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Auteur(s)
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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 :
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le nombre de bits qu’ils nécessitent est considérable ;
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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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Quelques critères de choix en compression de donnéesArticle inclus dans l'offre
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3. Méthodes avec distorsions
Les méthodes qui suivent ne peuvent s’appliquer qu’aux signaux qui le permettent. Parmi ceux-ci, bien sûr, ceux qui sont destinés à nos sens (signaux acoustiques, signaux d’images). Il en existe d’autres tels que les signaux radars, sonars, infrarouges… Nous prendrons pour exemples d’applications les signaux d’images.
Les méthodes avec distorsions intéressent toutes les applications manipulant des signaux principalement destinés à nos sens et parmi ceux-ci nous nous intéresserons tout particulièrement aux images, denrées omniprésentes en multimédia.
3.1 Quantification scalaire
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La quantification scalaire (QS) est la technique qui permet de déterminer les niveaux de quantification des échantillons d’un signal numérique. On y attache souvent peu d’importance parce que cette détermination est souvent simple (figure 11) :
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le nombre de niveaux de quantification est un paramètre souvent donné par ailleurs ;
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la détermination des niveaux de quantification s’effectue :
a) en divisant la dynamique maximale de l’échantillon par le nombre de niveaux, on obtient ainsi le pas de quantification ;
b) le pas de quantification permet de distribuer les seuils de quantification uniformément sur la dynamique ;
c) les niveaux de quantification sont enfin placés à égales distances des seuils de quantification.
Cette procédure, extrêmement simple, est un cas particulier de la QS que l’on préfère appeler conversion analogique/numérique (CAN). Notons que cette stratégie consiste, finalement, à répartir uniformément les niveaux de quantification sur la dynamique.
Ensuite, la quantification du signal est l’opération qui consiste à remplacer la vraie valeur de l’échantillon par le niveau de quantification le plus proche. Ce dernier sera en fait représenté (codé) par un mot binaire. Dans un codage à longueur fixe, la quantification proposée par la figure 11 conduit à des mots binaires de 4 bits.
La différence entre la vraie valeur et le niveau de...
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