Compression de donnéesLa compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.
Compression d'imageLa compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.
Algorithme de compression sans pertevignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.
Lossy compressionIn information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.
Compression artifactA compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.
Compression fractaleLa compression fractale est une méthode de encore peu utilisée aujourd’hui. Elle repose sur la détection de la récurrence des motifs, et tend à éliminer la redondance d’informations dans l'image. C'est une méthode destructive puisque l'ensemble des données de départ ne se retrouve pas dans l'image finale. Il existe plusieurs méthodes (subdivision de triangles, Delaunay etc.) mais la compression par la méthode Jacquin est la plus connue.
Audio coding formatAn audio coding format (or sometimes audio compression format) is a content representation format for storage or transmission of digital audio (such as in digital television, digital radio and in audio and video files). Examples of audio coding formats include MP3, AAC, Vorbis, FLAC, and Opus. A specific software or hardware implementation capable of audio compression and decompression to/from a specific audio coding format is called an audio codec; an example of an audio codec is LAME, which is one of several different codecs which implements encoding and decoding audio in the MP3 audio coding format in software.
Codage de HuffmanLe codage de Huffman est un algorithme de compression de données sans perte. Le codage de Huffman utilise un code à longueur variable pour représenter un symbole de la source (par exemple un caractère dans un fichier). Le code est déterminé à partir d'une estimation des probabilités d'apparition des symboles de source, un code court étant associé aux symboles de source les plus fréquents. Un code de Huffman est optimal au sens de la plus courte longueur pour un codage par symbole, et une distribution de probabilité connue.
Code universelEn compression de données, un code universel est un code préfixe dont les mots ont une longueur dont l'espérance mathématique ne dépasse pas celle de la longueur des mots du code optimal à un facteur constant près. Les codages gamma, delta et omega d'Elias, les codages Zeta, de Fibonacci, de Levenshtein, d'Even-Rodeh produisent des codes préfixes et universels. Les codages unaire, de Rice et de Golomb produisent des codes préfixes non universels. Codage entropique Catégorie:Codage entropique Catégorie:Théo
Type (informatique)vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.
JPEG-LSJPEG-LS (souvent surnommé Lossless JPEG) est une norme de compression sans perte (donc réversible), basée sur l'algorithme LOCO-I (LOw COmplexity LOssless COmpression for Images) et évaluée par le Joint Photographic Experts Group, dont la notoriété est reconnue pour les formats de compression JPEG ISO/CEI 10918-1 et JPEG 2000. Dans JPEG-LS la compression est réalisée par la combinaison d'un codage adaptatif (extension des codes de Golomb) avec un codeur entropique proche du codeur de Huffman pour les zones à faible entropie.
Primitive data typeIn computer science, primitive data types are a set of basic data types from which all other data types are constructed. Specifically it often refers to the limited set of data representations in use by a particular processor, which all compiled programs must use. Most processors support a similar set of primitive data types, although the specific representations vary. More generally, "primitive data types" may refer to the standard data types built into a programming language (built-in types).
Video coding formatA video coding format (or sometimes video compression format) is a content representation format for storage or transmission of digital video content (such as in a data file or bitstream). It typically uses a standardized video compression algorithm, most commonly based on discrete cosine transform (DCT) coding and motion compensation. A specific software, firmware, or hardware implementation capable of compression or decompression to/from a specific video coding format is called a video codec.
Transparency (data compression)In data compression and psychoacoustics, transparency is the result of lossy data compression accurate enough that the compressed result is perceptually indistinguishable from the uncompressed input, i.e. perceptually lossless. A transparency threshold is a given value at which transparency is reached. It is commonly used to describe compressed data bitrates. For example, the transparency threshold for MP3 to linear PCM audio is said to be between 175 and 245 kbit/s, at 44.
Apple LosslessApple Lossless Audio Codec (abrégé ALAC, en Codec audio sans perte Apple), aussi connu sous le nom Apple Lossless, est un format de compression sans perte (lossless) créé en 2004. Le format a été développé par Apple pour combler une lacune de la norme MPEG-4, dont la partie consacrée à la compression sans perte tarde encore à être finalisée. ALAC, qui s'adressait majoritairement aux utilisateurs d'iTunes et de l'iPod, a été un format propriétaire jusqu’à la fin , date à laquelle les sources du codec ont été rendues disponibles sous une licence Apache.
Type récursifEn programmation informatique et théorie des types, un type récursif est un type de données dont la définition fait appel au type lui‐même, de façon récursive. Cela permet entre autres des structures de données qui contiennent des sous‐structures du même type. Cette notion s'applique naturellement dans l'étude des listes et des arbres. Type algébrique de données Les types algébriques sont de loin la forme la plus courante de types récursifs. Un exemple classique est le type liste.
Type algébrique de donnéesUn type algébrique est une forme de type de données composite, qui combine les fonctionnalités des types produits (n‐uplets ou enregistrements) et des types sommes (union disjointe). Combinée à la récursivité, elle permet d’exprimer les données structurées telles que les listes et les arbres. Le type produit de deux types A et B est l’analogue en théorie des types du produit cartésien ensembliste et est noté A × B. C’est le type des couples dont la première composante est de type A et la seconde de type B.
Array (data type)In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.
Composite data typeIn computer science, a composite data type or compound data type is any data type which can be constructed in a program using the programming language's primitive data types and other composite types. It is sometimes called a structure or aggregate type, although the latter term may also refer to arrays, lists, etc. The act of constructing a composite type is known as composition. Composite data types are often contrasted with scalar variables. A struct is C's and C++'s notion of a composite type, a datatype that composes a fixed set of labeled fields or members.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
