L’imagerie informatique est un domaine de l’informatique qui rassemble différentes techniques liées à la production, au traitement, à l’indexation, et à la compression d’images numériques. Une image numérique est une représentation binaire d’une image, constituée d’une matrice de points appelés pixels, qui peuvent avoir différentes dimensions (spatiales, temporelles, etc.) et différents niveaux de codage (couleurs, niveaux de gris, etc.).
L’imagerie informatique a de nombreuses applications dans des domaines variés, tels que la synthèse d’image, la réalité virtuelle, la réalité augmentée, la modélisation 3D, le traitement d’image, le traitement vidéo, le montage vidéo, la compression, la vision par ordinateur, la recherche d’image par le contenu, ou encore les jeux vidéo.
Dans cet article, nous allons vous présenter les principes de base de l’imagerie informatique, les types d’images numériques, les méthodes de traitement et d’analyse des images, ainsi que les principaux domaines d’application de cette technologie.
Quels sont les types d’images numériques ?
L’imagerie informatique repose sur trois étapes principales : l’acquisition, la transformation et la visualisation des images numériques.
L’acquisition des images numériques
L’acquisition des images numériques consiste à convertir une image analogique (par exemple, une photographie ou une scène réelle) en une image numérique. Pour cela, il faut utiliser des dispositifs capables de capturer la lumière et de la transformer en signaux électriques, puis en données binaires. Ces dispositifs sont appelés des capteurs ou des convertisseurs analogique-numérique. Il existe différents types de capteurs, selon le type d’image à acquérir (image fixe ou animée, image en couleur ou en noir et blanc, etc.) et selon le domaine d’application (photographie, vidéo, scanner, caméra thermique, etc.).
La transformation des images numériques
La transformation des images numériques consiste à modifier les données binaires qui représentent l’image, afin d’en améliorer la qualité, d’en extraire des informations pertinentes, ou d’en créer de nouvelles. Pour cela, il faut utiliser des programmes informatiques qui appliquent des algorithmes spécifiques aux images numériques. Ces programmes sont appelés des logiciels d’imagerie ou des outils graphiques. Il existe différents types de logiciels d’imagerie, selon le type de transformation à effectuer (correction, filtrage, segmentation, détection de contours, reconnaissance de formes, etc.) et selon le domaine d’application (retouche photo, montage vidéo, synthèse d’image, etc.).
La visualisation des images numériques
La visualisation des images numériques consiste à afficher l’image numérique sur un support adapté, tel qu’un écran d’ordinateur, une imprimante ou un projecteur. Pour cela, il faut utiliser des dispositifs capables de convertir les données binaires en signaux électriques ou optiques qui vont stimuler les éléments du support. Ces dispositifs sont appelés des convertisseurs numérique-analogique. Il existe différents types de convertisseurs numérique-analogique, selon le type de support utilisé (écran LCD, écran OLED, imprimante jet d’encre, imprimante laser, etc.) et selon le mode de visualisation souhaité (image 2D ou 3D, image stéréoscopique ou holographique, etc.)
Quels sont les types d’images numériques ?
Il existe différents types d’images numériques, selon la façon dont les pixels sont codés et organisés. On peut distinguer deux grandes catégories : les images matricielles et les images vectorielles.
Les images matricielles
Les images matricielles sont des images constituées d’une grille de pixels, dont chaque pixel possède une valeur qui représente sa couleur ou son niveau de gris. Les images matricielles sont adaptées pour représenter des images réalistes, avec des détails fins et des nuances de couleurs. Elles sont également faciles à manipuler avec des logiciels d’imagerie, qui peuvent appliquer des transformations pixel par pixel. Cependant, les images matricielles ont aussi des inconvénients : elles occupent beaucoup d’espace mémoire, elles sont sensibles au bruit et aux artefacts de compression, et elles perdent en qualité lorsqu’on les agrandit ou qu’on les réduit.
Il existe différents formats de fichiers pour stocker des images matricielles, tels que JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, etc. Ces formats peuvent être classés selon qu’ils sont compressés ou non, et selon qu’ils sont avec perte ou sans perte. Un format compressé permet de réduire la taille du fichier en éliminant certaines informations redondantes ou peu perceptibles. Un format avec perte supprime des informations qui peuvent altérer la qualité de l’image, tandis qu’un format sans perte conserve toutes les informations.
Les images vectorielles
Les images vectorielles sont des images constituées d’objets géométriques, tels que des points, des lignes, des courbes, des polygones, etc., dont chaque objet possède des attributs qui définissent sa position, sa forme, sa couleur, son remplissage, etc. Les images vectorielles sont adaptées pour représenter des images simples, avec des formes régulières et des couleurs uniformes. Elles sont également faciles à modifier avec des logiciels de dessin vectoriel, qui peuvent appliquer des transformations géométriques aux objets. De plus, les images vectorielles ont l’avantage d’occuper peu d’espace mémoire, d’être insensibles au bruit et à la compression, et de conserver leur qualité quel que soit le niveau de zoom.
