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14/03/2021 1 Introduction à la Compression d‘Images B. Rejeb, ISITCom Images Vi

14/03/2021 1 Introduction à la Compression d‘Images B. Rejeb, ISITCom Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Outline 1 2 3 4 Images Généralités Couleurs Fichiers Images Vision Vision des Couleurs Vision des Contrastes Compression Modèle DCT Quantification Modèle Types JPEG 5 1 2 14/03/2021 2 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Définition Une image est une surface 2D, dont chaque point de la surface absorbe la lumière selon une longueur d’onde particulière Image Numérique Une image numérique est une image disposant un nombre fini de points codant l’information lumineuse dans une gamme finie de longueurs d’onde Point: pixel Définition: dimension de l’image en pixels (h × v) Résolution: nombre de pixels sur une unité de surface: (DPI,PPC) Profondeur: nombre de valeurs possibles de la gamme. Types Noir et blanc: 1 bit par pixel. Gris: 8 à 12 bits par pixel. Couleurs: 24 à 36 bits par pixel. Compression des Images Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Compression des Images • Image "raster" ou matricielle: Une telle image est un tableau rectangulaire de pixels qu'on appelle aussi pixmap ou bitmap. • image vectorielle ⁻ C’est une liste de figures 2D : segments de droite, polygones, coniques, courbes de Bézier... ⁻ remplies ou non de couleurs unies, tramées, dégradées... , il n'y a pas de notion de pixel 3 4 14/03/2021 3 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Compression des Images Elle ne contient que des primitives de dessin spécifiées de manière relative à l'image entière (rectangle bleu de 10% de la largeur et 20% de la hauteur...). Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Définition Une image est une surface 2D, dont chaque point de la surface absorbe la lumière selon une longueur d’onde particulière Image Numérique Une image numérique est une image disposant un nombre fini de points codant l’information lumineuse dans une gamme finie de longueurs d’onde Point: pixel Définition: dimension de l’image en pixels (h × v) Résolution: nombre de pixels sur une unité de surface: (DPI,PPC)* Profondeur: nombre de valeurs possibles de la gamme. * (Dot Per Inch), (Pixel Per Inch) Types Noir et blanc: 1 bit par pixel. Gris: 8 à 12 bits par pixel. Couleurs: 24 à 36 bits par pixel. 5 6 14/03/2021 4 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Décomposition Toute couleur est idéalement décomposable en trois couleurs de base. Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Composantes couleur RGB: rouge, vert, bleu CMYB: cyan, magenta, jaune, noir 7 8 14/03/2021 5 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Composantes YCbCr Les trois couleurs de base peuvent être transcodées en composantes de luminance et de chrominance Y: luminance Cb: chrominance de bleu (U) Cr : chrominance de rouge (V) Y ≃R + G + B U ≃B – Y V ≃R – Y Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Luminance Quotient de l’intensité lumineuse d’une source par la surface de cette source. En imagerie: intensité lumineuse de la source. Chrominance Différence d’information entre la couleur observée et la couleur de référence (rouge, bleu) 9 10 14/03/2021 6 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Luminance Quotient de l’intensité lumineuse d’une source par la surface de cette source. En imagerie: intensité lumineuse de la source. Chrominance Différence d’information entre la couleur observée et la couleur de référence (rouge, bleu) Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Résolution Définition Pixels Taille (24bits) Basse 640 ×480 307 Kp 922Ko Moyenne 800 ×600 1280 ×1024 480Kp 1,3Mp 1,4Mo 3,9Mo 1600 ×1200 1,9Mp 5,8Mo Haute 2048 ×1536 3264 ×2448 3,1Mp 8,0Mp 9,4Mo 24,0Mo 4368 ×2912 12,7Mp 38,1Mo 100 photos 8 Mp avec profondeur 32 bits: 3.2 Go Taille La taille d’un fichier image non compressé est donnée par: T = D × P D: définition de l’image T: profondeur de l’image 11 12 14/03/2021 7 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Généralités Couleurs FichiersImages Résolution Définition Pixels Taille (24 bits) Basse 640 × 480 307 Kp 480 Kp 1,3 Mp 1,9 Mp 3,1 Mp 8,0 Mp 12,7 Mp 922 Ko 1,4 Mo 3,9 Mo 5,8 Mo 9,4 Mo 24,0 Mo 38,1 Mo Moyenne 800 × 600 1280 × 1024 1600 × 1200 Haute 2048 ×1536 3264 ×2448 4368 × 2912 La taille d’un fichier image non compressé est donnée par: T = D × P D: définition de l’image P: profondeur de l’image 100 photos 8 Mp avec profondeur 32 bits: 3.2 Go Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Outline 1 2 3 4 Images Généralités Couleurs Fichiers Images Vision Vision des Couleurs Vision des Contrastes Compression Modèle DCT Quantification Modèle Types JPEG 5 13 