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Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 1
IV. Compression
• 1. Introduction
• 2. Approches directes
• 3. Approches par transformation
• 4. Compression de séquences d'images
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 2
IV.1 Introduction
Historique
Objectifs
•1952 : Codeur entropique (Huffman)
•1978 : DCT (Pratt)
•1980 : Vectoriel (Linde-Buzo-Gray)
•1986 : Sous-bandes (Woods)
•1986 : Vectoriel sur treillis (Fisher)
•1989 : JPEG•1989 : MPEG-2
•1989 : Ondelettes (Mallat, Daubechies)
•1990 : Fractales (Jacquin)
•1996 : SPIHT•1996 : MPEG-4•1997 : MPEG-7•1998 : JPEG2000
Réduction du volume occupé par les images numériques pour faciliter leur transfert et/ou leur stockage
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Applications
• Imagerie médicale Télémédecine
• Imagerie spatiale
• Imagerie sous-marine
• Archivage divers (Musée, BNF, Empreintes ...)
• Vidéo conférence / visiophone (64 kb/s)
• Télésurveillance
• Video On Demand
• Télévision numérique (150 Mb/s)
...
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Classification des méthodes de compression
Sans pertes / avec pertes contrôlées Sans pertes (Huffman, Quadtree)
• image originale = image comprimée TC limité (#3)
Avec pertes contrôlées
• On perd l'information qui se voit peu TC augmente
• Recherche d'un compromis Tc / Qualité
Directe / Transformation Directe Quantification & codage des pixels de l'image
Transformation Quantification & codage des coeff. transformés
Fonction de la zone élémentaire de traitement Pixel, ligne, bloc, image entière ...
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Evaluation d'une méthode compression Dépend de l'application
• Taux de compression (Tc)
• Qualité
compriméfichier du Volume
originale image VolumeTc
2
10)ˆ,(
12log10
XXEQMRSB
b
dB
1
0
21
0 .
ˆ)ˆ,(
M
j
ijijN
i NM
XXXXEQM
• Critère mathématique (RSB)
• Critères subjectifs- Courbes ROC (médecine)
- Notations subjectives (TV)
Ex : image (512x512x8bpp) avec Tc=10 512x512x8/10=26215 bits 0.8 bpp
Avec
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• Autres critères
• Vitesse d'exécution : codeur /décodeur
• Complexité- Additions / multiplications
- Soft / Hard
• Résistance au bruit de transmission
• Intégration de post-traitements- Prise en compte du récepteur (homme / machine)
• Coût financier
• Scalability
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IV.2 Approches directes
Codage HuffmanCodage arithmétiqueCodage par longueur de plageCodage type dictionnaire
Quantification scalaire
Quantification vectorielle
Méthodes prédictives
Approche quadtree
Codage fractale
Codeurs de source(Th. Information)
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Codage Huffman (1952)
- Algorithme de génération d'un codage optimal symbole parsymbole.
- Code à longueur variable codes longs pour probas faibles
Extraction des probabilités Création de l'arbre Création de la table d'Huffman Codage
Lecture de la table d'Huffman Création de l'arbre de décodage Lecture séquentielle et décodage
On transmet la table + les codes en binaire
• Algorithme
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Rq : code d'échappement= Huffman + fixe
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Codage Arithmétique (1976)
Huffman 1 symbole = 1 mot-code Arithmétique 1 flot de symboles = nbre en virgule flottante
m=0 ; M=1 ;Tant que !(fin de fichier)
{i = symbole suivant;soit [ai ; bi] associé à i ;s = M-m ;M = m + s.bi ;m = m + s.ai ;
}Renvoyer m, le compacté du fichier
N = nombre codé ;Faire
{trouver i / N [ai ; bi[ ;sortir i ;s = bi - ai ;
N = (N - ai) / s ;}
Tant qu'il reste un symbole à lire
Codeur Decodeur
JBIG Codage des Fax type IV
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• Exemple
si pi [ai ; bi[ Huffi 0.1 [0.0 ; 0.1[ 111
A 0.1 [0.1 ; 0.2[ 110
E 0.1 [0.2 ; 0.3[ 101
I 0.1 [0.3 ; 0.4[ 100
B 0.1 [0.4; 0.5[ 0111
G 0.1 [0.5 ; 0.6[ 0110
L 0.2 [0.6 ; 0.8[ 00
S 0.1 [0.8; 0.9[ 0100
T 0.1 [0.9 ; 1.0[ 0101
0.43722077 = ?
