Séance de cours

L'algorithme de compression JPEG

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Description

Cette séance de cours couvre les ingrédients clés de l'algorithme de compression JPEG, y compris la compression au niveau des blocs, la transformation, la quantification intelligente et le codage entropie. Il explique le processus de division des images en blocs 8x8, de calcul du DCT de chaque bloc et d'utilisation de tables de quantification à réglage psychovisuel. Les avantages de l'attribution non uniforme des bits et des exemples d'encodage de la longueur d'exécution sont également discutés. La séance de cours se substitue à l'encodage de longueur variable, aux codes sans préfixe et au codage d'entropie à l'aide de l'algorithme Huffman.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Compression de données

Concepts associés (22)

Compression d'image

La 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.

Codage de Huffman

Le 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.

JPEG

JPEG (sigle de Joint Photographic Experts Group) est une norme qui définit le format d'enregistrement et l'algorithme de décodage pour une représentation numérique compressée d'une image fixe. Les extensions de nom de fichiers les plus communes pour les fichiers employant la compression JPEG sont .jpg et .jpeg, cependant .jpe, .jfif et .jif furent aussi utilisées. JPEG est l’acronyme de Joint Photographic Experts Group. Il s'agit d'un comité d’experts qui édicte des normes de compression pour l’image fixe.

Code à longueur variable

Dans la théorie des codes, le code à longueur variable est un code qui associe les symboles de la source à un nombre variable de bits. Les codes à longueur variable peuvent permettre à la source d'être compressée et décompressée avec une erreur nulle: il s'agit d'une compression sans perte. L'opération inverse du codage est alors possible pour chaque symbole. À partir d'une bonne stratégie de codage, une source i.i.d peut être compressée arbitrairement proche de son entropie, ce qui permet par exemple d'associer des mots longs aux symboles sources les moins fréquents.

Compression artifact

A 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.

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Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

Compression de données et théorème de Shannon: Compression de perte

Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.

JPEG 2000: Compression d'image

Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.

Compression des données et résumé du théorème de Shannon

Résumé du théorème de Shannon, soulignant l'importance de l'entropie dans la compression des données.

Théorème de codage des sources

Explore le théorème de codage source, l'entropie, le codage Huffman et l'impact du conditionnement sur la réduction de l'entropie.

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Compression d'image

Codage de Huffman

JPEG

Code à longueur variable

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