La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Institut supérieur des Etudes Technologiques de Mahdia Préparé par : Hechkel Amina Assistant Technologue à ISET Mahdia Année Universitaire : 2010/2011.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Institut supérieur des Etudes Technologiques de Mahdia Préparé par : Hechkel Amina Assistant Technologue à ISET Mahdia Année Universitaire : 2010/2011."— Transcription de la présentation:

1 Institut supérieur des Etudes Technologiques de Mahdia Préparé par : Hechkel Amina Assistant Technologue à ISET Mahdia Année Universitaire : 2010/2011

2 Chaîne multimédia : acquisition, traitement, analyse, synthèse, stockage, intégration, communication, etc. Transformée de Fourier : TFC, TFD, FFT. Numérisation : Echantillonnage (Th. De Shannon, CAN, CNA), Résolution, Quantification. Perception visuelle et SVH (RGB et systèmes virtuels). Objets multimédias : textes, sons, images animées, vidéo (normes, codage, formats). Outils logiciels. 2 Mlle Hechkel Amina

3 Introduction Le son Limage La vidéo Bibliographie M u l ti m é d i a 3 Mlle Hechkel Amina

4 Le son Limage La vidéo Bibliographie M u l ti m é d i a 4 Mlle Hechkel Amina

5 Multimédia = multi + média – Multi : plusieurs – Média : (medium) milieu de diffusion de linformation – Coexistence sur un même support de plusieurs médias (texte, son, image, vidéo) « Intégration sur un même support de données de différents types en vue de leur manipulation (éventuellement interactive) à laide de loutil informatique ». 5 Mlle Hechkel Amina

6 Outil informatique : – Choix du matériel et du logiciel (Norme MPC) – Traitement numérique – Lordinateur est à la fois loutil de : Acquisition Traitement Stockage Restitution (communication) Interactivité : – Lutilisateur choisit : Les éléments auxquels il veut accéder Le moment auquel il accède à ces éléments 6 Mlle Hechkel Amina

7 Les moyens de linteraction – Les périphériques (clavier, souris, écran, microphone, …) – Une interface (graphique) – Hypermédia (structure arborescente) 7 Mlle Hechkel Amina

8 Né dans les années 80 – Microinformatique – Interfaces graphiques – Hypercard (Apple) Rencontre de plusieurs domaines – Audiovisuel – Informatique – Télécommunications – Arts graphiques 8 Mlle Hechkel Amina

9 Bénéficie des avancées technologiques – Technologies de stockage – Méthodes de compression/Décompression – Puissance de calcul – Transmission de linformation NTIC : Nouvelles Technologies de lInformation et de la Communication (IT) – Fusion du Multimédia, Internet, Téléphonie mobile et Télévision numérique 9 Mlle Hechkel Amina

10 Acquérir, Stocker, Manipuler, Gérer, Diffuser – Des chiffres, du texte, des images, de la vidéo Besoins – Grandes quantités dinformation – Numériser – Compromis Stockage Qualité Coût Transmission 10 Mlle Hechkel Amina

11 Caractéristiques du multimédia (daprès des études psychologiques) – La mémoire humaine est capable de mémoriser 10% de ce quon lit 20% de ce quon entend 30% de ce quon voit 50% de ce quon entend et voit 60% de ce quon dit 70% de ce quon pratique 80% de ce quon pratique et on expose – Proverbe chinois : jentend et joublie, je vois et je me rappelle, jexpérimente et japprends – Volumineuse, complexes (dimension spatiotemporelles) 11 Mlle Hechkel Amina

12 Potentiel énorme dutilisation – Se divertir – Sinformer – Se former – Communiquer – Vendre... Applications grand public – Journaux en ligne – Visites virtuelles (de musées) –Encyclopédies – VOD (Vidéo On Demand) – Jeux 12 Mlle Hechkel Amina

13 Applications professionnelles – Présentation dentreprise – Commerce électronique – Médecine (aide au diagnostic) – Architecture et bâtiments (simulation) 13 Mlle Hechkel Amina

14 Recherche et analyse – Public cible : niveau dexpertise et besoins – Recherche de contenu – Contexte dutilisation (contraintes) Conception – Synopsis du projet Scénarisation (storyboarding) – Description détaillée des différents éléments multimédia Prototypage Développement Test et validation 14 Mlle Hechkel Amina

15 De la production – Éditeurs, producteurs, juristes, prospecteurs De la création – Auteurs, directeurs artistiques, scénaristes, ergonomes, illustrateurs De la réalisation – Réalisateurs, directeurs techniques, développeurs (programmeurs, infographistes, etc.) ingénieurs du son, dialoguistes, testeurs, traducteurs De lexploitation – Fournisseurs daccès, spécialistes réseau, packaging De la distribution – Commerciaux pour la vente sur support, pour la vente en ligne De lutilisation – Bibliothécaires, formateurs 15 Mlle Hechkel Amina

