G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
la radiom´ etrie
Les Images Num´eriques : Introduction ´ E.FAVIER 4 Ann´ ee STI GS
Ann´ee universitaire 2007-2008
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Sommaire
1
G´en´eralit´es
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles
3
la radiom´etrie
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles
3
la radiom´etrie
4
Les formats d’image
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Sommaire
1
G´en´eralit´es Introduction
2
les images matricielles
3
la radiom´etrie
4
Les formats d’image
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
la radiom´ etrie
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Introduction
Le cours
Les images et le sensoriel Le but de ce cours est de pr´esenter les images num´eriques dans le cadre d’un cours sur le g´enie sensoriel Nous verrons les images num´eriques et leurs diff´erentes particularit´es ainsi que leurs techniques d’acquisitions Les TD-TP seront r´ealis´es principalement avec le logiciel Matlab
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les images matricielles
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Introduction
Images et Vision La Vision num´erique et l’image artificielle
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
2
L’acquisition des images
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
2
L’acquisition des images Les capteurs
la radiom´ etrie
Les formats d’image
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les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
2
L’acquisition des images Les capteurs Les ´eclairages
la radiom´ etrie
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les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
2
L’acquisition des images Les capteurs Les ´eclairages l’acquisition
la radiom´ etrie
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les images matricielles
Introduction
Les objectifs
le plan du cours 1
Les images num´eriques Images Binaires Images en Niveau de Gris Images Couleurs
2
L’acquisition des images Les capteurs Les ´eclairages l’acquisition
3
Un Outil : Matlab
la radiom´ etrie
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les images matricielles
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Introduction
Les images
D´efinitions Les images num´eriques se d´ecomposent en deux grandes parties : Les images vectorielles
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les images matricielles
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Les formats d’image
Introduction
Les images
D´efinitions Les images num´eriques se d´ecomposent en deux grandes parties : Les images vectorielles Les images matricielles ou bitmap
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les images matricielles
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Les formats d’image
Introduction
Les images
D´efinitions Les images num´eriques se d´ecomposent en deux grandes parties : Les images vectorielles Les images matricielles ou bitmap
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les images matricielles
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Introduction
Les images
D´efinitions Les images num´eriques se d´ecomposent en deux grandes parties : Les images vectorielles Les images matricielles ou bitmap Les avantages On ´etudiera principalement dans ce cours les images matricielles
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles Les images vectorielles sont des repr´esentations d’entit´es g´eom´etriques (cercle, rectangle, segment ...)
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles Les images vectorielles sont des repr´esentations d’entit´es g´eom´etriques (cercle, rectangle, segment ...) Ceux-ci sont repr´esent´es par des formules math´ematiques (un rectangle est d´efini par deux points, un cercle par un centre et un rayon, etc ...)
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Introduction
Les images vectorielles
Images vectorielles Les images vectorielles sont des repr´esentations d’entit´es g´eom´etriques (cercle, rectangle, segment ...) Ceux-ci sont repr´esent´es par des formules math´ematiques (un rectangle est d´efini par deux points, un cercle par un centre et un rayon, etc ...) C’est le logiciel qui traduit ces formes en informations interpr´etables par la carte graphique et ensuite affich´ees
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Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles D´efinitions Les trames La r´esolution
3
la radiom´etrie
4
Les formats d’image
la radiom´ etrie
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les images matricielles
la radiom´ etrie
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D´ efinitions
Les images matricielles
D´efinition Il s’agit d’images pixellis´ees, c’est-`a-dire un ensemble de points ou pixels contenus dans un tableau , chacun de ces points poss´edant une (ou plusieurs valeurs) d´ecrivant sa radiom´etrie.
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les images matricielles
la radiom´ etrie
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D´ efinitions
Les images matricielles
D´efinition Il s’agit d’images pixellis´ees, c’est-`a-dire un ensemble de points ou pixels contenus dans un tableau , chacun de ces points poss´edant une (ou plusieurs valeurs) d´ecrivant sa radiom´etrie. la matrice de pixel Une image num´erique est repr´esent´ee par un pavage de pixels dans deux dimensions
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D´ efinitions
la double discr´etisation
Une double discr´etisation Une double discr´etisation : 1
Spatiale : L’´echantillonnage
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D´ efinitions
la double discr´etisation
Une double discr´etisation Une double discr´etisation : 1
Spatiale : L’´echantillonnage
2
radiom´etrique La quantification
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D´ efinitions
l’´echantillonnage
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D´ efinitions
le pixel
Le Pixel Une image num´erique est un ensemble de pixels. Un Pixel = Picture Element.
