussi image « Matricielle »
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Une image numérique bitmap est un ensemble
discret de points appelés PIXELS
(contraction de PICTure ELements).
Elle a pour vocation d’être affichée sur un écran.
Chaque pixel possède une couleur.
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Une image bitmap possède:
Une définition: Sa hauteur H par sa largeur L exprimées en pixels
Un poids: C’est le produit LxH qui donne le nombre total de pixels.
Il est généralement exprimé en Megapixels (million de pixels)
1 Megapixels = 106 pixels
Par exemple, le standard des appareils photo numériques
font aujourd’hui des photos ayant comme définition
4000x3000 pixels environ soit un poids de:
12.106 pixels = 12 MPx
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Compléter la photocopie
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en TS Une image bitmap possède également:
Une résolution: Il s’agit du nombre de pixels par unité de longueur
Résolution = D éfinition / dimension
L’unité de longueur étant souvent le pouce (1 pouce = 2,54 cm),
l’unité de la résolution est le point par pouce (ppp) (ou ppi en anglais)
Un écran 24 pouces (soit 60 cm de diagonale)
affiche 1920 pixels par 1080 (le format 16/9eme dit full HD).
16/9eme étant le rapport L/H,
avec Pythagore on trouve une hauteur pour l’écran de 12 pouces.
Exemple:
En règle générale, on admet que les écrans
ont une résolution voisine de 72 ppp
Il affiche donc verticalement une image de résolution 1080/12 = 90 ppp
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Source http://www.crdp.ac-grenoble.fr/image/general/resolut.htm
18 pixels par pouce 72 pixels par pouce
soit environ 30 pixels par cm soit environ 7 pixels par cm
Effet de la résolution sur l’aspect visuel
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Enfin une image bitmap possède:
Un codage: Il s’agit du nombre de couleurs que peut prendre un pixel
Ce codage s’exprime en bits.
Les codages les plus fréquents sont:
1 bit
8 bits niveaux de gris
8 bits indexés
24 bits RVB
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3. Le codage d’une image bitmap
1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
• Nous avons vu lors du TP précédent que chaque nombre décimal peut être
écrit en binaire (suite de 0 et de 1). Mais les informaticiens utilisent
beaucoup l’écriture hexadécimale.
•
• Les 1er nombres de cette écriture sont :
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F,10,11,12….,18,19,1A,1B,1C,1D,1E,1F,20,2
1…..
•
• Exemple : 01101100 est la représentation binaire de 108. En hexadécimal
« 108 » s’écrit: 6C. « 108 » nécessite 3 caractères. « 6C » en nécessite
2. L’écriture hexadécimale permet de gagner de la place dans les fichiers
informatiques.
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
2.2.Codage 1 bit par pixel
Chaque pixel peut prendre 2 valeurs de couleurs: 0 ou 1
L’image est en noir (0) et blanc (1)
Matrice image
2.3. Codage 2 bits par pixel
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2.4.Codage 8 bits par pixel en niveaux de gris
Combien de nuances de gris peuvent prendre les pixels
d’une image codées sur 8 bits en niveaux de gris ?
Chaque pixel peut prendre 28 = 256 valeurs de gris
Noir (010 ou 016) Blanc (25510 ou FF16)
256 valeurs de gris
Dans ce type de codage, le blanc a pour valeur 255 et le noir 0.
Plus un gris sera foncé, plus la valeur associée sera faible.
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
2.4.Codage 8 bits par pixel en niveaux de gris
Exemples:
FF FF FF FF
7F 7F 7F F7
40 40 40 04
00 00 00 00
255 255 255 255
255 0 0 255
255 0 0 255
255 255 255 255Matrice décimale
donne l’image:
Matrice hexadécimale donne l’image:
FF est la blanc, 00 le noir. Plus le nombre en hexa est faible, plus le gris
est foncé. En hexa, 40 < 7F donc :
La A contient une ligne de noir (00 00 …) et du gris foncé (40) alors que
la B contient du girs clair (7F)
En résumé : A=2 B= 4 C=3 D=1
Photocopie
• 3. Ecrire le tableau de nombres correspondant à l’assombrissement maximal
permettant de conserver le contenu de C.
• Le gris devient noir (donc 0) et le blanc devient gris (127). On conserve le
contenu : un carré clair et un tour sombre :
• Cela revient à translater toutes les valeurs de 127.
