I. Gestion d`images

CALMELS Ivan LPD2I 2003-2004
LAGANE Loïc
TREY Fabrice
Projet ASP.NET
FILAP
(Fabrice Ivan Loïc Album Photo)

Projet Tuteuré LPD2I 07/06/2017
IUT de RODEZ Page
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SOMMAIRE
Définition du projet .................................................................................................................. 2
Etat de l’Art .............................................................................................................................. 2
I. Gestion d’images ............................................................................................................ 2
A. Stockage ..................................................................................................................... 3
B. Réutilisation ............................................................................................................... 3
II. Les bases de données multimédias ................................................................................. 5
A. Définition .................................................................................................................... 5
B. Représentation des images ......................................................................................... 5
III. Les bases de données « classiques » .............................................................................. 6
A. Définition .................................................................................................................... 6
B. Représentations des images ....................................................................................... 7
IV. Etude des logiciels de gestion de bases de données image ............................................ 7
Traitement du sujet .................................................................................................................. 9
I. Le besoin ........................................................................................................................ 9
II. Modélisation d’une image ............................................................................................ 10
III. L’analyse : le modèle choisi ......................................................................................... 11
IV. Exemples : instances issues du modèle ........................................................................ 12
Réalisation ............................................................................................................................... 15
I. Problématique ............................................................................................................... 16
II. Technologies existantes – Choix techniques ................................................................ 16
III. Mise en place de la plate-forme de développement ..................................................... 17
IV. Structure de la base ...................................................................................................... 18
V. Elaboration du site ........................................................................................................ 20
A. Fonctionnalités du site ............................................................................................. 20
B. Analyse critique ........................................................................................................ 31
Conclusion ............................................................................................................................... 33
Annexes ................................................................................................................................... 34
Définition du projet
Le projet à concevoir est la réalisation d’une application Web de gestion d’images. Le
sujet à traiter est le stockage, la gestion et le traitement d’images mais aussi toute une
partie d’étude du sujet et des technologies pouvant y être associées.
Il a fallu dans un premier temps définir une image et voir aussi les diverses
technologies existantes pour gérer ces images. Une fois cette approche du projet
réalisée, nous nous sommes donc concentrés sur les technologies adéquates pour
mener à terme ce projet. Ensuite, nous avons défini le modèle de données et élaboré
cette application avec les choix que nous avions fait.
Etat de l’Art
I. Gestion d’images

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A. Stockage
 Du chemin :
Une première méthode pour stocker une image est d’enregistrer le chemin (relatif,
absolu, distant, ...) de l'image dans la base de données comme chaîne de caractère.
Cette méthode est toute simple, il suffit d’enregistrer les images dans un répertoire, et
grâce à l’adresse stockée on utilise la balise <IMG> qui permettra son affichage.
 Sous forme binaire :
Avant toute chose, il faut savoir qu'il est déconseillé de stocker des images dans une
base de données. C'est très lourd et cela peut même ralentir le serveur de données. Il
ne faut pas perdre de vue que le but premier d'une base de données est de stocker des
données à des fins de recherches, d'indexages ou de calculs. Ce qui n'a absolument
aucune application dans le cas d'images. Cela vaut pour tout les types de base de
données (Oracle, SQL Server, ...). Sous SQL Server, il s’agit d’un type BLOB. Le
principe général est de transformer l’image en binaire et de la stocker grâce à la
méthode Parameters.add.
B. Réutilisation
1. Filtrage :
L’accès à certaines images peut se faire par l’intermédiaire d’une recherche sur le
contenu d’une image. Des méthodes de reconnaissance par similarité ou par analyse
des formes sont utilisées mais très difficile à mettre en œuvre. Le contenu peut être
plus facilement défini par des mots-clés, des catégories, etc. L’application de filtres de
ce type permet d’affiner le résultat de la requête.
2. Visualisation :
 Résolution d'une image :
Une image est divisée en points ou pixels. Considérons une image de 10 cm sur 10 cm
avec une résolution très faible de 10 pixels par cm.
Elle est codée sur 100 x 100 = 10000 pixels.
Avec une résolution convenable de 100 pixels par cm (un pixel mesure 0,1 mm), elle
serait codée sur 1000 x 1000 = 1000000 pixels = 1 M pixels. Le symbole M signifiant
million.
Si le nombre de pixels est insuffisant par cm, on observe l'effet de pixellisation.
Si la résolution correspond à celle d'un écran d'ordinateur, elle est donc idéale pour
visualiser une image sur l'écran.
 Les formats d’images :
Les images matricielles de bonne qualité enregistrées pixel par pixel (format bmp)
peuvent être très encombrantes. Cela pose un problème de volume occupé en

