Technologies Multimédias Cours PDF

Technologies Multimédias Cours Chapitre 2: L’image Année universitaire: 2023-2024 Plan Nature physique de l’image 1. Qu'est-ce que la lumière? 2. La perception visuelle chez l'être humain 3. Synthèse de couleurs  Additive  Soustr...

Technologies Multimédias Cours Chapitre 2: L’image Année universitaire: 2023-2024 Plan Nature physique de l’image 1. Qu'est-ce que la lumière? 2. La perception visuelle chez l'être humain 3. Synthèse de couleurs  Additive  Soustractive Modélisation et stockage de l'image  Les 2 natures de la lumière  Ondulatoire  L’optique ondulatoire considère la lumière comme une onde électromagnétique.  Explique les phénomènes affectant les ondes : interférences, diffraction  Corpusculaire  La théorie corpusculaire considère la lumière comme un flux discontinu de photons. Son énergie est liée à la fréq de l'onde : E = hν (h, constante de Planck ; v, fréq)  Explique les observations relatives à l'émission et à l'absorption de la lumière par la matière.  Vitesse de déplacement : ~ 300000 km/s.  Caractéristiques :  Fréquence: ~ 600000 Ghz  lg d’onde : 500nm  Intensité. Spectre de la lumière 380nm 760nm  Couleur dépend de la longueur d'onde Longueur d'onde (nm) Couleur < 380 rayonnements ultraviolets 380 - 450 violet 450 - 490 bleu 490 - 560 vert 560 - 590 jaune 590 - 640 orange 640 - 760 rouge > 760 rayonnements infrarouges  Couleur (notion perceptive)  lg d’onde (notion physique) Attention : l'œil ne distingue pas un Y monochromatique (une seule lg d'onde) d'une composition de G et de R. C’est l’illusion qui permet d'afficher du Y sur les écrans PC La perception visuelle  L'oeil humain :  Grâce à la cornée et à l'iris l’image se forme sur la rétine  Rétine : cônes + bâtonnets  Bâtonnets : perçoivent la luminosité et le mouvement  Cônes : différencient les couleurs  3 types : percevoir le bleu, le vert et le rouge.  Perception entre 400 et 700 nm.  Si un type de cônes manque : daltonisme.  Sensibilité de l'oeil  beaucoup + grande aux variations d'intensité (luminance) qu'aux variations de couleur (chrominance) Luminance (luminance) : % de N ou de B dans la couleur désirée, brillance de la couleur , aspect clair ou sombre (T-shirt au soleil ou à l'ombre) Chrominance :  Teinte (hue) : détermine la couleur souhaitée à partir des couleurs à disposition (R,G,B,C,J,M); correspond à la couleur de base (T-shirt mauve ou orange)  Saturation (saturation) : mesure l'intensité ou la pureté d'une couleur, % de couleur pure par rapport au B (caractère vif ou terne/ couleur vive ou pastel), (T- shirt neuf ou délavé)  Synthèse additive  Calcul fait par addition des longueurs d'onde de sources lumineuses  R, G, B : Toutes les couleurs peuvent être synthétisées en utilisant les 3 sources monochromatiques correspondant aux maxima de sensibilité des 3 types de cône de la rétine de l’œil humain  Modèle RGB  Mode de synthèse adapté pour les sources lumineuses (tubes cathodiques)  Exemple: 2 composantes G et R d'un moniteur d'ordinateur sont allumées quand les phosphores associés sont frappés par les électrons  les couleurs des phosphores juxtaposés se superposent en raison de la mauvaise résolution de l'œil  on voit du jaune blanc Mélange des couleurs par addition Synthèse soustractive W(R+G+B) Y=R+G Pigment jaune absorbe le bleu  Calcul fait par soustraction des longueurs d'onde de la lumière  Mode de synthèse adaptée dans le mélange de pigments, le filtrage et l’absorption (imprimerie, peinture et art du vitrail)  Exemple :  L'herbe et les feuilles paraissent vertes car elles absorbent le complémentaire du vert ( violets et ultraviolets). Ce sont les ondes utilisées dans la photosynthèse.  L'encre filtre la lumière réfléchie par le papier blanc  Lorsqu’on mélange 2 couleurs au pinceau, la couleur obtenue est le résultat d'une synthèse soustractive  La couleur vue est la lumière non absorbée  Cyan, Magenta, Yellow : C  R, M  G, Y  B alors que B  R & G, R  G & B, G  B & R noir  Ce sont les 3 couleurs complémentaires de RGB.  