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Les bases de l'imagerie numériqueTRANSCRIPT
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les Images Numeriques :Introduction
E.FAVIER
4 Annee STI GS
Annee universitaire 2007-2008
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Sommaire
1 GeneralitesIntroduction
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Introduction
Le cours
Les images et le sensoriel
Le but de ce cours est de presenter les images numeriques dans lecadre d’un cours sur le genie sensorielNous verrons les images numeriques et leurs differentesparticularites ainsi que leurs techniques d’acquisitionsLes TD-TP seront realises principalement avec le logiciel Matlab
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Introduction
Images et Vision
La Vision numerique et l’image artificielle
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images Binaires
Images en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de Gris
Images Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteurs
Les eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairages
l’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les objectifs
le plan du cours
1 Les images numeriques
Images BinairesImages en Niveau de GrisImages Couleurs
2 L’acquisition des images
Les capteursLes eclairagesl’acquisition
3 Un Outil : Matlab
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Introduction
Les images
Definitions
Les images numeriques se decomposent en deux grandes parties :
Les images vectorielles
Les images matricielles ou bitmap
Les avantages
On etudiera principalement dans ce cours les images matricielles
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Introduction
Les images
Definitions
Les images numeriques se decomposent en deux grandes parties :
Les images vectorielles
Les images matricielles ou bitmap
Les avantages
On etudiera principalement dans ce cours les images matricielles
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Introduction
Les images
Definitions
Les images numeriques se decomposent en deux grandes parties :
Les images vectorielles
Les images matricielles ou bitmap
Les avantages
On etudiera principalement dans ce cours les images matricielles
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Introduction
Les images
Definitions
Les images numeriques se decomposent en deux grandes parties :
Les images vectorielles
Les images matricielles ou bitmap
Les avantages
On etudiera principalement dans ce cours les images matricielles
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles
Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)
Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles
Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)
C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles
Les images vectorielles sont des representations d’entitesgeometriques (cercle, rectangle, segment ...)Ceux-ci sont representes par des formules mathematiques (unrectangle est defini par deux points, un cercle par un centre et unrayon, etc ...)C’est le logiciel qui traduit ces formes en informationsinterpretables par la carte graphique et ensuite affichees
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matriciellesDefinitionsLes tramesLa resolution
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Definitions
Les images matricielles
Definition
Il s’agit d’images pixellisees, c’est-a-dire un ensemble de points oupixels contenus dans un tableau , chacun de ces points possedantune (ou plusieurs valeurs) decrivant sa radiometrie.
la matrice de pixel
Une image numerique est representee par un pavage de pixels dansdeux dimensions
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Definitions
Les images matricielles
Definition
Il s’agit d’images pixellisees, c’est-a-dire un ensemble de points oupixels contenus dans un tableau , chacun de ces points possedantune (ou plusieurs valeurs) decrivant sa radiometrie.
la matrice de pixel
Une image numerique est representee par un pavage de pixels dansdeux dimensions
![Page 28: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/28.jpg)
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Definitions
la double discretisation
Une double discretisation
Une double discretisation :
1 Spatiale : L’echantillonnage
2 radiometrique La quantification
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Definitions
la double discretisation
Une double discretisation
Une double discretisation :
1 Spatiale : L’echantillonnage
2 radiometrique La quantification
![Page 30: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/30.jpg)
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Definitions
l’echantillonnage
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Definitions
le pixel
Le Pixel
Une image numerique est un ensemble de pixels.
Un Pixel = Picture Element.
La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolutionUn pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)
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Definitions
le pixel
Le Pixel
Une image numerique est un ensemble de pixels.
Un Pixel = Picture Element.
La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolution
Un pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)
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Definitions
le pixel
Le Pixel
Une image numerique est un ensemble de pixels.
Un Pixel = Picture Element.
