À propos de cette page
Ce cours de sciences numériques et technologie (snt) en seconde sur « Photographie numérique » suit le programme officiel de sciences numériques et technologie (snt) de seconde. Il présente les définitions, les propriétés et les méthodes essentielles, accompagnées d'exemples résolus pour bien comprendre. Au programme : De la lumière au signal numérique : le capteur photographique, Le pixel : unité élémentaire de l'image, Coder la couleur : le modèle RVB, Définition et résolution d'une image. Chaque notion est expliquée pas à pas, puis mise en pratique grâce à des exercices interactifs, un QCM et une évaluation corrigée. Idéal pour réviser à son rythme, combler ses lacunes et progresser, en autonomie ou avec un professeur. Cours rédigé par un professeur particulier à Marseille pour aider les élèves de seconde à réussir en sciences numériques et technologie (snt).
Au programme
1 · De la lumière au signal numérique : le capteur photographique
2 · Le pixel : unité élémentaire de l'image
3 · Coder la couleur : le modèle RVB
4 · Définition et résolution d'une image
5 · Taille d'un fichier image non compressé
6 · La compression : JPEG et ses limites
7 · Métadonnées et données EXIF
8 · Traitement numérique de l'image
1De la lumière au signal numérique : le capteur photographique
Un appareil photo numérique remplace le film argentique par un capteur électronique. Lorsqu'on appuie sur le déclencheur, la lumière traverse l'objectif et frappe ce capteur.
Définition. Un capteur photographique est une puce électronique composée de millions de petits récepteurs de lumière appelés photosites. Chaque photosite convertit la lumière reçue en signal électrique proportionnel à l'intensité lumineuse.
Il existe deux grandes familles de capteurs :
| Technologie | CCD (Charge-Coupled Device) | CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) |
|---|
| Principe | Charge électrique transférée en série vers une sortie unique | Chaque photosite dispose de son propre circuit de lecture |
| Consommation | Élevée | Faible (autonomie meilleure) |
| Vitesse de lecture | Plus lente | Très rapide |
| Utilisation | Appareils photo haut de gamme anciens | Smartphones, reflex modernes |
Le capteur ne capte pas directement les couleurs : chaque photosite ne mesure qu'une intensité lumineuse (niveaux de gris). Pour obtenir une image en couleur, on place devant le capteur un filtre de Bayer.
Exemple. Le filtre de Bayer recouvre chaque photosite d'un filtre rouge, vert ou bleu (2 verts pour 1 rouge et 1 bleu, car l'œil est plus sensible au vert). Un algorithme de démosaïque reconstitue ensuite la couleur de chaque pixel à partir des photosites voisins.
Chaîne de conversion : de la lumière au signal numérique
2Le pixel : unité élémentaire de l'image
Définition. Un pixel (contraction de l'anglais picture element) est le plus petit élément constitutif d'une image numérique. Une image numérique est une grille rectangulaire de pixels, chacun portant une information de couleur.
Les pixels sont si petits qu'ils sont invisibles à l'œil nu sur un écran normal. En zoomant fortement sur une image, on distingue les petits carrés colorés.
Astuce. Pour voir les pixels d'une image, ouvre-la dans un logiciel comme GIMP ou Paint, et utilise la loupe pour zoomer à 800 % ou plus.
Chaque pixel est identifié par ses coordonnées (x, y) dans la grille, avec l'origine (0, 0) généralement placée en haut à gauche. L'axe x va vers la droite, l'axe y vers le bas.
Attention ! En image numérique, l'axe y est souvent orienté vers le bas (contrairement au repère mathématique habituel).
3Coder la couleur : le modèle RVB
Pour coder la couleur de chaque pixel, on utilise le modèle RVB (Rouge-Vert-Bleu), appelé aussi RGB en anglais (Red-Green-Blue). Ce modèle est une synthèse additive des couleurs : on part du noir et on ajoute de la lumière.
Définition. Dans le modèle
RVB, la couleur de chaque pixel est définie par trois composantes :
- R (rouge) : entier de 0 à 255
- V (vert) : entier de 0 à 255
- B (bleu) : entier de 0 à 255
Chaque composante est codée sur
8 bits (1 octet), ce qui donne $2^8 = 256$ valeurs possibles (de 0 à 255). Un pixel est donc codé sur $3 imes 8 = 24$ bits.
Le nombre total de couleurs différentes représentables est : $256 imes 256 imes 256 = 256^3 = 16\ 777\ 216 \approx 16,7$ millions de couleurs.