16 De la production – Éditeurs, producteurs, juristes, prospecteurs De la création – Auteurs, directeurs artistiques, scénaristes, ergonomes, illustrateurs De la réalisation – Réalisateurs, directeurs techniques, développeurs (programmeurs, infographistes, etc.) ingénieurs du son, dialoguistes, testeurs, traducteurs De lexploitation – Fournisseurs daccès, spécialistes réseau, packaging De la distribution – Commerciaux pour la vente sur support, pour la vente en ligne De lutilisation – Bibliothécaires, formateurs 16 Mlle Hechkel Amina

17 Introduction Limage La vidéo Bibliographie M u l ti m é d i a 17 Mlle Hechkel Amina

18 Définition 1 : Cest un phénomène ondulatoire dû à un phénomène physique, c'est donc un phénomène continu (analogique) qui peut-être produit par vibration. Définition 2: Le son est une onde sinusoïdale produite par la vibration mécanique d'un support fluide ou solide et propagée grâce à l'élasticité du milieu environnant sous forme d'ondes longitudinales. Par extension, le son désigne la sensation auditive liée à cette vibration L'onde sonore est représentée le plus souvent par une courbe sinusoïdale. 18 Mlle Hechkel Amina

19 Deux types dutilisation: Contenu Sonore Narration Description de contenu (voice-overs) Musique (chanson) Ambiance sonore Fond sonore (musique daccompagnement) Effets sonores (clic sonore) 19 Mlle Hechkel Amina

20 Le son sous forme donde (spectre de modulation d'amplitude) Fréquence : Linverse de la période (1/p) Cest la hauteur (grave, aigu) Nombre de pics (crête) par seconde Unité : Hz (1 Hz= 1pics par seconde) Plage audible : 20 Hz - 20KHz 20 Mlle Hechkel Amina

21 Les sons dont les fréquences sont plus faibles que la plus petite fréquence audible (donc, du côté des graves) sont appelés les infrasons (20 Hz chez l'homme).infrasons Les sons dont les fréquences sont plus élevées que la plus haute fréquence audible (donc, du côté des aigus) sont appelés les ultrasons ( Hz chez l'homme).ultrasons Les fréquences les plus utilisées par l'Homme sont comprises entre 1 et 3 KHz. Mais, la plage audible est de 20Hz à environ 20 KHz (non audibles : infrasons et ultrasons) Largeur de bande : différence entre plus haute et plus basse fréquence Intensité (volume) 21 Mlle Hechkel Amina

22 Intensité (différence de pressions) L'intensité correspond à lamplitude (différence de pression). Exprimée en décibels (dB) qui sont des unités logarithmiques. Exemples: Voix humaine : 35 à 70 dB, Aspirateur : 70 dB, Trafic automobile intense : 85 dB, Détonation d'une cartouche 9 mm : 120 dB, Avion à réaction au décollage : 135 dB, Amplificateur de grande puissance : 140 dB. 22 Mlle Hechkel Amina

23 Timbre: Cest la différence entre deux sons ayant la même hauteur et le même volume (même fréquence, même intensité) : cest la qualité de sensation. Le timbre dépend de l'intensité des harmoniques qui accompagne le son fondamental. Exemple : Des instruments de musique jouant un do ont des intensités d'harmoniques différentes. Cela n'empêche pas de reconnaître ce do qu'il soit émis par une soprane, un piano ou un cor de chasse. 23 Mlle Hechkel Amina

24 Fondamentale et harmoniques Une onde périodique complexe peut-être décomposée en un ensemble dondes périodiques simples. Ainsi, un son est, en général, un mélange de fréquences dites " harmoniques " qui sont des multiples entiers de la fréquence de base. Calcul des harmoniques : Transformée de Fourier – Signal analogique Signal analogique: Signal discret : 24 Mlle Hechkel Amina

25 Vitesse de son La vélocité du son varie suivant le milieu dans lequel il se propage. Le principal facteur de la variation est la densité de ce milieu : dans un gaz, sa vitesse est plus faible que dans un liquide. Par exemple, le son se propage approximativement à 343 m.s -1 dans l'air et à 1500 m.s -1 dans l'eau. 25 Mlle Hechkel Amina

26 Pour pouvoir représenter un son sur un ordinateur, il faut arriver à le convertir en valeurs numériques : la numérisation. Cest la conversion de lanalogique au numérique. On dit aussi discrétisation dun signal continu vers un signal discret. Deux étapes dans la numérisation sont léchantillonnage et la quantification. Les contraintes sont: Ne pas détériorer le signal analogique. Limiter lespace de stockage. 26 Mlle Hechkel Amina

27 La conversion est obtenue grâce à un circuit électronique intégré appelé Convertisseur Analogique-Numérique(CAN). Etapes résumées dans la figure 1 et 2 suivantes. Exemple de numérisation dun signal analogique 27 Mlle Hechkel Amina

28 Modèle de léchantillonnage Lopération mathématique associée à cette discrétisation revient à multiplier le signal e(t) par un peigne de Dirac Te (t): X s (t) = X(t).p (t) = X s (t). Σ k (t – kT e ) 28 Mlle Hechkel Amina

