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Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Partie 1 : Images et perception visuelle Pierre Courtellemont L3i – Université

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1 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Partie 1 : Images et perception visuelle Pierre Courtellemont L3i – Université de La Rochelle

2 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images De la difficulté de définir une image… Quest ce quune image ? « reproduction ou représentation dune chose » Ce concept recouvre des types dimages très variées que lon peut classer par exemple selon leur nature, physique ou mathématique : - images « physiques », avec une réalité matérielle : images visibles ou non suivant les longueurs donde considérées, ou non visibles directement (fichiers images), - images « mathématiques », de nature immatérielle et non visibles par nature : fonction de 2 variables, matrices, images calculées par ordinateur (images vectorielles ou géométriques - synthèse dimages). A tout phénomène physique, biologique ou économique, mais de nature bidimensionnelle*, on peut associer une image par extension (« images latentes »). Le mot « image » sapplique à des grandeurs volatiles (images optiques, ou électro-optiques (écrans)) comme à des grandeurs permanentes « pictures » (clichés, peintures, documents…) * : le plus souvent

3 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Une autre classification oppose images analogiques – à notre échelle - et images numériques. images « physiques » images « mathématiques » analogiques numériques Scènes, Photos, dessins, Vues IR, UV… Images vidéo-cassettes… Images numérisées en mémoire ou sur autre support numérique Cartes de t°, de pression… tout phénomène physique à 2 dimensions au moins F(x,y) modèles analogiques dimages F ij Modèles numériques dimages Images de synthèse

4 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Différentes exploitations 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

5 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Dune manière générale, nous pouvons donc considérer une image comme une représentation - le plus souvent - planaire dune scène ou dun objet situé dans un espace à 3 dimensions (+ la dimension temporelle). Elaborer une image : volonté de proposer une entité observable* par lœil humain avec donc comme maillon final notre système visuel. * : par un dispositif lui aussi presque toujours planaire Cadre du cours : Images numériques, 2D, sous la forme dun tableau appelé bitmap (ou mieux, pixelmap) de n x m pixels*. Ces images sont encore appelées raster par opposition aux images vectorielles ou géométriques. Le cours sattachera aux problèmes liés à la numérisation et la restitution. * : lextension à la 3D du mot pixel (picture element) est voxel (volume element).

6 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images On peut distinguer (cas particuliers intéressants) : - les images monochromes ou niveaux de gris, quand elles peuvent être représentées par une fonction f(x,y) qui traduit une certaine grandeur (intensité lumineuse par exemple) du point (x,y). Limage numérisée correspondante sera constituée dun unique tableau de nombres f ij. Un cas particulier correspond aux images binaires pour lesquelles 2 valeurs seulement sont permises pour f ij, souvent 0 et 1. - les images trichromes (ou images couleur) Une image couleur est en pratique trichrome et est représentée par 3 fonctions f1 ij, f2 ij, et f3 ij (par exemple R,V,B). - les images multi-spectrales : généralisation du cas précédent, conduisant à n tableaux de nombres. Pour la restitution, on peut visualiser chaque composante en monochrome (ou en fausses couleurs, soit 3 composantes pour 1 seule), soit en utilisant m couleurs, soit encore en nen représentant que 3 simultanément.

7 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Objectifs du cours Nous voyons que lacquisition, le traitement et la restitution dune image sapparente à une chaîne de traitement (traitement dun signal) avec toutes ses problématiques : capteur (numériseur) : filtrage spatial passe-bas -> échantillonnage, quantification. Ces notions sont soumises aux lois qui régissent le traitement numérique des signaux (ici bidimensionnels). Leur étude est indissociable de celle de la perception visuelle (en terme de résolution spatiale, quantification, perception des couleurs…)

8 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Cette chaîne de traitement est soumise à un certain nombre de décisions : - Résolution spatiale ou échantillonnage (théorème de Nyquist) / taille des images, des traitements - Tessellation : Forme des pixels ? - Quantification : Combien de niveaux discrets (en bits) sont nécessaires ? Quel type de quantification (linéaire ou non, scalaire ou vectorielle…) ? Dautre part, selon la nature binaire, monochrome ou couleur dune image, dautres représentations peuvent être utilisées, associées à la répartition globale (propriétés statistiques, histogrammes) ou spatiale des grandeurs (histogrammes, connectivité, voisinage…) faisant intervenir des fonctions telles que des distances entre pixels.

