Image matricielle

Une image matricielle ou image en mode point est une image numérique dans un format de données qui se compose d'un tableau de pixels ou de points de couleur, le plus souvent rectangulaire, qui peut se visualiser sur un moniteur d'ordinateur,...



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Imagerie numérique - Format de fichier graphique

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Exemple d'image matricielle

Une image matricielle ou image en mode point (ou en anglais image «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, le plus souvent rectangulaire, qui peut se visualiser sur un moniteur d'ordinateur, tout autre système d'affichage, ou simplement sur une feuille de papier.

Historique

En 1672, Isaac Newton démontre à l'aide du prisme que la lumière blanche procède de l'addition de l'ensemble des couleurs (Newton dénombrera sept couleurs, nombre arbitraire et culturellement marqué). En 1839, l'année de l'apparition de la photographie, Michel Eugène Chevreul publie un ouvrage 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 exactement), sans se connaître et sans avoir travaillé ensemble, Louis Ducos du Hauron et Charles Cros proposent à la Entreprise française de photographie un procédé de leur invention qui permet d'obtenir des clichés en couleurs. Tous ces travaux marquent Georges Seurat, le créateur du pointillisme (ou néo-impressionnisme), et sont à l'origine de l'impression en couleurs ou encore de la télévision en couleurs.

Certains procédés textiles, surtout ceux de Jacquard, considèrent les images comme des matrices de points (l'industrie textile a d'ailleurs été la première à utiliser la programmation par cartes perforées). Dans la technique de la mosaïque, déjà pratiquée par les Grecs et les Romains, 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 :

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 (fréquemment nommée 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 particulièrement 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).

Dans la mesure où il coûte une grande quantité de données pour stocker une image de très grande qualité, des techniques de compression de données sont fréquemment employées pour diminuer la taille des images stockées sur un disque. Certaines de ces techniques perdent des informations, et ainsi appauvrissent la qualité de l'image, pour réaliser un fichier occupant nettement 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 déterminée. Le format GIF est un format d'image utilisant une palette.

On peut aussi 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 envisageables. 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 uniquement pour un affichage monochrome avec un seul bit par pixel.
Le composant vert a quelquefois plus de bits que les deux autres, pour offrir à l'œil humain un plus grand discernement de cette couleur.

Différentes représentations

On peut distinguer les différentes représentations d'une image matricielle.

Comparaison avec les images vectorielles

Quand 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 précisément, une fois qu'une image est numérisée, sa définition est fixe et son aspect visuel ne peut pas se perfectionner, même en utilisant de meilleurs systèmes d'affichage ou astuces d'affichage. Une image numérique agrandie est dite pixelisée.

Article détaillé : Crénelage.

En revanche, les images vectorielles peuvent aisément s'afficher sous différentes échelles et s'adaptent à la qualité du système 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 actuellement 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

Restitution

À la fin du XXe siècle, les moniteurs d'ordinateur pouvaient afficher à peu près entre 72 et 96 points par pouce (dpi, soit 28 à 38 points par centimètre), tandis que les imprimantes modernes peuvent atteindre des résolutions de 600 dpi (236 points par cm) ou alors plus ; ainsi travailler avec des images conçues pour l'impression peut s'avérer complexe ou exiger de grands moniteurs et des ordinateurs particulièrement 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 conçues pour 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.

Ressemblance en 3D

En infographie 3D (en trois dimensions), le concept d'une trame plane de pixels est quelquefois étendu à un volume tridimensionnel constitué de petits pavés nommés «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. Quoique les «voxels» soient des abstractions puissantes pour traiter les formes 3D complexes, ils demandent énormément de mémoire pour être stockés dans un tableau d'assez grande taille. En conséquence, les images vectorielles sont plus fréquemment utilisées que les «voxels» pour produire des images en trois dimensions.

Utilisation

Les images matricielles furent en premier lieu brevetées par Texas Instruments dans les années 1970, et sont désormais omniprésentes.

Le format matriciel a été utilisé pour envoyer un message dans l'espace à destination d'une intelligence extraterrestre : c'est 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 mais aussi 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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La version présentée ici à été extraite depuis cette source le 07/04/2010.
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