Comme nous l'avons vu dans le
tableau récapitulatif, deux paramètres condi- tionnent le poids de
l'image : ses dimensions et sa complexité. Plus une image est grande,
plus une image est riche en détails et plus le nombre de pixels (donc
le nombre d'octets) nécessaire pour la représenter sera important.
C'est aussi simple que cela. A contrario, la gestion du poids
par le graphiste scrupuleux ne peut se faire que de deux façons : soit
il réduit les dimensions de l'image, soit il en réduit la
complexité.Nous savons qu'il existe une technique radicale pour disposer du poids de l'image, celle de la compression Jpeg. Nous avons vu aussi que celle-ci peut avoir un effet assez dévastateur sur la qualité de l'image et qu'elle n'est donc pas obligatoirement la solution idéale, même si elle est la plus facile à mettre en oeuvre...
En ce qui concerne les images de type Gif, les logiciels "optimiseurs" de poids qui fleurissent sur le Web tentent de répondre à cette question de façon tout à fait mécanique. La complexité n'étant ici envisagée qu'en terme de profondeur du codage des couleurs, choix va être offert de réduire celle-ci.
J'ai fait l'expérience (logiciel WebGraphics Optimize) avec la scène tirée de La Belle au bois dormant, dont j'avais conservé l'original.
- Poids lors de la récupération sur le web (256 couleurs) : 101 900 octets
- codage sur 6 bits (64 couleurs) : 47 512 octets
- codage sur 7 bits (128 couleurs) : 71 399 octets
Il est temps de préciser ce que j'entends par réduction de la complexité, à partir d'un exemple qui présente l'avantage d'être simple et connu de tous.
Comment notre oeil perçoit-il un personnage de dessin animé ? Comme un tracé, souvent de couleur sombre, délimitant différents aplats colorés uniformes. Ceux qui ont déjà tenu en main un cellulo sur lequel est dessiné un tel personnage savent bien que cette uniformité est approchée au plus près mais qu'elle n'est pas absolue. Il n'empêche : notre oeil devant l'écran la verra telle.
Voyons maintenant comment un
processus de numérisation perçoit une telle image. Dans la vignette
ci-contre, tirée d'une image préalablement réduite à 256 couleurs par
les Van Eaton Galleries, le scanner a perçu tant de nuances qu'il faut
ici 165 couleurs pour les retracer toutes. Outre les défauts visibles
qui contribuent à augmenter ce chiffre, il faut d'ores et déjà admettre
que le processus de numérisation "voit" plus de choses que ce que notre
oeil est habilité à admettre, c'est-à-dire qu'il génère une complexité
non-signifiante dans notre perception de l'image. Même le fond,
qui devrait posséder la couleur univoque du celluloïd, a besoin d'une
quinzaine de couleurs pour être défini.
Eliminons de cette complexité la
totalité des éléments non-signifiants, c'est-à-dire restituons un tracé
uniforme et des aplats réels (ce qui nous permet de corriger les
principaux défauts de l'original, notamment une dégradation de couleurs
sur la droite, due à la protection cellophane du cell d'origine).Les 10 couleurs utilisées ici sont donc plus proches de la conception du cell original que la version en 165 couleurs. Le gain en octets est considérable, puisque la version numérisée pèse 10,2 Ko, la version redessinée 5 fois moins (2,2 Ko).
Afin d'anticiper un débat théorique d'importance, je dirais sans doute abruptement qu'aucune des images ci-dessus n'est vraie par rapport à l'image originale. Toutes les deux sont des représentations d'une certaine réalité, mais la numérisation n'a pas une véracité supérieure à l'image redessinée. Toutes les deux, à leur manière, approchent et trahissent l'original.
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Petites Leçons sur l'image - Philippe Cottet 1996-1999