9 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Exemples de questions à se poser : - liens entre quantification et précision attendue du filtrage (du fait de la quantification induite des coefficients) - choix de lespace colorimétrique : systèmes RVB, systèmes perceptuels, systèmes uniformes Les algorithmes de la RDF utilise la notion de distance : quels espaces le permettent ? Distance dans cet espace = distance perceptuelle ? (penser à linstabilité de la teinte pour certaines valeurs des autres composantes…) - quantification et perception : quelle quantification adopter ? Que devient une quantification uniforme en RVB après transformation non linéaire (Lab)….

10 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle On retiendra quau bout du compte, une image nest quune représentation imparfaite dune scène et élaborer une image correspond à la volonté de proposer une entité observable par lœil humain. en premier lieu, il faut connaître notre système visuel pour tenir compte de ses faiblesses et utiliser ses capacités. Traitement dimage : à partir des informations initiales, on cherchera souvent à extraire des informations plus pertinentes, et à les interpréter. On distingue ainsi des pré-traitements, des traitements « bas-niveau » (appliqués aux pixels, sans leur donner de signification) et « haut-niveau » : analyse et interprétation. La Couleur tient un grand rôle dans linterprétation que nous faisons dune image (Cf exemple documents couleur). Représentation des Images

11 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Couleur : Un des éléments fondamentaux de la perception visuelle. En contraste avec les images en niveaux de gris, les images couleur nexige pas de transposition intellectuelle pour être interprétées. La couleur utilise la gamme complète de nos récepteurs sensoriels. La perception de la couleur est un phénomène neuro et psycho- physiologique complexe qui fait intervenir dabord la composition spectrale de léclairage, la structure moléculaire de lobjet réfléchissant (ou modifiant) cette lumière mais aussi les récepteurs et les interpréteurs de linformation lumineuse que sont nos yeux et notre cerveau. Représentation des Images

12 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle 1. Couleur et perception visuelle 1.1. Sensibilité spectrale de lœil humain La couleur dun objet est fonction de la composition de la lumière incidente aussi bien que de la nature de lobjet. Les corps paraissent colorés car ils absorbent* une partie de la lumière et renvoie une autre partie. La définition de la couleur passe donc par celle de la lumière visible. Représentation des Images * : dautres principes physiques que labsorption sont à lorigine des phénomènes colorés. Ils seront exposés dans la partie 2 du cours.

13 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle La couleur est une notion subjective, qui diffère donc dun individu à lautre. Il nexiste probablement pas 2 personnes ayant la même perception (il est dailleurs impossible dimaginer ce que voit un autre observateur) Mais on pourra toujours définir un observateur standard, un observateur de référence parfaitement connu. Cest la base de la colorimétrie qui repose sur des statistiques obtenues sur des gens « normaux », et également de la possibilité pour chaque observateur, de comparer 2 sensations lumineuses (expériences dégalisation). Représentation des Images

14 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle La réponse de lœil à une lumière monochromatique a été mesurée en fonction de la longueur donde. La CIE (Commission Internationale de lEclairage) a admis une réponse type correspondant à un observateur moyen. Cette réponse est représentée ici pour 2 types de visions, diurne (photopique), et pré-nocturne (scotopique). Cette courbe représente la sensibilité (fonction defficacité lumineuse relative spectrale) de lœil humain et est généralement notée V( ). Elle a été définie en 1924 par la CIE en vision photopique. La mesure des grandeurs radiométriques (radiométrie) par rapport à lorgane de vision constitue la photométrie. Représentation des Images