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mémoire, mais aussi de difficulté lors des traitements : plus une image est "lourde",
plus elle nécessite de ressources matérielles, surtout pour les transferts de données, en
particulier sur l'internet.
Pour réduire la place occupée en mémoire, on utilise divers algorithmes de
compression et donc différents formats de stockage.
Lors du chargement de l'image, le logiciel reconnaissant le format du fichier le
décompresse à l'ouverture. Lors de son utilisation, le fichier est donc décompressé.
Principaux formats :
Format
Compression des
données
Nb de
couleurs
Affichage
progressif
Format
propriétaire
Usage
BMP
Non compressé
de 2 à 16
millions
Non
Non
Image non dégradée
mais très lourde.
Stockage
JPEG
Réglable, avec perte
de qualité. Plus la
compression est
importante, plus
l'image est dégradée.
format destructeur
16
millions
Oui
Non, libre de
droits
Tous usages, selon
compression.
Images "naturelles".
GIF
Oui, sans perte de
qualité
de 2 à 256
avec
palette.
Oui
Brevet
Unisys
Logos et Internet.
Supporte les
animations et la
transparence.
TIFF
Réglable, au choix
sans perte ou avec
perte de qualité
16
millions
Non
Brevet
Aldus
corporation
Tous sauf Internet
PNG
Oui, sans perte de
qualité
de 2 à 256
ou 16
millions
Oui
Non, libre de
droits
Tous, recommandé
Internet mais
incompatible avec les
navigateurs anciens.
Supporte la
transparence.
Si l’on veut placer des images sur le Web, il vaut mieux utiliser le format PNG ou le
format JPEG compressé.
La difficulté est de trouver un compromis entre le volume occupé par l'image et sa
qualité. On peut considérer qu'une compression à 15% dégrade l'image de manière
imperceptible (le volume occupé est diminué de beaucoup plus de 15%). Dans tous les
cas, il faut faire des essais…
 Différents moyens :
Il existe plusieurs moyens de visualiser les images numériques. Tout d’abord en
utilisant un explorateur présent sur tous les systèmes d’exploitation. De même, nous
pouvons utiliser un logiciel spécifique comme ACDSEE. Enfin, une image peut être
visualisée grâce à l’explorateur, lorsqu’elle est intégrée dans une page web.

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II. Les bases de données multimédias
A. Définition
Une base de données multimédia permet par rapport aux autres bases de données de
traiter de nouveaux formats de données. Ces format concernent les données
multimédia tel que :
 Le son
 Les photographies
 Les vidéos
 Les séquences interactives
Les SGBD Multimédia (appelés aussi SGBD-R Orientés Objet ou Langages de 4ème
Génération) sont capables de traiter les données multimédia. Ils conservent les
données dans leur format spécifique. Au-delà des types de données classiques, un
SGBD multimédia doit être capable de gérer des types de données multimédias,
incluant texte libre, géométrie, image, son, vidéo, etc. Il doit bien sûr être un SGBD, et
donc offrir persistance, concurrence et fiabilité des données, proposer un langage
d’interrogation par le contenu et prendre en charge la gestion de larges volumes de
données. Les BD multimédias sont particulièrement volumineuses, du fait de la
complexité des types de données gérées. L’efficacité des recherches par le contenu
sur les types de données multimédias est une difficulté importante des SGBD
multimédias. Pour surmonter cela, ces systèmes doivent offrir des structures de
stockage et de recherche efficaces.
B. Représentation des images
Il existe un type de données Image dans les bases de données multimédia. C’est
simplement une matrice de pixels, chaque pixel étant codé par un nombre entier
représentant sa couleur, parmi 2**16 ou 2**32 couleurs possibles. Les dimensions
classiques des images informatiques sont 640*480, 800*600, 1024*768. Cette matrice
est encapsulée par des familles de fonctions pour les manipulations de base (tourner,
translater,…), pour l’amélioration des couleurs (peindre, améliorer), pour la
composition d’images (superposer, soustraire,…), pour l’extraction de thèmes, et enfin
pour les mesures de similarité.
A. Les bases de données images