Jusqu'à quel point peut-on modifier les données d'une image sans trop altérer sa définition ?

Thèmes abordés

La compression d'image est importante de nos jour pour un gain d'espace sur les disques dur.

Résumé du document

L'étude scientifique de l'information a débuté en 1924 sous l'égide de mathématiciens et physiciens, mais elle n'a pris toute sa dimension qu'avec l'élaboration de la théorie mathématique de l'information, publiée en 1949 par Shannon et Weaver.
C'est avec l'apparition des ordinateurs, et surtout avec Internet, que la compression s'est énormément développée. La compression est un processus informatisé qui permet de réduire le volume des fichiers en exploitant la puissance des processeurs plutôt que d'augmenter les capacités de stockage en mémoire, cela permet également de diminuer la transmission des données, la propagation d'un message sur un support (comme internet) sera d'autant plus rapide si le message est moins volumineux.
La compression peut s'appliquer à n'importe quelle donnée informatique. Mais jusqu'où peut-on aller dans la compression ?

Extraits

[...] L'étape précédente a retourné une matrice 8x8 que l'on va dans cette étape diviser par la matrice de quantification qui est déterminée par la relation suivante : = 1 + + u 1 + v 1)K Où k est appelé facteur de qualité. Matricequantifiée = MatriceDCT / MatriceQuantification La phase de quantification ramène beaucoup de coefficients à zéro ce qui nous permettra par la suite de la compresser à l'aide de Huffman où de la RLE. Le codage, compression RLE et Huffman. La matrice quantifiée obtenue par l'intermédiaire de l'étape précédente nous donne une matrice que l'on pourra coder grâce à la RLE. Pour cela nous créerons une suite à partir de cette matrice quantifiée. [...]

[...] Pixels En plus de ses coordonnées planaires, un pixel se caractérise par sa pondération, b. Représentation de la couleur appelée aussi profondeur de codage, qui représente sa couleur ou son intensité. Cette ique des couleurs - Wikipédia http://fr.wikipedia.org/wiki/Codage_informatique_des_couleurs En plus de ses coordonnées planaires, un pixel se caractérise par sa pondération, appelée valeur peut être codée sur un nombre n différent de bits (ou octet bits équivalents à 1 aussi profondeur de codage, qui représente sa couleur ou son intensité. [...]

[...] Une fois ce premier sous-­‐niveau obtenu, on recommence autant de fois que nécessaire le procédé en reprenant chaque fois comme base la première sous image obtenue Ensuite, on réalise une quantification des informations. Lors de cette phase, les détails qui se situent au-­‐dessous de la valeur absolue d'un certain seuil appelé e sont purement et simplement éliminés de la matrice on obtient donc une nouvelle matrice N'. C'est donc à ce niveau que se produit la perte d'informations. Enfin, on termine en codant les informations. [...]

[...] Pour cet exemple le taux de compression est de 30% Los de la décompression, les adresses sont remplacées dans le fichier par leur correspondance et la bibliothèque est recréée ainsi il n'est pas nécessaire de transmettre la bibliothèque. Cet algorithme est très utilisé en complément d'autre moyen de compression notamment pour les .gif ou .tiff).Il arrive fréquemment que cette méthode obtienne des ratios de compression de 50% sans perte de données. Huffman En 1952,Huffman inventa un codage qui permet d'effectuer une compression de type statistique. En effet en utilisant un arbre, il parvient à coder les octets revenant le plus fréquemment avec une séquence de bits légèrement plus courte que dans la normale bits). [...]

[...] LZW (Lempel Ziv Welch) Cet algorithme réduit la taille de la chaine de caractère grâce à la récurrence des mots. En effet, il utilise une bibliothèque afin de stocker les chaînes de caractères. Lors de la lecture de l'information, les chaines de caractères sont placées dans la bibliothèque. Si une chaine est déjà présente dans la bibliothèque, elle est remplacée par son code associé de la bibliothèque. Par conséquent, on aura une information encodée et un dictionnaire qui nous permettra de comprendre l'information. [...]