Exemple.- Blanc : (255, 255, 255) — toutes les composantes au maximum
- Noir : (0, 0, 0) — toutes les composantes à zéro
- Rouge pur : (255, 0, 0)
- Vert pur : (0, 255, 0)
- Bleu pur : (0, 0, 255)
- Jaune : (255, 255, 0) — rouge + vert
Composante rouge (R) pour quelques couleurs de référence
On peut aussi représenter une couleur en notation hexadécimale : chaque composante est écrite en base 16 sur 2 chiffres. Par exemple, le rouge pur (255, 0, 0) s'écrit #FF0000 en hexadécimal.
Astuce. $255_{10} = FF_{16}$ et $0_{10} = 00_{16}$. Sur les pages Web et en CSS, les couleurs sont souvent notées en hexadécimal avec le symbole #.
4Définition et résolution d'une image
Définition.- La définition d'une image est le nombre total de pixels qui la composent. Elle s'exprime en pixels, ou en mégapixels (Mpx, millions de pixels). Une image de $4000 \times 3000$ pixels a une définition de $12\ 000\ 000$ pixels = 12 Mpx.
- La résolution est le nombre de pixels par unité de longueur, exprimée en ppp (pixels par pouce) ou dpi (dots per inch, 1 pouce ≈ 2,54 cm). Elle indique la finesse d'affichage ou d'impression.
Ces deux notions sont liées par la relation :
$$\text{résolution} = \frac{\text{nombre de pixels sur une dimension}}{\text{taille physique correspondante (en pouces)}}$$
Exemple. Un écran affiche une image de 1920 pixels de large sur un écran de 24 pouces de large. La résolution horizontale est $\frac{1920}{24} = 80$ ppp.
Attention ! Ne pas confondre définition et résolution. Une image peut avoir une grande définition (beaucoup de pixels) mais une faible résolution (pixels grands, image floue si agrandie physiquement). La résolution d'impression conseillée est généralement 300 dpi pour une qualité photo.
Astuce. Sur un écran, la résolution usuelle est de 72 à 96 ppp. Pour l'impression de qualité professionnelle, on vise 300 ppp minimum.
5Taille d'un fichier image non compressé
Quand on ne compresse pas une image (format BMP ou TIFF non compressé), la taille du fichier se calcule directement.
Formule. Pour une image codée en RVB 24 bits :
$$\text{Taille (bits)} = \text{largeur (px)} \times \text{hauteur (px)} \times 24$$
$$\text{Taille (octets)} = \frac{\text{largeur} \times \text{hauteur} \times 24}{8} = \text{largeur} \times \text{hauteur} \times 3$$
Pour convertir en kilooctets (ko), mégaoctets (Mo), etc. :
| Unité | Correspondance |
|---|
| 1 octet | 8 bits |
| 1 ko (kilooctet) | $10^3 = 1\ 000$ octets (SI) ou $2^{10} = 1\ 024$ octets (informatique) |
| 1 Mo (mégaoctet) | $10^6$ octets (SI) ou $2^{20}$ octets (informatique) |
| 1 Go (gigaoctet) | $10^9$ octets (SI) |
Exemple. Quelle est la taille d'une image $2000 \times 1500$ pixels en RVB 24 bits ?
$\text{Taille} = 2000 \times 1500 \times 3 = 9\ 000\ 000$ octets $= 9$ Mo environ.
Attention ! En pratique, les fichiers photos sont beaucoup plus petits car ils sont compressés. Un fichier JPEG de 9 Mo bruts pourrait peser seulement 1 à 2 Mo après compression.
6La compression : JPEG et ses limites
La compression permet de réduire la taille des fichiers images pour faciliter le stockage et le partage.
Définition.- La compression sans perte (lossless) permet de retrouver exactement l'image originale après décompression. Exemple : format PNG.
- La compression avec perte (lossy) supprime des informations jugées peu perceptibles par l'œil humain, ce qui dégrade légèrement la qualité. Exemple : format JPEG.
Le JPEG (Joint Photographic Experts Group) est le format le plus utilisé pour les photos numériques. Son algorithme de compression fonctionne en plusieurs étapes :
- Conversion de l'espace colorimétrique RVB en luminance/chrominance
- Découpage de l'image en blocs de $8 \times 8$ pixels
- Application de la transformée en cosinus discrète (DCT) sur chaque bloc
- Quantification : suppression des détails de haute fréquence (peu visibles)
- Encodage des données restantes
Exemple. Un taux de compression JPEG de 10:1 signifie qu'un fichier de 9 Mo bruts devient environ 0,9 Mo. L'œil humain perçoit peu la différence à ce taux, mais à 50:1, des artefacts apparaissent.
