SNT – Photographie numérique

par | Mai 22, 2019 | STN Sciences Numériques et Technologie

Les images numériques pouvant être affichées sur le web

Il existe de 2 types d’images numériques.
Les images Bitmap ou matricielles et les images vectorielle ( faites avec des équations mathématiques )

 

Les images matricielles ou image en mode point sont appelées en anglais « bitmap » ou « raster »

Ce sont les types d’images que nous utilisons pour afficher des photos numériques.

Plusieurs pixels s’affiche dans une grille.

Les pixels (abréviation de PICture Element) forment une image. ( principe de la mosaîque )

Le pixel représente ainsi le plus petit élément constitutif d’une image numérique.

L’ensemble de ces pixels est contenu dans un tableau à deux dimensions et constitue l’image Bitmap

Lorsque l’on agrandi l’image, le nombre de pixel reste identique et la taille des pixels augmente, on perd en qualité (« pixelisation »).

 

Notions de taille (dimension), définition et résolution d’une image Bitmap

 

La définition d’une image

On appelle définition le nombre de points (pixels) constituant une image : c’est le nombre de colonnes de l’image que multiplie son nombre de lignes.
 Une image possédant 10 colonnes et 11 lignes aura une définition de 10 x 11 c’est a dire 110 pixels. 

La résolution d’une image

Qu’est ce que la résolution d’une image ?

C’est le nombre de points contenu dans une longueur donnée (en pouce).
Elle est exprimée en points par pouce (PPP en Français ou en anglais DPI pour Dots Per Inch).

Un pouce mesure 2.54 cm, c’est une unité de mesure britannique utilisée dans les pays anglophones.

Formule : Calculer la résolution à partir de la définition et de la dimension de l’image

Résolution = définition / dimension

Ex: la résolution d’une image de 300 x 300 pixels mesurant 2 pouces par coté

Résolution = 300 / 2 = 150dpi

A retenir :

Une image a donc 3 caractéristiques : sa taille en nombre de pixel (définition), ses dimensions réelles (en centimètres ou pouces) et sa résolution (en pixel par pouce).

Remarque : ces 3 informations sont liées, si vous en connaissez 2, vous pouvez toujours calculer la troisième.

 Voici un exemple ou dans un logiciel vous devez faire la différence entre définition et résolution d’une image numérique.

 

Le codage des couleurs d’une image matricielle

Voir l’article consacré au codage des couleurs des images numériques

 

 

Lorsque vous redimensionnez une images vectorielle ou effectuez des zoom, les pixels des lignes courbes ou arc, sont automatiquement recalculés et affichés de nouveau grâce aux équations mathématiques.

C’est pour cela que quand vous avez utilisé le logiciel de CAO Solidworks, vous n’avez jamais vu de problème de pixellisation.

Le principe des images vectorielles permet d’obtenir une image numérique avec très peu d’information, ce qui rend les fichiers beaucoup plus léger et nécessite moins d’octets.

En contrepartie, une image vectorielle permet uniquement de représenter des formes simples.

Mais en superposant beaucoup d’éléments simples cela donne des résultats très impressionnants.

Toutes images ne peut pas être affichée de façon vectorielle, c’est notamment le cas des photos réalistes.

Voir les équations mathématiques des images vectorielles

https://www.lossendiere.com/2019/01/02/voir-les-equations/

 

Les algorithmes de reconnaissance d’image

 

Les techniques de Deep Learning ( apprentissage profond ) pour faire de la reconnaissance d’image

 

 

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