15 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle La fonction V( ) a été mesurée pour différents observateurs humains représentés par un observateur moyen dit observateur de référence photométrique. Cette fonction est normalisée à 1 en son maximum qui correspond à la longueur donde de 555 (ou 560) nm (couleur verte). Ce nest quen 1951 que la CIE propose cette fonction pour la vision scotopique. Dune manière générale, les grandeurs photométriques se déduisent de grandeurs radiométriques en pondérant la distribution spectrale du rayonnement par lefficacité lumineuse relative spectrale de lœil humain. Des unités sont donc propres à la photométrie. Pour en savoir plus : unitésunités Représentation des Images

16 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images – La cornée est une membrane transparente et résistante située sur la face avant de loeil. – Liris est une membrane colorée qui fonctionne comme un diaphragme en contrôlant la quantité de lumière qui pénètre dans loeil. Son ouverture centrale est la pupille. – Le cristallin est une lentille biconvexe molle qui permet de focaliser le stimulus grâce à sa capacité à modifier sa courbure. – Le corps vitré est un liquide continuellement sécrété et absorbé, dont le rôle est dassurer la structure autonome de lœil Le système visuel humain La fonction optique de loeil est de focaliser un stimulus de couleur sur sa partie photosensible, la rétine.

17 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Lorsque notre regard fixe un objet, les rayons lumineux réfléchis par cet objet se focalisent sur une zone particulière de la rétine, la fovea qui est située au centre de la macula, région jaunâtre proche du centre de la rétine, mais légèrement décalée par rapport à laxe optique de lœil. La fovea correspond à la zone dacuité maximale de lœil. Représentation des Images

18 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Cônes et bâtonnets La rétine possède environ 4 millions de cônes pour un peu plus de 100 millions de bâtonnets. La fovea se distingue par une concentration maximale de cônes pour une très faible concentration en bâtonnets. Il existe même une zone au centre de la fovea dans laquelle il ny a que des cônes, la foveola. Représentation des Images

19 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Peu nombreux, les cônes sont responsables de la vision haute résolution. A cet effet leur densité est importante dans la fovéa. Moins sensibles à la lumière que les bâtonnets, ils fonctionnent en vision photopique mais peuvent sadapter très rapidement à des changements dintensité. Les bâtonnets sont très nombreux et plus sensibles à la lumière que les cônes. Ils sont responsables de la vision scotopique, leur temps dadaptation aux changements de conditions est par contre beaucoup plus long. Avec un seul type de pigment, ils ne peuvent distinguer les couleurs. De par leur répartition hors de la fovéa, ils sont responsables de notre vision périphérique. Représentation des Images

20 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Cônes et bâtonnets sont pourvus au niveau supérieur dun segment externe » qui absorbe la lumière et produit le signal électrique, et au niveau inférieur, dune terminaison synaptique, qui transmet linformation aux autres couches de la rétine. Les segments externes contiennent une membrane photosensible garnie de pigments, qui sont des molécules capables dabsorber la lumière. Les bâtonnets contiennent un pigment rouge (la rhodopsine) mais qui blanchit à la lumière du jour. Les cônes contiennent un pigment parmi 3 types possibles (cyanolabe, chlorolabe et erythrolabe ), dont le maximum dabsorption se situe dans des valeurs différentes du spectre visible. bâtonnets cônes à la fovea à la périphérie

21 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle 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. Les pigments (des protéines) des cônes sont appelés cyanolabe, chlorolabe et erythrolabe dans les cônes S, M et L respectivement. Les cônes pigmentés bleus sont particuliers. Ils sont plus sensibles à la lumière, peu nombreux à la fovea: ils sont responsables de certains phénomènes daberration chromatique. Représentation des Images

22 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Il est possible de mesurer le signal électrique produit par un bâtonnet lorsquil absorbe 1 photon ! Toutefois, même en pleine obscurité, on observe un signal électrique comparable à un bruit thermique. La sensibilité du bâtonnet est limitée par ce phénomène. A linverse, en vision diurne, les bâtonnets sont saturés. Les mouvements ou les variations rapides de luminance sont détectés par les cônes : la réponse dun cône est 4 fois plus rapide que celle dun bâtonnet. Mais le signal produit par labsorption des photons par un cône est environ 100 fois plus faible que par un bâtonnet. Notre système visuel fait ainsi un compromis entre sensibilité et résolution temporelle. (penser au passage du jour lété à une pièce sombre) Représentation des Images

