Les deux types d'images en
informatique
Une image numérique est un concept tout à fait
abstrait. Les données
numériques qui la composent ne trouvent leur signification
que lors de
sa visualisation grâce à un logiciel
adéquat.
2
types d'images sont utilisées en informatique :
- Les
images (matricielles) ou bitmap.
Une image matricielle (ou bitmap) est une image constituée
d'un
ensemble de points : les pixels. Chaque point porte des informations de
position et de couleur.
Format d'images bitmap : BMP, PCX,
GIF, JPEG, TIFF, Raw, etc.
Les photos numériques
et les images scannées sont de ce type.
- Les
images vectorielles.
Les images vectorielles sont composées de formes
géométriques qui vont
pouvoir être décrites d'un point de vue
mathématique. Par exemple une
droite sera sera définie par 2 points, un cercle par un
centre et un
rayon. Le processeur est chargé de "traduire" ces formes en
informations interprétables par la carte graphique.
Ces
images sont générées par des logiciels
de dessin comme CorelDraw.
Les cliparts (livrés avec MS Word, MSWorks, Publisher) sont
des images
vectorielles.
Format d'images vectorielles : WMF, CGM etc.
Les avantages d'une image vectorielle : les fichiers qui la composent
sont petits, les redimensionnements sont faciles sans perte de
qualité.
Les inconvénients : une image vectorielle ne permet de
représenter que des formes simples. Elle n'est pas donc
utilisable pour
la photographie notamment pour obtenir des photos réalistes.
Il est possible de transformer une image vectorielle en
bitmap en
utilisant un logiciel classique de retouche d'images (comme
PhotoFiltre, PhotoFiltre Studio, Paint Shop Pro, Photoshop, The Gimp
etc.).
Grâce à la technologie
développée par la compagnie
Macromedia et son logiciel Macromedia Flash, ou au plug-in SVG, le
format vectoriel est aujourd'hui utilisable sur Internet.
A noter que la conversion inverse, de bitmap
à vectoriel, est beaucoup plus délicate. Un
logiciel spécialisé est
nécessaire. A savoir, le logiciel gratuit Inkscape
est
opérationnel. Documentation ICI
et vectorisation en particulier. LA.
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