Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
-
Jean-Paul GUILLOIS : Ingénieur ENSAIS - Enseignant/Chercheur à l’École Nationale Supérieure des Télécommunications - Membre de la Commission CN 29 (Codage Image et son, multimédia) à l’AFNOR - Membre du Comité d’Orientation du MUST’98 (Multimédia et standardisation)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les données numériques, par leur utilisation non pas croissante mais explosive, posent des problèmes de temps de transmission et/ou de volume de stockage. Or, les progrès technologiques, certes incontestables, souvent ne suffisent pas, soit parce que non matures, soit parce que trop chers. D’où l’intérêt de chasser les bits inutiles. Et, en y regardant de près, ils sont plus nombreux qu’on pourrait le penser. C’est que, avec beaucoup d’astuces et un peu de méthodes, il est possible de faire des économies, parfois substantielles, sur le nombre de digits binaires à utiliser pour coder numériquement des données. On parle de compression.
Rares sont aujourd’hui les domaines qui n’ont pas succombé au numérique. Parmi les derniers, on compte, bien sûr, le son et l’image. Or, ces derniers, et c’est particulièrement vrai pour l’image, se caractérisent, en plus de leur utilisation terriblement croissante, par le fait que :
-
le nombre de bits qu’ils nécessitent est considérable ;
-
leurs utilisations imposent souvent des contraintes de temps réel.
Cela explique l’importance toute particulière de la compression de ces signaux. Nous leur accorderons une place prépondérante.
Nous verrons qu’il existe un grand nombre de techniques permettant de comprimer des données numériques. Leurs avantages et leurs inconvénients sont différents, et faire un choix est une entreprise délicate. C’est particulièrement vrai pour les images. Nous donnerons quelques critères.
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Problématique
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4. Quelques critères de choix en compression de données
4.1 Données informatiques
Les critères de choix d’une technique de compression de données informatiques sont essentiellement :
-
l’importance du taux de compression ;
-
la détention d’une licence d’exploitation ;
-
la pérennité de l’algorithme ;
-
le temps calcul.
L’énorme utilisation de l’algorithme LZ77 fait penser que l’on a là le meilleur compromis vis-à-vis de ces critères. Il est vrai que le taux de compression obtenu, tout en étant inférieur à d’autres techniques plus sophistiquées, est satisfaisant pour une complexité réduite et donc un temps calcul (compression, décompression) faible. Cet algorithme est dans le domaine public. Cependant, en fonction du type de plate-forme et du système d’exploitation, sa mise en œuvre peut être légèrement différente selon les logiciels qui permettent de l’exécuter, d’où, éventuellement, la nécessité de détenir une licence pour exploiter ces derniers. On notera qu’un problème de pérennité peut surgir non pas vraiment de l’algorithme LZ77, mais des logiciels qui l’utilisent.
HAUT DE PAGE4.2 Signaux d’images
Le choix d’un algorithme de compression/décompression pour les signaux d’images est beaucoup plus délicat à cause de la grande disparité :
-
de leurs natures (télécopie, télévision, images satellites...) ;
-
de la variété des applications (robotique, météo, télévision...) ;
-
de la distorsion admissible (médecine, jeux vidéo...).
Ajoutons que les techniques évoluent rapidement, que toute la théorie n’est pas implémentée et que, de toutes façons, l’industrie est soumise à des cycles financiers qui font que l’on revient périodiquement sur les algorithmes. Des choix ne peuvent donc être validés pour très longtemps, des problèmes de pérennité en découlent.
Le nombre de critères à prendre en compte est extrêmement important, d’où la difficulté. Ces critères ne sont d’ailleurs pas les mêmes suivant les applications. Par exemple,...
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Quelques critères de choix en compression de données
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BARNSLEY (M.F.), HURD (L.P.) - Fractal Image Compression. - AK Peters, Ltd. 1993. ISBN : 1-56881-000-8.
-
(2) - ROBERT (G.), CHASSERY (J.-M.) - Détection de mouvement par maillages polygonaux pour une extension des IFS à la vidéo. - Coresa 97, France Telecom. Journées d’études et d’échanges des 26 et 27 mars 1997.
-
(3) - GALLAGER (R.G.) - Information Theory and Reliable Communication. - John Wiley and Sons, Inc. 1968. SBN : 471 29048 3.
-
(4) - GERSHO - Principles of Quantization. - IEEE Trans. on circuits and systems. Vol. CAS-25, no 7, july 1978.
-
(5) - GRAY (R.M.) - Source Coding Theory. - Kluwer Academic Publishers. 1990. ISBN : 0-7923-9048-2.
-
(6) - GUILLOIS (J.-P.) - Techniques de compression des images. - HERMES, 1996. ISBN : 2-86601-536-3.
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