23 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Toutes les cellules réceptrices contiennent donc des pigments qui sont des protéines : rhodopsine dans les bâtonnets, cyanolabe, chlorolabe et erythrolabe dans les cônes S, M et L respectivement. Quand un photon de longueur donde correcte est capté, il se produit une série de transformations qui font passer la protéine dans un état actif qui va augmenter le potentiel électrique de la cellule. Ce signal se propage jusquaux synapses de type électrique, donc très rapides. Si un photon est absorbé, la réponse électrique ne dépend pas de sa longueur donde. Cest le nombre moyen de photons absorbés qui varie avec la longueur donde selon des courbes de sensibilité propres à chaque type de cône. Représentation des Images

24 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Les chemins du système visuel Représentation des Images

25 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Cellules de la rétine : Les cellules photoréceptrices sont connectées aux cellules bipolaires, qui à leur tour, sont connectées aux cellules ganglionnaires dont les axones se prolongent dans le nerf optique. Dans des liaisons parallèles, les cellules horizontales établissent des connections synaptiques avec les cellules photoréceptrices et bipolaires. Des cellules amacrines reçoivent des synapses des cellules bipolaires et agissent sur les cellules bipolaires et ganglionnaires. Il existe donc des boucles de contre-réaction. LIGHT Représentation des Images

26 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images

27 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Propagation du signal optique : cellules bipolaires : assurent des liaisons « série » cellules horizontales et cellules amacrines : liaisons « série » et « parallèle » permettant des boucles de contre-réaction. On observe une diminution du nombre de cellules vers lintérieur : il y a compression de linformation et prétraitement tenant compte de la proximité (notion de champ réceptif). Il ny a que quelques cônes reliés à une même fibre nerveuse, doù la bonne résolution spatiale des cônes. Les cellules ganglionnaires assurent une conversion tension-fréquence : le nerf optique transmet des informations sous forme de trains dimpulsions modulés en fréquence. Ce sont essentiellement des différences qui sont prises en compte, et non leur valeur absolue. Ceci explique les phénomènes dinhibition latérale et en partie (car intervient aussi le cortex), ladaptation chromatique ou aux luminances. Représentation des Images

28 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Une cellule qui reçoit des signaux de plusieurs cellules les combine en un nouveau message qui tient compte de chaque signal dentrée. Il faut ainsi introduire la notion de champ réceptif : il sagit de la région de la rétine à partir de laquelle on peut influencer un neurone. Grâce aux boucles de contre-réaction et les connections parallèles, un champ réceptif est divisé en régions. Un champ peut être excitant au centre et inhibant au bord, ou linverse. Au niveau des cellules ganglionnaires, le traitement est indépendant de lorientation. Un petit spot lumineux (dizièmes de mm) peut couvrir plusieurs champs réceptifs avec des actions opposées : au niveau de la fovea, les champs réceptifs sont les plus petits (haute acuité visuelle). Représentation des Images

29 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Les liaisons latérales sont à lorigine du phénomène étudié par le physicien allemand E. Mach. Représentation des Images

30 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Illusions doptique liées à linhibition latérale : Représentation des Images

31 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Toutes ces illusions doptique sont liées à linhibition latérale : lillusion de la grille dHermann sexplique par le fait que les intersections étant moins entourées de noir que le reste des bandes, elles paraissent plus sombres. Les mêmes phénomènes rendent plus sombre un carré gris entouré dune zone claire que linverse. Représentation des Images

