Compression des données
Multimédia
Cours N°05 du 16 Avril 2014
Présenté par: Mme ZERF.N
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Plan
 Introduction et problématique
 Définition et intérêt de la compression
 Les performances d’un système de compress...
Introduction et problématique
 De nos jours, la puissance des données
multimédia augmente plus vite que les
capacités de ...
 Par conséquent, il faut donc réduire la taille des
données multimédia . Pour cela, il faut exploiter la
puissance des pr...
Définition et intérêt de la compression
 1) Définition ; La compression consiste à réduire la
taille physique de blocs d’...
 Un compresseur utilise un algorithme qui sert à
optimiser les données en fonction du type de données
à compresser ;
 Un...
Les performances d’un système de
compression s’évaluent par :
 Les différents algorithmes de compression sont basés sur
l...
Compresser pour transmettre…
 Sur les réseaux
 Informatiques (Internet) :
 - fichiers texte, images, son, vidéo...
 Té...
Compresser pour stocker..
 Sur des supports du type…
 Disques durs, clés USB :
 - fichiers...
 CD :
 - sons, images.....
Classification des algorithmes de
compression
 1)Compression symétrique / asymétrique
 Une méthode de compression symétr...
 La compression asymétrique demande plus de travail
pour l’une des deux opérations, la plupart des
algorithmes requiert p...
 2) Compression physique / logique
 On considère généralement la compression comme un
algorithme capable de comprimer de...
 La compression physique est exécutée sur les
informations contenues dans les données. Cette
méthode produit typiquement ...
 La compression logique est accomplie à travers le
processus de substitution logique qui consiste à
remplacer un symbole ...
 3)La compression statistique / numérique
 Certains algorithmes statiques (non-adaptatifs) comme le
codage de Huffmann s...
 Pour les algorithmes qui opèrent au niveau numérique (
adaptatif), à l'inverse n'intégrera pas de données
relatives à la...
 4)La compression sans / avec perte
 La compression sans pertes, signifie que lorsque des
données sont compressées et en...
 a) Codage statistique : le but est de :
 – Réduire le nombre de bits utilisés pour le codage des
caractères fréquents.
...
 Problème :
 Le taux de compression des algorithmes sans perte est
en moyenne de l’ordre de 40% pour des données de
type...
 La méthode de compression avec pertes jette, quelques
données d'une image dans le but d'effectuer la
compression avec un...
 Le principe de compression avec perte, est basé sur
l’étude précise de l’oeil et de l’oreille humaine.
 Les signaux aud...
 Il existe des algorithmes de compression consacrés à
des usages particuliers, dont :
 – Compression du son (Audio MPEG,...
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  1. 1. Compression des données Multimédia Cours N°05 du 16 Avril 2014 Présenté par: Mme ZERF.N 1
  2. 2. Plan  Introduction et problématique  Définition et intérêt de la compression  Les performances d’un système de compression  Classification des algorithmes de compression 2
  3. 3. Introduction et problématique  De nos jours, la puissance des données multimédia augmente plus vite que les capacités de stockage, et énormément plus vite que la bande passante des réseaux (car cela imposerait d’énormes changements dans les infrastructures de télécommunication) Il y a donc un déséquilibre entre le volume des données qu’il est possible de traiter, de stocker, et de transférer. 3
  4. 4.  Par conséquent, il faut donc réduire la taille des données multimédia . Pour cela, il faut exploiter la puissance des processeurs, pour pallier aux insuffisances des capacités de stockage en mémoire et des vitesses de transmission sur les réseaux. 4 Introduction et problématique
  5. 5. Définition et intérêt de la compression  1) Définition ; La compression consiste à réduire la taille physique de blocs d’informations. En compressant des données, on peut placer plus d'informations dans le même espace de stockage, ou utiliser moins de temps pour le transfert au travers d’un réseau téléinformatique.  L’utilisation de la compression et sa mise en pratique nécessitent des connaissances nombreuses et complexes tels que le calcul intégral, l’algèbre linéaire, la géométrie fractale, la théorie des probabilités 5
  6. 6.  Un compresseur utilise un algorithme qui sert à optimiser les données en fonction du type de données à compresser ;  Un décompresseur est donc nécessaire pour reconstruire les données grâce à l’algorithme dual de celui utilisé pour la compression.  La méthode de compression dépend du type de données à compresser car une image ou un fichier audio ne représentent pas le même type de données. 6 Définition et intérêt de la compression
  7. 7. Les performances d’un système de compression s’évaluent par :  Les différents algorithmes de compression sont basés sur les critères :  – Le taux de compression : c’est le rapport de la taille du fichier compressé sur la taille du fichier initial.   Débit initial / débit après compression  – La qualité de compression : sans ou avec pertes (avec le pourcentage de perte).  - La qualité du signal comprimé  – La vitesse de compression et de décompression.  - La complexité du système : coût calcul, mémoire requise 7
  8. 8. Compresser pour transmettre…  Sur les réseaux  Informatiques (Internet) :  - fichiers texte, images, son, vidéo...  Téléphoniques :  - voix numérisée...  Radio-mobiles :  - GSM, 3G, 4ème génération de téléphonie mobile...  Satellites :  - Sondes spatiales, observation de la Terre, télévision à haute définition... 8
  9. 9. Compresser pour stocker..  Sur des supports du type…  Disques durs, clés USB :  - fichiers...  CD :  - sons, images...  DVD (4,7 Go) :  - 2 heures de vidéo (Standard Definition)  Disque "Blu-Ray" (25 Go) :  - 2 heures de HDTV 9
