Qu'est-ce qu'une image numérique?

Afin de mieux comprendre quelles sont les contraintes que rencontre le poor lonesome graphiste, il est important de savoir ce qu'est une image numérique.

Vecteur, bitmap
L'image bitmap ( trad. carte de bit ) est composée de pixels. Nous développerons cette notion ci dessous.
Mais une image peut être "vectorielle". Elle est alors composée de courbes mathématiques. A partir d'une certaine taille, cette image est bien moins lourde qu'une image bitmap car elle est indépendante de la résolution du périphérique de sortie. L'exemple le plus remarquable est la police de caractère. Prenez un PDF et zoomez, zoomez encore, même à 1 000% le caractère reste lisse. Je ne vous conseille pas de le faire avec une image bitmap. Vous faites ce que vous voulez, je vous ai prévenu.

Pixel, résolution,
La plus petite partie d'une image bitmap est le pixel. Pixel est l'abréviation de "picture element", c'est le point primordial, insécable, l'équivalent de l'atome pour les savants grecs anciens.

Une image est constituée d'un certain nombre de pixels. Plus ce nombre sera important et plus l'image sera détaillée.

La notion de résolution n'a pas beaucoup de sens tant que l'image reste sur un moniteur, on n'affichera jamais plus de pixels que l'écran n'en comporte.

Par contre, pour l'impression par exemple, c'est le périphérique de sortie qui détermine le nombre de points qu'il peut imprimer sur une surface donnée.
En français, on utilise le système métrique, la résolution sera donc exprimée en points par cm2. En anglais ce sera en dpi, dot per inch (trad. ppp, points par pouce).

Une image prévue pour une impression correcte aura donc 300 ppp (300 dpi).
Le pouce, même anglais fait à peu près 2,5 fois un cm français, la résolution en points par cm sera de 118 ppc.
c'est à dire qu'il faudra 1 180 x 1 180 = 1 392 400 pixels pour une simple photo de 10 cm / 10 cm.

Profondeur de couleur
Pour rendre le pixel visible sur l'écran, il faut lui donner une valeur. C'est à dire un niveau de luminosité.

En informatique, tout est basé sur une dualité tout / rien, il y a un courant ou il n'y en a pas. L'information est binaire et l'unité de mesure est le bit ( binary unit ), ce bit peut prendre deux valeurs : 0 ou 1.

Si nous codons notre pixel avec 1 bit, il sera noir ou blanc. Ce n'est pas très puissant mais il apparaît enfin sur l'écran. C'est le cas de ce texte noir sur fond blanc.
Si nous utilisons 2 bits, il pourra prendre 4 valeurs ( 0/0 , 0/1 , 1/0 , 1/1 )
Si nous utilisons 3 bits, il pourra prendre 8 valeurs ( 0/0/0 , 0/0/1 , 0/1/0 , ... 1/1/1) soit 2 puissance 3
Si nous utilisons 4 bits, il pourra prendre 16 valeurs ( 2 puissance 4)
...
Si nous utilisons 8 bits, il pourra prendre 256 valeurs ( 2 puissance 8 )

Nous pouvons déja obtenir une image avec 256 niveaux de gris entre le noir et le blanc pur.
Un octet est composé de 8 bit, un byte en anglais d'où la confusion entre par exemple: 1Kb (kilobit), soit 1000 bits, et KB (kilobyte) soit 1000 octet (8 000 bits ), en français on écrira 1 Ko (kilooctet).

Je vous entends : "mouais c'est pas mal le noir et blanc, mais si on lui donnait un peu de couleur!"

Investissons dans un écran couleur, chaque pixel de cet écran est en fait composé de trois points de couleur : rouge, vert et bleu.
Nous allons donc pouvoir, c'est notre choix, coder notre pixel d'image avec un certain nombre de bits par couleur.
Une image en "couleurs réelles" sera codée avec 8 bits par couleur, soit 24 bits (ou 3 octets). Cela permet plus de 24 millions de nuances différentes.

Taille, poids,
La taille informatique de l'image, son poids, est fonction de son nombre de pixels et de son codage couleur, elle est généralement exprimée en Kilooctets ( Ko ) et de plus en plus en megaoctet.

Une image destinée à une page d'accueil d'un site fera par exemple 800 x 600 = 480 000 pixels, et, si l'on veut une photo couleur il faudra la coder avec 1 octet par couleur x 3 couleurs.
Son poids sera donc : 480 000 pixels x 3 octets = 1 440 000 octets ou 1,44 Ko.
Rappelons que cela correspond à la capacité d'une de nos anciennes disquettes !

Une image réalisée sur un APN (appareil photo numérique) dont le capteur fait 3 megapixels aura la taille suivante :
3 000 000 x 3 = 9 000 000 octets, ou 9 Megaoctets.
Ca commence à faire très lourd ! Il faut compresser.

La compression
Les supports de stockage ne sont pas encore élastiques. De même, les bandes passantes de la communication telle que l'ADSL ne sont pas infinies.
Il faut donc réduire le poids des images. Cette réduction entraine souvent une diminution de la qualité ( id. la liophilisation !! )

On peut distinguer deux types de compression: avec ou sans pertes d'information.

Sans pertes:
La compression se fait souvent en analysant les redondances dans l'image. On réduit sauvagement le poids en codant un pixel, noir par exemple, et en "disant" tous les pixels suivants sont identiques. Cette compression est intéressante pour les images comportant de grandes zones monochromatiques, comme les graphiques.
Parmis les plus courantes :
TIF, TGA, PSD, BMP... et même le ZIP

Avec pertes :
Une des méthodes est de réduire la profondeur de couleur du pixel, on va le coder par exemple avec 32 couleurs au lieu de 24 millions. C'est souvent pas très sympa pour l'image. ( ex. le GIF ).
Une autre solution est de supprimer, grâce à des algorythmes, tout "ce qui ne sert à rien" dans l'image visible. ( ex. le JPEG ). Cette solution est très intéressante en bout de chaîne graphique, ou en sortie des appareils photo numériques "amateur". Mais, il y a trop souvent un mais, s'il faut retravailler une telle image, ou ce qu'il en reste, on ne peut pas recréer l'information supprimée.

Lien vers le site Poussière de Pixel