Td corrigé 3. Codage des couleurs pour chaque pixel de l'image pdf

3. Codage des couleurs pour chaque pixel de l'image

Résumé : A l'aide d'un logiciel gratuit de traitement des images numériques, découvrir les notions de pixellisation, de définition d'une image numérique, ...




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équences sur la qualité du rendu des couleurs. Montrer comment se calcule le poids du fichier d’une image numérique.




Mots clés : pixel, définition, format, photosites, couleurs primaires, synthèse additive, codage binaire, profondeur de bit, poids d’un fichier, qualité d’une imageAcadémie où a été produite la ressource : Strasbourg

























Qu’est-ce qu’une image numérique ?

Objectif : comprendre comment on définit une image numérique matricielle et trouver quels sont les paramètres qui permettent d’obtenir une image numérique de qualité.
Problématique : Comment ajuster ces paramètres en fonction de l’utilisation que l’on veut faire de l’image
Il existe deux types d’images numériques : les images matricielles ou bitmap et les images vectorielles. Nous allons nous intéresser uniquement aux premières

Notion de pixel

Prendre une photo avec votre appareil photo numérique. Transférer l’image sur le disque dur de votre PC
Dans le logiciel GIMP ouvrir l’image numérique en cliquant sur fichier puis nouvelle image
A l’aide des outils de dessin dessiner un motif sur l’image
Faire un zoom de 800%
On voit apparaître des petits carrés de couleurs appelés pixels (picture élément)

Définition et format d’une image

Voir les caractéristiques de l’image en allant sur le menu « image » puis « propriétés de l’image »
Noter la définition de l’image
On appelle définition d’une image le nombre total de pixels composant l’image: c’est à dire le nombre de pixels en largeur multiplié par le nombre de pixels en hauteur. Ex : Image de 640*480
Le format de l’image (4/3, 3/2 ou 16/9) indique le rapport entre la largeur et la hauteur de l’image. Il faut faire attention au format lorsqu’on veut imprimer la photo numérique
Ex 4 : 3 :
Si l = largeur, h = hauteur, l = 4/3 h = 1,33 h d’où l/h = 1,33
On trouve le format en utilisant la définition de l’image. Par exemple la définition 640*480 implique un rapport l/h = 640/480 = 1,33 donc le format est 4:3

Définition d’une image numérique : une image numérique matricielle est un ensemble de pixels. Chaque pixel ayant une couleur spécifique qui sera codée par un nombre binaire
On désigne donc sous le terme d'image numérique toute image acquise, créée, traitée ou stockée sous forme binaire (suite de 0 et de 1).

Codage des couleurs pour chaque pixel de l’image

Dans cette partie nous allons chercher à comprendre comment la couleur de chaque pixel va être définie en synthèse additive (programme de 1ère S)
On rappelle que toute couleur peut être considérée comme la somme de 3 couleurs dites primaires (le rouge, le vert et le bleu) donc les proportions varieront en fonction de la couleur d’origine

3A. Structure du capteur

C’est un ensemble de minuscules photodiodes appelées aussi photosites.

 Par effet photoélectrique, les photons de lumière sont transformés en charge électrique (électrons) proportionnelle à la quantité de lumière reçue. Les photosites ne sont pas contigus car il faut laisser la place aux dispositifs permettant de récupérer le signal (électrode) Ce signal est ensuite numérisé à l’aide d’un convertisseur analogique numérique, traité puis stocké.

(Source :
 HYPERLINK "http://laphotonumerique.free.fr/precision_techn1.htm" http://laphotonumerique.free.fr/precision_techn1.htm)

3B. Décomposition de la couleur de chaque pixel en fonction des couleurs primaires R,V,B

Si l’on utilisait directement les données fournies par ce capteur, on obtiendrait une image en noir et blanc. Pour avoir une image en couleur il faut « spécialiser » chaque photosite pour une couleur primaire (R, V ou B).
Pour cela on utilise un filtre appelé filtre de Bayer du nom de son inventeur, ingénieur chez Kodak. Il est constitué d’un quadruplet de filtres colorés collés à un quadruplet de photosites pour pouvoir reconstituer un point image élémentaire (pixel) en couleur. On place également un filtre infra rouge car si ces radiations atteignaient les photosites, les couleurs des pixels correspondant seraient modifiées.


(Source  HYPERLINK "http://www.photographiz.com/cours_photographie/couleur_numerique/" http://www.photographiz.com/cours_photographie/couleur_numerique/)

Chaque quadruplet est composé de 2 éléments verts pour seulement 1 rouge et 1 bleu pour tenir compte de la sensibilité de l’œil humain qui est plus grande pour la couleur jaune vert. En effet la rétine est tapissées de cellules sensibles aux radiations colorées les cônes.
Il en existe 3 types chacun sensibles aux radiations rouge, vertes et bleues dont les proportions sont les suivantes : Il y a environ 40 verts pour 20 rouges et pour un bleu. L’œil est donc plus sensible au vert qu’aux autres couleurs primaires
3C. Codage de l’intensité lumineuse de chaque couleur primaire

Nous sommes dans le domaine du numérique, donc toutes les informations relatives aux couleurs des pixels sont en langage binaire et seront stockées dans un fichier informatique

3C a . Le langage binaire

Dans le système décimal, on décompose les nombres en puissances de 10. On utilise 10 chiffres pour représenter les nombres. On dit que l’on compte en base 10.

