« Photographie/Image numérique/Généralités » : différence entre les versions

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<gallery widths="400px" Heights="250px">
SMILE FACE 16x16 PIXEL EXAMPLE1.PNG|Cet « émoticone » binaire à base de petits carrés noirs ou blanc présente une structure assez grossière qui tend à s'atténuer ou à disparaître s'il est présenté sous forme d'une très petite surface.
DigitalPicture.jpg|Les diverses nuances colorées de cette image lui donnent un certain « modelé » si sa taille d'affichage reste raisonnable mais la structure des petits carrés se révèle vite au fur et à mesure de l'agrandissement.
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L'agrandissement d'une image matricielle n'apporte aucune information supplémentaire. S'il est exagéré, la structure de la mosaïque apparaît et cela donne un effet désagréable ; on dit alors que l'image est « pixellisée », ce que nous justifierons par la suite.
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L'appareil plus moderne ne possède plus d'aiguille mais un système d'affichage qui donne directement une valeur numérique. Dans le cas de ce voltmètre, la tension est mesurée par un nombre entier de volts, il est impossible d'obtenir des valeurs intermédiaires et la mesure se fait donc uniquement par paliers de 1 V.
 
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File:Behrens-voltmetre.jpg
File:Digital spannungspruerfer.JPG
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Un autre exemple qui vient immédiatement à l'esprit est celui des montres ou des horloges. Pendant très longtemps, ces appareils ont donné l'heure par l'intermédiaire d'aiguilles mais plus tard, avec le développement des techniques d'écrans à cristaux liquides, on est passé à un affichage numérique direct. En réalité cet exemple n'est pas absolument parfait car les aiguilles ne tournent généralement pas de façon continue, mais par saccades.
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Quel rapport avec la photographie ? Tout simplement que rien n'est continu dans une image photographique ou a fortiori dans une image tout court. Le modelé, les demi-teintes, ne nous donnent l'impression du continu que dans la mesure où nous ne percevons plus les défauts d'homogénéité et les discontinuités. Il s'agit d'une notion statistique car nos sens perçoivent en fait des moyennes qui nous donnent l'impression de la continuité. Voici par exemple la reproduction d'une diapositive faite sur un film de haute sensibilité (à gauche) et l'agrandissement d'un détail de cette photo (à droite).
 
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<gallery heights="240px" widths="360px">
File:02140 - Toits à Gradignan 1.jpg
File:02140 - Toits à Gradignan 2.jpg
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Les discontinuités visibles sur la photographie complète concernent essentiellement les zones qui délimitent les éléments du sujet, le ciel, les toits, les cheminées, les murs, tandis que la vue de détail fait apparaître de nouvelles discontinuités dues à la structure de l'image, c'est-à-dire ici le « grain » du film.
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Évidemment, ces discontinuités n'ont pas cessé avec l'apparition des images numériques ; la différence fondamentale entre le grain d'une photographie argentique, à gauche, et la pixellisation d'une photo numérique, à droite, est que le premier est aléatoire tandis que la seconde est à la fois aléatoire et ordonnée puisqu'elle est constituée d'un « pavage » de pixels carrés, mais cela ne change rien à la question fondamentale.
 
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<gallery heights="240px" widths="360px">
File:Photo argentique.jpg
File:Photo numérique.jpg
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<div style="text-align: center;">
<gallery heights="80px" widths="120px">
File:Photo argentique.jpg
File:Photo numérique.jpg
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<div style="text-align: center;">
<gallery heights="40px" widths="60px">
File:Photo argentique.jpg
File:Photo numérique.jpg
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Ces structures discontinues disparaissent progressivement au fur et à mesure que l'on s'éloigne de l'écran ou que l'on diminue les dimensions des photos. Les discontinuités sur les images de grandeur moyenne disparaissent lorsque l'on s'éloigne de 2 à 3 m, selon la taille de l'écran dont on dispose. Sur les plus petites images ci-dessus, le grain et les pixels ont totalement disparu mais c'est une autre discontinuité qui apparaît, celle qui est liée à la structure de l'écran.
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On en tire facilement la relation suivante : si <math>N \;</math> est le nombre de valeurs à coder, alors le nombre de bits nécessaires <math>n \;</math> est tel que :
 