• 4. Même question pour éclaircir D, sans forcément vouloir conserver le contenu.
• On éclaircit tout « à fond » : tout devient blanc : tableau fait que de 255.
• 5. En informatique, au niveau des fichiers, les tableaux sont écrits en hexadécimal.
Sachant que le blanc correspond à « FF » et le gris foncé à « 7F », écrire le 3ème
tableau en hexadécimal. Quel est l’intérêt de cette écriture ?
• L’intérêt est de diminuer le nombre de caractères dans le tableau (2 pour « FF »
au lieu de 3 pour « 255 » !) et donc de diminuer la taille du fichier informatique.
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2.5. Codage 24 bits par pixel en RVB
à Chaque pixel on associe 28 = 256 nuances de rouge
et 28 = 256 nuances de vert
et 28 = 256 nuances de bleu
Rouge Vert Bleu
La couleur du pixel sera le résultat
de la synthèse additive des 3 couleurs primaires,
chacune étant codée sur 8 bits
On parle aussi de codage 8 bits par couche
(comprendre «8 bits par couleur primaire »)
Soit un codage total sur:
3 x 8 bits = 24 bits
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
Chaque pixel pourra donc prendre au total:
256 x 256 x 256 = 16,8 millions de couleurs différentes
Chaque « cellule » du tableau de nombres associé à l’image
contiendra donc 3 valeurs de 0 à 255
Exemples:
Bleu, on aura: 0 (Rouge) 0 (Vert) 255 (Bleu)
Pour un vert: 0 255 0
Pour un orange: 255 127 0
Pour noir:
Pour un blanc
Etc…
0 0 0
255 255 255
Pour un pixel:
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
Exemples:
Matrice décimale
RVB 24 bits
donne l’image:
Matrice
hexadécimale
RVB 24 bits
donne l’image:
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4. La nécessité de compresser une image bitmap
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Calcul du poids (en octets) d’une image bitmap RVB 24 bits:
Il y a 24 bits par pixel soit 3 octets par pixels.
Donc le tableau décrivant une image de définition L x H occupera
Nbre total de pixels x 3 = L x H x 3 octets
Exemple: image de 3000x4000 pixels en RVB:
3000 x 4000 x 3 = 36.106 octets = 36 Mo
Ce nombre est énorme et occupe beaucoup trop
de place sur un disque dur ou une carte mémoire!
Il va falloir compresser les données
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Il existe plusieurs méthodes (on parle d’algorithmes)
pour compresser des données
Les formats les plus célèbres utilisent des compressions:
Le format JPEG
Le format GIF, TIF
Le format PCX, BMP de Windows
et, en dehors des images:
Les formats ZIP, RAR….
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L’algorithme de compression RLE (Run-Length Encoding)
il consiste à reconnaitre des valeurs identiques de couleurs et
réécrit le fichier en indiquant la fréquence de chaque couleur.
00 00 00 00 FF FF FF 00 00 00 7F 7F 7F 7F 7F 7F
occupe 32 caractères
Exemple (simplifié) :
L’algorithme RLE comprime ces valeurs en: 400 3FF 300 67F
qui occupe 12 caractères seulement.
L’algorithme est efficace si l’image contient des
grandes zones de même couleur.
Les formats BMP ou PCX de Windows utilisent cet algorithme
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
L’algorithme de compression JPEG
Dans un 1er temps: L’algorithme compare la couleur d’un pixel avec celle de ses voisins.
Si les couleurs sont proches, l’algorithme considère qu’il s’agit de la
même couleur.
Il redessine alors tous les pixels concernés avec cette couleur.
(en simplifiant beaucoup, beaucoup…)
Résultat:
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1. Types d’images numériques 2. Caractéristiques de l’image bitmap 3. Le codage 4. La compression
L’algorithme de compression JPEG
Dans un 2nd temps: Les valeurs de ces pixels sont compressées
avec, entre autres, un algorithme de type RLE.
(toujours en simplifiant beaucoup…)
Au cours de la compression, on perd de l’information
concernant la vraie couleur des pixels.
Le JPEG est une compression destructive.
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Dans l’ensemble, les algorithmes de compression sont
efficaces si l’image comporte de grandes zones de
couleurs identiques ou très voisines.
Exemple: Poids de deux images en 4000x3000 (jpeg, qualité 80%)
750 Ko 1,8 Mo
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FIN EXERCICES 13 26 ET 29 PAGE 534