10111010 10100100 11011001 0101111000 00011101 10110010 11010100
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Arithmétique Huffman
+ de calcul Proba très élévée 1 bitPeu de symboles ()
Run Length
Codeurs statistiques
- Dépendants de la qualité de la statistique
- Statistique connue par le décodeur
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Codage par longueur de plage (Run length coding)
• CCITT, Fax groupe III Huffman sur les plages de 0 précédant les 1
000001111100000000000000000 5w5b17w
000000000001111100000000000 11w5b11w
A B C C C C C C A B C A B C A B !6C A B C A B C
Coder le nombre de symboles identiques
• JPEG Huffman sur les plages de 0 précédant les coeff. DCT
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Coder une extension de la source de longueur variable
1977 : LZ (Lempel & Ziv) 1984 : LZW (Welch)
Dictionnaire de symboles incrémenté dynamiquement apprentissage
Fichier codé = suite des adresses des mots du dico
! Gérer l'incrément des bits d'adresse
PKZIP, ARJ LZW + Huffman
Codage de type dictionnaire (1977)
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Codeur LZW
ID = {Ci,Wi} , P=
Tant que (symboles à coder)C = symbole suivantSi PC ID
P = PCSinon
sortir WP
PC IDP=C
Fin siFin tant que
sortir WP
Décodeur LZW
ID = {Ci,Wi}cW = 1er code ; sortir s(cW)
Tant que (codes à lire)pW = cWcW = code suivantSi (s(cW) ID)
sortir s(cW)P = s(pW)C = 1er symbole de s(cW)PC ID
SinonP = s(pW)C = 1er symbole de s(pW)sortir s(PC)PC ID
Fin siFin tant queABBABABAC.. . .
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Quantification scalaire
• Traitement pixel à pixel
Diminuer le nombre de niveaux de gris utilisés : Nnq < Nnp
• Problèmes- Comment choisir les seuils de quantification (si) ?- Comment choisir les niveaux de quantification (qi) ?
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Quantification scalaire uniforme linéaire
• Seuils répartis de façon uniformeNnq
ssPQ ii
minmax1
• C'est un quantificateur linéaire
A
Bqp
BpAr
ˆ
.
minminmax
1minmax
1
NnqB
NnqA
• Niveaux = milieux des seuils2
1 iii
ssq
avec
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Quantification scalaire uniforme optimale
• Seuils répartis de façon uniformeNnq
ssPQ ii
minmax1
• Niveaux = Barycentre (histogramme)
Quantification optimale (Loyd-Max : 1960)
• Minimise l'erreur de quantification
ij
ppMin 2)ˆ(
• Algorithme itératif très long pour des distributions inconnues
• Tables pour des dist. gaussiennes, laplaciennes, ...
• Fait le travail du codeur !
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 19
Exemple de comparaison (peppers : 512x512x8bpp)
Uni Uni o. Maxq1 32 38 30S1 63 63 52q2 95 86 75S2 127 127 121q3 159 167 157S3 191 191 180q4 223 209 205
Remarque Efficacité variable du codeur entropique !