29 Principe On prend ainsi des valeurs de e(t) à des intervalles de temps régulier (tous les Te, période déchantillonnage) à une fréquence Fe dite fréquence déchantillonnage. Plus la fréquence est élevée, plus la numérisation est de qualité. Si le spectre du signal dorigine à une fréquence supérieur à Fe/2 : effet de repliement. Dans ce cas, il nest plus possible de retrouver le signal dorigine. Puisque lopération déchantillonnage modifie les caractéristiques dentrée. On devra donc respecter la condition de Shannon : 29 Mlle Hechkel Amina

30 Principe Avant déchantillonner le signal, on applique un filtre pour limiter cet effet de repliement : Filtre passe bas (filtre anti-repliement) pour enlever les fréquences supérieures à ½ Fe. Utilisation du filtre en amont de léchantillonneur 30 Mlle Hechkel Amina

31 Exemple Pour la musique, la fréquence maximale audible est de 20 kHz, en comptant très large. La fréquence d'échantillonnage des CD-audio, de 44,1 kHz, respecte bien ce théorème. Application à la voix en téléphonie : fréquence maximale : 3700 Hz. Quelle fréquence d'échantillonnage minimale choisir ? Choix dune fréquence déchantillonnage Les fréquences usuelles sont de 44,1 kHz et 48 kHz !!! Le choix est également fonction des performances de loreille Comme il faut au moins 2 échantillons pour recréer un signal, le choix sera : fe 2 fréquence max (théorème de Shannon ou de Nyquist) 31 Mlle Hechkel Amina

32 Léchantillonnage blocage Une fois le signal filtré et échantillonné, il reste à le quantifier. On doit maintenir constant la valeur à quantifier afin de permettre au CAN de traiter l'échantillon et de le numériser. On appelle cette opération, le blocage. Ce blocage doit être dune durée supérieure au temps de conversion. Chaine de Conversion Analogique numérique 32 Mlle Hechkel Amina

33 Théorie de la quantification Le signal échantillonné - bloqué peut à ce stade être converti sous forme binaire (numérique) pour être stocké. Ce codage s'appelle la quantification. De là vient le nom de la technique : PCM ("Pulse Code Modulation") ou MIC ("Modulation Impulsion Codée"). Le rôle de la quantification est de donner une image binaire dun signal analogique : Passage : Analogique – Numérique Signal Continu – Signal discret Tension – chiffre 33 Mlle Hechkel Amina

34 Effectué par un circuit intégré (CAN, ADC). A Chaque valeur mesurée est associée une valeur binaire codée sur n bits (nombre de bits de quantification). N bits permettent de distinguer 2 n niveaux de tension entre –V m et +V m. On a ainsi le pas de quantification : Application : Un signal de +/- 5 V codé su8 bits, donner le pas de quantification q. Réponse : 39 mV. 34 Mlle Hechkel Amina

35 Fonction escalier dun CAN La caractéristique dentrée sortie dun CAN est une caractéristique en marche descalier. Chaque palier a une largeur dun pas de quantification q. Le passage dun palier à un autre correspond à une variation de 1 du code. Le pas de quantification est appelée quantum, il correspond à la résolution du convertisseur. Le quantum est la plus petite variation de tension que le convertisseur peut coder. Fonction escalier dun CAN 35 Mlle Hechkel Amina

36 Bruit de quantification Lors de la quantification, une erreur de codage entre le signal échantillonné et la valeur du code correspond à un niveau de tension (ce niveau de tension étant la moyenne des tensions correspondant à ce code) : Gamme de tension Code unique Lors du codage, tous les niveaux compris dans la gamme reçoivent le même code. La quantification fournie une valeur approximative du signal donc introduit un bruit : Rapport Signal Bruit (Signal Noise Ration) : 36 Mlle Hechkel Amina

37 Bruit de quantification Le rapport Signal/Bruit pour un signal utilisant la pleine échelle vaut environ : SNR dB =6.N + 2 Amplitude du signal et rapport S/B : Le rapport Signal/Bruit S/B=6N+2 est obtenu pour la pleine échelle et diminue si lamplitude du signal numérisé est plus faible. Exemple: un CAN 8 bits travaille sur une plage dentrée de -5V à+5V : un signal damplitude S max = 5V sera digitalisé sur 256 niveaux, doù un rapport S/B = 6.N + 2 = 50 dB un signal damplitude 1,25V sera digitalisé sur 64 niveaux soit 6 bits, doù un rapport S/B = 38 dB pour S/S max = 0,25 = -12 dB 37 Mlle Hechkel Amina

38 La fonction de quantification uniforme attribue le même niveau à tous les signaux situés dans une plage de tension donnée : le quantum q est donc constant. Le bruit de quantification (ou bruit de numérisation) apparut, diminue si la précision, cest-à-dire le nombre de bits N, de la conversion augmente 38 Mlle Hechkel Amina

39 Le nombre de niveaux de quantification est bien-sûr lié au nombre de bits N du CAN : Un convertisseur 8 bits quantifie le signal analogique sur 256 niveaux, q = 19,5 mV si E = 5V Un convertisseur 12 bits quantifie le signal analogique sur 1024 niveaux, q = 4,9 mV si E = 5V Un convertisseur 16 bits quantifie le signal analogique sur niveaux, q = 0,076 mV si E = 5V Application: 1. Calculer en Volts le quantum lorsque le signal analogique a une amplitude 10 et la conversion est sur 8 bits. (Réponse : q=20/256=0,078). 2. Le rapport signal/bruit est particulièrement défavorable pour les signaux de petites amplitudes. Une quantification non-linéaire est donc requise. 39 Mlle Hechkel Amina

