Mais l\u2019\u0153il humain n\u2019est pas un capteur parfait\u00a0: sa capacit\u00e9 \u00e0 distinguer des d\u00e9tails d\u00e9pend de la distance de visionnage et de l\u2019acuit\u00e9 visuelle. Autrement dit, si vous \u00eates trop loin de l\u2019\u00e9cran, les pixels suppl\u00e9mentaires deviennent invisibles. Un \u00e9cran 8K<\/a> de 55 pouces vu \u00e0 trois m\u00e8tres sera per\u00e7u\u2026 presque comme un \u00e9cran 4K<\/a>.<\/p>\n Les limites de notre perception visuelle<\/p>\n Il existe des m\u00e9thodes qui permettent de d\u00e9composer un signal (une image ou un son, par exemple) en ses fr\u00e9quences spatiales ou temporelles. Pour une image, comme celles affich\u00e9es par les t\u00e9l\u00e9visions dont nous parlons, les basses fr\u00e9quences correspondent aux grandes zones uniformes (un ciel bleu, un mur lisse) tandis que les hautes fr\u00e9quences traduisent les d\u00e9tails fins (les brins d\u2019herbe, le grain de la peau).<\/p>\n Nos yeux, comme un appareil photo, n\u2019ont qu\u2019une capacit\u00e9 limit\u00e9e \u00e0 percevoir ces hautes fr\u00e9quences. Cette capacit\u00e9 d\u00e9pend encore plus de l\u2019acuit\u00e9 visuelle de chacun. Ainsi, l\u2019\u0153il humain a une r\u00e9solution maximale<\/a> proche de 120\u00a0pixels par degr\u00e9 angulaire.<\/p>\n Cette acuit\u00e9 correspond \u00e0 la facult\u00e9 de discerner un objet de quinze\u00a0centim\u00e8tres \u00e0 une distance d\u2019un\u00a0kilom\u00e8tre, ou un grain de poussi\u00e8re \u00e0 trois\u00a0m\u00e8tres\u00a0: il est clair que la majorit\u00e9 des personnes ont une acuit\u00e9 visuelle moindre\u00a0!<\/p>\n Sur une image, cette limite s\u2019appelle la \u00ab\u00a0fr\u00e9quence de coupure\u00a0\u00bb\u00a0: au-del\u00e0, les d\u00e9tails sont trop fins pour \u00eatre distingu\u00e9s, quelle que soit la richesse de l\u2019image.<\/p>\n Si l\u2019on applique cette logique, la 8K ne devient vraiment utile que si\u00a0:<\/p>\n Sinon, la fr\u00e9quence maximale que peut capter notre \u0153il est d\u00e9j\u00e0 atteinte avec la 4K. En d\u2019autres termes, la 8K \u00ab\u00a0code\u00a0\u00bb des d\u00e9tails\u2026 que notre syst\u00e8me visuel ne peut pas lire.<\/p>\n Un outil math\u00e9matique puissant, la \u00ab\u00a0transform\u00e9e de Fourier\u00a0\u00bb, invent\u00e9e par Joseph Fourier en 1817,<\/a> permet de quantifier cet effet.<\/p>\n Une transform\u00e9e de Fourier r\u00e9v\u00e8le le \u00ab\u00a0contenu fr\u00e9quentiel\u00a0\u00bb d\u2019un signal, autrement dit sa r\u00e9partition entre les diff\u00e9rentes bandes de fr\u00e9quence. Reposons donc notre question, mais math\u00e9matiquement cette fois\u00a0: \u00ab\u00a0Est-ce que ces pixels additionnels correspondent encore \u00e0 des fr\u00e9quences spatiales perceptibles\u00a0?\u00a0\u00bb<\/p>\n Ce que dit la transform\u00e9e de Fourier<\/p>\n Illustrons cela avec un exemple visuel d\u2019une image et son spectre de Fourier. Si pour un son ou pour un signal radio, la transform\u00e9e de Fourier est elle-m\u00eame un signal unidimensionnel, pour une image en deux dimensions, le spectre de Fourier est lui-m\u00eame en deux dimensions avec des fr\u00e9quences dans chacune des directions de l\u2019espace.<\/p>\n Nous voyons dans l\u2019exemple une image basse r\u00e9solution (HD simul\u00e9e) et son spectre de Fourier, ainsi qu\u2019une version haute r\u00e9solution (4K simul\u00e9e) et son spectre. Le centre du carr\u00e9 correspond aux faibles fr\u00e9quences, autour de la valeur (0,0).