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Introduction à l'image numérique

La première image numérique La première image numérique a été faite sur un ordinateur en 1957 et représentée le fils du savant Russell Kirsch. Depuis ce moment l'ère des technologies d'imagerie numérique a commencé - l'imagerie satellite, la tomodensitométrie, les codes à barres sur les emballages, la publication assistée par ordinateur, la photographie numérique etc. - tout cela est né de cette image granuleuse.

Une image numérique est une représentation d'une image à deux dimensions sous forme binaire (suite de 0 et de 1). Selon que la résolution de l'image est fixée ou non, elle peut être de type vectoriel ou matriciel (raster):

Une image vectorielle est une image créée en utilisant des primitives géométriques comme points, lignes, courbes et polygones, qui sont basées sur les équations mathématiques. Une image matricielle ou bitmap est une image numérique dans un format de données qui se compose d'un tableau de pixels ou de points de couleur, généralement rectangulaire. Ce type d'image est habituellement utilisée pour la représentation des photos.

Image vectorielle vs. image matricielle

Les images matricielles ont un ensemble limité de valeurs numériques appelées éléments d'image (en anglais, picture elements) ou pixels. L'image numérique contient un nombre fixé de lignes et de colonnes de pixels. Les pixels sont les unités minimales dans une image qui ont des valeurs quantifiées qui représentent les niveaux de luminosité d'une couleur donnée à un point spécifique. Habituellement les pixels sont stockés dans la mémoire d'ordinateur comme une matrice, un tableau à deux dimensions de petits nombres. Ces valeurs sont souvent transmises ou stockées sous forme compressée.

Types d'images matricielles

Chaque pixel d'une image matricielle est habituellement associé à une position spécifique en image 2D et possède d'une valeur contenant une ou plus de quantités relatives à cette position. Les images numériques peuvent être classifiées selon le nombre et le type de ces modèles:

Classification d'images matricielles

  • Une image binaire n'a que deux valeurs possibles pour chaque pixel. Habituellement les deux couleurs utilisées pour une image binaire sont noire et blanche bien que toutes deux couleurs peuvent être utilisées.
  • Dans une image en niveau de gris la valeur de chaque pixel est un modèle simple, elle possède de l'information sur l'intensité. Les images de cette sorte sont composées de nuances de gris qui sont variées du noir au niveau d'intensité le plus faible au blanc au niveau le plus fort.
  • Une image couleur contient l'information de couleur pour chaque pixel. Le pixel a trois modèles sous forme de coordonnées dans un certain espace de couleurs. Plus d'information sur l'espace de couleurs vous pouvez trouver dans le Glossaire.
  • Dans une image de fausse couleur la correspondance entre la couleur de l'objet et la couleur de l'image est modifiée. Le contraire de ce type d'image est une image vraie couleur qui se présente à l'oeil humain comme l'objet original.
  • Une image multispectrale capture les données graphiques aux fréquences spécifiques à travers le spectre électromagnétique. Ce type d'image a été initialement développé pour l'imagerie spatiale.
  • etc.

Les images matricielles peuvent aussi être groupées selon le nombre de bits utilisés pour représenter la couleur d'un pixel, autrement, selon la profondeur de couleurs:

Classification d'images matricielles

  • 1-bit monochrome, ou couleur monochrome - les deux couleurs généralement utilisées pour une image binaire sont le noir et le blanc, bien que toutes deux couleurs puissent être utilisées.
  • 8-bit greyscale - les images en niveau de gris ont de nombreuses nuances de gris en comparaison avec les images en noir et blanc.
  • 8-bit color, ou couleur - le nombre maximum de couleurs qui peuvent être affichées à un moment donné est de 256.
  • 15/16-bit color (highcolor), ou haute couleur - cette option permet de contenir 32768/ 65536 couleurs possibles pour chaque pixel.
  • 24-bit color (truecolor), ou vraie couleur - cela signifie au moins 256 nuances du rouge, vert et bleu, au total d'au moins de 16777216 variations de couleurs.
  • 30/36/48-bit color (deepcolor) - ce qui est supérieur à vraie couleur, généralement plus d'un milliard de couleurs, les espaces de couleurs xvYCC, sRGB et YCbCr peuvent être utilisés avec les systèmes deepcolor.
Remarque !Remarque: Pour obtenir plus d'information sur les formats d'images matricielles et les formats supportés par AVS Photo Editor, consultez la page Formats graphiques supportés.

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