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Compression de données et théorème de Shannon: Compression de perte

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Dans cours

CS-119(d): Information, calcul, communication

L'objectif de ce cours est d'introduire les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'Informatique et de développer une première compétence en programmation (langage C++). ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de compression des données, y compris la compression sans perte avec l'algorithme Shannon-Fano, le théorème de Shannon, la compression optimale avec le code Huffman, et la nécessité de la compression sans perte pour représenter des nombres réels ou des signaux d'échantillonnage. Il explique les limites imposées par l'entropie liée à Shannon et fournit des exemples de codes ambigus menant à des résultats catastrophiques. La séance de cours discute également du compromis entre l'espace mémoire et la distorsion dans la compression d'image perdue, ainsi que d'algorithmes avancés comme JPEG et JPEG 2000. Il explore en outre la compression perdue dans le son, mettant en évidence l'effet psychoacoustique du masquage et la réduction significative de la taille du fichier obtenue par des formats comme MP3.

Enseignant·e

Jean-Cédric Chappelier

Jean-Cédric Chappelier est ingénieur diplômé et docteur de l'Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Paris. Il est actuellement collaborateur scientifique et chargé de cours à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne où il participe à l'activité de recherche et enseigne, entre autres, dans le domaine du traitement automatique des langues.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Compression de données

Concepts associés (32)

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.

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.

Compression fractale

La 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.

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.

Entropie de Shannon

En théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.

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