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La retouche d'images

Qu'est ce qu'une image numérique

Les images numériques sont constituées d'un ensemble de pixels (picture éléments), juxtaposés en lignes et en colonnes. Le pixel, (qui correspond à un point ou petit carré), est le plus petit élément que l'on peut trouver dans une image.
Chaque pixel possède des caractéristiques propres, couleurs, luminosité, brillance, qui permettent de les différencier et de composer les images. Voici le détail d'une image, ci-après, après de nombreux zooms. On distingue très nettement les pixels.

Par exemple: Une image dite "en 16 couleurs", correspond à une image, dont chaque pixel possède une palette de 16 couleurs. Les nuances de teintes en 16 couleurs seront donc grossières. Mais il est possible de définir une palette comportant jusqu'à 16 millions de couleurs!

Ici une image en 16 couleurs.

La même en 256 couleurs.

Mise en garde: Plus la palette de l'image que vous retouchez est grande, plus la taille de cette image sera importante. Attention donc aux abus de couleurs qui peuvent rendre l'image très lourde.

Une image est définie par:
le nombre de pixels qui la compose en largeur et en hauteur (qui peut varier presque à l'infini),
l'étendu des teintes de gris ou des couleurs que peut prendre chaque pixel (on parle de dynamique de l'image).

Toutes les données correspondant aux informations contenues dans l'image sont structurées d'une certaine façon afin de permettre leur stockage. Il existe un grand nombre de formats d'images, tous ces formats ne correspondent ni plus ni moins qu'à une structuration particulière des données concernant l'image.
Un image numérique en elle même est en fait un concept tout à fait abstrait (des données numériques) qui ne trouve une signification à nos yeux qu'à la visualisation lorsque l'on utilise un logiciel adéquat.

Et la résolution d'une image, qu'est ce que c'est ?

La résolution d'une image est définie par un nombre de pixels par unité de longueur de la structure à numériser (classiquement en dpi (dots per inches) ou ppp (points par pouce)). Ce paramètre est défini lors de la numérisation et dépend principalement des caractéristiques du matériel utilisé lors de processus de numérisation. Plus le nombre de pixels est élevé par unité de longueur de la structure à numériser, plus la quantité d'information qui décrit cette structure est importante et plus la résolution est élevée. La résolution d'une image numérique définit le degré de détail qui va être représenté sur cette image.
A noter que certains matériels de numérisation permettent de faire varier la résolution d'acquisition.

Cette notion est distincte de la résolution du format de l'image qui correspond au nombre de pixels qui compose l'image en hauteur et en largeur (512 pixels par 512 pixels par exemple)).

Les phénomènes de numérisation dépendent des 2 équations suivantes (et dont toute la suite du cours va découler):

(X*résolution) = x pixels
(Y*résolution) = y pixels

où X et Y représente la taille (en pouces ou mètres) de la structure à numériser,
où résolution représente la résolution de numérisation,
et où x et y représente la taille (en pixels) de l'image.

Remarque: pour la clarté de la suite de ce cours, ne sera considérée que la taille en x des images (ce qui est vrai pour la taille en x est également vrai pour la taille en y).

Exemple théorique:

Un image de 1*1 pouce scannée a 100 dpi aura une taille x,y de 100 pixels sur 100 pixels
(1*100)*(1*100)= 100 pixels sur 100 pixels.

Notons que un pouce=2,54 centimètres.

Exemple de la numérisation d'un disque de 1 cm de diamètre en utilisant un scanner à plat à différentes résolutions (de 300 à 12 dpi).

Affichage des objets scannés avec 1 pixel de l'image correspondant à 1 pixel de l'écran:

Résolution 300 dpi 150 dpi 100 dpi 50 dpi 25 dpi 12 dpi

Taille en pixels 123*120 61*60 40*40 20*19 9*9 4*4

Taille théorique 14700 octets 3600 octets 1600 octets 400 octets 81 octets 16 octets

Notons que la taille en pixels diminue en fonction de la résolution. Notons également qu'à taille X,Y fixe d'objet à numériser et à dynamique constante, la taille en octets de l'image (ici calculée de façon théorique) est fonction de la résolution.

Affichage des objets scannés à la même taille à l'écran (120*120 pixels):


Résolution	300 dpi	150 dpi	100 dpi	50 dpi	25 dpi	12 dpi
Taille en pixels	123*120	61*60	40*40	20*19	9*9	4*4
Taille théorique	14700 octets	3600 octets	1600 octets	400 octets	81 octets	16 octets

Lorsque la résolution diminue, la précision diminue: (l'objet est représenté par un nombre moins important de pixels). Il semble clair que la représentation d'un disque par une structure de 20 pixels sur 20 pixels donne un représentation biaisée de la représentation réelle d'un disque.
Le choix de la résolution de numérisation est donc un facteur primordial lorsque l'on réalise une numérisation. Ce choix va conditionner la qualité de l'information véhiculée dans l'image (et donc ce que l'on va pouvoir en faire par la suite), la taille en pixels de l'image ainsi que son poids...

Les images binaires (noir ou blanc)

Exemple, images les plus simples, un pixel peut prendre uniquement les valeurs noir ou blanc.
C'est typiquement le type d'image que l'on utilise pour scanner du texte quand celui ci est composé d'une seule couleur.

Les images couleurs

S'il existe plusieurs modes de représentation de la couleur, le plus utilisé pour le maniement des images numériques est l'espace couleur Rouge, Vert, Bleu (R,V,B).