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Image originale
Q. uni. opt. : RSB 23,8 dB
Q. uni. lin. : RSB 22,5 dB
Q. Max : RSB 24,2 dB
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Quantification vectorielle
• Extension de la quantification scalaire
Pixel Vecteur = bloc de pixels contigus• Vecteur de taille et forme variable
Approche optimale : Linde Buzo Gray (1980)
• Phase d'apprentissage : dictionnaire de vecteurs• Vecteur = représentant d'une région de Voronoï de taille variable• Dictionnaire connu du codeur /décodeur
Phase d'apprentissage délicate Temps de recherche dans le dictionnaire Approche treillis
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Approche Treillis : Fisher, Conway, Sloane (1986)
• Extension de la quantification linéaire uniforme
• Treillis = vecteurs régulièrement répartis dans Rn
Dictionnaire pré-défini Pas d'apprentissage Algorithme de quantification rapide
• Algorithme de quantification vectorielle sur treillis
- Choix de la norme : L1 Laplacien PyramideL2 Gaussien Sphère
- Choix de la taille des vecteurs- Choix du treillis : Zn, An, Dn (4), En(8), n(16)
Taux (B) K rayon du dictionnaire contenant 2nB vecteurs Procédure de dénombrement
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Bornage des vecteurs par le facteur d'échelle A = Es/K Ramène les vecteurs à l'intérieur du dictionnaire- Traitement spécial pour les vecteurs d'énergie > Es
Quantification- Vecteur vecteur du dictionnaire le plus proche
Codage des vecteurs : code produit- Rayon : code Huffman- Index : code de longueur fixe
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Illustration de la quantification vectorielle sur treillis
Vecteurs 2x1
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Structure de fichier codé
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Méthodes prédictives (1974)
Exploitent la corrélation entre pixel voisin
x̂1 : 1 ordred' Prédicteur
x̂75,0
75,05,0 : 3 ordred' Prédicteur
Modulation par Impulsions Codées Différentielles (MICD)DPCM
– Propagation des erreurs– Prédicteurs non optimaux
Adaptation aux statistiques locales
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Approche Quadtree
• Découpage récursif en carrés homogènes
Critère de split : variance, ...
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• Codage de l'arbre : règle de parcours (Peano)
• Codage des régions homogènes : moyenne, interpolation ...
1 | 1001 | 0000 | 01000 | 0001 | 0000
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Compression par fractale
• Les Fractales (B. Mandelbrott)
- Observations naturelles : nuages, plantes ...- Auto-similarité à toutes les échelles redondance dans l'image
• Les 'Iterated Functions Systems' (IFS)
- Wi : Transformation affine contractante
i
i
i
i
ii
ii
i
o
f
e
z
y
x
s
dc
ba
z
y
x
W
..
.
.
'
'
'
rotations,réflexions
scalingvariance
niveaude gris
offsetmoyenne
déplacement
position
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• Recherche d'un IFS pour générer une image très fort taux de compression mais image spéciale
• Approche directe
Transformation de l'image = morceau de l'image
image # w1(image) w2 (image) ... wn (image)
• Utilisation de bibliothèque d'IFS image segmentée en un ensemble d'IFS connus
Fougère : 4 transformations = 192 bits512² : Tc = 1365
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• Compression par IFS local (Jacquin 1990)
- Approche valable sur des images quelconques
Codage
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Mettre les Dj à la taille de R : Sous-échantillonnage +- moyennage
Définir la zone de recherche - toute l'image- limitée (ei,fi)
Recherche du (WiDj) le plus proche de Ri
- Mesure de distance L1, L2, LEx : pour L2
-
-
- ai, bi, ci, di = (0,-1,1)
4 rotations (-90, 90,180,0)
4 réflexions(_ | / \)
