Image Matricielle


Image Matricielle

Image matricielle

Exemple d'image matricielle

Une image matricielle (ou image en mode point, ou en anglais une « bitmap » ou « raster ») est une image numérique dans un format de données qui se compose d'un tableau de pixels ou de points de couleur, généralement rectangulaire, qui peut se visualiser sur un moniteur d'ordinateur, tout autre dispositif d'affichage, ou simplement sur une feuille de papier.

Sommaire

Historique

En 1672, Isaac Newton démontre à l'aide du prisme que la lumière blanche procède de l'addition de toutes les couleurs (Newton dénombrera sept couleurs, nombre arbitraire et culturellement marqué). En 1839, l'année de la naissance de la photographie, Michel Eugène Chevreul publie un livre expliquant les effets optiques produits par les couleurs et leur juxtaposition, c'est-à-dire non pas la superposition de couches colorées (filtres) ou le mélange de couleurs, mais l'effet produit par des couleurs différentes mises côte à côte et vues de loin. En 1869 (le 7 mai précisément), sans se connaître et sans avoir travaillé ensemble, Louis Ducos du Hauron et Charles Cros proposent à la Société française de photographie un procédé de leur invention qui permet d'obtenir des clichés en couleurs. Tous ces travaux marqueront Georges Seurat, le créateur du pointillisme (ou néo-impressionnisme), et seront à l'origine de l'impression en couleurs ou encore de la télévision en couleurs.

Il faudrait aussi parler des procédés textiles, notamment ceux de Jacquard, qui considèrent les images comme des matrices de points (l'industrie textile a d'ailleurs été la première à utiliser la programmation par cartes perforées). On peut aussi penser à la technique de la mosaïque déjà pratiquée par les Grecs et les Romains où les images sont représentées par la juxtaposition de petits carreaux de pierre ou de faïence colorés (les tesselles). Tout ceci est à l'origine des images « en carte de point », ou en anglais, « bitmap ».

Principe

Le codage ou la représentation informatique d'une image implique sa numérisation. Cette numérisation se fait dans deux espaces :

  • l'espace spatial où l'image est numérisée suivant l'axe des abscisses et des ordonnées : on parle d'échantillonnage. Les échantillons dans cet espace sont nommés pixels et leur nombre va constituer la définition de l'image.
  • l'espace des couleurs où les différentes valeurs de luminosité que peut prendre un pixel sont numérisées pour représenter sa couleur et son intensité ; on parle de quantification. La précision dans cet espace dépend du nombre de bits sur lesquels on code la luminosité et est appelée profondeur de l'image.

La qualité d'une image matricielle est déterminée par le nombre total de pixels ("picture element") et la quantité d’information contenue dans chaque pixel (souvent appelée profondeur de numérisation des couleurs).

Définition d'image

La définition d'une image avec sa notion connexe de résolution définit le niveau de détails qui seront visibles dans l'image. Plus il y aura de pixels, plus il y aura de détails fins visibles. On dit que plus une image a de pixels, plus elle est de grande qualité. Une image numérisée avec une résolution de 640×480 pixels (donc contenant 307 200 pixels) apparaîtra très approximative et sous forme d’un pavage de petits carrés de couleur, par comparaison à une image numérisée à 1280×1024 (1 310 720 pixels).

Puisqu'il coûte une grande quantité de données pour stocker une image de très grande qualité, des techniques de compression de données sont souvent employées pour réduire la taille des images stockées sur un disque. Certaines de ces techniques perdent des informations, et ainsi appauvrissent la qualité de l’image, afin de réaliser un fichier occupant beaucoup moins de place sur disque. Les techniques de compression qui perdent des informations sont dites destructives.

Codage des couleurs

Les couleurs de l'image peuvent être soit codées suivant une palette, c’est-à-dire que les informations de couleur de chaque pixel indiquent le rang d'une couleur dans une liste prédéterminée. Le format GIF est un format d'image utilisant une palette.

On peut également faire correspondre directement une couleur en codant un triplet de couleurs rouge, vert et bleu dans les informations associées à un pixel, dont le nombre de bits utilisé indiquera le nombre maximum de couleurs possibles. Par exemple 16 millions de couleurs pour un affichage standard sur 24 bits dont 8 pour chaque composante de l'espace de couleur RVB ou 2 seulement pour un affichage monochrome avec un seul bit par pixel.
Le composant vert a parfois plus de bits que les deux autres, pour offrir à l’œil humain un plus grand discernement de cette couleur.

Différentes représentations

Il faut distinguer les différentes représentations d'une image matricielle.

  • Dans un fichier, pour le stockage et l'échange. Dans ce cas, l'image est le plus souvent compressée et stockée dans un format graphique. Les principaux formats matriciels sont BMP, GIF, TIFF, PNG et JPEG.
  • Le format PPM est aussi parfois utilisé car il a l'avantage de coder très simplement l'image.
  • En mémoire graphique de l'ordinateur ou de la carte graphique. Ce format est généralement sans aucune compression pour pouvoir être directement exploitable et affichable sur l'écran.

