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

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

SEANCE 4 Représentation numérique de linformation Lycée Louis Vincent Lundi 24 février 2 0141.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "SEANCE 4 Représentation numérique de linformation Lycée Louis Vincent Lundi 24 février 2 0141."— Transcription de la présentation:

1 SEANCE 4 Représentation numérique de linformation Lycée Louis Vincent Lundi 24 février

2 Contenu de la séance 3: 2 Lundi 24 février 2014 Représentation binaire: Codage dimages (couleurs). Exercices.

3 Codage des Images. On a vu la discrétisation des images en noir et blanc. On va maintenant voir sur le même principe la gestion des couleurs. Le format vu PBM est un format simple. Ces images sont des fichiers BitMap. Forme générale dun fichier image : En tête de fichier : « Magic Number » : pour reconnaitre le format. Largeur, hauteur. Quantification : noir et blanc, niveaux de gris, couleurs Présence de palette Autres Corps de limage : Suite doctets représentant les pixels. Lundi 24 février

4 Source des Images numériques. Capteur CCD (Charge-Coupled Device ou dispositif à transfert de charge): Composant électronique constitué de capteurs photosensibles – le rayonnement perçu est converti en un signal électrique analogique. Ce signal est ensuite numérisé pour obtenir une image numérique : Appareil photo numérique. Camescope numérique (Gopro). Scanner à plat Téléphone portable … Lundi 24 février

5 Source des Images numériques. Télémétrie Radar (radio). Lidar (laser). Sonar (son). … Lundi 24 février

6 Source des Images numériques. Imagerie médicale Scanner. Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) Endoscopie. Echographie. … Lundi 24 février

7 Source des Images numériques. Le calcul : images de synthèse. Conception Assisté par Ordinateur. Visualisation scientifique. Simulation. Réalité virtuelle. Cinéma. Jeu vidéo. … Lundi 24 février

8 Echantillonnage des images. Procédé de discrétisation des images consistant à transformer une information analogique en une information digitale. On a vu ce procédé dans la séance précédente. Echantillonnage et quantification : associe à chaque zone rectangulaire (définie par le pas d'échantillonnage), nommée pixel, une unique valeur I(x,y) I(x,y) Lundi 24 février

9 Sous-échantillonnage des images. On parle de sous- échantillonnage lorsque limage est déjà discrétisée et que le nombre déchantillons est diminué. Lundi 24 février

10 Quantification des images. La quantification désigne le nombre de valeurs que peut prendre chaque pixel. Exemple: 4 quantifications différentes de la même image : 32, 16, 8, 4 niveaux de gris. Lundi 24 février

11 Image numérique - vocabulaire. Ne pas confondre la définition dune image et sa résolution. Définition dune image Dimension de limage – par ex, une image de 800 pixels de largeur et de 600 pixels de hauteur a une définition de 800 pixels par 600, notée 800x600 Résolution dune image Nombre de pixels par unité de surface, exprimé en points par pouce ou PPP (en anglais DPI: Dots Per Inch), un pouce=2,54cm Exprime le lien entre le nombre de pixels dune image et sa taille réelle sur un support physique Rapport daspect ou Aspect ratio dune image Rapport de la largeur sur la hauteur de limage, notée (L:H) – par ex, une image de 800 pixels de largeur et de 600 pixels de hauteur, laspect ratio est de 800/600, noté (4:3). Lundi 24 février

12 Taille mémoire dune image. La taille dune image en mémoire dépend de sa discrétisation et de sa quantification. TAILLE MÉMOIRE = Largeur × Hauteur × nb pixels discrétisation quantification o Ex : image de 800x600 pixels avec 24 bits par pixel, taille mémoire = 800x600x24 = bits = octets = 1,37 Mo Lundi 24 février

13 Représentation des couleurs. La taille dune image en mémoire dépend de sa discrétisation et de sa quantification. De manière générale 256 niveaux sont utilisés. Loeil humain distingue environ 16 niveaux de gris. Modèles de représentation de couleurs : modèle additif : Rouge Vert Bleu (RVB ou RGB) Adapté aux a chages graphiques. Additif : une couleur est obtenue en additionnant trois couleurs primaires. Ex : Blanc= Rouge + Vert + Bleu Lundi 24 février

14 Le format PGM. En tête en ASCII: P2: ASCII ou P5: binaire. lignes de commentaires commençant par #. X Y : largeur et hauteur de l'image écrit sous forme de texte (ASCII). MAX: niveau de gris maximal de l'image (en général 255 (8 bits)). Corps de l'image : suite d'octets: un octet par pixel. chaque octet donne la valeur du niveau de gris du pixel. Lundi 24 février

15 Le format PGM. Exemple : P Lundi 24 février Copier/coller ces caractères dans un fichier texte nommé ficPGM.pgm puis louvrir avec le logiciel gimp + Modifier un ou plusieurs des pixels de limage, enregistrer les modifications (en ascii) dans gimp puis ouvrir le fichier dans un éditeur

16 Le format PPM. Concerne les images couleurs. Même principe que le format PGM mais avec P3 en première ligne si en ascii et P6 si en binaire. Dans le tableau, chaque pixel est défini par trois nombres représentant les valeurs R, G et B. Lundi 24 février

17 Le format PPM. Exemple : P Lundi 24 février


Télécharger ppt "SEANCE 4 Représentation numérique de linformation Lycée Louis Vincent Lundi 24 février 2 0141."

Présentations similaires


Annonces Google