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D´ efinitions
le pixel
Le Pixel Une image num´erique est un ensemble de pixels. Un Pixel = Picture Element. La Taille d’un pixel d´epend de l’´echantillonnage et du champ de vue : c’est la r´esolution
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D´ efinitions
le pixel
Le Pixel Une image num´erique est un ensemble de pixels. Un Pixel = Picture Element. La Taille d’un pixel d´epend de l’´echantillonnage et du champ de vue : c’est la r´esolution Un pixel poss`ede une valeur qui peut-ˆetre un scalaire(image binaire ou niveau de gris) ou un vecteur(image couleur)
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Les trames
La trame
La Trame La grille ou trame digitale permet de d´efinir les relations de voisinage entre pixels d’une image. La num´erisation du support spatial peut se faire de diff´erentes fa¸cons : La trame carr´ee
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Les trames
La trame
La Trame La grille ou trame digitale permet de d´efinir les relations de voisinage entre pixels d’une image. La num´erisation du support spatial peut se faire de diff´erentes fa¸cons : La trame carr´ee La trame hexagonale
G´ en´ eralit´ es Les trames
les trames
La trame carr´ee
les images matricielles
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Les trames
les trames
La trame carr´ee
La trame h´exagonale
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Les trames
Les syst`emes de voisinage
V4
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Les trames
Les syst`emes de voisinage
V4
V8
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Les trames
Le Lemme de Jordan
Theoreme Une courbe ferm´ee sans point double s´epare le plan en deux composantes connexes
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Les trames
Le Lemme de Jordan
Theoreme Une courbe ferm´ee sans point double s´epare le plan en deux composantes connexes Attention Nous allons montrer que ce lemme n’est pas valide pour les images num´eriques en connexit´e V4 ou V8
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Les trames
Probl`emes de connexit´e en V4 En connexit´e V4
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Les trames
Probl`emes de connexit´e en V8 En connexit´e V8
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Les trames
Les syst`emes de voisinage V6
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Les trames
Pas de probl`eme de connexit´e en V6 En connexit´e V6
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Les trames
Conclusion
Trame ` cause des donn´ees techniques les trames utilis´es sur les capteurs A sont rectangulaires et on travaille g´en´eralement en connexit´e V4 ou V8
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La r´ esolution
Coordonn´ees d’un Pixel
Coordonn´ees Les Pixels sont rep´er´ees par leurs coordonn´ees dans la trame.
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La r´ esolution
Coordonn´ees d’un Pixel
Coordonn´ees Les Pixels sont rep´er´ees par leurs coordonn´ees dans la trame. L’origine du rep`ere Image se trouve en haut et `a gauche
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La r´ esolution
Coordonn´ees d’un Pixel
Coordonn´ees Les Pixels sont rep´er´ees par leurs coordonn´ees dans la trame. L’origine du rep`ere Image se trouve en haut et `a gauche
Illustration
(0,0)
(2,1)
(n,m)
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La r´ esolution
R´esolution d’une image
D´efinition La r´esolution est le nombre de pixel par unit´e de longueur Expression de la r´esolution dpi (ppi) : dot (pixel) per inch
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La r´ esolution
R´esolution d’une image
D´efinition La r´esolution est le nombre de pixel par unit´e de longueur Expression de la r´esolution dpi (ppi) : dot (pixel) per inch ppm :pixel par millimetre
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La r´ esolution
R´esolution d’une image
D´efinition La r´esolution est le nombre de pixel par unit´e de longueur Expression de la r´esolution dpi (ppi) : dot (pixel) per inch ppm :pixel par millimetre lpi : line per inch
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La r´ esolution
R´esolution
Images de Pi`eces
Zoom
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La r´ esolution
Un petit exercice
Calcul de taille d’image Vous souhaitez imprimer une photo de 13 x10 cm. Votre imprimeur vous demande de lui fournir des images dont la r´esolution est de 300 dpi au moins. Quelle dimension d’image devez vous lui fournir ? 1 inch=2.54cm
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La r´ esolution
Un petit exercice
La solution Soit une r´esolution de 300/2.54 ppcm = 118.1 ppcm Vous devrez fournir `a votre imprimeur une image de : largeur minimale : 13x300/2,54=1535 pixels longueur minimale : 10x300/2,54=1181 pixels.
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Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles
3
la radiom´etrie Noir et Blanc Les Niveaux de gris La Couleur
4
Les formats d’image
la radiom´ etrie
Les formats d’image
G´ en´ eralit´ es
les images matricielles
la radiom´ etrie
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Noir et Blanc
Les images binaires D´efinition Dans une image binaire, chaque pixel est cod´e sur un bit ( 0 ou 1 : Noir et Blanc)
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Noir et Blanc
Les images binaires D´efinition Dans une image binaire, chaque pixel est cod´e sur un bit ( 0 ou 1 : Noir et Blanc) Un petit exemple
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits 16 niveaux = 4 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits 16 niveaux = 4 bits 32 niveaux = 5 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits 16 niveaux = 4 bits 32 niveaux = 5 bits 64 niveaux = 6 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits 16 niveaux = 4 bits 32 niveaux = 5 bits 64 niveaux = 6 bits 128 niveaux = 7 bits
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Les Niveaux de gris
Les images en niveaux de gris
D´efinition Les images en niveaux de gris sont cod´es sur n bits. 4 niveaux = 2 bits 8 niveaux = 3 bits 16 niveaux = 4 bits 32 niveaux = 5 bits 64 niveaux = 6 bits 128 niveaux = 7 bits 256 niveaux = 8 bits
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G´ en´ eralit´ es Les Niveaux de gris
Illustrations
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G´ en´ eralit´ es Les Niveaux de gris
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G´ en´ eralit´ es Les Niveaux de gris
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G´ en´ eralit´ es Les Niveaux de gris
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La Couleur
Images couleurs
D´efinition Une couleur est cod´e par un vecteur `a 3 dimensions repr´esentant chacune une intensit´e de couleurs.