32 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Corps Genouillé latéral : Il effectue des traitements intermédiaires invariants par rotation selon des champs réceptifs semblables à ceux des cellules ganglionnaires. Cest à ce niveau que se précise en particulier les combinaisons entre les signaux des trois types de cônes, combinaisons déjà amorcées aux niveaux des cellules de la rétine. Cortex Visuel : Lanalyse du cortex visuel montre que les quelque neurones qui le constituent possèdent un arrangement hiérarchique bien défini avec quelques types de neurones. Ces neurones sont répertoriés comme simples, complexes, hypercomplexes et hypercomplexes dordre élevé, avec des propriétés définies selon leur champ réceptif. Représentation des Images

33 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Cellule simple : le champ réceptif est de forme allongée, avec un centre entouré de 2 régions antagonistes. Le stimulus le plus efficace est alors une barrette orientée dans le même sens que le champ réceptif. Elles sont donc sensibles à lorientation mais comme la réponse nest pas invariante par translation, elles sont aussi sensibles à la position. Les cellules complexes sont sensibles à lorientation mais pas à la position de lexcitation dans le champ visuel : elles signalent lorientation indépendamment de la position. (le nombre approximatif de directions quantifiées doit être de 30). Représentation des Images

34 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Les cellules hypercomplexes répondent à des discontinuités comme la fin dune ligne, un coin, un angle droit éclairé dun coté et sombre de lautre… Il ny a réponse que pour une orientation et une discontinuité (fin de ligne, angle…) spécifiques : elles permettent la perception des formes. Donc : 3 types de cellules : S (simple), C (complexe) et H (hypercomplexe) Sensibles à lorientation (toutes) Sensibles à la position (S, H) Sensibles à des caractéristiques particulières (H) … représentation mentale dune image ? Représentation des Images

35 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle 1.3. Modèles de la perception humaine de la couleur Nos connaissances dans la physiologie de notre système visuel va permettre de proposer différents modèles (modèle du tri-stimulus, modèle des couleurs antagonistes…). Les résultats objectifs se trouvent dans les représentations de la couleur au moyen despaces tridimensionnels : il suffit de 3 variables indépendantes pour décrire raisonnablement bien lespace des couleurs. Les recherches concernant linterprétation humaine du stimulus couleur est en évolution. Néanmoins, différents modèles peuvent être présentés : modèle du tri-stimulus (comportement au niveau de la rétine) jusquau modèle des couleurs antagonistes (corroboré par résultats plus récents sur le corps genouillé). Représentation des Images

36 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Modèle du tri-stimulus : Qui sexplique par les 3 types de pigments des cônes : érythroblades, chloroblades et cyanoblades, respectivement responsables des 3 canaux (L), (M) et (S). Laction de ces 3 filtres sur un stimulus dentrée décrit par son spectre E( ) se modélise selon les relations suivantes : où S( ), M( ) et L( ) représentent les sensibilités spectrales des cônes S, M, L. Ces équations décrivent le phénomène dabsorption des photons par les cônes, qui sera soumis à une relation non linéaire (loi de Weber) : C i = a Log A i + b avec i=L, M ou S Représentation des Images

37 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Parmi les modèles proposés, le modèle de Von Kries permet de tenir compte du mécanisme de ladaptation chromatique (les feuillages restent verts même au soleil couchant) : lœil effectue une balance des couleurs en fonction dun blanc de référence. Par exemple :

38 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Combinaisons : On sait que des combinaisons de cellules se produisent au niveau de la rétine et du corps genouillé. Par exemple, il a été proposé : D L = C L -> luminance D M = C M – C L = a Log(A M /A L ) -> chrominance D S = C S – C L = a Log(A S /A L ) -> chrominance Les 2 derniers signaux sont des signaux de « chrominance » qui sont à la base des sensations de teinte et de saturation, attributs perceptuels, indépendants de la luminance. Représentation des Images

39 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Modèle des couleurs antagonistes : Des expérimentations ont montré que les cellules du corps genouillé latéral répondent plutôt aux compositions suivantes : C 1 = +/-(L-M) C 2 = +/- (L+M-S) A = +/- (L+M+S) La composante chromatique C 1 décrit la réponse de cellules spectralement opposées rouge-vert, (jaune-bleu pour C 2 ). La composante A est achromatique et est représentative des variations de lintensité lumineuse. Ce modèle correspond au modèle des couleurs opposées proposé par Hering en Ce modèle explique quil nous est impossible de décrire une couleur par des termes comme rouge-vert ou bleu- jaune. Représentation des Images