Comparaison avec les images vectorielles

Lorsque l'on grossit une image matricielle, puisqu'on ne rajoute aucune information qui ne serait pas déjà présente, cela induit une perte de qualité visible. Plus exactement, une fois qu'une image est numérisée, sa définition est fixe et son aspect visuel ne peut pas s'améliorer, même en utilisant de meilleurs dispositifs d'affichage ou astuces d'affichage. Une image numérique agrandie est dite pixelisée.

Article détaillé : Crénelage.

En revanche, les images vectorielles peuvent facilement s’afficher sous différentes échelles et s’adaptent à la qualité du dispositif d’affichage. Malgré cela, les images matricielles sont plus appropriées que les images vectorielles aux travaux sur photographies ou sur photos réalistes car il est aujourd'hui impossible en pratique d'obtenir une image vectorielle à partir d'une photo, même si des recherches ont lieu sur ce sujet en analyse d'image.

Principe d'affichage

Comment sont affichées les images matricielles : donnons un exemple, avec la lettre « J » : J

En regardant bien cette lettre sur l'écran du moniteur, et en approchant une loupe, vous pouvez observer une aberration chromatique sur les bords de la loupe. Vous voyez un « J », l'ordinateur ne voit rien d’autre que des « . » qui représentent un zéro et un « X » qui représente un un :

....X
....X
....X
....X
X...X
.XXX.

Où il y a un zéro, l'ordinateur ordonne à son matériel vidéo de peindre la couleur du fond et quand il rencontre un un il lui demande de fixer la couleur courante de premier plan. C'est en réalité un peu plus compliqué, mais tout se ramène fondamentalement à un parcours de bit en bit, en faisant la distinction entre les couleurs des pixels adjacents, pour former ensemble une image. C'est le principe de base de l’affichage d’un dessin sur un ordinateur.

Restitution

À la fin du XXe siècle, les moniteurs d'ordinateur pouvaient afficher environ entre 72 et 96 points par pouce (dpi, soit 28 à 38 points par centimètre), alors que les imprimantes modernes peuvent atteindre des résolutions de 600 dpi (236 points par cm) voire plus ; ainsi travailler avec des images destinées à l’impression peut s’avérer difficile ou exiger de grands moniteurs et des ordinateurs très puissants. Les moniteurs avec des résolutions de 200 dpi (79 points par cm) furent disponibles pour le grand public vers la fin de 2001 et des résolutions plus élevées sont attendues dans les années à venir.

Les images destinées à l'impression professionnelle sont travaillées à 300 dpi (118 points par cm) et en CMJN (cyan, magenta, jaune, noir, représentation par synthèse soustractive). Elles occupent entre une vingtaine de mégaoctets (~20 Mo) et plus de 100. Le RVB est une palette d'affichage qui correspond à la synthèse additive.

Notons qu'une image de 640×480 sur un écran de 36 cm (14") a une résolution de 22,2 points par cm, soit 56 dpi. Une image de 1 600×1 200 sur un écran de 53 cm (21") a une résolution de 38 points par cm, soit 96 dpi.

Analogie en 3D

En infographie 3D (en trois dimensions), le concept d'une trame plane de pixels est parfois étendu à un volume tridimensionnel formé de petits pavés appelés « voxels ». Dans ce cas-ci, il y a une grille régulière dans l'espace tridimensionnel avec des éléments contenant l'information de couleur pour chaque point de la grille. Bien que les « voxels » soient des abstractions puissantes pour traiter les formes 3D complexes, ils demandent beaucoup de mémoire pour être stockés dans un tableau d’assez grande taille. En conséquence, les images vectorielles sont plus souvent utilisées que les « voxels » pour produire des images en trois dimensions.

Utilisation

Les images matricielles furent d’abord brevetées par Texas Instruments dans les années 1970, et sont maintenant omniprésentes.

Le format matriciel a été utilisé pour envoyer un message dans l'espace à destination d'une intelligence extraterrestre : il s'agit d'une image noir-et-blanc représentant le système solaire, de dimensions n sur m, n et m étant des nombres premiers. Seule la série de n×m bits est transmise, les dimensions de l'image doivent être déduites de la décomposition en facteurs premiers ; les émetteurs espèrent ainsi que les récepteurs sauront décomposer les n×m en ses deux facteurs, et ainsi recomposer l'image.

Voir aussi

Pour des informations pratiques pour l'utilisation des images matricielles :

Lien externe

Cet article est basé sur une traduction de la Free On-line Dictionary of Computing et est utilisé avec permission selon la GFDL.

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Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Image Matricielle de Wikipédia en français (auteurs)

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