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Comment bien scanner ?
DPI, PPI, PPP, LPI, que signifient tous ces nombres qu'on cite dès qu'on parle d'image numérisée ? Il ne sera question ici que des scanneurs, puisque le vocabulaire technique des caméras se limite au nombre total d'éléments sensibles du capteur. Signalons seulement que, en 2011, tous les capteurs ont une résolution globale qui dépasse le nombre de 3 millions de points image qu'il est raisonnable d'avoir pour tout type d'image standard. Les points supplémentaires qu'autorisent les capteurs modernes peuvent être utilisés pour obtenir des agrandissements. La plupart sont même suffisants pour un archivage numérique de documents qui nécessite environ 8 millions de points au total pour une page standard complète (voir plus loin les spécifications du NARA).
De la description du mécanisme de capture de l'image par le scanneur on aura retenu que l'image est découpée en éléments séparés, les points d'image ou pixels. Pour être décrit complètement, chaque point doit être affecté de 2 paramètres au moins: sa taille et sa valeur. On comprend aisément que plus les points sont petits et nombreux, plus l'information concernant l'image est détaillée. Ce paramètre est la "résolution de numérisation". On parle ici de "résolution optique", qui est la résolution réelle, et non de "résolution interpolée" que le petit robot malin qui vit dans les scanneurs obtient en "inventant" des points qu'il n'a pas vu entre les points réels. Une image étant une surface, on distingue en pratique une résolution horizontale (le nombre de points dans la barrette de CCD ou diodes) et une résolution verticale (le nombre de lignes analysées lors du balayage). Cette "résolution de numérisation" est donc exprimée par 2 valeurs en points par unité de longueur. Si l'unité de longueur est anglo-saxone on a des "dots per inch" (dpi); si on francise partiellement on a des "points par inch" (ppi); si on traduit entièrement on récupère des points par pouce (ppp); et si on respectait les normes internationales on devrait avoir des points/mm ou points/cm ce qui seraient pour nous plus parlant.
La figure 3 a été scannée à 75 ppp en Noir et Blanc et agrandie pour avoir la même taille que la figure 4 qui est scannée à 300 ppp. Si vous ne voyez pas de différence: vos lunettes sont sales...
Les valeurs couramment rencontrées pour les résolutions optiques des scanneurs à plat sont (en ppp) 300x300, 300x600, 600x1200, 1200x2000, et plus. Pour les barrettes de capteurs des scanneurs de diapositives, où les images à traiter sont plus petites et doivent donc être analysées plus finement, on rencontre des valeurs réelles de 1200 ppp (Epson). Attention, certainement pour des raisons commerciales, les constructeurs annoncent facilement des résolutions plus importantes (2400 dpi pour Epson, 2700 pour Canon). Lorqu'on étudie attentivement les notices techniques, il apparaît que ce sont des valeurs de 'sous-numérisation', ce qui correspond probablement (l'expression est 'floue') à une résolution interpolée. On remarquera qu'on a tendance à réduire à un seul nombre la valeur de la résolution. On dira couramment que le scanneur a une résolution de 300 ppp. Cette habitude conduit à une sous estimation des différences qui existent entre les différents modèles. La qualité d'une numérisation dépend bien du nombre de points contenus AU TOTAL dans l'image. L'image étant une surface, le nombre de points qu'elle contient se calcule à partir des 2 valeurs de résolution horizontale et verticale. Par conséquent, le nombre de points dans une image numérisée varie comme le carré de la résolution lorsque celle-ci est exprimée par un seul nombre. Une image numérisée à 600 ppp n'a pas 2 fois plus de points que celle qui est numérisée à 300 ppp, elle en a 4 fois plus! La grandeur à prendre en compte serait donc en fait exprimée en DPSI (dots per square inch, points par pouce carré). Enfin, il est à noter qu'il n'est pas obligatoire d'utiliser la résolution maximum du scanneur. Qui peut le plus peut le moins.
