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Résolution et filtrage d'une image

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Définition et résolution d’une image matricielle

  • Les images matricielles sont également appelées images bitmap (tableau de bits)
  • Une image bitmap est composée d’une mosaïque de pixels.
  • La définition d’une image désigne le nombre de pixels qu’elle contient, elle s’exprime par le produit en pixels de la largeur par la hauteur, ou par le nombre total de pixels.
  • Une même définition peut s’écrire : 4000×3000px4000 \times 3000\text{px} (largeur ×\times longueur) ou 12 Mpx12\ \text{Mpx} (pour mégapixe).
  • Plus une image comporte de pixels, mieux elle est définie, et plus il est possible de l’agrandir sans perte de qualité visuelle.
  • L’imprimante qui produit une image physique dispose de caractéristiques techniques dont le nombre de points individuels (ou la petitesse des micro-points) qu’elle est capable d’imprimer sur une surface donnée.
  • Cela signifie que pour une taille physique d’impression souhaitée, il est nécessaire de disposer de suffisamment d’informations (pixels) à fournir à l’imprimante pour chaque micro-point qu’elle peut imprimer.
  • La résolution désigne la densité de pixels, soit le nombre de pixels par unité de longueur d’une image, elle conditionne la taille d’impression possible de cette image.
  • La résolution est le plus souvent exprimée en dpi\text{dpi}. (« dots per inch »), ou ppp\text{ppp} en français (« points par pouce »).
  • À nombre de pixels égal, la taille d’impression dépend donc de la résolution souhaitée.

Algorithmes d’agrandissements

  • Si la définition de l’image dont on dispose est insuffisante, on peut recourir à des algorithmes d’agrandissement numérique de l’image.
  • Toute opération de redimensionnement d’une image nécessite un ré-échantillonnage, c’est-à-dire un changement de définition de cette image.
  • Le redimensionnement dans le sens de la réduction de taille est relativement simple dans la mesure où l’opération consiste à synthétiser des informations existantes, pour « résumer » un ensemble de pixels en un seul.
  • Dans le sens de l’agrandissement de taille, certains des pixels inexistants devront être ajoutés, après avoir été « devinés » par interpolation en se basant sur les pixels environnants.
  • L’interpolation permet d’estimer une valeur inconnue d’un point d’une fonction en connaissant les valeurs pour d’autres points de la fonction.
  • L’interpolation par plus proche voisin, (ou « interpolation arrondie »), consiste à considérer que chaque pixel à créer pour ré-échantillonner l’image prend la valeur de son plus proche voisin.
  • Les interpolations bilinéaire et bicubique (ou « filtres bilinéaire et bicubique ») consistent à calculer des moyennes entre les pixels connus les plus proches pondérées par la distance du pixel à estimer.
  • L’interpolation bicubique est souvent proposée par défaut en raison de son bon rapport entre son coût d’exécution (temps de calcul) et la qualité du rendu obtenu.
  • Il est possible de recourir à des filtres de lissage pour estomper certains effets consécutifs à l’agrandissement en « adoucissant » certains détails.
  • Parmi les algorithmes les plus fréquents figurent le filtre moyenneur, le filtre médian et le filtre gaussien.

Principaux formats d’images numériques

  • Le format RAW n’est pas directement utilisable en tant qu’image, mais contient tous les éléments qui permettent de créer une image à partir des données de captation.
  • Ce négatif numérique peut ensuite être développé de différentes manières en fonction des besoins à l’aide de logiciels spécialisés.
  • Au prix d’un coût mémoire plus important, le format RAW permet de disposer de nuances colorées plus étendues et d’une image qui n’a pas fait l’objet de pré-traitements.
  • Les appareils professionnels proposent tous un format RAW (qui varie d’un constructeur à l’autre).
  • Le format BMP (pour BitMaP, image matricielle) est le format natif historique des images matricielles sous Windows, il génère des fichiers assez volumineux.
  • Le format TIFF (pour Tagged Image File Format) est en réalité un conteneur flexible de données structurées, il peut contenir à la fois des données et des métadonnées et supporte différents types d’encodages, et de compression.
  • Le format TIFF présente l’intérêt de pouvoir stocker des images de haute qualité, et il supporte différents modes de représentation des couleurs (dont le CMJN).
  • Le format JPEG (Joint Photographic Experts Group) est le format le plus utilisé pour la publication d’images photographiques sur le web qui peuvent être compressées pour réduire parfois significativement la taille (en octets) des fichiers d’images (avec une perte d’information et de qualité d’image).
  • Les appareils photo grand public pré-traitent et compressent l’image obtenue par le capteur photo, et proposent généralement l’image directement au format JPEG.
  • Le choix du format technique de stockage dépend des besoins spécifiques de chaque utilisateur.