Codage de longueur fixe ou variable code = wi
)var(
),cov(
j
ji
i D
DRs
)(.)( jiii DmoysRmoyo
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Variantes
- formes des blocs- recherche des wi
- codage des wi
Codage très long Décodage instantané
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It n° 1RSB = 23,8 dB
Point dedépart
It n° 2RSB = 27,33 dB
It n° 3RSB = 32,16 dB
Tc = 10
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IV.3 Approches par transformation
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 37
• Une Transformation Réversible (sans perte) Orthogonale (énergie conservée) Rapide
Représentation différente de l'image
Décorrélation Gain en performances
Temps de calcul supplémentaire
DCT JPEGOndelettes SPIHT, JPEG2000
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Compression DCT bloc : JPEG (1989)
• DCT bloc 8x8 homogénéité locale de l'image l'erreur de quantification est localisée au bloc
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• Schéma général
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• Matrice de normalisation allocation des bits aux coeffs avant quantification par arrondi
9910310011298959272
10112012110387786449
921131048164553524
771031096856372218
6280875129221714
5669574024161314
5560582619141212
6151402416101116
9999999999999999
9999999999999999
9999999999999999
9999999999999999
9999999999996647
9999999999562624
9999999966262118
9999999947241817
Matrice chrominance
Matrice luminance
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• Lecture zig-zag prise en compte de la répartition spatiale de l'énergie pour faire apparaître de longues plages de coeffs nuls
• Codage du coeff DC DPCM d'ordre 1 + Huffman
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• Codage des coeffs AC Codage hybride : runlength + ... + Huffman
- Huffman = Code (plage de 0 + catégorie)162 codes : 10catx16lp+2(EOB+16)
Cat. Intervalle des coefficients AC
1 -1 _ 1,2 -3, .. ,-2 _ 2, .. ,33 -7, .. ,-4 _ 4, .. ,74 -15, .. ,-8 _ 8, .. ,155 -31, .. ,-16 _ 16, .. ,316 -63, .. ,-32 _ 32, .. ,637 -127, .. ,-64 _ 64, .. ,1278 -255, .. ,-128 _ 128, .. ,2559 -511, .. ,-256 _ 256, .. ,511
10 -1023, .. ,-512 _ 512, .. ,1023
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AC | huffman | signe | k-1 bits |
• Exemple 0 -2 -1 02 -1 046 111001 0 0 / 00 0 / 11011 0 / 1010
• Extrait de la table d'Huffman des AC
Plage de Zéros Catégorie Code0 1 000 2 010 3 1000 4 1011. . .1 1 11001 2 1110011 3 11110011 4 111110110. . .2 1 110112 2 11111000. . .3 1 111010. . .
16 11111010EOB 1010
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• Remarques
JPEG = méthode générale à adapter ...
Très performant à taux faibles (#10)
Effets de blocs à taux élevés
Tc = 10 / RSB = 30.1 dB Tc = 20 / RSB = 28.7 dB
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Compression sous-bandes / ondelettes
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• Décomposition pyramidale en sous-bandes
banc de filtres FIR 1D : bi-orthogonaux 9-7
- phase linéaire, rec. parfaite, pas orthogonaux,
réguliers
Concentration d'énergie dans la BB
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• Quantification séparée des sous-bandes (Woods 86)
Allocation des bits aux sous bandes par modèle
- Min(D) avec B<Bf Optimisation
- Théorie de la distorsion : bruit de quantification D=f(B)
- très rapide sous-optimal (modèle réalité)
)(.2 2.).()( BBXXX
XaBBD g
Sous-bande BF : histogramme - DPCM + scalaire + codeur entropique
Sous-bandes HF : histogramme laplacien
- QV treillis, ...
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 48
• Exemples
Originale Sous-bandes Tc=32
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 49
Sous-bandes Tc=32RSB = 30.1 dB
JPEG Tc=32RSB -3%
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 50
Originale Sous-bandes Tc=60 !!
