Séance de cours

Image Processing II: Codage et Compression

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Dans cours

MICRO-512: Image processing II

Study of advanced image processing; mathematical imaging. Development of image-processing software and prototyping in Jupyter Notebooks; application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging. ...

Description

Cette séance de cours couvre des sujets avancés dans le traitement de l'image, en mettant l'accent sur le codage d'image et les techniques de compression telles que le débruitage des ondelettes, le codage basé sur DCT, la quantification scalaire et la compression JPEG. Il aborde également les principes de la théorie de la distorsion de débit, de l'allocation optimale des bits et du codeur EZW pour la compression des ondelettes.

Enseignant·e·s (4)

Daniel Sage

Expertise Publications Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Daniel Andreas Schmitter, Anaïs Badoual, Laurène Donati Cours Bioimage informatics BIO-410 Le cours fournit une complète revue des méthodes, algorithmes et des outils logiciels utilisés en analyse d'images biologiques. Il expose les concepts fondamentaux et les solutions informatiques permettant d'extraire des informations quantitatives à partir d'images multidimensionnelles. Fundamentals of Image Analysis EE

Dimitri Nestor Alice Van De Ville

Expertise Neuro-imagerie, traitement des signaux, sciences des réseaux, systèmes dynamiques Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Alexandre Cionca, Chun Hei Michael Chan, Flavia Petruso, Bassam El Rawas, Nikolaos Molochidis, Christophe Pascal Jérémie Chênes, Fabrice Jean Guibert, Alessio Siviglia, Ekansh Sareen, Beatrice Lugli A dirigé les thèses EPFL de Djano Kandaswamy, Fikret Isik Karahanoglu, Nora Leonardi, Zafer Dogan, Jeffrey Adam Kasten, Naghmeh Ghazaleh, Rotem Roza Kopel, Daniela Maria Zölle

Michael Stefan Daniel Liebling

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Christian Jaques, Olivia Mariani, Adrian Shajkofci, François Thierry M Marelli Cours Apprentissage et intelligence artificielle EE-311 Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

Michaël Unser

Expertise Image Processing Medical Imaging Biological Imaging Wavelets Splines Multiresolution Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Youssef Haouchat, Vincent Patrick Lawrence Guillemet, Bassam El Rawas, Stanislas Ducotterd, Mehrsa Pourya, Zhiyuan Hu A dirigé les thèses EPFL de Stefan Horbelt, Jan Kybic, Maria Arrate Munoz Barrutia, Manuela Feilner, Slavica Jonic, Mathews Jacob, Michael Liebling, Michael Sühling, Muthuvel Arigovindan, François Aguet, Cédric Vonesch, Ildar Khalidov, Sathish Ramani, F

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Compression de données

Concepts associés (27)

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.

Compression de données

La 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.

Lossy compression

In 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 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.

Algorithme de compression sans perte

vignette|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.

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Séances de cours associées (64)

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 de l'image

Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.

JPEG XS & JPEG XL: Compression de l'image de prochaine génération

Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.

Traitement d'image II: Transformées et applications optimales

Explore les transformations optimales, les applications d'images, l'algèbre linéaire et les statistiques de 2e ordre dans le traitement d'images.

Compression vidéo : Normes et techniques

Explore l'évolution des normes et techniques de compression vidéo, de H.261 à VVC, en mettant l'accent sur les progrès dans l'efficacité de compression et la qualité vidéo.

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Compression de données

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Compression artifact

Algorithme de compression sans perte

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