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Fondements du Multimédia ISET Charguia Chapitre III Image matricielle I- La not

Fondements du Multimédia ISET Charguia Chapitre III Image matricielle I- La notion de pixel Une image matricielle est constituée d'un ensemble de points appelés pixels (pixel est une abréviation de PICture ELement). Le pixel (souvent abrégé px) représente le plus petit élément constitutif d'une image numérique. A chaque pixel est associée une couleur, usuellement décomposée en trois composantes primaires (Rouge, Vert, Bleu). L'ensemble de ces pixels est contenu dans un tableau à deux dimensions constituant l'image : Etant donné que l'écran effectue un balayage de gauche à droite et de haut en bas, on désigne généralement par les coordonnées [0,0] le pixel situé en haut à gauche de l'image, cela signifie que les axes de l'image sont orientés de la façon suivante :  L'axe X est orienté de gauche à droite.  L'axe Y est orienté de haut en bas, contrairement aux notations conventionnelles en mathématiques, où l'axe Y est orienté vers le haut. II- Images Numériques On distingue généralement deux grandes catégories d'images numériques : II.1 Les images matricielles (appelées aussi images bitmap). Le mot bitmap veut dire cartes de bits ou matrice de bits. L’écran est divisé suivant une grille. Chaque case de cette grille est associé à une information binaire et, en fonction de cette information, l’ordinateur, via sa carte vidéo, affiche un point sur l’écran, appelé pixel. Par extension, toute image composée de pixels est appelée bitmap. 1 Fondements du Multimédia ISET Charguia Il s'agit d'images pixellisées, c'est-à-dire un ensemble de points (pixels) contenus dans un tableau, chacun de ces points possède une ou plusieurs valeurs décrivant sa couleur. L'image matricielle est donc décrite par une matrice de pixels. Chaque pixel est décrit par sa position (x,y) sur l'écran et sa couleur. Les pixels ne sont pas visibles à l'œil nu, sauf si l'image est agrandie. En voici la preuve : Remarquez comment on obtient les chiffres : Les images matricielles apportent les avantages suivants : - fidélité de production des images. - Format standard reconnu par les navigateurs. - Idéal pour les images complexes ou naturelles. Mais aussi, elles comportent des inconvénients: - Volume de stockages très élevé. - Image non adaptée à l'échelle variable (en cas de zoom pixellisation ou effet d'escalier). - Les traitements d'images matricielles sont longs. Exemples de formats matriciels : bmp, gif, png, jpg, tif, etc… II.2 Les images vectorielles : Les images vectorielles sont des représentations d'entités géométriques telles qu'un cercle, un rectangle ou un segment. Ceux-ci sont représentés par des formules mathématiques (un rectangle est défini par les coordonnées des deux sommets diagonalement opposés, un cercle par un centre et un rayon, une courbe par plusieurs 2 Fondements du Multimédia ISET Charguia points et une équation). C'est le processeur qui sera chargé de "traduire" ces formules en informations interprétables par la carte graphique pour afficher l’image vectorielle. Différence entre l’affichage d’une image vectorielle et d’une image matricielle : L'image "vectorielle" ci-dessus n'est qu'une représentation de ce à quoi pourrait ressembler une image vectorielle, car la qualité de l'image dépend du matériel utilisé pour la rendre visible à l'œil. L'écran permet probablement de voir cette image à une résolution d'au moins 72 pixels par pouce; le même fichier imprimé sur une imprimante donnerait une meilleure qualité d'image car elle sera imprimée à une résolution d’au moins 300 pixels par pouce. Avantages : - fichier de taille réduite. - Redimensionnement facile sans perte de la qualité de l'image. - Facilité de retoucher l'image puisque les différents éléments d'images sont indépendants. Inconvénients : - Non adaptée aux images complexes avec un grand nombre d'objets de petites tailles ou aux images de paysage naturel. - Inutilisable pour les photographies. Exemples de formats vectoriels : pic, bxf, igm, eps, ai … Etant donné qu'une image vectorielle est constituée uniquement d'entités mathématiques, il est possible de lui appliquer facilement des transformations géométriques (zoom, étirement, ...), tandis qu'une image bitmap, faite de pixels, ne pourra subir de telles transformations qu'au prix d'une perte de qualité, appelée distorsion. On nomme ainsi pixellisation (en anglais aliasing) l'apparition de pixels dans une image suite à une transformation géométrique (notamment l'agrandissement). De plus, les images vectorielles (appelées cliparts) permettent de définir une image avec très peu d'information, ce qui rend les fichiers très peu volumineux. 