Image matricielle

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Exemple d'image matricielle

Une image matricielle, ou « carte de points » (de l'anglais « bitmap »), est une image constituée d'une matrice de points colorés. C'est-à-dire, constituée d'un tableau, d'une grille, où chaque case possède une couleur qui lui est propre et est considérée comme un point. Il s'agit donc d'une juxtaposition de points de couleurs formant, dans leur ensemble, une image.

Cette expression est principalement utilisée dans les domaines de l'imagerie numérique (infographie, informatique, photographie numérique, etc.) afin de marquer l'opposition de ce concept avec celui des images vectorielles. Dans ces domaines, les points de couleurs les constituant s'appellent des pixels (pour « picture element », soit, littéralement : « élément d'image »).

Historique[modifier | modifier le code]

En 1672, Isaac Newton démontre à l'aide du prisme que la lumière blanche procède de l'addition de toutes les couleurs (Newton dénombrera sept couleurs, nombre arbitraire et culturellement marqué). En 1839, l'année de la naissance de la photographie, Michel Eugène Chevreul publie un livre expliquant les effets optiques produits par les couleurs et leur juxtaposition, c'est-à-dire non pas la superposition de couches colorées (filtres) ou le mélange de couleurs, mais l'effet produit par des couleurs différentes mises côte à côte et vues de loin. En 1869 (le 7 mai précisément), sans se connaître et sans avoir travaillé ensemble, Louis Ducos du Hauron et Charles Cros proposent à la Société française de photographie un procédé de leur invention qui permet d'obtenir des clichés en couleurs. Tous ces travaux marquent Georges Seurat, le créateur du pointillisme (ou néo-impressionnisme), et sont à l'origine de l'impression en couleurs ou encore de la télévision en couleurs.

Certains procédés textiles, notamment ceux de Jacquard, considèrent les images comme des matrices de points (l'industrie textile a d'ailleurs été la première à utiliser la programmation par cartes perforées). Dans la technique de la mosaïque, déjà pratiquée par les Grecs et les Romains, les images sont représentées par la juxtaposition de petits carreaux de pierre ou de faïence colorés (les tesselles). Tout ceci est à l'origine des images en « carte de points », ou en anglais, « bitmap ».

Principe[modifier | modifier le code]

Ce concept d'image s'oppose à celui préconisant, pour le stockage ou la production d'images, de tracer des traits de couleurs (dessin, peinture, traceurs, etc.). Le fait de juxtaposer des points de couleurs (généralement tous de la même taille, mais pas obligatoirement) permet une reproduction plus fidèle des détails d'une image.

Les techniques de production de ce type d'image exploitent généralement les effets singuliers du pouvoir de résolution que confère la vision humaine sur notre perception visuelle. En effet, ayant ses propres limites, lorsque deux éléments côtes à côtes sont suffisamment petits et éloignés, nous n'arrivons plus à les distinguer et notre œil ne capte alors plus que la synthèse de leurs couleurs (i.e. mélangées).

Par conséquent, dans la pratique, les images matricielles doivent être conçues selon la distance typique de leur observation : vues de trop près, les points deviendraient discernables, vues de trop loin, ce serait les détails de l'image.

Caractéristiques[modifier | modifier le code]

Une image matricielle doit généralement se définir par :