Attention ! Le JPEG est une compression avec perte : chaque nouvelle sauvegarde d'un fichier JPEG dégrade légèrement l'image. Pour archiver sans perte, on préfère le format PNG ou TIFF.
Astuce. Sur un appareil photo, le mode RAW enregistre les données brutes du capteur sans compression avec perte — le fichier est beaucoup plus grand mais la qualité est maximale.
7Métadonnées et données EXIF
Un fichier image numérique ne contient pas que les pixels : il embarque aussi des métadonnées, c'est-à-dire des données sur les données.
Définition. Les métadonnées EXIF (Exchangeable Image File Format) sont des informations automatiquement enregistrées par l'appareil photo lors de la prise de vue. Elles sont stockées dans l'en-tête du fichier image.
Exemples de métadonnées EXIF :
| Métadonnée | Exemple de valeur |
|---|
| Date et heure | 2025-05-14 14:32:07 |
| Modèle d'appareil | iPhone 15 Pro |
| Coordonnées GPS | 43.2965° N, 5.3698° E (Marseille) |
| Focale | 24 mm |
| Ouverture | f/1.8 |
| Vitesse d'obturation | 1/250 s |
| Sensibilité ISO | 400 |
| Dimensions de l'image | 4032 × 3024 px |
Attention ! Vie privée. Les coordonnées GPS stockées dans les métadonnées EXIF peuvent révéler le lieu exact où une photo a été prise. Avant de partager une photo sur Internet, pensez à supprimer ces métadonnées si elles contiennent des informations sensibles.
Astuce. Sous Windows, clic droit sur l'image → Propriétés → Détails pour voir les métadonnées EXIF. Sur Linux/Mac, l'outil exiftool permet de les lire et les supprimer.
8Traitement numérique de l'image
Une fois numérisée, une image peut être transformée par des algorithmes de traitement d'image. Ces traitements modifient les valeurs des pixels.
Quelques traitements courants :
- Luminosité / contraste : on ajoute ou multiplie une constante à chaque composante RVB.
- Niveaux de gris : chaque pixel est remplacé par la moyenne (ou une moyenne pondérée) de ses composantes : $G = 0{,}299 \times R + 0{,}587 \times V + 0{,}114 \times B$.
- Négatif : chaque composante $c$ est remplacée par $255 - c$.
- Flou / netteté : on applique un filtre (convolution) qui remplace chaque pixel par une combinaison de ses voisins.
- Redimensionnement : on modifie le nombre de pixels (rééchantillonnage).
Exemple. Pour passer un pixel rouge $(255, 0, 0)$ en niveaux de gris :
$G = 0{,}299 \times 255 + 0{,}587 \times 0 + 0{,}114 \times 0 \approx 76$
Le pixel gris résultant est $(76, 76, 76)$.
Définition. Un filtre de convolution est une matrice (noyau) appliquée sur chaque pixel et ses voisins. Par exemple, un filtre de flou (noyau gaussien) fait la moyenne des pixels voisins, réduisant les détails fins.
Pipeline complet : de la capture au fichier stocké
Astuce. En Python, la bibliothèque PIL (Pillow) permet de réaliser tous ces traitements facilement : ouverture d'une image, accès aux pixels, application de filtres, sauvegarde.
★À retenir
En bref :
• Un capteur CMOS/CCD convertit la lumière en signal numérique via des photosites. Le filtre de Bayer permet la capture des couleurs.
• Un pixel est le plus petit élément d'une image numérique, codé par trois composantes RVB (rouge, vert, bleu), chacune sur 8 bits (0–255).
• Le modèle RVB 24 bits offre $256^3 \approx 16,7$ millions de couleurs.
• La définition = nombre total de pixels ; la résolution = pixels par pouce (ppp/dpi).
• Taille brute d'une image RVB : $\text{largeur} \times \text{hauteur} \times 3$ octets.
• Le JPEG est une compression avec perte ; le PNG est sans perte.
• Les métadonnées EXIF incluent date, lieu GPS, paramètres de prise de vue — attention à la vie privée !
• Les traitements numériques modifient les valeurs RVB des pixels (niveaux de gris, négatif, flou...).