La communication visuelle et touristique : design et technologies web (Image et Design)

Traitement de l'image : bitmap et profondeur de bits

Tue, 26 Apr 2011 09:28:00 +0200

Une image Bitmap, c'est quoi ?

Lors d’une formation Photoshop, une question m’a été posée à plusieurs reprises : qu’est ce que le bitmap ?

L’image bitmap peut se trouver sous le nom image matricielle ou image en mode point en français (image « bitmap » ou « raster »)

Une image bitmap est une image numérisée formée d’un ensemble de points (pixels) invisible à l’œil nu sauf si l’on agrandit fortement l’image, chacun de ces points possédant une ou plusieurs valeurs décrivant sa couleur. Le logiciel le plus connu pour manipuler le ce format d’image est sans conteste Photoshop.

Les images bitmap peuvent être en noir et blanc ou en couleurs, et être composé d’une certaine variété de couleurs. On dit aussi que les images sont en différents modes de couleurs.

Le plus simple de ces mode, est le mode image au trait, qui ne contient que deux couleurs : le noir et le blanc. Il y aussi le mode Niveaux de gris pour des photos en noir et blanc ; le mode bichromie pour des photos noir et blanc teintés ; le mode couleurs indexées pour les images du web ; le mode RVB et le mode CMJN.

La définition d'une image définit le niveau de détails qui seront visibles dans l'image. Plus il y aura de pixels, plus il y aura de détails visibles, donc de plus grande qualité.

La profondeur de bits

Pour chaque pixel il existe une profondeur de bit, c’est la quantité de mémoire assigné à chaque pixel qui correspond à un certains nombre de pixel.

On peut trouver une profondeur minimum de 1 bit qui correspond à l’image au trait, jusqu'à une profondeur de 16 bits pour l’image RVB. Elle affiche 65 536 couleurs sur chaque canal(R, V et B). Calculons : 65 536 * 65536 * 65536= 280 milliards de couleurs pour cette image.

Voici un tableau du nombre de couleur affichable en fonction de la profondeur de bit (par couche) :

1 bit -> 2 couleurs

2bits -> 4 couleurs

3 bits -> 8 couleurs

4bits -> 16 couleurs

5 bits -> 32 couleurs

6 bits -> 64 couleurs

7 bits -> 128 couleurs

8 bits -> 256 couleurs

10 bits -> 1024 couleurs

12 bits -> 4096 couleurs

14 bits -> 16384 couleurs

16bits -> 65536 couleurs

Comprendre la profondeur de couleur

Thu, 23 Apr 2009 09:49:00 +0200

I - Modes, modèles et profondeur.

Les Anglo-Saxons utilisent, pour définir les caractéristiques d’un mode de couleur, un terme intraduisible : le gamut. Mieux vaut l’utiliser tel quel : aucun mot français n’est aussi précis.

Un gamut étendu permet d’utiliser beaucoup plus de couleurs qu’un gamut étroit. Ces couleurs supplémentaires sont généralement plus vives, plus brillantes, plus éclatantes…que celles d’une image conventionnelle.

Le gamut du mode de couleur RVB (Rouge Vert Bleu) est plus étendu que celui du mode de couleur CMJN (Cyan Magenta Jaune Noir).

II - La profondeur de couleur compte.

La profondeur de couleur est le nombre réel de couleurs disponibles.

Souvenez-vous en effet que chaque pixel ne peut être que d’une seule couleur à un moment donné.

- Quand vous travaillez en couleurs, avec un codage de 8 bits par couche en RVB par exemple, vous produisez des images 24 bits (8 bits x 3 couches R+V+B) capables de d’afficher plus de 16.7 millions de couleurs. Dans une image RVB à 8 bits par couche, la couleur de chaque pixel est enregistrée sous la forme de trois chaînes de huit caractères.

- Quand vous travaillez sur une image à 16 bits par couche, soit 48 bits en tout, chacun des composants de la couleur est enregistré sur 16 caractères. Plus ce chiffre est élevé, plus les possibilités de définir la couleur sont vastes, mais aussi plus le fichier est gros.

En pratique, cela signifie qu’une image codée sur 16 bits pas couche sera bien meilleure. Si elle comporte de subtils dégradés, aucun effet de bande ne se manifestera, et elle sera à l’abri des isohélies qui surviennent lorsque des couleurs similaires sont considérées comme des couleurs de correction, produisant d’abruptes transitions.

III - Que choisir ?

Utiliserez-vous tout le temps la couleur à 16 bits par couche ?
Non, parce qu’il est impossible de la poster sur le web et parce que des images ainsi codées sont rarement imprimées en CMJN.

Les photos numériques au format JPEG sont à 8 bits par couche, car ce format ne supporte pas la couleur à 16 bits par couche.
Et avec la plupart des imprimantes à jet d’encre vous ne verriez aucune différence dans le résultat final. En revanche, l’allongement de la durée d’impression ne vous échapperait pas, l’imprimante étant obligée de traiter le double de données.

Comprendre l'image numérique 2

Thu, 30 Oct 2008 21:14:00 +0100

Résolution d'une image : ah ma bonne dame, ça dépend!

La résolution, c’est le nombre de pixels qui seront imprimés par pouce. Plus les pixels sont nombreux, plus votre photo semble détaillée, nette.

72 ppp (pixel par pouce) correspond à une résolution pour le web : l'écran ne peut pas en afficher plus.

En revanche, dans le cas d’une impression type professionnelle, il vous faudra au moins 300 ppp pour une qualité optimum de vos sorties papier (sinon la photo manquerait de netteté, un peu comme quand vous regardez un film des années 80!)

Pour une sortie maison, 150 ppp doivent suffire : votre petite imprimante ne pourra pas faire bien mieux!

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Comprendre l'image numérique 1

Mon, 27 Oct 2008 11:25:00 +0100

Les pixels? C'est quoi?

Imaginez une mosaïque : elle est constituée de minuscules petits carreaux de couleur qui vus de près ressemblent à une grille de couleurs. Dès que vous prenez du recul, vous voyez distinctement le dessin global… et quand vous êtes assez loin, il n’y a plus de petits carreaux : tous les points se sont parfaitement mélangés.

Il en est de même pour une image numérique, mais les "petits carreaux" s'appellent en réalité des pixels

La définition d'une image

Une image est composée de pixels : c'est leur nombre qui donne la définition - bonne ou mauvaise - de l'image.
Quand vous passez la souris sur une de vos photos, très souvent une infobulle apparaît avec les informations suivantes : par exemple 1280 x 950.

L'ordinateur vous "dit" que votre image a 1280 pixels en longueur et 950 en hauteur... si on multiplie, ça fait 1280x950 = 1 216 000, soit 1 Million 216 000 pixels ou encore 1,216 MégaPixels composent votre image.

Plus les pixels sont nombreux, plus votre image est bien définie, mieux les détails sont restitués...

Suite : la résolution d'une image