PLAN 3.1.1 Image numérique et image analogique 3.1.2 Résolution 3.1.3 Niveaux de gris 3.1.4 L'image numérique : un tableau d'entiers 3.1.1 Image numérique et image analogique. Image numérique se dit digital image en anglais. Numérique signifie discret et analogique signifie continu. Voyons tout d'abord quelques exemples: exemples d'images numériques : image "web", image d'un film d'animation, sortie des appareils photos et camescopes numériques, image de TV numérique... et exemples d'images analogiques: photo argentique, diapositive, radiographie, peinture, bobines de film. La grande différence entre images numériques et analogiques est que les images numériques peuvent se décrire par un ensemble fini de valeurs entières. Si on connait cette suite de valeurs, on peut recréer une copie exacte de l'image d'origine. On peut assimiler cette suite de valeurs entières à un "code génétique" de l'image. Au contraire, une image analogique est liée à un support matériel: plaque photo, pigments de peinture et toile, par exemple. Il n'est pas possible de reproduire l'image originale à l'identique. Les copies sont nécessairement dégradées par rapport à l'original. Ceci est un point fort très important des images numériques: on peut créer de nombreuses répliques de l'image sans dégradation et on peut facilement transmettre, stocker, dupliquer ce fameux "code génétique" d'une image numérique comme on transmettrait un texte. Par exemple il est absolument impossible de faire passer une diapositive par le réseau téléphonique, par contre transmettre une suite de valeurs entières c'est très facile! De plus le code de l'image numérique est indépendant du support : le support vieillit, le code, lui ne vieillit pas. Bien sûr, il y a des contre-parties : le nombre de valeurs permettant de décrire une image numérique est très grand ( on atteind rapidement plusieurs millions) et d'autant plus grand que l'on souhaite une bonne qualité d'image. De plus, le code de l'image est lui-même stocké sur des supports matériels (disquettes informatiques, CD-ROM) qui vieillissent et peuvent même devenir obsolètes si les machines qui permettent de les lire n'existent plus! Enfin, l'apparence finale d'une image numérique dépend beaucoup des logiciels et matériels (écrans, imprimante,...) qui vont interpréter le code de l'image. Même si le code de l'image est rigoureusement identique, deux écrans d'ordinateurs différents ne l'afficheront pas nécessairement avec les mêmes couleurs.
Nous allons voir comment est formé ce "code génétique" de l'image numérique: ---->
3.1.2 Pixels Une image numérique contient un nombre fini de points. Ces point sont appelés pixels (contraction des mots anglais "picture element", c'est à dire élément d'image). Les pixels sont situés sur une grille régulière. A chaque pixel de la grille est associé une couleur ou une nuance de gris. Le passage d'une image continue à une grille de pixels s'appelle l'échantillonage : on ne conserve que quelques points d'une image continue. La taille du pixel définit la résolution par rapport à l'image analogique originale, c'est-à-dire la finesse de la grille. Plus la résolution baisse, plus le nombre de pixels dans l'image diminue, et plus la qualité de l'image numérique se dégrade (voir figure 2). Pour choisir la bonne résolution, il faut connaître l'utilisation de l'image : est-elle destinée à être simplement visualisée ou doit-elle servir pour des mesures scientifiques? Sera-t-elle vue sur un écran d'ordinateur personnel ou dans une salle de cinéma? La qualité de l'image est-elle primordiale pour l'application visée ou une qualité limitée suffit-elle?... 16384 pixels 4096 pixels 1024 pixels 256 pixels 64 pixels 16 pixels 4 pixels Figure 2 : variation du nombre de pixels. En réalité lors de l'affichage à l'écran la taille est divisée par 4 à chaque étape.
3.1.3 Niveaux de gris Dans une image numérique, Le découpage en pixels constitue une discrétisation, mais la valeur de chaque point est également discrétisée. Dans une photo argentique en noir et blanc, un point peut avoir n'importe quelle nuance entre le noir et le blanc. Sa valeur est continue. Dans une image numérique, un point ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs entre le noir et le blanc. (voir figure 3). Ces valeurs sont appelées niveaux de gris. Les N niveaux de gris sont représentés par les entiers de 0 a N-1. 0 est traditionnellement attribué au noir et N-1 au blanc. figure 3 : quantification des niveaux de gris : passage d'une suite continue de valeurs à un ensemble discret de N valeurs. Les images que l'on appelle en "noir et blanc" dans le langage courant sont appelées images en niveaux de gris dans le domaine de l'image numérique. Une image ne comportant que 2 niveaux de gris : 0 (noir) et 1 (blanc) est appelée une image binaire L'opération de discrétisation des valeurs est appelée quantification. On dit que les valeurs de niveaux de gris sont des valeurs quantifiées Dans le cas des images numériques couleurs, la couleur est représentée par 3 valeurs au lieu d'une. Le plus souvent ces 3 valeurs sont les composantes Rouge, Vert, Bleu de la couleur (voir section 3). De la même façon que pour les niveaux de gris, les 3 valeurs sont quantifiées. Une couleur est donc représentée par 3 entiers. Le choix de N, le nombre de niveaux de gris ou de couleurs a des conséquences sur la qualité de l'image (voir figure 4).
256 niveaux de gris 128 niveaux de gris 64 niveaux de gris 32 niveaux de gris 16 niveaux de gris 8 niveaux de gris 4 niveaux de gris 2 niveaux de gris Figure 4 : variation du nombre de niveaux de gris pour la même image Si l'image est uniquement destinée à être visualisée une centaine de niveaux de gris est suffisante. Au delà le système visuel humain ne perçoit pas d'amélioration (on verra plus tard pourquoi c'est généralement le nombre de 256 niveaux de gris qui est utilisé). Dans le cas des images couleurs, l'oeil ne peut pas distinguer simultanément plus de 300 couleurs dans une image. Cependant ces couleurs doivent être bien adaptées à l'image. Une solution courament employée est d'utiliser 256 nuances pour chacune des composantes Rouge, Vert, Bleu. Ainsi 16 millions de couleurs différentes peuvent être représentées. Parmi celles-ci ont trouve généralement 300 couleurs adaptées à l'image (voir images palettées).. Il est parfois nécessaire d'augmenter le nombre de niveaux de gris ou de couleurs, lorsque l'on veut conserver un maximum de précision sur les valeurs en chaque pixel. Cela peut-être par exemple pour des raisons techniques (valeurs servant par la suite à du calcul scientifique) ou pour des raisons éthiques (images médicales que l'on souhaite dégrader le moins possible pour éviter tout artefact pouvant mener à des erreurs de diagnostic). Bien sûr la conséquence d'une augmentation du nombre possible de niveaux de gris ou de couleurs est une augmentation de la taille mémoire occupée par le code de l'image.
3.1.4 L'image numérique : un tableau d'entiers Après ces 2 étapes de discrétisation des positions et des valeurs, l'image numérique se représente sous la forme d'un tableau à deux dimensions contenant des valeurs entières pour les images en niveaux de gris ou des triplets de valeurs entières pour les images couleurs (voir figures 4). C'est ce tableau de valeurs entières qui est le "code génétique" de l'image. code des pixels du carré séléctionné dans l'image Figure 5 : exemple de codage d'un morceau d'image en niveaux de gris à l'aide d'entiers compris entre 0 pour le noir et 255 pour le blanc Pour l'adapter aux supports et moyens de transmission informatiques, il doit être retranscrit en binaire (voir section 2)