<\/p>\n Dans la version haute r\u00e9solution (4K simul\u00e9e), le spectre contient plus de hautes fr\u00e9quences (zones color\u00e9es vers les bords, contrairement aux zones noires pour le spectre de la version Full HD), ce qui correspond aux d\u00e9tails suppl\u00e9mentaires visibles dans l\u2019image.<\/p>\n Utiliser des filtres pour couper les hautes et basses fr\u00e9quences<\/p>\n Regardons de plus pr\u00e8s ce qui se passe en manipulant ce spectre. On parle alors de filtres<\/a>.<\/p>\n Alors que l\u2019image originale est nette et contient beaucoup de d\u00e9tails, on voit que l\u2019image filtr\u00e9e, avec les hautes fr\u00e9quences supprim\u00e9es, devient floue, les contours fins disparaissent. On le voit ainsi sur le nouveau spectre de Fourier apr\u00e8s filtrage\u00a0: seules les basses fr\u00e9quences au centre ont \u00e9t\u00e9 gard\u00e9es, les hautes fr\u00e9quences (d\u00e9tails) sont supprim\u00e9es.<\/p>\n C\u2019est exactement ce qui se passe quand on compresse trop une image ou quand on affiche une image HD sur un grand \u00e9cran 4K\u00a0: les hautes fr\u00e9quences sont limit\u00e9es. D\u2019ailleurs, c\u2019est pour cette raison que les t\u00e9l\u00e9viseurs 4K et 8K utilisent des techniques de \u00ab\u00a0sur\u00e9chantillonnage\u00a0\u00bb (upscaling, en anglais) et d\u2019am\u00e9lioration d\u2019image pour tenter de reconstituer et de renforcer ces hautes fr\u00e9quences manquantes et offrir ainsi une meilleure qualit\u00e9 visuelle.<\/p>\n Inversement, sur l\u2019image filtr\u00e9e avec les basses fr\u00e9quences supprim\u00e9es, il ne reste que les contours et d\u00e9tails fins, comme un d\u00e9tecteur de bords. Dans le spectre de Fourier, le centre (basses fr\u00e9quences) est supprim\u00e9, seules les hautes fr\u00e9quences autour des bords subsistent.<\/p>\n Alors, faut-il absolument acheter une 8K pour suivre votre prochaine comp\u00e9tition sportive pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e\u00a0? Pas forc\u00e9ment. \u00c0 moins d\u2019avoir un tr\u00e8s grand salon\u00a0!<\/p>\n Saad Benjelloun<\/a>, Responsable du d\u00e9partement de math\u00e9matiques, P\u00f4le L\u00e9onard de Vinci<\/a><\/p>\n Cet article est republi\u00e9 \u00e0 partir de The Conversation<\/a> sous licence Creative Commons. Lire l\u2019article original<\/a>.<\/p>\n Toute l’actu tech en un clin d’\u0153il<\/p>\n Ajoutez Numerama \u00e0 votre \u00e9cran d’accueil et restez connect\u00e9s au futur !<\/p>\n Installer Numerama<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Pourquoi acheter une t\u00e9l\u00e9vision 8K plut\u00f4t qu\u2019une 4K ou Full HD\u00a0? 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<\/a>On filtre l\u2019image originale en supprimant les hautes fr\u00e9quences et en ne laissant passer que les basses fr\u00e9quences (on parle de \u00ab filtre passe-bas \u00bb). \/\/ Source : Saad Benjelloun<\/a><\/p>\n![\"On](\"https:\/\/www.europesays.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/file-20251027-56-bt6cvg.jpg\" "\\"On")
<\/a>On filtre l\u2019image originale en supprimant les basses fr\u00e9quences et en ne laissant passer que les hautes fr\u00e9quences (on parle de \u00ab filtre passe-haut \u00bb). \/\/ Source : Saad Benjelloun<\/a><\/p>\n![\"The](\"https:\/\/www.europesays.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/the-conversation-logo.jpg\" "\\"The"){kind=logo}
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