La Taille d’un pixel depend de l’echantillonnage et du champ devue : c’est la resolutionUn pixel possede une valeur qui peut-etre un scalaire(image binaireou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)
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Les trames
La trame
La Trame
La grille ou trame digitale permet de definir les relations devoisinage entre pixels d’une image. La numerisation du supportspatial peut se faire de differentes facons :
La trame carree
La trame hexagonale
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Les trames
La trame
La Trame
La grille ou trame digitale permet de definir les relations devoisinage entre pixels d’une image. La numerisation du supportspatial peut se faire de differentes facons :
La trame carree
La trame hexagonale
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Les trames
les trames
La trame carree
La trame hexagonale
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Les trames
les trames
La trame carree La trame hexagonale
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Les trames
Les systemes de voisinage
V4
V8
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Les trames
Les systemes de voisinage
V4 V8
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Les trames
Le Lemme de Jordan
Theoreme
Une courbe fermee sans point double separe le plan en deuxcomposantes connexes
Attention
Nous allons montrer que ce lemme n’est pas valide pour les imagesnumeriques en connexite V4 ou V8
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Les trames
Le Lemme de Jordan
Theoreme
Une courbe fermee sans point double separe le plan en deuxcomposantes connexes
Attention
Nous allons montrer que ce lemme n’est pas valide pour les imagesnumeriques en connexite V4 ou V8
![Page 42: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/42.jpg)
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Les trames
Problemes de connexite en V4
En connexite V4
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Les trames
Problemes de connexite en V8
En connexite V8
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Les trames
Les systemes de voisinage
V6
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Les trames
Pas de probleme de connexite en V6
En connexite V6
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Les trames
Conclusion
Trame
A cause des donnees techniques les trames utilises sur les capteurssont rectangulaires et on travaille generalement en connexite V4 ouV8
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La resolution
Coordonnees d’un Pixel
Coordonnees
Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.
L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche
Illustration
(0,0)
(2,1)
(n,m)
![Page 48: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/48.jpg)
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La resolution
Coordonnees d’un Pixel
Coordonnees
Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche
Illustration
(0,0)
(2,1)
(n,m)
![Page 49: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/49.jpg)
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La resolution
Coordonnees d’un Pixel
Coordonnees
Les Pixels sont reperees par leurscoordonnees dans la trame.L’origine du repere Image setrouve en haut et a gauche
Illustration
(0,0)
(2,1)
(n,m)
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La resolution
Resolution d’une image
Definition
La resolution est le nombre de pixel par unite de longueur
Expression de la resolution
dpi (ppi) : dot (pixel) per inch
ppm :pixel par millimetre
lpi : line per inch
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La resolution
Resolution d’une image
Definition
La resolution est le nombre de pixel par unite de longueur
Expression de la resolution
dpi (ppi) : dot (pixel) per inch
ppm :pixel par millimetre
lpi : line per inch
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La resolution
Resolution d’une image
Definition
La resolution est le nombre de pixel par unite de longueur
Expression de la resolution
dpi (ppi) : dot (pixel) per inch
ppm :pixel par millimetre
lpi : line per inch
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La resolution
Resolution
Images de Pieces Zoom
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La resolution
Un petit exercice
Calcul de taille d’image
Vous souhaitez imprimer une photo de 13 x10 cm. Votreimprimeur vous demande de lui fournir des images dont laresolution est de 300 dpi au moins. Quelle dimension d’imagedevez vous lui fournir ?
1 inch=2.54cm
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
La resolution
Un petit exercice
La solution
Soit une resolution de 300/2.54 ppcm = 118.1 ppcmVous devrez fournir a votre imprimeur une image de :
largeur minimale : 13x300/2,54=1535 pixels
longueur minimale : 10x300/2,54=1181 pixels.
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrieNoir et BlancLes Niveaux de grisLa Couleur
4 Les formats d’image
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Noir et Blanc
Les images binaires
Definition
Dans une image binaire, chaque pixel est code sur un bit ( 0 ou 1 :Noir et Blanc)
Un petit exemple
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Noir et Blanc
Les images binaires
Definition
Dans une image binaire, chaque pixel est code sur un bit ( 0 ou 1 :Noir et Blanc)
Un petit exemple
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
Definition
Les images en niveaux de gris sont codes sur n bits.