40 Pour obtenir un rapport signal/bruit de quantification constant (ie indépendant de l'amplitude), il faut évidemment faire varier le pas de quantification selon l'amplitude. le pas est petit pour les échantillons de faible amplitude le pas est grand pour des échantillons de forte amplitude En téléphonie, la quantification est à pas variable et utilise une courbe non linéaire appelée loi A en Europe et loi mu aux Etats-Unis Quantification non linéaire 40 Mlle Hechkel Amina

41 On peut calculer la taille dun fichier son comme suit : Taille(en bits) = F e * N * D * V Avec : F e : Fréquence déchantillonnage (8 KHz, 44,1 KHz, …etc) N : nombre de bits de quantification (8 bits, 16 bits) D : Durée(en s) V : Nombre de voies (mono : 1 voie, stéréo : 2 voies, quadri, etc) On peut aussi calculer le débit : Débit (en bps)= F e * N * V 41 Mlle Hechkel Amina

42 En principe, le codage désigne le type de correspondance que l'on souhaite établir entre chaque valeur du signal analogique et le nombre binaire qui représentera cette valeur. Le type de codage : PCM - Différentiel (delta) - Prédictif - Adaptatif - etc. Codage PCM (Pulse Coded Modulation) En français, MIC : Modulation par Impulsions Codées. Utilisé au départ pour la téléphonie. Il sagit de coder chaque échantillon à sa valeur réelle (contrairement à ce qui se fait dans le codage différentiel). 42 Mlle Hechkel Amina

43 Codage différentiel ou codage "delta" Ce codage consiste à évaluer (coder) la différence entre le niveau du signal à l'instant de l'échantillonnage et le niveau qu'il avait lors de l'échantillonnage précédent. Standard DPCM (Differential PCM) Codage différentiel 43 Mlle Hechkel Amina

44 Codage prédictif Fonction de prédiction Coder la différence entre la valeur réelle et la valeur prédite Standard : LPC (Linear Predictive Coding/ Codage linéaire prédictif pour la parole), WarpedLPC. Codage adaptatif Adapte le nombre de bits au type de variation sonore qu'il détecte. Très utile pour adapter la qualité d'un son à l'encombrement du réseau qui le transmet. Standard : ADPCM (Adaptative PCM). Codage par transformation Transformer le signal avant codage Standards : DCT (Discrete Cosine Transform), DFT (Fourier), DWT (Wavelet) 44 Mlle Hechkel Amina

45 Un son numérisé est une séquence d'octets en mémoire. La compression consiste à trouver une séquence d'octets plus courte dont l'effet sonore soit semblable à celui de la séquence initiale. Buts de la compression: Gain de place dans le cas d'un enregistrement, Économie de bande passante dans le cas d'une transmission, Gain de temps dans le cas d'un transfert de fichier (Internet) On calcule ainsi le taux de compression : Taux de compression (%) = Taille compressé/ Taille originale Exemple : C= 25/100= 0,25 soit 25 % 45 Mlle Hechkel Amina

46 On cite ci-dessous quelques algorithmes de compression/décompression (Codec) : Algorithme de compression sans perte La suite de bits obtenue après les opérations de compression et de décompression est strictement identique à loriginale, cet algorithme est utilisé pour nombreux types de données (documents, fichiers exécutables, fichiers textes). RLE (Run Length Encoding): Toute suite de bits ou de caractères identiques est remplacé par un couple :(nombre doccurrence, bit ou caractère répété) Exemple : AAAAAAAAZZZEEEE devient 7A3Z4E. LZW : Codage par dictionnaire (une table de données contenant des chaînes de caractères), peu efficace pour les images et donne de bons résultats pour les textes et les données informatiques en général (plus de 50 %). 46 Mlle Hechkel Amina

47 Algorithme de compression avec perte La suite de bits obtenue après les opérations de compression et de décompression est différente de loriginale mais linformation reste sensiblement la même, utilisé pour les types de données : images, sons et vidéos. MPEG ADPCM 47 Mlle Hechkel Amina

48 Ils sont plus que 50 formats : WAV, MP3, WMA, AAC, OGG, RA, MIDI,…etc WAV : Waveform audio format Développer par IBM et Microsoft (plateforme Windows), Conteneur capable de recevoir des formats variés Il peut être mono ou stéréo. Extension :.wav 48 Mlle Hechkel Amina

49 MP3 : abréviation de MPEG-1/2 Audio Layer 3 Moving Picture Expert Group (Layer 3: couche 3) La partie audio du MPEG-1 est décomposée en MPEG-1 Audio Layer I, II et III. Ce dernier format est plus connu sous le nom de MP3 et permet une compression sur 2 voies audio. Concurrent de WMA, Très rapide à lencodage, Débit jusquà 320 kbps. WMA (Windows Media Audio) Alternative au MP3 par Microsoft Compatible seulement avec les logiciels Microsoft Suffixe :.wma 49 Mlle Hechkel Amina