Cet espace couleur est basé sur la synthèse additive des couleurs, c'est à dire que le mélange des trois composantes (R, V, B) donne une couleur.
Il existe différents types d'images couleurs en fonction du nombre de bits utilisés pour le stockage de l'information couleur:

Images en "vraies couleurs" (ou 24 bits)

Il s'agit d'une appellation trompeuse car on est dans un monde numérique (discret, fini) qui ne peut pas rendre compte de la réalité (infinie).
Chaque pixels peut prendre une valeur dans le RVB comprise entre 0 et 255 (soit 256*256*256 possibilités= 16 millions de possibilités):

Valeur R	Valeur V	Valeur B	Couleur correspondante	Commentaires
0	0	0	.	noir
0	0	1	.	un peu moins noir (nuance impossible a détecter à l'oeil par rapport au noir)
...	...	...	...	...
0	0	255	.	bleu
...	...	...	...	...
0	255	0	.	vert
...	...	...	...	...
255	0	0	.	rouge
...	...	...	...	.
128	128	128	.	couleur intermédiaire correspondant à un gris
255	255	255	.	blanc

L'information couleur de chaque pixels est donc codée par 3 octets, ce qui fait des images en vraies couleurs des images très "lourdes".

Exemple d'une image numérisée avec 16 millions de couleurs:

Images à 256 couleurs (ou 8 bits)

Comment faire pour que l'information couleur soit codée sur 1 octet (pour gagner de la place) au lieu de trois ??? En utilisant une palette de couleur "attachée" à l'image.
Chaque pixel va non plus véhiculer le code couleur RVB qui lui est affecté, mais simplement un chiffre compris entre 0 et 255. A chacun de ces chiffres va correspondre une couleur, définie par son code RVB et stockée dans une palette avec les données de l'image (on parle de couleurs indexées). Lors de la visualisation de l'image, la correspondance se fait entre le numéro de la couleur affecté à chaque pixel (compris entre 0 et 255) et le code couleur RVB correspondant.

Exemple d'une image numérisée avec 256 couleurs:

Les palettes

Les palettes servent à coder les images en 16 ou 256 couleurs. En fait l'index correspond à la position d ela couleur dans la palette.
Ainsi, un pixel à qui sera affectée la couleur numéro 0 sera visualisé en blanc, un pixel à qui sera affectée la couleur numéro 5 sera visualisé en jaune...

Exemple d'une image en 256 couleurs avec sa palette associée:

Les pixels qui portent le numéro 166 dans le fichier image seront associés lors de l'affichage à la couleur R:155, V44, B:62

Il est clair, que si la palette associée à l'image change, la visualisation de l'image change:

Les pixels qui portent le numéro 166 dans le fichier image seront associés lors de l'affichage à la couleur R:51, V102, B:51

Une même image enregistrée avec des palettes différentes aura des couleurs différentes.

Remarque: chaque image contenant 256 couleurs peut "contenir" n'importe laquelle des 16 millions de couleurs disponibles dans l'espace R,V,B.
Exemple: les 2 images suivantes "contiennent" chacune 256 couleurs qui ne sont pas forcément les mêmes:

Image contenant 256 couleurs	Palette correspondante aux images 256 couleurs

Il existe de nombreuses possibilités pour passer d'une image à 16 millions de couleurs à une image à 256

Note: il existe d'autres représentations de la couleur (espaces couleur):
- C,M,J,N (utilisé principalement pour l'impression) (basé sur synthèse soustractive)
- T,S,L (teinte saturation luminance)

Créer des images à partir de copies d'écran

Plusieurs possibilités pour faire des copies d'écran:
La plus simple et qui ne nécessite pas de logiciel spécifique est d'utiliser la bonne vieille fonction <Impr écran> présente sur tous les claviers d'ordinateurs. Lorsque l'on appuie sur <Impr écran>, cela provoque la copie de l'écran dans le presse papier de Windows sous forme d'une image qu'il est possible de retravailler par la suite. A noter que lorsque l'on appuie simultanément sur <Alt> et <Impr écran> on provoque la copie de la fenêtre active dans le presse papier de Windows.
La plus compliquée mais qui donne le plus de possibilités et d'utiliser les outils de capture d'écran proposés par des logiciels comme Paint Shop Pro. Cela permet notamment de contrôler la taille de la capture d'écran de façon interactive à la souris.
En fonction des impératifs (transfert par les réseaux ou pas...), il faut éventuellement retravailler l'image (re-dimensionner, changer le nombre de couleurs) pour qu'elle soit conforme à ses exigences. Dans tous les cas, un point de départ intéressant semble être de se demander quelles devront être les dimensions finales (en pixels) de l'image.

En ce qui concerne le choix du format d'images:
- JPEG: sera le format de prédilection pour les images possédant des dégradés de couleurs importants (nombre important de couleurs).
- GIF: sera le format de prédilection pour les images en 256 couleurs (faible nombre de couleurs).
- PNG: sera le format de prédilection pour les images en 16 millions de couleurs et 256 couleurs, avec le principal inconvénient de ne pas être reconnu par les navigateurs de niveau 3 dans le cas de pages Web.

Créer des images à partir de rien

Certains logiciels permettent de créer des images à partir de rien. Leur intérêt est bien sûr de pouvoir créer des idéogrammes spécifiques pour mettre sur ses pages Web.
Il faut toujours commencer par se poser la question quelle devra être la taille (en pixels) de l'image à l'écran ?
A partir de là, il faut créer une image vierge à cette taille. Ensuite, il est possible de créer du texte, des dessins... au gré de sa créativité. Notons simplement que pour que le texte soit visualisé sans que les pixels apparaissent, il est souvent nécessaire d'utiliser des filtres pour lisser le contour des lettres (ce procédé présente l'inconvénient d'augmenter le nombre de couleurs dans l'image et de rendre la transparence plus délicate surtout si le fond présente une couleur très tranchée par rapport à celles du texte).

Logiciels en rapport
Ams Paint
Ams Gif