Compression d'images - Image compression
La compression d'image est un type de compression de données appliqué aux images numériques , afin de réduire leur coût de stockage ou de transmission . Les algorithmes peuvent tirer parti de la perception visuelle et des propriétés statistiques des données d'image pour fournir des résultats supérieurs par rapport aux méthodes génériques de compression de données qui sont utilisées pour d'autres données numériques.
Compression d'image avec et sans perte
La compression d'image peut être avec ou sans perte . La compression sans perte est préférée à des fins d'archivage et souvent pour l'imagerie médicale, les dessins techniques, les images clipart ou les bandes dessinées. Les méthodes de compression avec perte, en particulier lorsqu'elles sont utilisées à de faibles débits binaires , introduisent des artefacts de compression . Les méthodes avec perte sont particulièrement adaptées aux images naturelles telles que les photographies dans les applications où une perte de fidélité mineure (parfois imperceptible) est acceptable pour obtenir une réduction substantielle du débit binaire. La compression avec perte qui produit des différences négligeables peut être appelée visuellement sans perte.
Méthodes de compression avec perte :
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Codage par transformation - C'est la méthode la plus couramment utilisée.
- Transformée en cosinus discrète (DCT) – La forme de compression avec perte la plus largement utilisée. Il s'agit d'un type de transformée de Fourier , et a été développé à l'origine par Nasir Ahmed , T. Natarajan et KR Rao en 1974. La DCT est parfois appelée "DCT-II" dans le contexte d'une famille de transformées en cosinus discrètes ( voir transformée en cosinus discrète ). C'est généralement la forme la plus efficace de compression d'image.
- La transformée en ondelettes plus récemment développée est également largement utilisée, suivie par la quantification et le codage entropique .
- Réduire l' espace colorimétrique aux couleurs les plus courantes de l'image. Les couleurs sélectionnées sont spécifiées dans la palette de couleurs dans l'en-tête de l'image compressée. Chaque pixel référence juste l'indice d'une couleur dans la palette de couleurs, cette méthode peut être combinée avec le tramage pour éviter la postérisation .
- Sous-échantillonnage de chrominance . Cela tire parti du fait que l'œil humain perçoit les changements spatiaux de luminosité plus nettement que ceux de couleur, en faisant la moyenne ou en supprimant certaines des informations de chrominance dans l'image.
- Compression fractale .
Méthodes de compression sans perte :
- Codage de longueur d'exécution - utilisé dans la méthode par défaut dans PCX et comme l'un des possibles dans BMP , TGA , TIFF
- Compression d'image de zone
- Codage prédictif - utilisé dans DPCM
- Codage entropique - les deux techniques de codage entropique les plus courantes sont le codage arithmétique et le codage de Huffman
- Algorithmes de dictionnaire adaptatifs tels que LZW - utilisés dans GIF et TIFF
- DEFLATE - utilisé en PNG , MNG et TIFF
- Codes de chaîne
Autres propriétés
La meilleure qualité d'image à un taux de compression (ou débit binaire ) donné est l'objectif principal de la compression d'image, cependant, il existe d'autres propriétés importantes des schémas de compression d'image :
L'évolutivité fait généralement référence à une réduction de la qualité obtenue par la manipulation du flux binaire ou du fichier (sans décompression ni re-compression). D'autres noms pour l'évolutivité sont le codage progressif ou les flux binaires intégrés . Malgré sa nature contraire, l'évolutivité peut également être trouvée dans les codecs sans perte, généralement sous la forme de balayages de pixels grossiers à fins. L'évolutivité est particulièrement utile pour prévisualiser les images lors de leur téléchargement (par exemple, dans un navigateur Web) ou pour fournir un accès de qualité variable aux bases de données, par exemple. Il existe plusieurs types d'évolutivité :
- Progressif de qualité ou progressif de couche : Le flux binaire affine successivement l'image reconstruite.
- Résolution progressive : Encodez d'abord une résolution d'image inférieure ; puis encoder la différence à des résolutions plus élevées.
- Composant progressif : Premier codage de la version en niveaux de gris ; puis en ajoutant de la couleur.
