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THEORIES ET ALGORITHMES DE TATOUAGE
GENERALITES SUR L’IMAGE
L’image est partout. Elle est maintenant un des outils d’investigation les plus prisés de la recherche scientifique et technique. Son apport didactique, complémentaire au dialogue textuel et son caractère pluridisciplinaire ne sont en effet plus à démontrer.
Le traitement et l’analyse d’images trouvent leurs applications dans des domaines extrêmement variés de l’industrie et de la recherche. Ces méthodes sont utilisées dans de nombreuses disciplines scientifiques, citons en particulier les sciences des matériaux (céramurgie, matériaux pour l’électronique, etc.), les sciences de la terre, la géographie (la cartographie et la géomorphologie), la robotique (pour le tri et la vérification de pièces électroniques) ou bien encore dans des domaines aussi variés tels que ceux qui ont trait à l’astronomie, l’identification, la pharmacologie. L’objectif de ce chapitre est d’introduire le domaine des images numériques. Nous découvrons ce domaine depuis la phase d’acquisition, numérisation, jusqu’au stockage dans les différents formats possibles.
Définition d’une image réelle
Une image réelle est obtenue à partir d’un signal continu bidimensionnel comme par exemple un appareil photo ou une caméra… Sur un ordinateur, on ne peut pas représenter de signaux continus, on travaille donc sur des valeurs discrètes .
Définition d’une image numérique
Une image numérique est définie comme un signal fini bidimensionnel échantillonné à valeurs quantifiées dans un certain espace de couleurs. Elle est constituée de points (pixels). Autrement dit, une image est une matrice M x N de valeurs entières prises sur un intervalle borné [0, Ng] où Ng est la valeur maximale du niveau de gris .
▶ Image en niveaux de gris :
Une image en niveaux de gris autorise un dégradé de gris entre le noir et le blanc. En général, on code le niveau de gris sur un octet (8 bits) soit 256 nuances de dégradé. L’expression de la valeur du niveau de gris avec Ng = 256 devient: p (i,j) ∈[0, 255].
▶ Image couleur :
Une image couleur est la composition de trois (ou plus) images en niveaux de gris sur trois (ou plus) composantes. On définit donc trois plans de niveaux de gris, un rouge, un vert et un bleu. La couleur finale est obtenue par synthèse additive de ces trois (ou plus) composantes.
Les types d’images numériques
Il existe 2 sortes d’images numériques : les images matricielles et les images vectorielles.
L’image vectorielle
Les données sont représentées par des formes géométriques simples qui sont décrites d’un point de vue mathématique. Par exemple, un cercle est décrit par une information du type (cercle, position du centre, rayon). Ces images sont essentiellement utilisées pour réaliser des schémas ou des plans. Les logiciels de dessin industriel fonctionnent suivant ce principe. Les principaux logiciels de traitement de texte ou de PAO (publication assistée par ordinateur) proposent également de tels outils.
Ces images présentent deux avantages :
➤ Elles occupent peu de place en mémoire
➤ Elles peuvent être redimensionnées sans perte d’information et sans effet d’escalier .
L’image matricielle
L’image matricielle (ou « image en mode point », ou en anglais un « bitmap ») est une image numérique dont les données sont stockées dans une matrice de points appelés « pixels ». Les images matricielles sont créées par les imprimantes, scanners, appareils photographiques et certains logiciels d’infographie comme Photoshop .
Ces images présentent des avantages :
● Les images bitmap autorisent la qualité photographique.
● Des normes se sont imposées qui sont libres de droits d’auteur (Ex. JPEG).
● Elles sont directement affichables par l’ordinateur qui affiche des ‘points’.
Les Inconvénients des images bitmap :
● Leur taille est encombrante.
● L’agrandissement provoque un effet de distorsion : l’apparition des pixels [pixellisation].
Les caractéristiques d’une image numérique
Une image matricielle est caractérisée notamment par :
● sa définition
● sa résolution
● son codage ou profondeur de couleur exprimé en bit par pixel (bpp).
● son mode colorimétrique (RGB ou CMJN), composition des multiples couches.
Définition d’une image
La définition de l’image est le nombre fixe de pixels qui est utilisé pour représenter l’image dans ses deux dimensions. Pour une image analogique donnée, plus la définition est grande, plus la précision des détails sera élevée. Ce nombre de pixels détermine directement la taille des informations nécessaire au stockage de l’image. La dimension, en pixels, détermine le format d’affichage à l’écran (la taille des pixels de l’´écran étant fixe).
Résolution
C’est le nombre de points contenu dans une surface précise (en pouce). Elle est exprimée en points par pouce (PPP, en anglais: DPI pour Dots Per Inch). Un pouce mesure 2.54 cm.
● Résolution spatiale : due à l’échantillonnage
● Résolution tonale (de tons de gris) : due à la quantification
Profondeur de couleur
Une image numérique utilise plus ou moins de mémoire selon le codage des informations de couleur qu’elle possède. C’est ce que l’on nomme le codage de couleurs ou profondeur des couleurs, exprimé en bit par pixel (bpp): 1, 4, 8, 16 bits… En connaissant le nombre de pixels d’une image et la mémoire nécessaire à l’affichage d’un pixel, il est possible de définir exactement le poids que va utiliser le fichier image sur le disque dur (ou l’espace mémoire requis en RAM pour réaliser un calcul sur cette image).
Poids (octet) = nombre de pixels total * codage couleur (octet).
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