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    À l’image, un portrait pixellisé. On voit bien que c'est l'ensemble de points qui donne forme à l'image. © Kevindean, Flickr, cc by nc sa 2.0

    À l’image, un portrait pixellisé. On voit bien que c'est l'ensemble de points qui donne forme à l'image. © Kevindean, Flickr, cc by nc sa 2.0

    Image matricielle

    Une image matricielle est une image numérique formée d'une multitude de points de couleur (pixels), et représentée sur une grille dotée de deux axes, X et Y. La définition (ou la précision) d'une image matricielle dépend ainsi du nombre de pixels qui la composent. Plus ils sont nombreux, plus l'image sera nette : c'est la résolution.

    L'image matricielle, formée de pixels, est opposée à l'image vectorielle, créée à partir de vecteurs.

    Les composants d'une image matricielle

    Chaque pixel d'une image matricielle possède sa propre couleurcouleur, déterminée par une combinaison de valeurs de rouge, vert et bleu (RVB), ou d'autres systèmes de couleurs comme le CMJN pour l'impression. La précision des couleurs et la taille de l'image en pixels définissent la qualité et l'usage potentiel de l'image. Une image à haute résolution sera plus adaptée pour l'impression, tandis qu'une résolution plus basse suffit pour des usages web.

    Utilisations courantes des images matricielles

    Les images matricielles sont omniprésentes dans notre quotidien. Voici quelques exemples d'applicationsapplications :

    • PhotographiePhotographie numérique : Les appareils photo numériques créent des images matricielles, idéales pour capturer des détails complexes.
    • Web et médias sociaux : Les images pour le web sont souvent optimisées en basse résolution pour charger rapidement.
    • Imagerie médicale : Utilisée pour des analyses détaillées comme les radiographiesradiographies ou les IRMIRM.
    • Jeux vidéo : Les graphismes des jeux sont généralement composés d'images matricielles texturées.

    Les limites de la technologie matricielle

    Malgré leur large utilisation, les images matricielles présentent des limitations, notamment :

    • Perte de qualité lors du redimensionnement: Agrandir une image matricielle entraîne une perte de netteté et de clarté, car le logiciellogiciel doit "inventer" des informations pixel manquantes.
    • Taille de fichier importante: Une haute résolution implique plus de pixels, et donc des fichiers plus lourds, ce qui peut poser problème pour le stockage et le transfert de données.

    Ces contraintes rendent parfois préférable l'utilisation d'images vectoriellesimages vectorielles, en particulier pour les graphiques qui doivent être fréquemment redimensionnés ou pour des dessins très détaillés.