Codage de la région d'intérêt . Certaines parties de l'image sont encodées avec une meilleure qualité que d'autres. Cela peut être combiné avec l'évolutivité (coder ces parties d'abord, les autres plus tard).
Méta-informations . Les données compressées peuvent contenir des informations sur l'image qui peuvent être utilisées pour catégoriser, rechercher ou parcourir des images. Ces informations peuvent inclure des statistiques de couleur et de texture, de petites images d' aperçu et des informations sur l'auteur ou le droit d'auteur.
Puissance de traitement . Les algorithmes de compression nécessitent différentes quantités de puissance de traitement pour coder et décoder. Certains algorithmes à compression élevée nécessitent une puissance de traitement élevée.
La qualité d'une méthode de compression est souvent mesurée par le rapport signal/bruit de crête . Il mesure la quantité de bruit introduit par une compression avec perte de l'image, cependant, le jugement subjectif du spectateur est également considéré comme une mesure importante, peut-être étant la mesure la plus importante.
Histoire
Le codage entropique a commencé dans les années 1940 avec l'introduction du codage de Shannon-Fano , la base du codage de Huffman qui a été développé en 1950. Le codage par transformation remonte à la fin des années 1960, avec l'introduction du codage par transformée de Fourier rapide (FFT) en 1968 et le Transformation d'Hadamard en 1969.
Un développement important dans la compression de données d' image a été la transformée en cosinus discrète (DCT), une technique de compression avec perte proposée pour la première fois par Nasir Ahmed en 1972. La compression DCT est devenue la base du JPEG , qui a été introduit par le Joint Photographic Experts Group (JPEG) en 1992. . JPEG compresse les images jusqu'à des tailles de fichier beaucoup plus petites et est devenu le format de fichier image le plus largement utilisé . Son algorithme de compression DCT très efficace était en grande partie responsable de la grande prolifération des images numériques et des photos numériques , avec plusieurs milliards d'images JPEG produites chaque jour à partir de 2015.
Lempel–Ziv–Welch (LZW) est un algorithme de compression sans perte développé par Abraham Lempel , Jacob Ziv et Terry Welch en 1984. Il est utilisé au format GIF , introduit en 1987. DEFLATE , un algorithme de compression sans perte développé par Phil Katz et spécifié en 1996, est utilisé au format Portable Network Graphics (PNG).
Le codage en ondelettes , l'utilisation de transformées en ondelettes dans la compression d'images, a commencé après le développement du codage DCT. L'introduction du DCT a conduit au développement du codage par ondelettes, une variante du codage DCT qui utilise des ondelettes au lieu de l'algorithme basé sur des blocs de DCT. La norme JPEG 2000 a été développée de 1997 à 2000 par un comité JPEG présidé par Touradj Ebrahimi (plus tard le président JPEG). Contrairement à l'algorithme DCT utilisé par le format JPEG d'origine, JPEG 2000 utilise à la place des algorithmes de transformation en ondelettes discrète (DWT). Il utilise la transformée en ondelettes CDF 9/7 (développée par Ingrid Daubechies en 1992) pour son algorithme de compression avec perte, et la transformée en ondelettes 5/3 de LeGall-Tabatabai (LGT) (développée par Didier Le Gall et Ali J. Tabatabai en 1988) pour son algorithme de compression sans perte. La technologie JPEG 2000 , qui inclut l' extension Motion JPEG 2000 , a été sélectionnée comme norme de codage vidéo pour le cinéma numérique en 2004.
Notes et références
Liens externes
- Compression d'images - conférence du MIT OpenCourseWare
- Principes de base du codage d'images
- Une étude sur la compression d'image - avec les bases, comparant différentes méthodes de compression comme JPEG2000, JPEG et JPEG XR / HD Photo
- Bases de la compression des données - comprend la comparaison des formats PNG, JPEG et JPEG-2000
- FAQ : Quel est l'état de l'art en matière de compression d'images sans perte ? de comp.compression
- IPRG - un groupe ouvert lié aux ressources de recherche en traitement d'images