  • Les dimensions de sa matrice : soit sa largeur et sa hauteur (voire sa profondeur dans le cas d'images tridimensionnelles), soit l'une ou l'autre plus le nombre total de points la constituant. Dans ce dernier cas, la (ou les) dimension manquante pourra être déduite via la division du nombre total de points par le nombre de points dans la dimension connue.
Exemple : Soit une image de 300 points de large. Si elle possède au total 60'000 points de couleur, alors nous savons que sa hauteur sera constituée de : 60'000 divisé par 300 = 200 points de couleur sur sa hauteur.
  • Sa taille réelle : en effet, une matrice de points n'est qu'un concept abstrait en soit. Lors de son application, il peut être nécessaire de connaître précisément la taille réelle que doit revêtir l'image dans la réalité de son application. De cette surface déterminée dépendra les dimensions réelles de chaque point théorique la constituant. Ceci n'a de sens que si l'unité de surface employée est connue (comme le centimètre ou le pouce) et que l'image s'inscrit dans les contraintes d'une réalité physique tangible. À noter que la taille de la surface réelle que l'image doit couvrir n'est pas nécessairement en corrélation directe avec les dimensions de sa matrice du fait même des très nombreuses formes que peuvent revêtir physiquement ses points. Ces derniers pourront tout aussi bien être parfaitement ronds et de taille identique, leur espacement vertical et horizontal différant l'un de l'autre que de taille et de forme (hexagones ou autre) variables afin de s'adapter à la surface réelle pour la recouvrir entièrement. En réalité, ce facteur est souvent donné à titre indicatif afin d'adapter le système de reproduction qui, lui, pourra utiliser un système pouvant être totalement différent de celui des matrices de points. Autrement dit, les dimensions de la matrice de points ne peuvent pas, à elles seules, définir les proportions réelles de l'image (telles qu'originalement conçue) bien que, en règle générale et pour des questions pratiques, l'on considère chaque point comme pouvant être contenu dans un carré.
  • La nature de ses couleurs : généralement, il s'agit de la mention d'un standard faisant référence à un système colorimétrique connu. Mais rien n'interdit l'évocation d'un système colorimétrique relatif à autre chose (par exemple, d'un nombre de gradient pouvant être obtenu par un mélange pigmentaire spécifique). La plupart des images numériques utilisent le système RVB ou quadrichromique.
  • Le nombre et la profondeur/précision de ses couleurs : soit en précisant une palette de couleurs, soit en indiquant une précision des gradients des composantes utilisées pour le système chromatique précité.
  • Des informations complémentaires telles que, typiquement :
    • l'auteur de l'image et sa date de création
    • les spécificités techniques pour lesquelles - ou, desquelles - elle a été conçue - ou elle provient (exemple : forme de pixels, données d'étalonnage colorimétrique, ...)
    • une miniature afin de pouvoir être prévisualisée plus facilement
    • etc.

En imagerie numérique[modifier | modifier le code]

Numérisation[modifier | modifier le code]

Le codage ou la représentation informatique d'une image implique sa numérisation. Cette numérisation se fait dans deux espaces :

  • l'espace spatial où l'image est numérisée suivant l'axe des abscisses et des ordonnées : on parle d'échantillonnage. Les échantillons dans cet espace sont nommés pixels et leur nombre va constituer la définition de l'image.
  • l'espace des couleurs où les différentes valeurs de luminosité que peut prendre un pixel sont numérisées pour représenter sa couleur et son intensité ; on parle de quantification. La précision dans cet espace dépend du nombre de bits sur lesquels on code la luminosité et est appelée profondeur de l'image.

La qualité d'une image matricielle est déterminée par le nombre total de pixels ("picture element") et la quantité d’information contenue dans chaque pixel (souvent appelée profondeur de numérisation des couleurs).

Définition d'image[modifier | modifier le code]

La définition d'une image avec sa notion connexe de résolution définit le niveau de détails qui seront visibles dans l'image. Pour une taille donnée, plus il y aura de pixels, plus il y aura de détails fins visibles. On dit que plus une image a de pixels, plus elle est de grande qualité. Une image numérisée avec une définition de 640×480 pixels (donc contenant 307 200 pixels) apparaîtra très approximative et sous forme d’un pavage de petits carrés de couleur, par comparaison à une image de 1280×1024 px (1 310 720 pixels).

Puisqu'il coûte une grande quantité de données pour stocker une image de très grande qualité, des techniques de compression de données sont souvent employées pour réduire la taille des images stockées sur un disque. Certaines de ces techniques perdent des informations, et ainsi appauvrissent la qualité de l’image, afin de réaliser un fichier occupant beaucoup moins de place sur disque. Les techniques de compression qui perdent des informations sont dites destructives.

Codage des couleurs[modifier | modifier le code]

Le smiley dans le coin supérieur gauche est une image bitmap. Lorsqu'elle est élargie, les pixels individuels s'affichent sous forme de carrés. Zoomez plus fort, pour pouvoir les analyser, leurs couleurs sont construites en ajoutant les valeurs de rouge, vert et bleu.

Une image peut contenir une Palette pour définir la couleur de chaque pixel. À chaque pixel est associé le rang qu’occupe sa couleur dans la palette. C’est le cas des images GIF qui possèdent une palette supportant jusqu’à 256 couleurs.

Les images délivrées par les appareils photo et les logiciels de dessins sont, elles, une fois décompressées, codées pour chaque pixel par un triplet de valeurs pour le rouge, le vert et le bleu (modèle RVB). Chaque canal est codé (pour les images JPEG) sur 8 bits selon son intensité. Sur 8 bits, il est possible de définir 256 niveaux (2 puissance 8). On obtient en fin de compte une image de 16,777216 millions de teintes disponibles (256 puissance 3). On parle alors d'une image en 16 millions de couleurs.



Différentes représentations[modifier | modifier le code]

Il faut distinguer les différentes représentations d'une image matricielle.

