Indisciplinarité

Les gênes d’une image

Aujourd’hui, une modeste introduction à l’image numérique. Le sujet est assez vaste, et cet article ne se veut pas exhaustif… C’est juste histoire de poser quelques modèles que je réutiliserai pour de prochains articles…

Numériser une image ?

Imaginons qu’un illustrateur fasse ses dessins sur une feuille mais qu’il veuille faire sa couleur sur ordinateur (ou qu’il veuille envoyer son dessin par mail à son éditeur). Eh bien il aura besoin de faire une image de son image (qui jusqu’alors était un objet physique du monde réel composé d’atomes) c’est à dire qu’il aura besoin de modéliser les informations lumineuses (oui une image est un ensemble de variations chromatique et d’intensité lumineuse), reçue par un capteur dans un dispositif spécifique capable d’écrire et de lire ces informations. Ici, le dispositif est physique (nous ne nous attarderons pas sur le fonctionnement physique des capteurs…) et sa modélisation est mathématique.

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On y reviendra.

Bien sur, nous ne sommes pas encore capable de restituer une image strictement identique à celle du réel, au photon près ; on est dépendant du degré du perfectionnement de la technologie (taille des cellules sur un capteur) utilisée lors de l’enregistrement d’une parcelle du réel: on est dépendant de la résolution (la finesse des détails d’une image) et de la dynamique (l’étendu de la palette de couleurs) du capteur, qui nous restituera une image. Maintenant lorsque vous scannez ou lorsque vous prenez une photo, de vous ou de votre copine, ça n’a aucune importance, dites:

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Notes aux autres photographes mondains: Attention ça ne marche pas si vous faites de l’argentique ou du polaroïd.

Bien, l’illustrateur à numérisé son image, mais elle est un peu dégradée pour la principale raison qu’une image numérique est grosso-modo le fruit d’une chaine d’acquisition (capteur, échantillonnage, compression…) sur laquelle elle perd un peu de sa superbe en chemin. Ici, par exemple, l’illustrateur est un peu déçu lorsqu’il a scanné sa planche d’aquarelle. Heureusement pour lui, il a Gimp (si c’est un prolétaire) ou Photoshop (si c’est un défenseur entendu du capitalisme) et il pourra retoucher son image afin de s’approcher du rendu voulu. Derrière la pipette ou les menus pour rehausser les contrastes se cache de subtiles opérations mathématiques permettant de manipuler les gènes d’une image, les pixels. On pourrait dire qu’un illustrateur ou un photographe fait des images génétiquement modifiées lorsqu’il retouche ou ajoute de la couleur sur son image par des moyens numériques.

florilegeMenu

« […]En décomposant l’image en pixels, le numérique accède au niveau de ses constituantes élémentaires. En sorte qu’on a pu dire que l’ordinateur permettait de manipuler une image point par point. Une image numérique est faite d’une trame de points rigoureusement ordonnées. À l’ensemble des points lumineux à l’écran, ou des pixels, correspond une matrice mathématique dont les valeurs, traduites sous forme d’ « informations », sont contrôlées par l’ordinateur. Ce qui permet d’agir au niveau même du pixel. »¹. Ici, le logiciel Gimp nous permettra de modifier l’ensemble des pixels d’une image, par exemple le contraste, la teinte des pixels, la luminosité…

Créer une nouvelle image en manipulant ou en créant ses propres gênes

Nous avons vu précédemment que l’illustrateur retouchant ses images devenait très modestement un Frankenstein de l’image numérisée. Dans des démarches plus contemporaines, notamment dans le design algorithmique, le numérique, au delà d’un outil pratique, devient le principal outil de création. Le matériau premier, c’est le nombre, interprété par du code.

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« La programmation peut être envisagée comme une écriture technique qui transforme des formules mathématiques en suite de solutions efficaces… »². Ci-dessous, un programme simple en langage Processing qui permet d’afficher 5000 cercles de couleur et de position aléatoire en une fraction de seconde. Cette œuvre est totalement unique, car on a 361 possibilités (360 couleurs plus le noir) par points composant l’ensemble du canevas qui contient 80.000 pixels. On a donc 1 chance sur 361 puissance 80.000 de refaire cette œuvre au pixel près à chaque fois qu’on relance le programme. Profitez-en.