Modèle CMY Mélange des couleurs par soustraction Plan Nature physique de l’image Modélisation et stockage de l'image 1. Chaîne de l’image 2. Image vectorielle 3. Image bitmap Espace des couleurs et conversion Codage des images  Méthode simple  Méthode par palette Avantages/limitations Format : BMP, TIFF, GIF, PNG, … Format : JPEG  Chaîne de l’image  Acquisition/création : numérisation (scanners, appareils photos & caméscopes numériques, carte d’acquisition vidéo )/synthèse (via souris, tablettes graphiques ou par modélisation 3D)  Codage  Perte d'information envisageable à la compression  Stockage (disquette, disque dur, CD-ROM...)  Traitement : modifier la taille, la couleur, ajouter ou supprimer des éléments, appliquer des filtres,…  Transmission  Échange de graphiques, de dessins, d'images.  Prolifération de formats, incompatibilités fréquentes.  Restitution : Affichage, projection, Impression Format des images  Les images vectorielles :  On décrit l'image comme une association d’objets graphiques simples (droites, ellipses,...).  Formats SVG, SWF,...  Les images bitmap :  Image pixélisée. On indique la couleur de chaque pixel  Formats BMP, GIF, JPEG,...  Les images vectorielles  sont des représentations d'entités géométriques telles qu'un cercle, un rectangle ou un segment.  représentés par des formules mathématiques (un rectangle est défini par deux points, un cercle par un centre et un rayon, une courbe par plusieurs points et une équation)  C'est le processeur qui sera chargé de "traduire" ces formes en informations interprétables par la carte graphique. Avantages  Codage riche prenant en compte la sémantique  Codage compact : fichiers de taille réduite  Redimensionnement sans perte de qualité  Retouches aisées car éléments de l'image indépendants  Animation + simple grâce aux vecteurs  Traduction aisée en bitmap  Recherche de texte, d’objets  Lien hypermédia sur des objets, interactivité  Génération automatique à partir de données XML,… Limitations  Inutilisables pour des photographies  Pas adaptée aux images complexes avec bcp d'objets de petites tailles  Bcp de formats industriels, non standardisés, non reconnus par les navigateurs web  Impossible de transformer un bitmap en vecteur Image bitmap Pixelmap, matricielle, raster  On indique la couleur de chaque pixel.  Pixel (PICture ELement) : + petit élément constitutif d'une image numérique Définition (Ordinateur) Résolution (Scanner, imprimante) Taille de l’image en nb Nb de points par unité de longueur (2,54cm) de pixels (unité dpi/ppp : point par pouce) 300dpi  300 points sur une ligne de 2,54cm  Codage des couleurs:  Choix du modèle RGB  Certains formats supportent le modèle CMYK.  Manipulation et restitution utilise d’autres modèles  Critères de qualité : couleur & définition Espace des couleurs  Représentation mathématique d'un ensemble de couleurs. Il en existe plusieurs :  Le codage RGB (Red, Green, Blue).  Le codage CMY (Cyan, Magenta, Yellow)  Le codage CMYK  Le codage HSL (Hue, Saturation, Luminance).  Le codage YUV : vidéo analogique (PAL et SECAM). Y représente la luminance (l'information en N&B), Cb et Cr la chrominance. Permet de transmettre des infos colorées aux TV couleurs, en restant compatible avec les TV N&B affichant en niveau de gris. Y = 0,299 * Rouge + 0,587 * Vert + 0,114 * Bleu Cr= Rouge – Y Cb = Bleu - Y  Le codage YIQ  Le codage CIE Modèles RGB, CMY et CMYK  Modèle RGB  La couleur est définie comme une somme pondérée des couleurs primaires.  Choix des couleurs primaires du système : RGB : Red, Green, Blue  Modèle CMY  La couleur est définie comme différence pondérée entre le blanc et les couleurs primaires.  Choix des couleurs primaires du système : CMY : Cyan, Magenta, Yellow  Modèle CMYK  Extension du lodèle CMY  En pratique, le noir n'est pas tout à fait noir.  Ajout d'une composante "noir pur".  CMYK : Cyan, Magenta, Yellow, BlacK.  