50 AAC (Advanced Audio Coding) Extension du MPEG-2 Concurrent de WMA par Apple (iPod, iTunes) Compression avec bonne qualité De 8 à 96KHz et jusquà 48 canaux Extensions.mp4,.aac,.m4a OGG Format Open source (libre et gratuit) Amélioration du MP3 (Compression et qualité) Compression selon Vorbis (algorithme différent de MP3, WMA et AAC) RA (RealAudio) Format de RealNetworks Application en streaming Grand taux de compression Compatible avec Realplayer uniquement. 50 Mlle Hechkel Amina

51 Désigne lutilisation de plusieurs pistes audio en vue de la restitution sur un système comportant plusieurs enceintes (baffles) horizontalement (restitution 3D). Exemple : Il existe une terminologie associé : deux chiffres séparés par un point (2.1, 5.1). 1 er chiffre: Nombre de canaux principaux destinés à être restituer sur une enceinte. 2 ème chiffre: désigne la présence deffets basse fréquence destinés à être restitué sur une enceinte (caisson de basse). 1.0 : monocanal / 2.0 : source sonore stéréo. 51 Mlle Hechkel Amina

52 Considérons une chanson de 5 min numérisée avec une carte son en qualité CD. 1) Calculer le volume occupé par cette chanson en Méga octet. Pour cette chanson la carte va générer échantillons par seconde. Chaque échantillon va occuper 16 bits= 2 octets. 2) Déduire le débit en bps et la capacité dun CD 700 MOctet en minutes. 52 Mlle Hechkel Amina

53 Introduction La vidéo Bibliographie M u l ti m é d i a Le son 53 Mlle Hechkel Amina

54 Lumière: aspect particulaire / aspect ondulatoire Onde monochromatique : caractérisée par une longueur donde (en A°: Angstrom ou en nm : nanomètre). Énergie électromagnétique La couleur est une perception humaine de lapparence des objets soumis à un rayonnement visible ; elle dépend de lobjet comme de la lumière. Couleurs métamères Couleurs métamères: composition différente mais même couleur résultante. 2 objets métamères peuvent ne pas le rester sous un autre éclairage. 54 Mlle Hechkel Amina

55 55 Mlle Hechkel Amina

56 Le système visuel humain Les rayons lumineux réfléchis se focalisent sur une zone particulière de la rétine. La rétine contient environ 150 millions de cellules dont une centaine de millions de cellules photo-réceptrices: les cônes et bâtonnets. 56 Mlle Hechkel Amina

57 On distingue ainsi 3 types de cônes : Les cônes S sensibles à des longueurs donde courtes (short), les cônes M sensibles à des longueurs donde moyennes (medium) et les cônes L sensibles à des longueurs donde longues (long). Cest là lorigine de laspect trichromatique de la vision des couleurs. Les cônes L sont sensibles au jaune-vert à rouge, les cônes M au vert et les cônes S au bleu. Les cônes S sont les moins nombreux : 64 % L, 32 % M et seulement 2% S, bleus. Sensibilité plus grande à lintensité (luminance) quaux variations de couleur (chrominance) 57 Mlle Hechkel Amina

58 La couleur est une notion subjective Expériences dégalisation : comparer 2 sensations lumineuses. Théorie trichromatique (Young-Helmotz 1801) La couleur est de nature tridimensionnelle: Trois primaires sont donc nécessaires et suffisants pour produire toute couleur Métamérisme: possibilité de produire une couleur à partir de primaires différents Choix des 3 couleurs primaires: Monochromatique Aucune des 3 couleurs ne peut être obtenue par le mélange des 2 autres Mélange additif : Rouge (R), le Vert (G) et le Bleu (B), Mélange soustractif : Jaune (Y), le Magenta (M) et le Cyan (C). 58 Mlle Hechkel Amina

59 Synthèse additive Addition de lumières colorées (rouge + vert=jaune) Juxtaposition spatiale ou temporelle R +G= J R + B = M B +G=C R + B + G = W (blanc) 2 couleurs complémentaires produisent du blanc: jaune et bleu, magenta et vert, cyan et rouge. Exemple : J + B = R + B + G = W 59 Mlle Hechkel Amina

60 Synthèse Soustractive Principe dabsorption sélective (filtre) La synthèse soustractive est très souvent associée aux primaires CMJ (Cyan, Magenta, Jaune). De lencre jaune déposée sur une feuille blanche soustrait la composante bleue à une lumière blanche. 60 Mlle Hechkel Amina

61 Espaces RGB : En utilisant les travaux de Wright et Guild, la CIE (Commission Internationale de lÉclairage) a proposé ces 3 fonctions et a adopté trois primaires notées [Rc], [Gc] et [Bc], de longueurs donde respectives 700,0 nm, 546,1 nm et 435,8 nm. (Lindice c rappelle CIE). 61 Mlle Hechkel Amina