3 Image vectorielle Image matricielle Fondements du Multimédia ISET Charguia Voila ce que peut arriver lorsqu'on agrandi les deux types d'images En contrepartie, une image vectorielle permet uniquement de représenter des formes simples. S'il est vrai qu'une superposition de divers éléments simples peut donner des résultats très impressionnants, toute image ne peut pas être rendue vectorielle, c'est notamment le cas des photos réalistes. III- Numérisation Etant donné qu’un ordinateur n’est capable de manipuler que des nombres (les chiffres 0 et 1), les seules données qu’il est susceptible d’accepter et de traiter doivent être représentées sous une forme numérique. La numérisation préalable des données (texte, image, son) est donc la 1ère des conditions de possibilité du multimédia. À partir du moment où les documents sont numérisés (digitalisés), ils peuvent être ainsi manipulés, stockés et modifiés par des logiciels spécialisés Les techniques numériques pour l'enregistrement ou la transmission des signaux analogiques imposent l'emploi d'un ensemble de convertisseurs qui transforment les signaux analogiques en signaux numériques. Ces convertisseurs numériques sont souvent appelés convertisseurs analogiques/numériques ou tout simplement numériseurs (exemples : scanner, appareil photo numérique, etc…). La numérisation d'un signal analogique se déroule en deux phases : l'échantillonnage et la quantification. Image numérique=image échantillonnée et quantifiée L'échantillonnage consiste à découper le signal analogique en éléments très brefs. Pour l'image, un tel élément est appelé pixel. La quantification convertit d'abord la luminosité moyenne d'un pixel en une valeur entière entre 0 et une valeur maximale, puis code cette valeur en binaire. Pour l'image, on emploie souvent 8 bits (1 octet) car l'œil humain ne distingue guère plus de 200 niveaux de gris. 4 02/03/2010 9 stockage visualisation 0 1 2 3 4 5 6 7 1 pixel échantillonnage 0 1 5 5 7 0 2 3 4 6 7 5 6 0 5 5 7 6 0 6 1 7 5 0 1 2 3 1 1 1 2 3 2 1 2 1 0 1 0 4 4 5 3 2 2 3 3 3 5 1 2 1 0 2 2 6 6 4 3 3 5 6 5 4 5 5 2 0 7 2 4 3 5 1 2 0 0 7 0 6 7 1 1 2 3 6 0 5 5 0 6 1 4 7 5 2 6 6 4 4 quantification 0 1 2 3 4 5 6 7 1 1 0 1 pixel (3 bits) codage binaire Fondements du Multimédia ISET Charguia L’échantillonnage est limité par la capacité du capteur de capter le nombre de pixels par seconde (exprimé en Méga-pixels par seconde). La quantification est limitée par la quantité de tons de gris (ou des couleurs) définis dans l’intervalle des valeurs. IV- IV- Définition et résolution d'une image matricielle IV.1. La définition On appelle définition le nombre total des points (pixels) constituant l'image (appelée aussi superficie de l'image), c'est-à-dire sa « dimension informatique » (c’est le nombre de pixels en ligne que multiplie le nombre de pixels en colonne). Une image possédant 640 pixels en largeur et 480 en hauteur aura une définition (ou une superficie) de 640 pixels par 480, notée 640x480pixels. 5 COMMENTAIRE : représentation de l’image Matrice de dimension M*N Chaque élément a une valeur entière dans l’intervalle [Lmin, Lmax] Le nombre de bits requis pour représenter les niveaux de gris dans l’intervalle L est K La relation entre K et L est : L=2K Fondements du Multimédia ISET Charguia Pour connaître la définition d’une image (ses dimensions), placez la souris au-dessus d’elle et vous allez obtenir ces informations. 6 02/03/2010 10 Le nombre de bits pour entreposer une image est donc B=M*N*K Fondements du Multimédia ISET Charguia L’image suivante a une définition de 5x3 (mais attention les pixels de cette image sont agrandis car le pixel est invisible à l’œil nu). IV.2. La résolution. La résolution, terme souvent confondu avec la "définition", détermine par contre le nombre de points par unité de longueur : le pouce. Elle est exprimée en points par pouce (PPP, en anglais Dots Per Inch(DPI)); un pouce représente 2.54 cm. Une résolution de 300 dpi signifie donc 300 colonnes et 300 rangées de pixels sur un pouce carré ce qui donne donc 90000 pixels sur un pouce carré. La résolution de référence de 72 dpi nous donne un point (ou un pixel) de taille 1"/72 (un pouce = 25,4mm divisé par 72) soit une taille de 0,35mm, correspondant à un point pica (unité typographique anglo-saxonne). Donc, la résolution détermine la finesse de l'image : plus la résolution est grande, plus la taille d'un pixel (point) est petite et plus la qualité de l'image (matricielle) est meilleure mais la taille du fichier de l'image est plus grande et donc il lui faut plus d'espace mémoire. Voici deux images avec les mêmes uploads/Geographie/ chap-3 2 .pdf