40 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Ce modèle ne soppose pas au modèle du tri-stimulus mais le complète pour décrire des phénomènes ayant lieu successivement dans la rétine puis dans le corps genouillé latéral. Il est illustré par ce type de schéma : Représentation des Images

41 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Illusions classiques (rémanence des couleurs) : Représentation des Images

42 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Illusions classiques (rémanence des couleurs) : Représentation des Images

43 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Une fois admise lhypothèse des couleurs antagonistes proposée par le psychologue allemand du 19ème siècle Ewald Hering, l'explication des rémanences colorées devient relativement simple. Comme dans d'autres types de rémanences négatives, quand un stimulus rouge est regardé fixement, les cellules signalant la présence dun stimulus rouge finissent par réduire leur activité. Ainsi, quand on regarde ensuite l'écran gris, ces cellules restent quelques temps peu actives. Cependant, parce qu'ils codent normalement par leur activité la présence de stimuli rouges ou l'absence de verts, la réduction de leur activité est interprétée par le cerveau comme la présence de vert. Les illusions précédentes reposent sur les phénomènes de contraste successif (un gris perçu après un vert, se teinte du rouge complémentaire, ou en fermant les yeux…) ou de contraste simultané (le gris apparaît rougeâtre sur un fond vert…) Représentation des Images

44 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Un autre modèle possible reposant sur des couleurs antagonistes : Représentation des Images

45 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Attributs perceptuels : La perception humaine de la couleur est donc une réaction subjective qui peut être caractérisée en termes de luminosité, de teinte et de saturation. La luminosité correspond à une sensation traduite par des vocables comme clair, foncé, lumineux, sombre… et caractérise le niveau lumineux dun stimulus de couleur. Le concept de luminosité a un sens ici large et beaucoup de grandeurs physiques qui y sont rattachées permettent de la quantifier (intensité, éclairement, luminance,... ) La teinte ou tonalité chromatique correspond aux dénominations telles que rouge, vert, bleu,... Elle correspond à la longueur donde dominante dune couleur, cest-à-dire pour laquelle lénergie correspondante est la plus élevée. Le blanc, le noir ou les gris sont dites neutres ou achromatiques. La saturation est une grandeur estimant le niveau de coloration dune teinte indépendamment de la luminosité. Elle représente la pureté de la couleur perçue comme vive, pâle, terne,... Représentation des Images

46 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Attributs perceptuels : Le vocabulaire dépend surtout ici de la discipline dans lequel il est employé. La colorimétrie repose sur des grandeurs objectives et utilise les notions : -de longueur donde (de la couleur pure se rapprochant le plus). Elle correspond aux termes de teinte (langage courant) ou tonalité (psychométrie), -de pureté dexcitation, exprimant de combien se rapproche la couleur de la couleur pure correspondante, correspondant aux termes pureté (langage courant) et saturation (psychométrie), -Le facteur de luminance, énergie globale réfléchie par une surface, correspondant aux termes du langage courant luminosité et clarté ou leucie en psychométrie. On définit dans les différents espaces colorimétriques, des notions différentes utilisant également ces termes. Représentation des Images

47 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Attributs perceptuels : Dune manière générale, laspect coloré dune surface ou dune lumière est le résultat de sa teinte et de sa saturation. Ces deux caractéristiques sont regroupées sous le terme de chromaticité. En psychométrie (qui étend la mesure colorimétrique au domaine du « sensible » ) ou pour lartiste ou le coloriste, on exprime également des ordres de grandeur de la clarté et de la saturation à laide dun seul terme : -Claire + saturée = « vive » -Claire + lavée = « pâle » -Foncée + saturée = « profonde » -Foncée + lavée = « rabattue » Représentation des Images

48 Laboratoire dInformatique et dImagerie Industrielle Représentation des Images Détente : illusion « échiquier » illusion « ambulance »


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