62 Espaces virtuels : En 1931, les travaux de Judd ont permis à la CIE détablir le système de référence colorimétrique dont les primaires sont virtuelles ou imaginaires et permettent de pallier les inconvénients du système RGB. Le système XYZ correspond à un changement de primaires et sobtient ainsi à laide dune simple matrice de passage à partir du système RGB: 62 X(l) = RC(l) GC(l) BC(l) Y(l) = RC(l) GC(l) BC(l) Z(l) = 0 RC(l) GC(l) BC(l) Mlle Hechkel Amina

63 Espaces uniformes : CIE Lab (CIE L*a*b*) Noté souvent Lab est conçu pour quune distance dans cet espace représente le même écart visuel quelque soit la région où lon considère cette distance. Les composantes L*, a* et b*: a* correspond à un axe Rouge-Vert et b* à un axe Jaune-Bleu L* correspond à la luminance 63 Mlle Hechkel Amina

64 Systèmes perceptuels Il existe de nombreux systèmes de ce type présentés sous différentes dénominations telles que ISH, HSL, HSV, TLS, LCH, LSH, LST, ITS Ces systèmes se différencient entre eux par lorigine choisie de langle de teinte et par le calcul de la teinte et de la saturation. T: Teinte S: Saturation L: Luminance 64 Le sélecteur de couleur de Photoshop et modes colorimétriques supportés Mlle Hechkel Amina

65 Systèmes de luminance-chrominance pour la vidéo Permettre le fonctionnement à la fois des téléviseurs NB et couleur. – Il est en effet nécessaire quun téléviseur « Noir et Blanc » puisse recevoir des émissions couleur. De même, les téléviseurs couleurs doivent pouvoir recevoir les émissions diffusées en noir et blanc. – il faut pour cela que linformation de luminance quil peut décoder soit séparée des signaux de chrominance. Utilisé par les standards NTSC (USA et Japon), PAL et SECAM Séparation Luminance et Chrominance – Luminance : Y du système XYZ – Chrominance : C1 = a1(R-Y) + b1(B-Y) C2 = a2(R-Y) + b2(B-Y) avec a1, b1, a2, b2 spécifiques aux standards NTSC, PAL ou SECAM. 65 Mlle Hechkel Amina

66 NTSC : (illuminant C, primaires FCC : RF GF BF ) – Y = 0,299RF + 0,587GF + 0,114BF – I = 0,74(RF - Y) - 0,27(BF – Y) – Q = 0,48(RF - Y) + 0,41(BF - Y) YIQ peuvent être aussi calculés à partir des RGB de la CIE ou de XYZ. PAL : (illuminant D65, primaires EBU : RE GE BE) – Y = 0,299RE + 0,587GE + 0,114BE – U = 0,493(BE - Y) – V = 0,877(RE - Y) Le standard SECAM définit le système (Y,Cr,Cb) avec : – Cr = -1.9(RE - Y) – Cb = 1,5(BE - Y) 66 Mlle Hechkel Amina

67 Conversion de RVB vers CMJN Exemple: Convertir la couleur RGB(0.2,0.5,0) en CMY puis en CMYK. RGB vers CMY – C=1-R= 1-0.2= 0.8 – M=1-G= 1-0.5= 0.5 – Y=1-B= 1-0= 1 67 CMY vers CMYK – K=min(C,M,Y) = 0.5 – C=C-K= = 0.3 – M=M-K= = 0 – Y=Y-K= 1-0.5= 0.5 Mlle Hechkel Amina

68 RGB HSV(TSL) :h[0,360],s,v,r,g,b[0,1] MAX=max(r, g, b) MIN=min(r,g,b) Exemple: Convertir la couleur RGB(0.3,0.1,0.25) vers HSV – MAX = 0.3 MIN=0.1 – H=60x(( )/( ))+360°= 315° – S=1-(0.1/0.3)= 0.66 – V= Mlle Hechkel Amina

69 RGB HSV(TSL) h[0,360] s,v,r,g,b[0,1] Exemple: Convertir la couleur RGB(0.3,0.1,0.25) vers HSV – MAX = 0.3 MIN=0.1 – H=60x(( )/( ))+360°= 315° – S=1-(0.1/0.3)= 0.66 – V= Mlle Hechkel Amina

70 Compléter le tableau suivant sachant que: R,G,B,C,M,Y et K est dans [0,255] H dans [0,360] S et V dans [0,240] 70 RGBCMYCMYKHSV ,25,5 110,155,0, ,120,30 Mlle Hechkel Amina

71 Image numérique: ensemble de points élémentaires représentant chacun une portion de limage : le pixel (picture element) Une image est définie par: Nombre de pixels en largeur et hauteur Létendu des nuances de gris ou de couleur de chaque pixel (dynamique de limage) Deux types : Images Matricielles Images Vectorielles 71 Mlle Hechkel Amina

72 Images vectorielles: Représenter les données de limage par des formes géométriques décrites dun point de vue mathématique Fichier de taille réduite Redimensionnement sans perte de qualité Facilité de retouche (éléments indépendants) Inutilisable pour les photographies Formats non standardisés DXF, PIC, WMF, SVG, SWF, PDF Utilise XML 72 Mlle Hechkel Amina

