{"id":54788,"date":"2020-01-04T00:00:00","date_gmt":"2020-01-03T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/jpeg-algoritm-szhatiya"},"modified":"2020-02-18T14:02:50","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:50","slug":"jpeg-algoritm-szhatiya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/jpeg-algoritm-szhatiya","title":{"rendered":"JPEG. Algorithme de compression","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bonjour \u00e0 nouveau ! J'ai trouv\u00e9 cet article \u00e9crit en mai 2019. C'est la suite d'une s\u00e9rie d'articles sur WAVE et JPEG. Voici la premi\u00e8re<\/a><\/noindex>. Cette publication contiendra des informations sur l'algorithme de compression d'images et sur le format lui-m\u00eame.<\/p>\n

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Une pinc\u00e9e d'histoire<\/h3>\n

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Une cuill\u00e8re de l'article de Wikip\u00e9dia :<\/p>\n

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JPEG (Joint Photographic Experts Group) est un des formats d'image bitmap populaires utilis\u00e9 pour stocker des photographies et des images similaires.<\/p><\/blockquote>\n

Ce standard a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 par un groupe d'experts en photographie en 1991 pour une compression efficace des images.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quel chemin parcourent les images de leur \u00e9tat brut \u00e0 JPEG<\/h3>\n

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Certains pensent que les images JPEG sont des donn\u00e9es brutes compress\u00e9es par Huffman, mais ce n'est pas le cas. Avant la compression finale, les donn\u00e9es suivent un long parcours.<\/p>\n

<\/p>\n

D'abord, le mod\u00e8le de couleur est chang\u00e9 de RGB \u00e0 YCbCr. Pour cela, il existe m\u00eame un algorithme sp\u00e9cial \u2014 ici<\/a><\/noindex>. Le Y n'est pas modifi\u00e9, car il est responsable de la luminance et son changement serait perceptible.<\/p>\n

<\/p>\n

La premi\u00e8re chose qu'on fait avec l'image est \u00ab\u00e9chantillonnage\u00bb<\/strong> (subsampling). C'est simple \u00e0 comprendre : on prend une matrice 2x2 de pixels, ensuite on prend Cb et Cr \u2014 les valeurs moyennes de chacun des composants YCbCr de ces 4 pixels. Ainsi, nous avons \u00e9conomis\u00e9 6 octets<\/em>, au lieu de 4 Y, 4 Cb, 4 Cr, nous avons eu 4 Y et les m\u00eames Cb et Cr pour chacun d'eux (4 + 4 + 4 = 12; 4 + 1 + 1 = 6; 12 \u2014 6 = 6). \u00c0 l'\u00e9chelle m\u00eame de 2\u00d72, une compression avec perte avec un facteur de compression de 2:1 semble solide. Cela s'applique \u00e0 l'ensemble de l'image. Et donc \u2014 nous avons r\u00e9duit de moiti\u00e9 la taille. Et cette technique peut \u00eatre utilis\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 notre perception des couleurs. Une personne remarquera facilement la diff\u00e9rence de luminosit\u00e9, mais pas de couleur, si elle est moyenn\u00e9e dans un petit bloc de pixels. L'\u00e9chantillonnage peut \u00e9galement \u00eatre effectu\u00e9 en ligne, 4 pixels horizontalement et verticalement. La premi\u00e8re option est utilis\u00e9e plus souvent. Si la qualit\u00e9 de l'image est importante, alors l'\u00e9chantillonnage n'est pas du tout effectu\u00e9.
\nUne illustration claire du sous-\u00e9chantillonnage (Habr n'a pas permis d'ins\u00e9rer un GIF) \u2014 https:\/\/i.ibb.co\/Rg5Th9H\/150953010617579181.gif<\/a><\/noindex><\/p>\n

<\/p>\n

La partie principale de la pr\u00e9paration<\/h5>\n

\nDCT<\/p>\n

Maintenant, la partie la plus complexe et n\u00e9cessaire. Toute l'image est divis\u00e9e en blocs de 8\u00d78 (un rembourrage est utilis\u00e9 si la r\u00e9solution n'est pas un multiple de la taille du bloc).<\/p>\n