14 14/03/2021 8 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Processus Construction additive des couleurs par trois types de cones (R,G,B). Gamme Visuelle de 400 nm (violet) à 700 nm (rouge) Sensibilité Vision maximale dans le vert Vision minimale dans les bleus et rouges Sensibilité très différente selon les personnes Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Processus Construction additive des couleurs par trois types de cones (R,G,B). Gamme Visuelle de 400 nm (violet) à 700 nm (rouge) Sensibilité Vision maximale dans le vert Vision minimale dans les bleus et rouges Sensibilité très différente selon les personnes 15 16 14/03/2021 9 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Processus Construction additive des couleurs par trois types de cones (R,G,B). Gamme Visuelle de 400 nm (violet) à 700 nm (rouge) Sensibilité Vision maximale dans le vert Vision minimale dans les bleus et rouges Sensibilité très différente selon les personnes Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Contraste Différence de luminance entre parties claires et sombres d’une région Perception des détails la sensibilité au contraste est fonction de la fréquence spaciale de la région Perception du bruit la sensibilité au bruit est aussi fonction de la fréquence spaciale de la région 17 18 14/03/2021 10 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Contraste Différence de luminance entre parties claires et sombres d’une région Perception des détails la sensibilité au contraste est fonction de la fréquence spaciale de la région Perception du bruit la sensibilité au bruit est aussi fonction de la fréquence spaciale de la région Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG L’Oeil Vision des Couleurs Vision des Contrastes Contraste Différence de luminance entre parties claires et sombres d’une région Perception des détails la sensibilité au contraste est fonction de la fréquence spaciale de la région Perception du bruit la sensibilité au bruit est aussi fonction de la fréquence spaciale de la région 19 20 14/03/2021 11 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Outline 1 2 3 4 Images Généralités Couleurs Fichiers Images Vision Vision des Couleurs Vision des Contrastes Compression Modèle DCT Quantification Modèle Types JPEG 5 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Segmentation DCT Ordonnancement Quantification Traitement Codage image blocs coefficients coefficients réordonnés intervalles bruit additionnel code Types de Compression Sans Perte: compression des coéfficients sans quantification Avec Perte: quantification avec possibilité de traitement des formes 21 22 14/03/2021 12 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Donnée Une image segmentée en blocs 8 × 8 pixels Objectif Obtenir une nouvelle représentation de chaque bloc: contenant la même information l’information est concentrée sur peu d’éléments Principe Utiliser une matrice de transformation blocs de coefficients: application de la matrice directe blocs de pixels: application de la matrice inverse Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Bloc 1D Chaque coefficient est obtenu par: 23 24 14/03/2021 13 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Paramètres de la matrice : Bloc 2D Chaque coefficient est obtenu par: Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Calcul Compilation de la DCT Construction des matrices de base Utilisation d’un opérateur de masquage pour obtenir les coefficients Bloc de coefficients Coefficients les plus importants en haut à gauche (faibles fréquences) Les coéfficients diminuent vers la droite et vers le bas Ordonnancement Scanner en Zig-Zag les coéfficients de manière à obtenir une longue série de zéros 25 26 14/03/2021 14 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle DCT Calcul Compilation de la DCT Construction des matrices de base Utilisation d’un opérateur de masquage pour obtenir les coefficients Bloc de coefficients Coefficients les plus importants en haut à gauche (faibles fréquences) Les coéfficients diminuent vers la droite et vers le bas Ordonnancement Scanner en Zig-Zag les coéfficients de manière à obtenir une longue série de zéros Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle Types Outline 1 2 3 4 Images Généralités Couleurs Fichiers Images Vision Vision des Couleurs Vision des Contrastes Compression Modèle DCT Quantification Modèle Types JPEG 5 27 28 14/03/2021 15 Images Vision(éléments) Compression Quantification JPEG Modèle Types Intervalles Coefficients -2 -1 1 2 2 1 -1 -2 Objectif Coder les coefficients sur un minimum de valeurs possibles Principe Choisir un ensemble de I intervalles Associer à chaque coefficient son intervalle correspondant Coder les uploads/s3/ support-de-cours-2-jpeg-1.pdf