73 Images Matricielles Matrice de pixels (pixelmap ou bitmap) Taille du fichier (poids de limage) dépend de la résolution et du codage de la couleur Résolution : définit le degré de détail représenté par une image en dpi (dots per inch) ou ppp (points par pouce=2.54 cm) Pixellisation avec lagrandissement Formats standardisés : BMP, JPEG, GIF, PNG, 3types Images binaires Images en niveaux de gris Images en couleurs 73 Mlle Hechkel Amina

74 Résolution et taille dimage – Taille en pixels = taille en pouces * résolution – Une image de 5*5 cm scannée a 100 dpi aura une taille de 197 pixels sur 197 pixels (5/2.54)*100= pixels – Pixellisation: 74 Mlle Hechkel Amina

75 Images binaires (bitmap) Chaque pixel est soit noir soit blanc 1 pixel = 1 bit en mémoire (0: noir, 1: blanc) Convient pour les documents texte Images en niveaux de gris Pour n bits 2 n niveaux de gris Généralement 1 pixel = 1 octet 256 niveaux de gris 75 Mlle Hechkel Amina

76 Image en couleurs Il existe plusieurs modes de codage de la couleur. Le plus utilisé est le codage Rouge, Vert, Bleu (RVB) 24 bits. Chaque pixel sur 3 octets soit 24 bits : le rouge de 0 à 255, le vert de 0 à 255, le Bleu de 0 à 255. On obtient ainsi 256 x 256 x 256 = (plus de 16 millions de couleurs différentes Donc : 1 pixel = 3 octets = 24 bits 76 Mlle Hechkel Amina

77 Différents chemins possibles des images : – Acquisition/numérisation Scène analogique -> image numérique – Mémorisation Image volatile -> image permanente – Traitement Produit une autre image de sortie, éventuellement dautres grandeurs de plus haut niveau (analyse dimages) – Visualisation ou restitution Sous forme analogique le plus souvent 77 Mlle Hechkel Amina

78 Deux moyens Outils de dessin : Photoshop, Autocad, …. Numérisation dimage Échantillonnage + quantification 78 Mlle Hechkel Amina

79 Échantillonnage le découpage de l'espace à étudier en pavés réguliers de la surface I(x,y) à étudier. Superposition dune grille au plan de limage Détermine le nombre de pixels en ligne et en colonne Un nombre faible de pixels aliasing (escaliers sur les contours) 79 Mlle Hechkel Amina

80 Quantification Transformation dune amplitude (niveau de gris, couleur) à valeur continue (intervalle [0,1] dans IR) vers une valeur discrète dans IN. Pour une image en 256 niveaux de gris chaque amplitude est codée sur 1 octet. Une quantification faible faux contours 80 Mlle Hechkel Amina

81 81 Capteurs photosensible Lénergie incidente est convertie en signal électrique La sortie est proportionnelle à lumière/couleur CCD (Charge Coupled Device) ou CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) Mlle Hechkel Amina

82 82 Exemples : Scanner à main Scanner manuellement Orientation et vitesse variables Lecteurs de codes à barres Scanner à plat Scan de documents texte ou images Vitesse et orientation automatiques Scanner à diapositives : petite fenêtre (36mm) grande résolution (4000dpi) APN (Apparei Photo Numérique) : taille de limage en Mpixels Mlle Hechkel Amina

83 Exercice: Quelle est la taille en Mo de limage obtenue par numérisation dune page A4 (21x29.7 cm) par un scanner ayant une résolution de 1200 dpi à une profondeur de 36 bits ? Soit un APN de 5 MP et 64 MO de mémoire interne. Quel est le taux de compression à utiliser pour y stocker au moins 64 photos ? 83 Mlle Hechkel Amina

84 Dualité Qualité/Taille en mémoire Algorithmes de compression des images – Sans perte (RLE, LZW, Codage de Huffman) – Avec perte Par transformation : DCT, DWT, FT Par prédiction : DPCM, ADPCM Formats de fichiers image – Propriétaires – Ouverts et multiplateforme 84 Mlle Hechkel Amina

85 RLE ou RLC(Run Length Encoding/Coding) Basé sur la redondance des valeurs consécutives Une suite de valeurs identiques est codée par 2 valeurs : le nombre de répétitions et la valeur répétée – Exemple : AAAAAAAAAABBBBBBCCCCCCC => en RLE 10 A 6 B 7 C Algorithme efficace sil y a beaucoup de surfaces uniformes ESTIMATION => 1E1S1T1I1M1A1T1I1O1N 85 Mlle Hechkel Amina

86 En noir et blanc : Donne Format BMP 4 pixels de couleur 0E : 0E 0E 0E 0E Données compressées : 04 0E 2 pixels de couleur ABCD : AB CD AB CD Données compressées : AB CD – Si loctet 1 différent de 0 alors octet 1 est le nombre de pixel à répéter, loctet 2 indique la couleur du pixel. – Si loctet 1 = 0 alors si loctet 2 >= 3, loctet 2 indique le nombre doctet à utiliser (de 3 a 255). – Si loctet 1 et 2 = > fin de ligne. – Si loctet 1 et 2 = > fin de limage. 86 Mlle Hechkel Amina