Il existe différents formats de fichiers pour stocker des images vectorielles, tels que SVG, EPS, PDF, WMF, etc. Ces formats peuvent être classés selon qu’ils sont standards ou propriétaires, et selon qu’ils sont compatibles ou non avec les navigateurs web. Un format standard est un format qui suit une norme ouverte et qui peut être lu par différents logiciels. Un format propriétaire est un format qui appartient à une entreprise ou à une organisation et qui peut nécessiter un logiciel spécifique pour être lu. Un format compatible avec les navigateurs web est un format qui peut être affiché directement sur une page web sans recourir à un plugin ou à une application externe.
Quelles sont les méthodes de traitement et d’analyse des images numériques ?
Le traitement et l’analyse des images numériques consistent à appliquer des opérations aux images numériques afin d’en améliorer la qualité, d’en extraire des informations utiles ou d’en créer de nouvelles. Il existe différentes méthodes de traitement et d’analyse des images numériques, selon le type d’image (matricielle ou vectorielle), le domaine (spatial ou fréquentiel), le but (correction, filtrage, segmentation, détection de contours, reconnaissance de formes, etc.) et le niveau (bas niveau, moyen niveau ou haut niveau).
Le traitement et l’analyse des images matricielles
Le traitement et l’analyse des images matricielles peuvent se faire dans deux domaines différents : le domaine spatial et le domaine fréquentiel.
Le domaine spatial
Le domaine spatial correspond au domaine dans lequel les pixels sont disposés selon leur position dans l’image. Le traitement et l’analyse des images matricielles dans le domaine spatial consistent à appliquer des opérations directement sur les valeurs des pixels, sans passer par une transformation préalable. Ces opérations peuvent être de différents types, tels que :
- La correction, qui vise à améliorer la qualité de l’image en modifiant les paramètres tels que la luminosité, le contraste, la balance des couleurs, etc.
- Le filtrage, qui vise à réduire le bruit ou à accentuer certains détails de l’image en utilisant des masques ou des filtres qui modifient les valeurs des pixels en fonction de leurs voisins.
- La segmentation, qui vise à diviser l’image en régions homogènes ou significatives selon des critères tels que la couleur, la texture, l’intensité, etc.
- La détection de contours, qui vise à identifier les limites entre les régions de l’image en utilisant des opérateurs qui calculent le gradient ou la variation de l’intensité des pixels.
- La reconnaissance de formes, qui vise à identifier et à classer les objets présents dans l’image en utilisant des techniques telles que la comparaison de modèles, la description de caractéristiques, l’apprentissage automatique, etc.
Le domaine fréquentiel
Le domaine fréquentiel correspond au domaine dans lequel les pixels sont disposés selon leur fréquence ou leur périodicité dans l’image. Le traitement et l’analyse des images matricielles dans le domaine fréquentiel consistent à appliquer des opérations après avoir transformé l’image du domaine spatial au domaine fréquentiel. Cette transformation permet de représenter l’image sous forme d’une somme de fonctions sinusoïdales de différentes fréquences et amplitudes. Les fonctions sinusoïdales de faible fréquence correspondent aux variations globales de l’image, tandis que les fonctions sinusoïdales de haute fréquence correspondent aux détails fins de l’image. Les opérations dans le domaine fréquentiel peuvent être de différents types, tels que :
- La compression, qui vise à réduire la taille du fichier en éliminant les fonctions sinusoïdales qui ont peu d’impact sur la perception visuelle de l’image.
- Le filtrage, qui vise à réduire le bruit ou à accentuer certains détails de l’image en utilisant des filtres qui modifient les amplitudes des fonctions sinusoïdales selon leur fréquence.
- La restauration, qui vise à améliorer la qualité de l’image en corrigeant les distorsions causées par le capteur ou le convertisseur numérique-analogique.
- La reconnaissance de formes, qui vise à identifier et à classer les objets présents dans l’image en utilisant des techniques telles que la corrélation croisée, la transformée de Hough, la transformée en ondelettes, etc.
Le traitement et l’analyse des images vectorielles
Le traitement et l’analyse des images vectorielles consistent à appliquer des opérations aux objets géométriques qui composent l’image. Ces opérations peuvent être de différents types, tels que :
- La transformation géométrique, qui vise à modifier la position, la taille, l’orientation ou la forme des objets géométriques en utilisant des matrices ou des fonctions mathématiques.
- La coloration, qui vise à modifier la couleur ou le remplissage des objets géométriques en utilisant des attributs ou des gradients.
- La création d’objets complexes, qui vise à combiner plusieurs objets géométriques simples en utilisant des opérations booléennes (union, intersection, différence, etc.) ou des opérations de déformation (courbure, torsion, etc.).
- La rasterisation, qui vise à convertir une image vectorielle en une image matricielle en calculant les valeurs des pixels qui correspondent aux objets géométriques.
- La vectorisation, qui vise à convertir une image matricielle en une image vectorielle en détectant les contours et les régions de l’image et en les approximant par des objets géométriques.
Quels sont les principaux domaines d’application de l’imagerie informatique ?
