TECHNOLOGIES MULTIMÉDIA

Olfa Saket

olfa.saket@fsb.u-carthage.tn
Plan

 Introduction au multimédia
• Médias multiples
• Axes fédérateurs
• Exemples d’applications
 Son: Signaux et Traitement de Signal
• Signal analogique
• Signal numérique
 Image
• Codage couleurs
• Compression / décompression
 Vidéo
• Redondance Spatiale
• Redondance temporelle

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 Qu’est-ce qu’une image?

Réalité analogique Représentation numérique

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 Image numérique
On distingue deux types d’images:

a. Les images vectorielles

b. Les images matricielles

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a. Images vectorielles
• Suite de formules mathématiques décrivant les formes élémentaires constituant l’image
(carré, cercle,...).

• Chaque forme possède un certain nombre d’attributs tels que la couleur, l’épaisseur du trait,
le point de départ ,le point d’arrivé...

• L'information contenue dans le fichier d'un format vectoriel est composée par des
commandes qui permettent de dessiner les formes particulières qui constituent l’image.

• L'information décrira, par exemple, la position, l'épaisseur et la couleur d'une ligne à tracer.

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b. Images matricielles (ou bitmap)

• L'image est considérée comme un rectangle constitué de points élémentaires de
couleur uniforme, les pixels ("picture element",).

• Décrire l'image revient alors à préciser la couleur de chaque pixel.

• Le fichier graphique sera une liste de nombres binaires, correspondants à ces

couleurs, précédée par un en-tête (header) décrivant la méthode utilisée.

• Sur une image matricielle , le Zoom est délicat car il produit un tracé en "escalier" ou
effet de pixellisation.

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 Le pixel
• Une image numérique est constituée d’un ensemble de points appelés pixels
(abréviation de PICture Element) pour former une image.
• Un pixel est le plus petit élément qui compose une image numérique.
• L'ensemble de ces pixels est contenu dans un tableau à deux dimensions
constituant l'image

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 La Définition
• On appelle définition le nombre de points (pixels) constituant une image: c’est le
nombre de colonnes de l’image que multiplie son nombre de lignes.
• Une image possédant 10 colonnes et 11 lignes aura une définition de 10 x 11
• Nombre total de pixels dans une image = colonnes x lignes.
• 10 x 11 = 110 pixels au total pour l'image ci-dessus.

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 La résolution
• C'est le nombrede pixels par pouce: On utilise l'unité "ppp" = "pixel par
pouce" Ou en anglais "dpi" = "dots per inch". Sachant que un pouce est à
peu près égal à 2,54 cm.
• Plus la résolution est élevée ,plus les points sont petits et nombreux et plus
l'image est fine

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 La résolution
• La résolution permet ainsi d'établir le rapport entre la définition en pixels d'une
image et la dimension réelle de sa représentation sur un support physique
(affichage écran, impression papier...)
• Résolution = définition (largeur) / dimension réel (largeur)
• la résolution d'une image de 300 pixels de large mesurant 2 pouces de coté :
Résolution = 300 / 2 = 150dpi

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 Exercice1:
• Quelle serait la définition en pixel d'une feuille de 8,5 pouces de largeur et 10
pouces en hauteur scannée à 300dpi?
 Exercice2:
• On a une image de 800*800 pixels que l’on veut imprimer ,on veut que l’image
imprimer soit de 15cm sur 15cm, Comment doit-on choisir la résolution lors de
l’impression?

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 Codage des couleurs

• Une image numérique utilise de mémoire selon le codage des informations de
couleur qu'elle possède.
• Le codage de couleurs exprimé en bit par pixel (bpp): 1, 4, 8, 16 bits...
• En connaissant le nombre de pixels d'une image et la mémoire nécessaire à
l'affichage d'un pixel, il est possible de définir exactement le poids que va utiliser
le fichier image sur le disque dur (ou l'espace mémoire requis en RAM pour
réaliser un calcul sur cette image)
• Poids d'une image en octet = Nombre de pixel total X codage couleurs (octet)

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 Les différents modes de couleur

a. Mode bitmap (noir et blanc)
• Codage en 1 bit par pixel (bpp) : => 21 = 2 possibilités: [0,1]

• Avec ce mode, il est possible d'afficher uniquement des images en deux couleurs: noir (0)
et blanc(1). Il utilise une seule couche.

Chaque pixel peut donc avoir 2 couleurs possibles:

Soit noir ou soit blanc

• Ex: Quel est le poids d'une image d'une définition de 640 x 480

codée sur 1 bit (noir et blanc)?

