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Compression avec perte d'information
Principe
- approximation : une partie de l'information originale est sélectionnée
- quantisation : permet d'optimiser l'étape 3
- compression (sans perte) : souvent Huffman ou variantes 'adaptatives'
Exemple de JPEG (Joint Photographic Expert Group) :
L'image est découpée en carrés de 8x8 (pixels), puis on passe en domaine fréquentiel grâce à une DCT. Un filtre sélectionne une partie de l'information : à partir de là, toute reconstruction de l'image sera lissée et perturbée. La bande passante du filtre détermine la qualité et le taux de compression de l'image : on le quantifie par un facteur choisi entre 0 et 100.
Algorithme
- On trouve surtout des modèles psycho-visuels : (qui conviennent pour la perception humaine)
- filtrage fréquentiel (DCT/FFT)
- filtrage en échelle (ondelettes, fractales)
- sous-échantillonnage + interpolation
- Pas de modèle générique !
(Pour chaque utilisation, il faut définir ce qu'est l'information facultative)
Utilisation
- Pour
- images dites "photographiques" (naturelles)
- large diffusion de petites images (cf. omniprésence du JPEG sur Internet)
- Contre
- inadaptée au stockage en vue de retraitement !
- larges images (calculs et mémoires nécessaires importants)