4 niveaux = 2 bits
8 niveaux = 3 bits
16 niveaux = 4 bits
32 niveaux = 5 bits
64 niveaux = 6 bits
128 niveaux = 7 bits
256 niveaux = 8 bits
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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Les Niveaux de gris
Illustrations
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La Couleur
Images couleurs
Definition
Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.
Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet
Nombre de couleurs
On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.C’est a dire 16777216 couleurs differentes.
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La Couleur
Images couleurs
Definition
Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet
Nombre de couleurs
On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.C’est a dire 16777216 couleurs differentes.
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La Couleur
Images couleurs
Definition
Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet
Nombre de couleurs
On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.
C’est a dire 16777216 couleurs differentes.
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La Couleur
Images couleurs
Definition
Une couleur est code par un vecteur a 3 dimensions representantchacune une intensite de couleurs.Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ouRGB en Anglais)Chaque couleur est generalement codee sur 1 Octet
Nombre de couleurs
On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleurepresenter (28)3 couleurs differentes.C’est a dire 16777216 couleurs differentes.
![Page 78: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/78.jpg)
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La Couleur
Figure: Une image couleur de reference : Lena
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
La Couleur
Images couleurs
Images couleurs
Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possibles
Ce qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!
Les tables d’index ou Palettes de couleurs
On peut utiliser une palette de couleurs ”attachee” a l’image.Il s’agit alors de couleurs indexeesLa palette ou Look Up Table (LUT) permet de selectionner qu’unnombre limite de couleurs (256, par exemple)
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La Couleur
Images couleurs
Images couleurs
Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possiblesCe qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!
Les tables d’index ou Palettes de couleurs
On peut utiliser une palette de couleurs ”attachee” a l’image.Il s’agit alors de couleurs indexeesLa palette ou Look Up Table (LUT) permet de selectionner qu’unnombre limite de couleurs (256, par exemple)
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
La Couleur
Images couleurs
Images couleurs
Les images couleurs sont alors codes en 3 plans couleurs d’un octetpar couleurs.Il y a donc 16777216 possiblesCe qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!
Les tables d’index ou Palettes de couleurs
On peut utiliser une palette de couleurs ”attachee” a l’image.Il s’agit alors de couleurs indexeesLa palette ou Look Up Table (LUT) permet de selectionner qu’unnombre limite de couleurs (256, par exemple)
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
La Couleur
Les LUT
Exemples de LUT
Dans une LUT, un indice est associe a chaque couleur decrite parses composantes Rouge, Vert et Bleu
Index Cr Cv Cb
0 0 0 0
1 10 0 0
2 20 0 0
k x y z
... ... ... ...
![Page 83: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/83.jpg)
Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
La Couleur
Les LUT
Exemples de LUT
Dans une LUT, un indice est associe a chaque couleur decrite parses composantes Rouge, Vert et Bleu
Index Cr Cv Cb
0 0 0 0
1 10 0 0
2 20 0 0
k x y z
... ... ... ...
![Page 84: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/84.jpg)
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La Couleur
Les LUT
Figure: La LUT de Lena ...
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La Couleur
Les LUT
Changement de LUT
On peut changer seulement la LUT d’un image en conservant lesvaleurs des index de l’image :
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Sommaire
1 Generalites
2 les images matricielles
3 la radiometrie
4 Les formats d’image
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
![Page 88: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/88.jpg)
Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et Blanc
PGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
![Page 89: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/89.jpg)
Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de gris
PPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
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Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM Couleurs
BMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
![Page 91: Image numérique](https://reader030.vdocuments.fr/reader030/viewer/2022020323/568c47381a28ab49168cfb40/html5/thumbnails/91.jpg)
Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)
Avec perte (JPEG ...)
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Generalites les images matricielles la radiometrie Les formats d’image
Les differents formats
Sur un support de masses (disques ...) les images sont stockeessous la forume de fichiers qui contiennent
Une entete ( Hauteur,Largeur, LUT)
La valeur des pixels
Exemples de format
Deux grandes categories de format :
Sans compression :
PBM Noir et BlancPGM Niveux de grisPPM CouleursBMP format Windows
Avec compression
Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)Avec perte (JPEG ...)