<\/p>\n

Maintenant, \u00e0 chaque bloc on applique DCT (Transformation discr\u00e8te en cosinus)<\/strong>. Dans cette partie, tout ce qui est superflu est extrait de l'image. En utilisant la DCT, il faut comprendre si ce bloc (8\u00d78) d\u00e9crit une partie monotone de l'image : le ciel, un mur ; ou s'il contient une structure complexe (cheveux, symboles, etc.). Logiquement, 64 pixels similaires par couleur peuvent \u00eatre d\u00e9crits par un seul, puisque la taille du bloc est d\u00e9j\u00e0 connue. Voil\u00e0 la compression : 64 pour 1.<\/p>\n

<\/p>\n

La DCT transforme le bloc en spectre, et l\u00e0 o\u00f9 les valeurs changent brusquement, le coefficient devient positif, et plus la transition est nette, plus le r\u00e9sultat sera \u00e9lev\u00e9. L\u00e0 o\u00f9 le coefficient est plus \u00e9lev\u00e9, l'image pr\u00e9sente des transitions claires de couleur et de luminosit\u00e9, tandis que l\u00e0 o\u00f9 il est plus faible, il s'agit de changements de composantes YCbCr dans le bloc qui sont faibles (progressifs).<\/p>\n

\nQuantification<\/p>\n

Ici, les r\u00e9glages de compression sont d\u00e9j\u00e0 appliqu\u00e9s. Chacun des coefficients dans chacune des matrices de 8\u00d78 est divis\u00e9 par un certain nombre. Si vous ne pr\u00e9voyez pas de r\u00e9duire la qualit\u00e9 de l'image apr\u00e8s toutes ses modifications, alors le diviseur doit \u00eatre un. Si la m\u00e9moire occup\u00e9e par cette photo est plus importante pour vous, alors le diviseur sera sup\u00e9rieur \u00e0 1, et le quotient sera arrondi. Ainsi, apr\u00e8s l'arrondi, il se r\u00e9v\u00e8le souvent qu'il y a beaucoup de z\u00e9ros.<\/p>\n

<\/p>\n

La quantification est r\u00e9alis\u00e9e pour permettre une compression encore plus importante. Voici \u00e0 quoi cela ressemble en prenant l'exemple de la quantification du graphique y = sin(x) :<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

\nCompression<\/p>\n

On commence par parcourir la matrice en zigzag :<\/p>\n

<\/p>\n

\"JPEG.<\/p>\n

<\/p>\n

Nous obtenons un tableau unidimensionnel de nombres. Nous voyons qu'il contient beaucoup de z\u00e9ros, qui peuvent \u00eatre supprim\u00e9s. Pour cela, au lieu d'une s\u00e9quence de nombreux z\u00e9ros, nous inscrivons un z\u00e9ro suivi d'un nombre indiquant leur quantit\u00e9 dans la s\u00e9quence. De cette mani\u00e8re, on peut r\u00e9duire la taille de l'ensemble du tableau jusqu'\u00e0 1\/3. Ensuite, il ne reste plus qu'\u00e0 compresser ce tableau avec la m\u00e9thode de Huffman et \u00e0 l'inscrire dans le fichier lui-m\u00eame.<\/p>\n

<\/p>\n

Utilis\u00e9 dans<\/h3>\n

<\/p>\n

Partout. Tout comme le PNG, le JPEG est utilis\u00e9 dans les appareils photo, les syst\u00e8mes d'exploitation (comme logos d'entreprise, ic\u00f4nes d'applications, miniatures) et dans tous les domaines o\u00f9 il est n\u00e9cessaire de stocker des images de mani\u00e8re efficace.<\/p>\n

<\/p>\n

Sortie<\/h3>\n

<\/p>\n

\u00c0 l'heure actuelle, les connaissances sur le JPEG n'ont de valeur que pour des fins \u00e9ducatives, car il est d\u00e9j\u00e0 int\u00e9gr\u00e9 et optimis\u00e9 par de grands groupes de personnes, mais la pierre angulaire de la science reste tout de m\u00eame savoureuse.<\/p>\n

\nSources<\/p>\n

Article sur YCbCr sur Wikip\u00e9dia<\/a><\/noindex>
\nArticle sur le JPEG sur Wikip\u00e9dia<\/a><\/noindex>
\nUn peu sur la DCT du post de Pikabu<\/a><\/noindex>
\nArticle sur la DCT sur Wikip\u00e9dia<\/a><\/noindex><\/p>\n

Source : habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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