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 Les différents modes de couleur

b. Mode niveau de gris:
• Codage en 8 bits par pixel (bpp) => 28 = 256 possibilités

• Chaque pixel peut avoir 256 nuances de gris possibles

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 Les différents modes de couleur

c. Mode de couleurs indexées
• Codage en 8 bits par pixel (bpp) => 28 = 256 possibilitées

• Chaque pixel peut avoir 256 couleurs fixes possibles

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 Les différents modes de couleur

d. Mode RVB (Rouge, Vert, Bleu)

• Avec un codage en RVB 8 bits par couche :

• À chaque pixel on associe : 𝟐𝟖 =256 nuances de Rouge
et
𝟖
𝟐 =256 nuances de Vert
et
𝟖
𝟐 =256 nuances de Blue

• La couleur de pixel sera le résultat de synthèse additive des 3 couleurs primaires, chacune étant
codée sur 8 bites

• On parle aussi de codage 8 bits par couche(8 bits par couleur primaire )

• Soit un codage totale sur 3 x 8bits = 24 bits utilisées au total par pixel

Codage en 24 bit par pixel (bpp)256 x 256 x 256 = 224 = 16,7milions

Chaque pixel peut prendre 16,7Milions de couleurs possibles!
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 Les différents modes de couleur

d. Mode RVB (Rouge, Vert, Bleu)

 Exemple

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 Les différents modes de couleur

d. Mode RVB (Rouge, Vert, Bleu)

• Avec un codage en RVB 16 bits par couche :

• À chaque pixel on associe : 𝟐𝟏𝟔 =65536 nuances de Rouge
et
𝟏𝟔
𝟐 =65536 nuances de Vert
et
𝟏𝟔
𝟐 =65536 nuances de Blue

• La couleur de pixel sera le résultat de synthèse additive des 3 couleurs primaires, chacune étant
codée sur 16 bites

• On parle aussi de codage 16 bits par couche(16 bits par couleur primaire )

• Soit un codage totale sur 3 x 16bits = 48bits utilisées au total par pixel

Codage en 24 bit par pixel (bpp)65535 x 65535 x 65535 = 248 = 4 milliards

Chaque pixel peut prendre 4 milliards de couleurs possibles!
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 A retenir :
• Une image est caractérisée par :
• Sa définition en pixels (pixel = Picture Element) (ex : 640x480 pixels)
• Ses dimensions en pouces(un pouce =2,54cm) (ex : 12pouces'')
• Sa résolution en DPI ou PPP (Dot Per Inch ou Point Par Pouce ) (ex: 300dpi)
• Son codage exprimé en bit par pixel (bpp). (ex:8bits par pixel)

 Formules :
• Résolution = définition / dimension
• Définition = résolution x dimension
• Dimension = définition /résolution
• Poids (octet) = Nombre total de pixels X codage couleurs (octet)
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 Compression des images

• Soit une image matricielle de 3000x4000 pixels codé en RVB 24 bits
• Poids en octets=3000 x 4000 x 3 =36*106 octets
• Ce nombre est énorme et occupe trop d'espace sur un disque dur ou une carte
mémoire
• Il va falloir compresser les données: RLE, lzw, Codage de Huffman, jpeg

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 Compression RLE ou RLC(Run Length Encoding/Coding)

• Principe: Si une donnée d apparaît n fois consécutivement dans le flux
d’entrée, remplacer les n occurrences par la paire “n d”.

• Exemple1: aaaabbbbbbbbcccccc est codé 4a8b6c

6 octets
18 octets

𝑡𝑎𝑖𝑙𝑙𝑒 𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒−𝑡𝑎𝑖𝑙𝑙𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠é

• Taux de compression =
𝑡𝑎𝑖𝑙𝑙𝑒 𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙𝑒

• Compression : T = (18-6)/18 = 66,7%

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 Compression RLE ou RLC(Run Length Encoding/Coding)

• Exemple1: Une image matricielle codé en mode niveaux de gris 8 bits

124 124 124 32 32 32 3 124 4 32 6 0 5 60

32 0 0 0 0 0
8 octets
0 60 60 60 60 60 6*3 = 18 octets

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 RLE ou RLC(Run Length Encoding/Coding)

• Inconvénient: Mal adapté aux fichiers ayant peu de répétitions successives

• Exemple : ABBCBACABBAC => en RLE 1A2B1C1B1A1C1A2B1A1C

Compression : T = (12 - 20)/12 = -66,7% !

La compression RLE n’a donc d’intérêt que pour des images possédant de nombreux
éléments consécutifs redondants, notamment les images avec de larges parties
uniformes.

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 Formats d’images
Extension Nombre de Compression Commentaire
couleurs
BMP 16M Non Format standard Windows
(Windows bitmap)

JPG(Joint 16M Oui Format courant sur Internet

Photographic Experts
Group)
GIF(Graphics 256 Oui Permet les animations ainsi que le mode
Interchange Format ) de transparence /très utilisé sur Internet

ICO(icône) 256 Non Format des Icônes sous Windows

PNG(Portable 16M Oui Concurrent libre de gif , compression 5 à

Network Graphics) 25% meilleure que la compression GIF.
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