87 Exercice 1. Donner le codage RLE de la chaîne «BELLE BALLE BLEUE». Calculer le taux et le gain de compression. 2. Donner le codage RLC de limage ci-dessous avec les hypothèses suivante: Chaque ligne est représentée par des entiers représentant les longueurs des pages La dernière plage est remplacée par la marque de fin de ligne Codage des lignes consécutives 87 Mlle Hechkel Amina

88 Codage de Huffman (David Huffman1952) But : réduire le nombres de bits utilisés pour le codage des caractères fréquents dans un texte et daugmenter ce nombre pour des caractères plus rares. Algorithme de compression : on cherche la fréquence des caractères on trie les caractères par ordre décroissant de fréquence on construit un arbre pour donner le code binaire de chaque caractère 88 Mlle Hechkel Amina

89 89 Construction de larbre : on relie deux à deux les caractères de fréquence les plus basses et on affecte à ce nœud la somme des fréquences des caractères. Puis on répète ceci jusqu'à ce que larbre relie toutes les lettres. Larbre étant construit, on met un 1 sur la branche à droite du nœud et un 0 sur celle de gauche. Exemple dencodage de Huffman Mlle Hechkel Amina

90 90 LZW (Lempel Ziv Welch) : Compression Après la compression: nous obtenons une séquence de codes de 9 bits sur la sortie : TOBEORNOT Elle nécessite 16 * 9 = 144 bits d'espace de stockage. Sans compression: » La longueur de cette chaîne est de 24 caractères. Elle nécessite avec le codage ASCII : 24 * 8 = 192 bits d'espace de stockage. w = Nul; tant que (lecture d'un caractère c) faire si (wc existe dans le dictionnaire) alors w = wc; sinon ajouter wc au dictionnaire; écrire le code de w; w = c; fin si fin tant que écrire le code de w; Mlle Hechkel Amina

91 91 LZW (Lempel Ziv Welch) : Décompression lecture d'un caractère c; écrire c; // ajout suite à un oubli w = c; tant que (lecture d'un caractère c) faire si (c > 255 && l'index c existe dans le dictionnaire) alors entrée = l'entrée du dictionnaire de c; sinon si (c > 255 && l'index c n'existe pas dans le dictionnaire) alors entrée = w + w[0]; sinon entrée = c; fin si écrire entrée; ajouter w+entrée[0] au dictionnaire; w = entrée; fin tant que Mlle Hechkel Amina

92 BMP : Bitmap Pas de compression /RLE Windows et OS/2 Peut utiliser une palette de couleurs Codage des couleurs de 2 à 24 bits Poids élevé du fichier RAW : Format natif des appareils photo Nécessite un prétraitement Non standardisé (selon constructeur) Jusquà 14 bits par couleurs Qualité et facilité de retouche Poids très élevé 92 Mlle Hechkel Amina

93 GIF : Graphics Interchange Format de Compuserve Palette de 2 à 256 couleurs (8 bits pour les couleurs) Compression LZW Adapté aux pages web et inapproprié aux photos Gif animé et entrelacé PNG : Portable Network Graphics Jusquà 48 bits/pixel Compression sans perte (deflate) : meilleur rapport qualité/poids Gère la transparence (canal alpha) Animation APNG Entrelacé 93 Mlle Hechkel Amina

94 TIFF : Tagged Image File Format Format extrêmement flexible – Compression : LZW, JPEG,.. – Espaces de couleurs : RGB, CMYK, Lab, … Format utilisé avec les scanners et les imprimantes Métadonnées JPEG : Joint Photographic Experts Group Compression destructive : taux paramétrable Jusquà 24 bits/couleur Standard répandu Jusquà un facteur de 20:1 94 Mlle Hechkel Amina

95 95 Addition + = Soustraction -- = Mlle Hechkel Amina

96 Autres traitements – Détection de contours – Correction couleurs, contraste – Reconnaissance de caractères – Reconnaissance de formes 96 Mlle Hechkel Amina

97 Reconversion de limage en analogique – Visualisation sur écran – Impression sur papier Caractéristiques des écrans : – Taille de diagonale en pouces (rapport H/V = 4/3) – Résolution en dpi (souvent 72dpi, 96dpi) varie selon le mode daffichage: VGA (640x480), SVGA(800x600), XGA(1024x768), SXGA(1280x1024) Pitch ou pas de masque : distance entre 2 pixels (~0.28mm) – Fréquence de rafraîchissement (60Hz) – Nombre de couleurs (Synthèse additive RGB) 97 Mlle Hechkel Amina

98 [1]: [2]: ACQUISITION et TRAITEMENT D'IMAGE NUMERIQUE - Université Paul Sabatier IUT - Département de Mesures Physiques, J.P. Gastellu- Etchegorry - Avril 2008 [3]: « Vidéo et imagerie numérique - Compression RLE » issu de l'encyclopédie informatique Comment Ça Marche 98 Mlle Hechkel Amina


Télécharger ppt "Institut supérieur des Etudes Technologiques de Mahdia Préparé par : Hechkel Amina Assistant Technologue à ISET Mahdia Année Universitaire : 2010/2011."

Présentations similaires


Annonces Google