Infor matique

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Bruno Gadrat - cours/informatique/fichiers/grandeurFichier.html - 13/08/99

Grandeur des fichiers d'image

Combien "pèse" une image matricielle ?

Plus une image est grande plus elle est longue à traiter ou à transférer. Son "poids" en Kilo-octets ou en Méga-octets dépend des paramètres suivants:

• Nombre de points
• Profondeur du point
• Compression

Vous avez remarqué qu'on ne parle pas de dimension de l'image. La dimension est un paramètre de l'image qui n'a pas d'influence sur le poids de l'image. C'est une variable externe à celle-ci même si elle est incluse dans le fichier pour en faciliter le travail.

Le nombre de points se mesure dans un repère cartésien. C'est le nombre de lignes multiplié par le nombre de colonnes.
Tous les points comptent même ceux du fond de l'image. Ces deux images ont le même nombre de points. Le petit carré est sur un fond de la même taille que le grand carré.
En pratique ce nombre de points est rarement indiqué. Il est remplacé par une mesure de longueur et largeur réelle et par un nombre de points par unité de mesure (voir gadrat/r/resolution.html)

La profondeur du point indique le nombre de variations possibles pour ce point.
Ce nombre de variation est codé en binaire comme tous les chiffres dans un ordinateur.

Nombre de bits pour coder la profondeur du point	Profondeur du point ou nombre de variations possibles. Le plus souvent exprimé comme nombre de couleurs.
1 bit	2 couleurs. La couleur du fond et la couleur de la forme. Cela nous apparaît comme une couleur car on oublie le fond
2 bits	4 couleurs même remarque pour le fond on voit donc trois couleurs
3 bits	8 couleurs
4 bits	16 couleurs (les vieux ordinateurs)
8 bits = 1 octet	256 couleurs ou niveaux de gris, très répandu car c'est suffisant pour faire une belle image qui ne prend pas trop de place mais c'est extrêmement délicat à travailler. Pour que l'image soit très belle, on utilise une table de correspondance entre ces 256 valeurs et une sélection de 256 couleurs choisies dans une palette beaucoup plus vaste
16 bits = 2 octets	Des milliers de couleurs. Une formule qui est très utilisée pour les écrans car c'est la limite de discrimination de l'oeil
24 bits = 3 octets	Des millions de couleurs (16,4M). C'est une image professionnelle, facile à traiter car chacun des trois octets est affecté à une couleur primaire (rouge, vert,bleu)
32 bits = 4 octets	L'octet supplémentaire est utilisé pour coder une information complémentaire comme par exemple la transparence.
plus de 4 octets	Images multicanaux fournies par les satellites. chaque octet ou groupe d'octets fournit une information particulière correspondant à un spectre de mesure

Le poids de l'image est égal au nombre de points multiplié par la profondeur codée en bits et divisé par 8 pour l'exprimer en octets. On divisera par 8 000 pour l'exprimer en Kilo-octets et par 8 000 000 pour l'exprimer en Méga-octets.
Faites donc un essai.

image 1image 2
Nombre de lignes
Nombre de colonnes
Profondeur en bits
Poids de l'image en Kilo-octets

La compression ne fait pas partie de l'image en tant que telle, mais fait bel et bien partie du résultat final sur votre fichier. Une image compressée ne peut pas être traitée mais elle est en revanche plus petite ce qui facilite son transfert. Certains formats ont des systèmes de compression exacte (ex: GIF) ce qui fait que la valeur du point est rigoureusement la même après décompression. D'autres ont une compression approximative (ex: JPG) ce qui fait que la valeur du point n'est pas conservé mais que l'aspect général de l'image l'est et le résultat est vraiment plus petit. Chacun a ses avantages et ses inconvénients.

Combien "pèse" une image vectorielle ?

Contrairement à l'image matricielle ou chaque point de l'image est contenue dans le fichiers, l'image vectorielle ne contient que la façon de construire l'image à représenter. C'est très économe en terme de place de fichier, mais le logiciel doit travailler à reconstruire la figure sous forme d'une image matricielle à chaque affichage. Donc très gourmand en calcul.

En conséquence, un carré repéré par les coordonnées de ses quatre coins pèsera donc toujours le même poids dans le fichier quelle que soit sa dimension.

Par exemple voici une notation vectorielle de deux carrés de dimensions différentes:

couleur de ligne de contour rouge
largeur de ligne de contour 3 points
couleur de surface noir
coordonnées {0,0,0,10,10,10,10,0,0,0}

couleur de ligne de contour bleu
largeur de ligne de contour 5 points
couleur de surface vert
coordonnées {0,0,0,85,85,85,85,0,0,0}

Le poids d'une image vectorielle dépend donc du nombre de vecteurs qu'elle comporte et surtout de la codification de ces vecteurs.

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