Le second paramètre indispensable pour décrire chaque point est sa valeur. Par valeur j'entends le nombre qui code l'intensité de la lumière que le scanner a lue en numérisant le point. Si l'analyse de l'image se fait en couleurs on aura même 3 nombres correspondant à l'intensité de chacune des couleurs de base (RVB). De la précision de ces nombres dépend la précision du rendu des couleurs ou des niveaux de gris. Ce paramètre est appelé 'profondeur de numérisation'. Certains disent aussi 'résolution de bits' parce que cette profondeur est exprimée en nombre de bits utilisés pour coder les valeurs mesurées.
La figure 5 montre une image avec peu de niveaux de gris (en fait en NetB), la figure 6 est la même avec 256 niveaux (si vous ne voyez pas de différence, c'est que vous travaillez encore avec une machine des années 80).
* Si la profondeur de numérisation est de 1 bit, chaque intensité ne peut prendre pour valeur que 0 ou 1. L'image image sera en 2 'couleurs', le plus souvent Noir pour le 0 et Blanc pour le 1. Ce codage convient en théorie pour une image au trait, un texte ou un dessin par exemple. Dans ces conditions, un octet contient les informations de 8 points consécutifs. A 1 bit par point, on ne peut donc reproduire que des lignes, mais encore faut-il que cette reproduction soit correcte. Or, si la résolution de numérisation est trop faible, les lignes ressembleront à un escalier. La seule méthode dont on dispose dans ce cas pour diminuer cet effet de 'marches d'escalier' est l'augmentation de la résolution. On aura souvent intérêt à utiliser la résolution maximum du dispositif de sortie (imprimante par exemple) comme résolution de numérisation, en tenant compte du facteur d'agrandissement ou réduction de l'image finale par rapport à l'original.
* Si la profondeur de numérisation est de 8 bits (soit 1 octet) on pourra avoir au mieux 2^8 (lire 2 puissance 8)=256 niveaux de gris ou couleurs différentes. Ce mode de numérisation convient bien lorsqu'on désire numériser des images en niveaux de gris ou des images en couleurs en produisant un fichier de taille modeste. C'est aussi un mode qu'on pourra préférer pour reproduire des manuscrits anciens dont le papier est jauni et pour lesquels se posent des problèmes de contraste. Dans ce dernier cas, le fichier image sera plus gros que si on utilisait le N&B, mais la lecture sera nettement améliorée. Dans le cas de la couleur, il faut encore remarquer que chaque couleur de base ne disposera, en cas de partage le plus équitable possible, que de 2 ou 3 bits soit 4 ou 8 nuances différentes. En fait, on améliore souvent considérablement le rendu des images en restreignant les couleurs possibles à celles réellement présentes dans l'image, ce qui s'obtient en construisant une table des couleurs (rassurez-vous c'est le logiciel graphique qui s'en charge).
* Si la profondeur de numérisation est supérieure on comprend qu'on obtiendra un plus grand nombre de nuances dans chacune des couleurs de base. Cela se réalise en codant les intensités sur plusieurs octets. Le plus souvent on choisit d'utiliser 1 octet par couleur de base (donc 3 octets au total ou 24 bits), ce qui fournit 256 nuances pour chaque couleur soit au total 256x256x256 = environ 16 millions de couleurs. Certains scanneurs "haut de gamme" augmentent encore cette valeur en numérisant sur 10, voire 12 bits chacune des couleurs de base ce qui donne en théorie des milliards de couleurs possibles. Dans ces derniers cas, la profondeur de numérisation globale est de 30 ou 36 bits ce qui représente 4 ou 4,5 octets et non plus 3, augmentant d'autant le 'poids' (la taille) du fichier image final. L'intérêt de cette possibilité réside essentiellement dans les traitements plus fins que le scanner pourra réaliser en interne, la carte graphique qui pilote le moniteur ne fonctionnant le plus souvent pour sa part, et au mieux, qu'en 24 bits. C'est également le cas de la plupart des logiciels de retouche photo pour amateurs; et c'est sans parler de l'imprimante qui, elle, saura produire guère plus que quelques (dizaines de) milliers de nuances!
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