  10. 10. Classification des algorithmes de compression  1)Compression symétrique / asymétrique  Une méthode de compression symétrique utilise le même algorithme, et demande la même capacité de calcul, aussi bien pour la compression que pour la décompression.  Par exemple, une application de transmission de données où la compression et la décompression sont les deux faits en temps réels sera généralement implémentée avec un algorithme symétrique si l'on veut atteindre la plus grande efficacité. 10
  11. 11.  La compression asymétrique demande plus de travail pour l’une des deux opérations, la plupart des algorithmes requiert plus de temps de traitement pour la compression que pour la décompression.  Des algorithmes plus rapides en compression qu’en décompression peuvent être nécessaires lorsque l’on archive des données auxquelles on accède peu souvent (pour des raisons de sécurité par exemple). 11 Classification des algorithmes de compression
  12. 12.  2) Compression physique / logique  On considère généralement la compression comme un algorithme capable de comprimer des données (textes, son, images et vidéo) dans un minimum de placecompression physique.  Mais on peut également adopter une autre approche et considérer qu’en premier lieu un algorithme de compression a pour but de recoder les données dans une représentation différente plus compacte contenant la même information (compression logique). 12 Classification des algorithmes de compression
  13. 13.  La compression physique est exécutée sur les informations contenues dans les données. Cette méthode produit typiquement des résultats incompréhensibles qui apparemment n’ont aucun sens. Le résultat d’un bloc de données compressées est plus petit que l’original car l’algorithme de compression physique a retiré la redondance qui existait entre les données elles-mêmes. 13 Classification des algorithmes de compression
  14. 14.  La compression logique est accomplie à travers le processus de substitution logique qui consiste à remplacer un symbole alphabétique, numérique ou binaire en un autre.  La substitution logique ne fonctionne qu’au niveau du caractère ou plus haut et est basée exclusivement sur l’information contenue à l’intérieur même des données. 14 Classification des algorithmes de compression
  15. 15.  3)La compression statistique / numérique  Certains algorithmes statiques (non-adaptatifs) comme le codage de Huffmann sont conçus pour compresser seulement des types spécifiques de données. Ces algorithme contiennent un dictionnaire statique de chaînes de caractères prédéfinies qui sont connues comme apparaissant à de grandes fréquences dans les données à encoder.  Par exemple, un codeur conçu spécifiquement pour compresser la langue française contiendra un dictionnaire  avec des chaînes de caractères telles que "et", "mais", "de", "le", car ces chaînes apparaissent très fréquemment dans les textes en français 15 Classification des algorithmes de compression
  16. 16.  Pour les algorithmes qui opèrent au niveau numérique ( adaptatif), à l'inverse n'intégrera pas de données relatives à la fréquence d'apparitions des données à compresser.  Des compresseurs adaptatifs comme LZW ou Huffmann  dynamique déterminent la dépendance des données en construisant leur dictionnaire à la decouverte. Ils n'ont pas de listes prédéfinies de chaînes de caractères par exemples mais les construisent dynamiquement à l'encodage. 16 Classification des algorithmes de compression
  17. 17.  4)La compression sans / avec perte  La compression sans pertes, signifie que lorsque des données sont compressées et ensuite décompressées, l'information originale contenue dans les données a été préservée. Aucune donnée n'a été perdue ou oubliée. Les données n'ont pas été modifiées.  Il existe 2 types d’algorithmes de compression sans perte : 17 Classification des algorithmes de compression
  18. 18.  a) Codage statistique : le but est de :  – Réduire le nombre de bits utilisés pour le codage des caractères fréquents.  – Augmenter ce nombre pour des caractères plus rares.  b) Substitution de séquences :  Comprime les séquences de caractères identiques. 18 Classification des algorithmes de compression
  19. 19.  Problème :  Le taux de compression des algorithmes sans perte est en moyenne de l’ordre de 40% pour des données de type texte.  Par contre, ce taux est insuffisant pour les données de type multimédia. Il faut donc utiliser un nouveau type de compression pour résoudre se problème : la compression avec perte. 19 Classification des algorithmes de compression
  20. 20.  La méthode de compression avec pertes jette, quelques données d'une image dans le but d'effectuer la compression avec un taux de compression meilleur que la plupart des méthodes de compression sans pertes.  Les algorithmes avec pertes s’appliquent généralement aux données ayant de forts taux de redondance, comme les images, ou les sons.  Certaines méthodes tirent partis d'algorithmes heuristiques élaborés qui s'ajustent eux-mêmes pour trouver le rapport de compression maximum possible en changeant aussi peu que possible les détails visibles d'une image. 20 Classification des algorithmes de compression
  21. 21.  Le principe de compression avec perte, est basé sur l’étude précise de l’oeil et de l’oreille humaine.  Les signaux audio et vidéo contiennent une part importante de données que l’oeil et l’oreille ne peuvent pas percevoir et une part importante de données redondantes.  Les objectifs de la compression avec pertes sont d’éliminer les données non pertinentes pour ne transmettre que ce qui est perceptible 21 Classification des algorithmes de compression
  22. 22.  Il existe des algorithmes de compression consacrés à des usages particuliers, dont :  – Compression du son (Audio MPEG, ADCPM ...).  – Compression des images fixes (JPEG,...).  – Compression des images animées (MPEG, ...). 22 Classification des algorithmes de compression

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