Possibilité de remplacer les 3 encres couleurs par du noir pour réduire la consommation d'encre Modèle naturel HSL  Modèle de représentation proche de la perception physiologique de la couleur par l'oeil humain.  Le modèle RGB ne permet pas de sélectionner facilement une couleur : éclaircir une couleur  augmenter proportionnellement la valeur des 3 composantes.  HSL (TSL en français )  Hue  Saturation  Luminance Codage des images  Coder une image  Le tableau de pixels.  La couleur des pixels :  Modèle de représentation  Couleur des pixels : 2 méthodes  Méthode simple (pixel↔couleur)  Méthode par palette (pixel↔ indice dans la palette) Méthode simple  Pour chaque pixel , chaque composante RGB occupe n bits.  Pixel occupe 3 x n bits.  Pixel peut avoir 23n couleurs.  Mode True Color, Couleurs vraies : n = 8  24 bits  16 millions de couleurs.  Également  Mode 32 bits :  Ajout d’une 4ième composante sur 8 bits :le canal alpha.  gére la transparence ou la texture des points.  évite les effets de "marches d'escalier".  Mode N&B: 1 bit/pixel  2 couleurs possibles (N ou B)  Mode 16 couleurs/niveaux de gris  Mode 256 couleurs/niveaux de gris : 1 octet/pixel  Limitations :  Toutes les nuances ne sont pas utilisée.  Pas assez de nuances pour une teinte donnée.  Ex. : image sur la mer :bcp de nuances de B; peu de R. Méthode par palette  Méthode par palette (colormap)  choisir les couleurs disponibles.  Image en couleurs indexées  La couleur de chaque pixel :  Est codée comme une référence dans une palette.  La palette contient les composantes RGB de la couleur.  On obtient alors :  N couleurs parmi 23M possibles.  N = nombre d'entrées dans la palette.  M = nombre de bits utilisés pour coder une composante d'une couleur dans la palette. Taille d'une image  Taille brute : sans compression.  Taille = X. Y. n.  X = nombre de colonnes.  Y = nombre de lignes.  n = nombre d'octets nécessaires pour coder un pixel.  Exemple d'une résolution de 1024 x 768. Nombre de couleurs Taille En octets En Ko Noir et Blanc X*Y*(1/8) 98.304 96 Ko Palette de 16 couleurs X*Y*(1/2) 393.216 384 Ko Palette de 256 couleurs X*Y*1 786.432 768 Ko True Color, 16 millions de X*Y*3 2.359.296 2.304 Ko couleurs. Avantages & limitations (2/2)  Limitations (suite) :  L'agrandissement provoque un effet de mosaïque :  La création d'une image "à la souris" est difficile.  Usage conseillé d'un périphérique de numérisation : scanner, digitaliseur, appareil photo numérique...  Retouches délicates : effacer un élément de l'image crée un "trou". Formats d'images bitmap  Nombreux  Caractéristiques  Nombre de couleurs.  Méthode de compression utilisée.  Contexte d'utilisation.  Comparaison : taille des fichiers pour les images Nom Définition Résolution Nombre de Image couleurs Droopy 1024x768 72 DPI 256 Trounesol 1600x1144 72 DPI 16 millions Format BMP  Défini par Microsoft pour Windows  Caractéristiques  1, 4, 8 ou 24 bits : jusqu'à 16 millions de couleurs.  Compression : sans perte, RLE (rarement).  Fichiers de taille importante.  Reconnu par une majorité de logiciels.  Un fichier BMP est un fichier bitmap, c'est-à-dire un fichier d'image graphique stockant les pixels sous forme de tableau de points et gérant les couleurs soit en couleur vraie soit grâce à une palette indexée.  La structure d'un fichier bitmap est la suivante :  En-tête du fichier (en anglais file header)  En-tête du bitmap (en anglais bitmap information header, appelé aussi information Header)  Palette (optionnellement)  Corps de l'image Format GIF  Format GIF (Graphic Interchange Format) :  Compuserve, 1987 : GIF87a.  Caractéristiques  256 couleurs parmi 16 millions.  Compression sans perte LZW, efficace s'il y a des zones homogènes.  GIF87a : possibilité de transparence, et d'animation.  GIF89a : possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).  Très utilisé :  Reconnu par tous les logiciels ou presque  LE format du Web avec JPG. Format PNG  PNG (Portable Network Graphic).  Caractéristiques :  16 millions de couleurs.  Compression sans perte LZW.  Possibilité de transparence (niveau de transparence).  Possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).  Pas d'animation.  Supporté par plusieurs navigateurs web Format JPG  JPG ou JPEG (Joint Photographic Experts Group)  Comité créé en 1986  Norme adoptée en 1992/93 (ISO/CEI 10918-1 ou UIT-T Recommandation T.81. )  JPEG 2000 : compression par ondelettes.  Caractéristiques  16 millions de couleurs.  Compression avec perte  Possibilité d'entrelacement (chargement graduel de l'image).  Pas d’animation, pas de transparence.  Taux variables de compression  Très utilisé  Reconnu par tous les logiciels ou presque  Le format du Web avec GIF JPEG compression  Contraintes d’exploitation fixé par le comité JPEG  Modes de compression avec ou sans dégradation  Réseau de transport Numéris (64 kbits/s)  Affichage séquentiel ou progressif  JPEG compression  6 étapes  Format des données compressées et schéma de dé/codage.  Algorithmes de dé/compression proposés mais non normalisés. JPEG Découpage de l’image (1) & transformation des couleurs (2)  Découper l’image en M carreaux fi(x,y) de 8 x 8 ou 16x16 pixels  les matrices doivent être carrées  petit bloc  temps de calcul raisonnable  JPEG peut coder les couleurs sous plusieurs modèles, mais meilleure compression avec codage de type luminance/chrominance (YUV)  Oeil + sensible à luminance qu’à chrominance  JPEG Sous échantillonnage (3) Exploiter la faible sensibilité de l'œil à la chrominance  sous échantillonner les signaux de chrominance  sous échantillonner à 4:4:4, 4:2:2, 4:1:1  JPEG DCT (4)  Discrete Cosine Transform  Appliquée sur les matrices Y, Cb et Cr  Sépare les basses et les hautes fréquences présentes dans l'image  Même principe que la transformée de Fourrier  Décomposition de la fonction f(x,y) dans une base de N*N fonctions dont la somme pondérées = f(x,y)  Calcul des coefficients C(u,v) 1 N 1 N 1 (2 x  1)u (2 y  1)v C (u, v)   (u ) (v)   f ( x, y ) cos( ) cos( ) 2N x 0 y 0 2N 2N 1 si w  0  (w)  2 1 si w[1,N-1]  JPEG DCT (4)  Fonction 2D Coefficient DC = valeur moyenne du bloc : c’est le plus important Coefficients AC = puissance spectrale pour chaque fréquence spatiale. JPEG DCT (4) DCT C JPEG Quantification (5)  Introduit les principales pertes  La DCT est conservatrice si on omet les erreurs d’arrondis.  Réduire le nb de valeurs correspondant aux amplitudes.  Hautes fréquences = faibles amplitudes peu sensible pour l'œil  éliminées.  Utilisation d’une matrice Q (u,v) qui définit le niveau de quantification pour chaque fréquence  Moins de niveau pour les matrices de chrominance que pour la luminance C (u , v) C * (u , v)  Q (u , v)  Les tables doivent être transmises au décodeur  JPEG Quantification (5) C C* = Codage RLE, DPCM & Huffman (6) RLE zigzag pour les AC d’un carreau  Dans notre exemple RLE sur : 0, -2, -1, -1, -1, 0, 0, -1, EOB (End Of Block)  0, -2, #3 -1, #20, -1, EOB (End Of Block)  Économie de 3 valeurs Compression différentielle DPCM des cœfficients DC Huffman sur les suites de DC et AC encodés  Les tables doivent être transmises au décodeur JPEG Décompression Dans notre exemple  Résultat : fˆ ( x, y)  Erreur : e(x,y) Amplitude max :5 Moyenne : 1.6 Moyenne normalisé 1% (1,6/150) Exemple de dégradation JPG Taux 1 Taux 10 Taux 20 897 Ko 457 Ko 346 Ko Taux 50 Taux 75 Taux 99 241 Ko 119 Ko 40 Ko  Taux de compression JPG Droopy, compression 10 (159 Ko) Droopy compression 20 (119 Ko)  Récapitulatifs Format Nb couleurs Compression Taille Droopy Taille Tournesol BMP 256 770 Ko 5363 Ko BMP 256 RLE 613 Ko 1745 Ko TIFF 256 771 Ko 5364 Ko TIFF 256 LZW 364 Ko 3395 Ko TIFF 2 Huffman 156 Ko 462 Ko GIF 256 LZW 353 Ko 1203 Ko PNG 256 LZW 310 Ko 2723 Ko JPG 16 millions Taux 1 451 Ko 897 Ko JPG 16 millions Taux 10 159 Ko 457 Ko JPG 16 millions Taux 20 119 Ko 346 Ko JPG 16 millions Taux 99 17 Ko 40 Ko  Pour Droppy Pour Tournesol  Compression sans perte : GIF & PNG.  Compression sans perte : GIF, mais 256 couleurs.  Compression avec pertes : JPG. PNG, mais compression insuffisante. JPG !!!  Compression avec pertes : JPG