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<math>2^{n-1} < N \leqslant 2^n</math>
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== Codage des images numériques en couleurs ==
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Sur un écran de visualisation vu de très près ou examiné à l'aide d'une loupe, on peut distinguer de minuscules zones lumineuses, généralement rondes, carrées ou rectangulaires, dont les émissions rouge, verte et bleue peuvent être modulées indépendamment les unes des autres en fonction des couleurs définies dans le fichier informatique que l'on veut afficher. Ces zones sont normalement assez petites pour que l'on ne puisse pas les discerner à la distance normale d'observation, de sorte que leurs émissions se mêlent pour synthétiser les diverses couleurs.
 
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<gallery widths="300px" heights="300px">
File:Phosphores d'un écran cathodique.jpg|Les phosphores d'un écran cathodique
File:TN display closeup 300X.jpg|Détail d'un écran plat
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Pour obtenir le noir, il suffit de supprimer toute émission. Le blanc, au contraire, est obtenu lorsque les trois émissions trichromes sont réglées au maximum. Entre les deux, chacune des composantes trichromes est modulée pour obtenir une grande variété de teintes différentes. En attribuant les mêmes valeurs aux trois composantes, on obtient normalement toutes les nuances de gris qui peuvent se trouver sur des images en couleurs.
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Si chacune des composantes rouge, verte et bleue est codée sur 8 bits, autrement dit sur un octet, alors le codage des diverses teintes possibles exige trois octets, soit en tout 24 bits. Dans ces conditions, le nombre de couleurs théoriquement disponibles est :
 
<div style="text-align: center;">
<math>256 \times 256 \times 256 = 2^{24} = 16\;777\;216</math>
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Voici pourquoi on parle dans la littérature d'« images en 16 millions de couleurs ». À ce stade on se trouve très loin au-delà de ce que permet la vision humaine : nous ne pouvons en effet distinguer qu'environ 100&nbsp;000 teintes différentes, ce qui n'est déjà pas si mal.
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Le terme '''pixel''' résulte de la contraction des mots anglais ''picture element'', c'est-à-dire littéralement « élément d'image ». Chaque pixel est censé représenter la valeur moyenne des nuances d'un fragment correspondant de l'image formée par l'objectif. Lors d'une prise de vue, cela peut se traduire globalement de la façon suivante :
 
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<gallery widths="300px" heights="200px">
File:Peinture écaillée n° 1.jpg
File:Peinture écaillée n° 2.jpg
</gallery>
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Ces deux photographies représentent une petite zone d'une surface peinte en train de s'écailler, il s'agit évidemment ici d'une simulation de ce qui se passe dans un appareil de prise de vues numériques. Il faut imaginer que cette petite zone appartient à l'image plus large d'un mur décrépit fournie par un objectif photographique. À l'échelle où nous nous trouvons, nous pouvons considérer que cette image est de type analogique, c'est-à-dire que les variations de teinte y sont pratiquement continues. Nous pouvons aussi constater que sa netteté n'est pas parfaite, ce qui est une conséquence du très fort grossissement.
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<div style="text-align: center;">
{| border="1" cellpadding="10"
|-
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|-
|}
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{| border="1" cellpadding="10"
|-
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|-
|}
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Il est parfaitement possible de modifier la définition d'une image mais cela ne va pas sans inconvénient, comme le montre l'exemple ci-dessous.
 
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<gallery widths="200px" heights="160px">
File:Peinture écaillée n° 2.jpg|image 1
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File:Peinture écaillée n° 4.jpg|image 3
</gallery>
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* L'image n° 1 a une définition de 30 x 20 pixels, c'est celle que nous avons rencontrée plus haut.