Changer la définition d’une image

Changer la définition d’une image ou dit autrement augmenter ou diminuer la définition d’une image.

Augmentation de la définition d’une image

Regardons ce que cela implique dans la réalité si on augmente la définition d’une image matricielle.
Doubler, quadrupler, … la définition d’une image matricielle par le calcul théorique est assez simple.
Comme nous l’avons vu dans le chapitre :

| Voir : Modifications : définition, résolution, taille de l’image |

il suffit de prendre la valeur de la définition de l’image et de la multiplier par un facteur (suivant la définition que l’on veut obtenir).
Pour comprendre ce à quoi correspond réellement l’augmentation ou la diminution de la définition d’une image prenons un exemple.
Prennons une image de définition 6 x 6 pixels et commençons par calculer sa définition si l’on double ses valeurs en longueur ( 6×2 ) et en hauteur ( 6×2 ). Une multiplication par 2 de la Longueur et de la hauteur de l’image revient à multiplié par 4 la définition de l’image ( 2² ).

Définition ( D1) de l’image 1 :
D1 = 6 x 6 pixels
D1 = ( 6 x 6 ) = 36 px

Définition ( D2 ) de la nouvelle image obtenue (image 2) une fois la définition sur la longueur et hauteur de l’image 1 multipliés par 2 :
D2 = ( 6 x 2 ) x ( 6 x 2 ) = 12 x 12
ou écrit différement
D2 = ( D1 ) x ( 2 )²

D2 = ( 6 x 6 ) x ( 2 )² = 144 px

Rmq : Une augmentation de définition d’une image entraine une élévation de son nombre de pixel, soit le produit du nombre de pixels initales multiplié par le facteur élevé au carré.
Inversement une diminution de la définition d’une image entraine une diminution de son nombre de pixel, soit le produit du nombre de pixel initales divisé par le facteur élevé au carré.

Même image mais de définition différente
Même image mais de définition différente

La définition de l’image matricielle n°2 ( D2 = 12 x 12 = 144px ) est le quadruple de la définition de l’image matricielle n°1 ( D1 = 6 x 6 = 36 px )
D2 = D1 x ( 2 )² = 144px

Cette image vient appuyer visuellement le calcul théorique.
Mais en fait, à quoi correspond concrètement pour une image matricielle ce quadruplement de définition d’image ?
Comme on le voit sur l’exemple, un quadruplement de définition implique un quadruplement de pixel ( dit autrement : pixellisation plus importante de l’image ).

Première question, comment quadruple-t-on « physiquement » un pixel ?
On peut facilement comprendre que si on à un pixel jaune, et que l’on veut quatre exemplaire du même, il suffi de le reproduire quatre fois.
Mais maintenant si on a un pixel jaune et que l’on en veut quatre identique à celui-ci, et qu’en plus, ces quatre pixels soient 4 fois moins gros, comment fait-on ?

1 pixel - 4 pixels
1 pixel – 4 pixels

Diminution de la définition d’une image

Regardons ce que cela implique dans la réalité si on diminue la définition d’une image matricielle.
Si l’on en veut que la définition d’une image matricielle deviennent moins importante (exemple quatre fois moins), que deviennent nos pixels en trop ?
Fusionne-t-on les pixels de la même couleur ?
Quels sont les pixels que nous retirons etc. ?

Diminution de la définition d'une image matricielle
Diminution de la définition d’une image matricielle

La définition de l’image matricielle n°2 ( D2 = 3 x 3 = 9 px) est quatre fois moins importante que la définition de l’image matricielle n°1 ( D1 = 6 x 6 = 36 px )
D2 = ( D1 ) / ( 2 )² = 9 px

Rmq : On peut constater sur cet exemple que sur l’image n°2 la lettre a complètement disparue !

Notions importantes à connaitre pour agir sur une image matricielle

Nous voyons bien par ces petites démonstrations que les calculs théoriques sur la définition, la résolution et la taille de l’image sont possible très simplement, mais que si on veut les appliquer concrètement à une image sans programme de retouche d’image (tel que Photoshop), il nous est très difficile parfois de les appliquer.

Même si on utilise le meilleur programme de retouche d’image qui soit, il ne faut tout de même pas perdre de vu deux notions très importantes :

Pour trouver ces deux notions, nous nous appuierons avec nos exemples sur l’action d’augmentation ou de diminution de la définition d’une image.

Si l’on augmente la définition d’une image on augmente le nombre de pixels, ce qui veut dire concrètement pour notre programme de retouche d’image, que pour augmenter la définition d’une image, le programme doit « inventer » des pixels à partir de ceux existants.

| Voir : Modification de la définition d’une image |

La première notion serait donc : Ajout de matière virtuelle basé sur un calcul.

Si l’on diminue la définition d’une image on diminue le nombre de pixels, ce qui veut dire concrètement pour notre programme de retouche d’image, que pour diminuer la définition, le programme doit « retirer » des pixels de l’image.

| Voir : Modification de la définition d’une image |
La deuxième notion serait donc : Suppression par calcul de matière. Suppression « aléatoire », car qui dit au programme quels sont vraiment ( pour la vision par exemple ) les pixels important à garder ou supprimer de l’image ?
Les deux notions importantes à ne pas perdre de vue quand on retouche une image avec quel que soit le programme, ce sont les notions dites d’interpolation :

Ajout de matière ( addition de pixels )
Suppression de matière ( soustraction de pixels )

Rmq : Dans le programme de retouche d’image Photoshop ces opérations ( ajout ou suppression ) s’appellent le rééchantillonnage d’une image ( voir la case à cocher dans la boite de dialogue : taille de l’image ).

Boite de dialogue "Taille de l'image" de Photoshop
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