  • Dans un fichier, pour le stockage et l'échange. Dans ce cas, l'image est le plus souvent compressée et stockée dans un format graphique. Les principaux formats matriciels sont BMP, GIF, TIFF, PNG et JPEG.
  • Le format PPM est aussi parfois utilisé car il a l'avantage de coder très simplement l'image.
  • En mémoire graphique de l'ordinateur ou de la carte graphique. Ce format est généralement sans aucune compression pour pouvoir être directement exploitable et affichable sur l'écran.

Comparaison avec les images vectorielles[modifier | modifier le code]

Lorsque l'on grossit une image matricielle, puisqu'on ne rajoute aucune information qui ne serait pas déjà présente, cela induit une perte de qualité visible. Plus exactement, une fois qu'une image est numérisée, sa définition est fixe et son aspect visuel ne peut pas s'améliorer, même en utilisant de meilleurs dispositifs d'affichage ou astuces d'affichage. Une image numérique agrandie est dite pixelisée.

Article détaillé : Crénelage.

En revanche, les images vectorielles peuvent facilement s’afficher sous différentes échelles et s’adaptent à la qualité du dispositif d’affichage. Malgré cela, les images matricielles sont plus appropriées que les images vectorielles aux travaux sur photographies ou sur photos réalistes car il est aujourd'hui impossible en pratique d'obtenir une image vectorielle à partir d'une photo, même si des recherches ont lieu sur ce sujet en analyse d'image.

Une image vectorielle ne peut pas être affichée directement sur un écran. Elle doit auparavant être transformée en image de type bitmap, seul type qui soit exploitable par la carte graphique. Tous les logiciels qui produisent des images vectorielles (notamment les logiciels de dessin industriel) réalisent cette transformation.

Principe d'affichage[modifier | modifier le code]

Restitution[modifier | modifier le code]

À la fin du XXe siècle, les moniteurs d'ordinateur pouvaient afficher environ entre 72 et 96 PPP (ou dpi (Dots Per Inch) en anglais, soit 28 à 38 points par centimètre), alors que les imprimantes modernes peuvent atteindre des résolutions de 600 dpi (236 points par cm) voire plus ; ainsi travailler avec des images destinées à l’impression peut s’avérer difficile ou exiger de grands moniteurs et des ordinateurs très puissants. Les moniteurs avec des résolutions de 200 dpi (79 points par cm) furent disponibles pour le grand public vers la fin de 2001 et des résolutions plus élevées sont attendues dans les années à venir.

Les images destinées à l'impression professionnelle sont travaillées à 300 dpi (118 points par cm) et en CMJN (cyan, magenta, jaune, noir, représentation par synthèse soustractive). Elles occupent entre une vingtaine de mégaoctets (~20 Mo) et plus de 100. Le RVB est une palette d'affichage qui correspond à la synthèse additive.

Notons qu'une image de 640×480 sur un écran de 36 cm (14") a une résolution de 22,2 points par cm, soit 56 dpi. Une image de 1 600×1 200 sur un écran de 53 cm (21") a une résolution de 38 points par cm, soit 96 dpi.

Analogie en 3D[modifier | modifier le code]

En infographie 3D (en trois dimensions), le concept d'une trame plane de pixels est parfois étendu à un volume tridimensionnel formé de petits pavés appelés « voxels ». Dans ce cas-ci, il y a une grille régulière dans l'espace tridimensionnel avec des éléments contenant l'information de couleur pour chaque point de la grille. Bien que les « voxels » soient des abstractions puissantes pour traiter les formes 3D complexes, ils demandent beaucoup de mémoire pour être stockés dans un tableau d’assez grande taille. En conséquence, les images vectorielles sont plus souvent utilisées que les « voxels » pour produire des images en trois dimensions.

Utilisation[modifier | modifier le code]

Les images matricielles furent d’abord brevetées par Texas Instruments dans les années 1970, et sont maintenant omniprésentes.

Le format matriciel a été utilisé pour envoyer un message dans l'espace à destination d'une intelligence extraterrestre : il s'agit d'une image noir-et-blanc représentant le système solaire, de dimensions n sur m, n et m étant des nombres premiers. Seule la série de n×m bits est transmise, les dimensions de l'image doivent être déduites de la décomposition en facteurs premiers ; les émetteurs espèrent ainsi que les récepteurs sauront décomposer les n×m en ses deux facteurs, et ainsi recomposer l'image.

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Pour des informations pratiques pour l'utilisation des images matricielles :

Lien externe[modifier | modifier le code]

Cet article est fondé sur une traduction de la Free On-line Dictionary of Computing et est utilisé avec permission selon la GFDL.