L’imagerie informatique a de nombreuses applications dans des domaines variés, qui peuvent être regroupés en trois grandes catégories : la création, la communication et la compréhension des images numériques.
La création d’images numériques
La création d’images numériques consiste à produire des images originales ou à modifier des images existantes à des fins artistiques, ludiques ou pédagogiques. Les domaines d’application de la création d’images numériques sont notamment :
- La synthèse d’image, qui consiste à générer des images à partir de modèles mathématiques ou de données numériques, en utilisant des techniques telles que le lancer de rayons, le rendu non photoréaliste, la génération procédurale, etc.
- La réalité virtuelle, qui consiste à créer et à simuler un environnement immersif et interactif dans lequel l’utilisateur peut se déplacer et agir, en utilisant des dispositifs tels que le casque de réalité virtuelle, le gant de données, le tapis roulant, etc.
- La réalité augmentée, qui consiste à superposer des éléments virtuels sur une image réelle, en utilisant des dispositifs tels que le smartphone, la tablette, les lunettes connectées, etc.
- La modélisation 3D, qui consiste à créer et à manipuler des objets tridimensionnels à partir de primitives géométriques ou de nuages de points, en utilisant des logiciels tels que Blender, Maya, SketchUp, etc.
- Le montage vidéo, qui consiste à assembler, couper, modifier ou ajouter des effets à des séquences vidéo, en utilisant des logiciels tels que Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, etc.
- Les jeux vidéo, qui consistent à créer et à jouer à des scénarios interactifs et ludiques dans lesquels le joueur contrôle un ou plusieurs personnages ou objets, en utilisant des plateformes telles que la console de jeu, l’ordinateur, le smartphone, etc.
La communication d’images numériques
La communication d’images numériques consiste à transmettre ou à diffuser des images à travers différents supports ou réseaux, à des fins informatives, publicitaires ou sociales. Les domaines d’application de la communication d’images numériques sont notamment :
- La compression, qui consiste à réduire la taille des fichiers d’image en éliminant les informations redondantes ou peu perceptibles, afin de faciliter leur stockage ou leur transmission.
- La cryptographie, qui consiste à protéger les images contre les accès non autorisés ou les modifications malveillantes, en utilisant des techniques telles que le chiffrement, le tatouage numérique, la signature numérique, etc.
- La recherche d’image par le contenu, qui consiste à retrouver des images similaires ou pertinentes par rapport à une requête textuelle ou visuelle, en utilisant des techniques telles que l’extraction de caractéristiques visuelles, l’indexation par mots-clés, la similarité visuelle, le classement par pertinence, etc.
- La reconnaissance faciale, qui consiste à identifier ou à vérifier l’identité d’une personne à partir de son visage, en utilisant des techniques telles que la détection de points caractéristiques, la comparaison de modèles, l’apprentissage profond, etc.
- Les réseaux sociaux, qui consistent à partager ou à commenter des images avec d’autres utilisateurs, en utilisant des plateformes telles que Facebook, Instagram, Snapchat, etc.
La compréhension d’images numériques
La compréhension d’images numériques consiste à analyser ou à interpréter des images à des fins scientifiques, médicales ou industrielles. Les domaines d’application de la compréhension d’images numériques sont notamment :
- La vision par ordinateur, qui consiste à simuler la perception visuelle humaine et à extraire des informations sémantiques ou géométriques des images, en utilisant des techniques telles que la segmentation sémantique, la détection d’objets, le suivi de mouvement, la reconstruction 3D, etc.
- L’imagerie médicale, qui consiste à produire ou à analyser des images du corps humain à des fins de diagnostic ou de traitement, en utilisant des techniques telles que la radiographie, l’échographie, l’IRM, la tomographie, etc.
- L’imagerie scientifique, qui consiste à produire ou à analyser des images de phénomènes naturels ou artificiels à des fins de recherche ou d’exploration, en utilisant des techniques telles que la microscopie, la spectroscopie, la télédétection, l’astrophotographie, etc.
- L’imagerie industrielle, qui consiste à produire ou à analyser des images de produits ou de procédés industriels à des fins de contrôle qualité ou de sécurité, en utilisant des techniques telles que la vision industrielle, le contrôle non destructif, la thermographie infrarouge, etc.
Conclusion
L’imagerie informatique est un domaine passionnant et en pleine évolution, qui offre de nombreuses possibilités de création, de communication et de compréhension des images numériques. Que ce soit pour le divertissement, l’information ou la science, l’imagerie informatique permet de produire et de manipuler des images de qualité et de richesse inégalées. Cependant, l’imagerie informatique pose aussi des défis et des enjeux éthiques, tels que le respect de la vie privée, le droit d’auteur ou la véracité des images. Il est donc important de se former aux principes et aux techniques de l’imagerie informatique, mais aussi de développer un esprit critique et responsable face aux images numériques. L’informatique décisionnelle, par exemple, est l’une des disciplines qui s’appuient sur l’imagerie informatique pour analyser et visualiser des données complexes et volumineuses, afin d’aider à la prise de décision dans divers domaines d’application.
