On dit souvent que plus un moniteur a de résolution, meilleure est la qualité d'image. Eh bien, si vous êtes très profane dans ce domaine et s'ils vous parlent de résolutions, cela vous semble être une langue inconnue, alors ne vous inquiétez pas. Puisque nous allons vous apprendre la relation entre la qualité de l'image et la résolution de votre moniteur.
Le marché regorge de moniteurs de toutes sortes qui sont promus avec différentes résolutions et plus la résolution est élevée, meilleure est la qualité d'image qu'ils fournissent. La plupart de nos lecteurs savent très bien ce qu'est un pixel et sa relation avec la qualité de l'image. Cependant, nous avons décidé de le simplifier afin que les moins expérimentés en la matière puissent être clairs sur ce concept de base.
Le nombre de pixels et la qualité de l'image sont liés.
Les images que nous voyons sur nos écrans de PC aujourd'hui sont représentées sur des écrans constitués de millions de points que nous appelons pixels. Chacun d'eux est composé de très petites lumières dans lesquelles chacune d'elles représente une couleur du spectre RVB, de telle sorte qu'en les combinant, les couleurs sont générées. Ensuite, nous avons la luminance, qui est l'intensité lumineuse de chaque couleur et peut provenir des lumières elles-mêmes ou d'un panneau séparé.
Du côté PC, nous appelons chaque image qui est vue sur l'écran une image ou un cadre et en termes de mémoire, ce qui est stocké de manière ordonnée est la valeur de couleur et de luminance combinée en une seule information et de manière ordonnée. C'est-à-dire du premier pixel situé en haut à gauche au dernier pixel en bas à droite. Ces informations sont transmises des dizaines de fois par seconde au moniteur ou au téléviseur, le tout en utilisant une interface vidéo telle que DisplayPort ou HDMI et en utilisant le pilote d'affichage de la carte graphique pour cela.
Ainsi, le pixel est la valeur minimale d'information d'une image, il ne peut y avoir d'image qui ait une résolution inférieure à un pixel et le fait d'avoir moins de pixels implique aussi d'avoir moins d'informations dans l'image. Donc, logiquement, si nous avons une image avec moins de résolution, la qualité de l'image en souffrira.
Que se passe-t-il si nous réduisons la taille d'une image ?
Plusieurs fois, en raison du manque d'espace, nous avons été obligés de réduire la résolution d'une image, le résultat a souvent été que sous notre perception, l'image ne semble pas exister une perte de qualité d'image. Cependant, c'est une illusion d'optique. Puisqu'en fonction de la distance du moniteur et de la densité de ceux-ci sur l'écran, on ne peut pas faire la différence s'il y a un plus grand nombre de pixels.
Techniquement, notre vision consiste à effectuer une simplification des "pixels", afin de réaliser le processus de simplification d'une image afin qu'elle puisse être représentée avec moins de pixels. Évidemment, le processus ne fonctionne pas toujours et si la résolution de l'écran est trop petite, les détails sont perdus. Le processus? Eh bien, grâce à une formule mathématique, les valeurs des points dans chaque zone de l'écran sont prises en compte et un nouveau pixel est généré qui contient les informations les plus proches.
Évidemment, avec cela, nous obtenons que l'image occupe moins de mégaoctets en stockage, le problème que nous avons eu est un processus de destruction d'informations qui ne sera pas récupéré et, par conséquent, en principe, il sera impossible de générer la même image à la résolution d'origine . Au mieux, nous pouvons nous attendre à ce qu'une IA hallucine une version plus haute résolution de l'image, mais en fonction d'avoir suffisamment d'informations pour le faire ou de leur manque, cela peut créer des aberrations ou des images inexactes.
L'importance des formats de fichiers
Il existe un autre moyen de recadrer les informations d'une image et d'utiliser des formats de fichiers d'image, ce qui peut entraîner une perte de détails ou préserver la qualité de l'image d'origine. Dans chacun d'eux, la clé est qu'au lieu de stocker les informations de couleur pour chaque pixel telles quelles, les informations sont cryptées pour pouvoir les représenter avec moins de bits et ainsi les faire occuper moins d'espace. L'inconvénient est qu'un processus de conversion est nécessaire, effectué par un algorithme chargé de reconstruire l'image d'origine.
Cependant, ce n'est pas toujours le cas et il existe des formats d'image tels que JPEG qui finissent par générer des artefacts ou des erreurs si les informations finissent par être chiffrées en quelques bits. En d'autres termes, s'il finit par trop se compresser. C'est là que les IA d'image entrent également en jeu, mais d'une manière différente de l'augmentation de la résolution. Ils apprennent à identifier ces pannes courantes et comment elles se produisent et à restaurer l'image à sa qualité d'origine, ce qui permet d'en profiter en utilisant moins d'espace, mais sans perte de qualité.