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La Couleur
Images couleurs
D´efinition Une couleur est cod´e par un vecteur `a 3 dimensions repr´esentant chacune une intensit´e de couleurs. Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ou RGB en Anglais) Chaque couleur est g´en´eralement cod´ee sur 1 Octet
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La Couleur
Images couleurs
D´efinition Une couleur est cod´e par un vecteur `a 3 dimensions repr´esentant chacune une intensit´e de couleurs. Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ou RGB en Anglais) Chaque couleur est g´en´eralement cod´ee sur 1 Octet Nombre de couleurs On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleu repr´esenter (28 )3 couleurs diff´erentes.
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La Couleur
Images couleurs
D´efinition Une couleur est cod´e par un vecteur `a 3 dimensions repr´esentant chacune une intensit´e de couleurs. Les 3 Couleurs de base sont le Rouge, le Vert et le Bleu (RVB ou RGB en Anglais) Chaque couleur est g´en´eralement cod´ee sur 1 Octet Nombre de couleurs On peut donc avec les 3 plans images Rouge,Vert et Bleu repr´esenter (28 )3 couleurs diff´erentes. C’est `a dire 16777216 couleurs diff´erentes.
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La Couleur
Figure: Une image couleur de r´ef´erence : Lena
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La Couleur
Images couleurs
Images couleurs Les images couleurs sont alors cod´es en 3 plans couleurs d’un octet par couleurs. Il y a donc 16777216 possibles
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La Couleur
Images couleurs
Images couleurs Les images couleurs sont alors cod´es en 3 plans couleurs d’un octet par couleurs. Il y a donc 16777216 possibles Ce qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !!
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La Couleur
Images couleurs
Images couleurs Les images couleurs sont alors cod´es en 3 plans couleurs d’un octet par couleurs. Il y a donc 16777216 possibles Ce qui est beaucoup pour la perception visuelle humaine !! Les tables d’index ou Palettes de couleurs On peut utiliser une palette de couleurs ”attach´ee” `a l’image. Il s’agit alors de couleurs index´ees La palette ou Look Up Table (LUT) permet de s´electionner qu’un nombre limit´e de couleurs (256, par exemple)
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La Couleur
Les LUT
Exemples de LUT Dans une LUT, un indice est associ´e `a chaque couleur d´ecrite par ses composantes Rouge, Vert et Bleu Index 0 1 2 k ...
Cr 0 10 20 x ...
Cv 0 0 0 y ...
Cb 0 0 0 z ...
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La Couleur
Les LUT
Exemples de LUT Dans une LUT, un indice est associ´e `a chaque couleur d´ecrite par ses composantes Rouge, Vert et Bleu Index 0 1 2 k ...
Cr 0 10 20 x ...
Cv 0 0 0 y ...
Cb 0 0 0 z ...
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La Couleur
Les LUT
Figure: La LUT de Lena ...
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La Couleur
Les LUT Changement de LUT On peut changer seulement la LUT d’un image en conservant les valeurs des index de l’image :
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Sommaire
1
G´en´eralit´es
2
les images matricielles
3
la radiom´etrie
4
Les formats d’image
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression :
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM Noir et Blanc
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM Noir et Blanc PGM Niveux de gris
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM Noir et Blanc PGM Niveux de gris PPM Couleurs
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM PGM PPM BMP
Noir et Blanc Niveux de gris Couleurs format Windows
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM PGM PPM BMP
Noir et Blanc Niveux de gris Couleurs format Windows
Avec compression
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM PGM PPM BMP
Noir et Blanc Niveux de gris Couleurs format Windows
Avec compression Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...)
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Les diff´erents formats Sur un support de masses (disques ...) les images sont stock´ees sous la for` ume de fichiers qui contiennent Une entˆete ( Hauteur,Largeur, LUT) La valeur des pixels Exemples de format Deux grandes cat´egories de format : Sans compression : PBM PGM PPM BMP
Noir et Blanc Niveux de gris Couleurs format Windows
Avec compression Sans perte (TIFF,PNG,GIF ...) Avec perte (JPEG ...)