Si le code permet de créer une image et de composer de façon quasi-artisanale son image numérique, je conçoit cet outil pour ma part davantage comme moyen d’augmenter un média notamment avec la couche interactive; je ne m’étends donc pas sur les pratiques de dessin génératifs qui ne sont pas vraiment ma tasse de thé bien que je n’y suis pas totalement insensible. L’image numérisée, couplée avec des moyens analogiques, digitaux ou optiques, pourra être saisie, et pourra par exemple laisser apparaitre une autre image. Également, par le biais du code, on peut doter à l’image la capacité de voir ou en tout cas de lui permettre de comprendre artificiellement ce qu’elle montre, afin qu’elle puisse saisir des choses à son tour.

featureMatching

Ci-dessous 3, un algorithme de feature matching, qui sert à reconnaitre et à comparer des points caractéristiques d’une image voulue avec une image acquise.

Donner la vue à l’image

Nous avons vu dans un précédent article ce qu’est la vision par ordinateur (ou vision numérique qui est un sous-domaine de l’intelligence artificielle), elle permet en quelque sorte d’insuffler la vue à une machine, par le biais de la réception d’un flux images par le système. Nous pourrons, par le biais d’algorithmes plus avancés, détecter des formes, comme des visages ou des mains. Heureusement pour les programmeurs, il existe des bibliothèques qui permettent d’utiliser ces algorithmes complexes sans avoir à s’arracher les cheveux, et là je pense tout particulièrement à openCV. Dans ce genre d’opérations, les matrices d’images sont traités sont transformés en signaux extrêmement malléables afin d’en faciliter l’extraction d’informations. Ci-dessous, la formule de la transformée de Fourier permettant entre autres de transformer une image en spectre séquentiel.

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Je ne comprends pas encore cette fonction mais un jour peut-être, j’y arriverai. Peut-être. Pour l’instant je trouve ça joli.

La modélisation mathématique et l’intégration de ce modèle à l’intérieur d’un système informatique ont octroyé à l’image la capacité à se générer  elle-même dans un environnement défini et contraint par des règles algorithmiques données. Cet environnement, l’ordinateur, à pu permettre dans un premier temps aux images (-fixes, -mouvement, -génératives) de se combiner aux mathématiques (statistiques, algébriques…). Pour l’instant, c’est deux ensembles contenant des sous-ensembles qui se rencontrent, et ceci dans une perspective d’une conjonction équivalente des différents ensembles, sous-ensembles et objets entre eux. Cette perspective à pour point focal f  et est dessiné par un ensemble de droites (ou disciplines) se mettant alors en relation dans un plan optique.

La saisie de cette optique, de ce paysage de droites tissé par la transdisciplinarité, se fait par un témoin de cette mise en relation de ces disciplines qui sera lui-même intégré à la mise en œuvre de cette synthèse. En ce point f, on pourrait y ajouter un bon nombre de lignes et notamment la musique; Wagner au XIXeme siècle théorisa ce qu’il appela l’Art Total; Bayreuth devenait le premier lieu des tentatives de la relation entre la musique, la danse, la scénographie, l’architecture et l’acoustique (Bayreuth a été conçut de façon que la musique de R.Wagner puisse se réverbérer d’une façon bien spécifique, de façon que le public puisse profiter de la particularité des réminiscences sonores).
La technologie s’ajoute au point f, et permet à l’image calculée d’avoir des extensions physiques, et d’ouvrir un dialogue avec le réel. L’image devient un objet saisissable, sensible aux interactions directes avec les gestes humains; La naissance d’un gestus homme-machine.


¹ John Simon dans « Code de Création »
² Edmond Couchot dans « Les promesses de l’hybridation numérique », texte issu du livre « Images numériques, l’aventure du regard »