Ex : 167 =1.102 + 6.101 + 7.100

Dans le système binaire, on n’utilise que 2 chiffres pour représenter les nombres. On les décompose en puissance de 2 On dit que l’on compte en base 2. Chaque chiffres 0 ou 1 est appelé un bit. Un groupe de 8 bits est appelé un octet

Exemple : Comment 167 en décimal s’écrit-il en langage binaire ? 10100111
Méthode de conversion décimal vers binaire par divisions successives par 2
3C b. Codage de l’intensité lumineuse

Pour chaque couleur primaire (R,V,B) du pixel, on code son intensité lumineuse avec un nombre binaire à 8 bits.
On peut donc coder 28 = 256 niveaux d’intensité différents pour chaque couleur primaire

Exemple : intensité nulle : niveau 0 codé 00000000 en binaire
intensité maximale : niveau 255 codé 111111111 en binaire

Compléter le tableau suivant :
Rougevertbleucouleurnoir128GrisRouge (intensité max)Vert (intensité max)Bleu (intensité max)blanc
On utilise donc en tout 3*8= 24 bits. Ce qui permet de coder en tout 224 = 16 777 216 couleurs différentes pour chaque pixel

Conclusion : La profondeur de bit (ou profondeur de couleur) est définie par le nombre de bits utilisés pour représenter la couleur de chaque pixel. Plus la profondeur de bit est élevée, plus grand sera le nombre de teintes représentées.

Si la profondeur de bit est de « n » (chaque pixel est codé sur « n » bits), le nombre de teintes possibles est : 2 n.


Mode niveaux de grisMode RVB
Mode dans lequel sont analysées les photos sur un scanner et les acquisitions par un appareil photo numériqueProfondeur de bitDe 2 à 12 bits3 x 8 = 24 bitsNombre de tons possibles4 à 4096 tons16 777 216 tons
3.C.c Application Décryptage d’une image en noir et blanc

En imagerie numérique, on peut travailler en niveaux de gris. Dans ce cas, chaque couleur primaire possède la même intensité lumineuse. Il suffit alors de coder qu’une seule fois le niveau d’intensité lumineuse pour l’ensemble des couleurs primaires. Pour faire ce codage on utilise de 2 à 12 bits

Combien de niveaux de gris peut-on obtenir avec 2 bits, 12 bits ?
Pour l’exemple suivant, on choisit de coder les intensités lumineuses avec 2 bits. On donne pour l’image suivante le codage des niveaux de gris pour chaque pixel représenté par une case :

110011101011001111110001010011111110010000011011011001000001100111100001010010111100111010110011
Reconstituer l’image réelle avec les niveaux de gris suivants :

Quelle est la définition de cette image ?

4. La taille de fichier image

La taille ou poids d’une image est la place qu’elle occupe en stockage (sur CDRom, disque dur…).
Unité : octet (= byte en anglais) 1 octet correspond à un groupe de 8 bits

On calcule la taille du fichier en octet d’une image de la façon suivante :

 EMBED Equation.3 
Parce que les images numériques prennent beaucoup de place en octets, le nombre d’octets est généralement représenté par incrément de 210 (=1024) ou plus.
(1 kilo-octet (Ko ou KB) = 1024 octets ; 1 méga octet (Mo) = 1024 Ko ; 1 giga octet (Go) = 1024 Mo)

Pour l’image étudiée plus haut quel est le poids du fichier correspondant ?
Exercice pratique : Choix du mode de couleurs pour afficher une image dans le logiciel gimp

Charger une image
Aller dans image puis mode.
Au départ on est en RVB. Aller dans image puis propriétés de l’image et noter la taille du fichier
Choisir niveau de gris puis comparer la taille du fichier
Choisir le mode couleurs indexées et passer en 256 couleurs (codage sur 8 bits uniquement). Comparer la qualité de l’image et la taille du fichier. Retrouver par le calcul le poids du fichier
Passer dans le même menu en mode noir et blanc (Codage sur un bit uniquement). Observer la qualité de l’image et la taille du fichier. Retrouver par le calcul le poids du fichier
Compléter le tableau suivant :

Profondeur de bitmodeNombre de couleurs disponiblesQualité de l’imagepoids du fichier
Noir et blanc
Niveau de gris8
RVB
Conclusion 

De quels paramètres dépend la qualité d’une image ?
Quel peut être l’inconvénient d’une image de très haute qualité ?
Quels serait la qualité des images utilisées pour le WEB ou destinées à être utilisées dans la presse écrite ? Pourquoi ?










Image numérique


Niveau 1 : noir
Niveau 2 : gris foncé
Niveau 3 : gris clair
Niveau 4 : blanc




 EMBED PBrush 


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