Lycée · 2ⁿᵈᵉ · Sciences numériques et technologie (SNT)
Photographie numérique
Capteur, pixel, codage de la couleur et traitement d'image — programme SNT 2nde
À propos de cette page
De 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.
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.
Chaîne de conversion : de la lumière au signal numérique
Le pixel : unité élémentaire de l'image
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.
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.
Coder 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.
- R (rouge) : entier de 0 à 255
- V (vert) : entier de 0 à 255
- B (bleu) : entier de 0 à 255
Le nombre total de couleurs différentes représentables est : $256 imes 256 imes 256 = 256^3 = 16\ 777\ 216 \approx 16,7$ millions de couleurs.
- 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.
#.Définition et résolution d'une image
- 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 :
$$\text{résolution} = \frac{\text{nombre de pixels sur une dimension}}{\text{taille physique correspondante (en pouces)}}$$
Taille 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.
$$\text{Taille (bits)} = \text{largeur (px)} \times \text{hauteur (px)} \times 24$$
$$\text{Taille (octets)} = \frac{\text{largeur} \times \text{hauteur} \times 24}{8} = \text{largeur} \times \text{hauteur} \times 3$$
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) |
$\text{Taille} = 2000 \times 1500 \times 3 = 9\ 000\ 000$ octets $= 9$ Mo environ.
La compression : JPEG et ses limites
La compression permet de réduire la taille des fichiers images pour faciliter le stockage et le partage.
- 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
Métadonnées 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.
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 |
exiftool permet de les lire et les supprimer.Traitement 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).
$G = 0{,}299 \times 255 + 0{,}587 \times 0 + 0{,}114 \times 0 \approx 76$
Le pixel gris résultant est $(76, 76, 76)$.
Pipeline complet : de la capture au fichier stocké
PIL (Pillow) permet de réaliser tous ces traitements facilement : ouverture d'une image, accès aux pixels, application de filtres, sauvegarde.- 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...).
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