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• Quantification globale des sous-bandes (shapiro 93) SPIHT
http:\\ipl.rpi.edu/research/SPIHT
Algorithme très rapide, RSB élevé, 'embedded'
Basé sur :
- Transmission progressive par plan de bits = Q. scalaire
- Exploite l'auto-similarité inter-sous-bandes : arbres de coeffs
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 52
SPIHT (Set Partitionning In Hierarchical Trees) Said & Pearlman 96
• Décomposition en ondelettes (9-7)
• Partition des coeffs en arbres signifiants
• Transmission progressive par plan de bits
• +- Codeur arithmétique
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 53
• Transmission progressive par plan de bits
Minimiser l'erreur de quantification D
2,,2ˆ
1)ˆ()ˆ(
i jjiji cc
NccDppD
Signe s s s s s s s s s s s s
msb 5 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
3 1 1 1 1 0 0 0 0
2 1 1 1 1
1
lsb 0
Représentation binaire des coefficients ordonnés par amplitude
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 54
Algorithme de codage par plan de bits
Sortir n=log2(max(i,j){ci,j})
Sorting pass
Sortir n, suivi des coordonnées et du signe des n coefficients ci,j tels que 2n
|ci,j| < 2n+1
Refinement pass
Sortir le néme bit le plus significatif de tous les coeff tels que ci,j 2n+1 (ceuxdont les coordonnées ont été transmises à la sorting pass précédente), dansle même ordre que les coordonnées.
Décrémenter n de 1. Retourner en 2
Place importante prise par les coordonnées des coeff. Exploiter la corrélation inter-échelles
Partitionning in hierarchical trees
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• Partitionning Tree
Relation de parenté inter sous-bandes
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Règles de signification
|ci,j| 2n
sinon 0
2max si 1)( ,
nji
n
cS
Définition des ensembles
O(i,j) coordonnées des 4 descendants directs
D(i,j) coordonnées de tous les descendants
L(i,j) D(i,j) - O(i,j)
H(i,j) Racines des arbres
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 57
Règles de division Partition initiale : les noeuds H(i,j) et leur descendants
D(i,j) signifiant L(i,j) + 4 coeffs O(i,j)
L(i,j) signifiant 4 D(k,l) avec (k,l) O(i,j)
Listes de signifiants !
SPIHT ne fait que de la gestion de liste
de coordonnéeset du masquage binaire
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 58
Algorithme de codage Initialisation
Sortir n=log2(max(i,j){ci,j}) Mettre LSP à videAjouter les H(i,j) dans LIP, ou LIS comme entrée type D.
Sorting pass
2.1 : Pour chaque entrée (i,j) de LIP faire :2.1.1 : Sortir Sn(i,j)2.1.2 : Si Sn(i,j) = 1, mettre (i,j) dans LSP et sortir signe ci,j
2.2 : Pour chaque entrée de LIS faire
2.2.1 : Si l'entrée est de type D alors- Sortir Sn(D(i,j))- Si Sn(D(i,j)) =1 alors
- Pour chaque (k,l) O(i,j) faire :- Sortir Sn(k,l)- Si Sn(k,l) = 1, ajouter (k,l) dans LSP et sortir signe ck,l
- Si Sn(k,l) = 0, ajouter (k,l) à la fin de LIP- Si L(i,j) 0, Déplacer (i,j) à la fin de LIS avec le type L
Aller au 2.2.2.- Si L(i,j) = 0, supprimer (i,j) de LIS.
2.2.2 : Si l'entrée est de type L- Sortir Sn(L(i,j))- Si Sn(L(i,j)) =1 alors
- Ajouter les (k,l) O(i,j) à la fin de LIS en type D.- Supprimer (i,j) de LIS
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 59
Refinement pass
Pour chaque (i,j) de LSP, sauf ceux qui viennent d'être inclus dans ladernière sorting pass, sortir le néme bit significatif des ci,j
Décrémenter n de 1. Retourner en 2
La stratégie de parcourt est connue du décodeur
les coordonnées ne sont plus codées !
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 60
• Exemples
SPIHT Tc=32RSB : 32.45
JPEG Tc=32RSB : 30.25
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 61
SPIHT , TC=30 SPIHT , TC=240 !
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 62
JPEG 2000 (96-Fin99)
Un objectif ambitieux
Un standard de compression d'image fixe pour le 21ème siècle
- Performant même à taux élevé (<0.25 bpp)- Toutes les tailles- Des images binaires aux images vectorielles- Du Lossless au Lossy- Du naturel aux images de synthèse- Transmission progressive- ROI management- Fixed rate / fixed size- Robustesse aux erreurs- Rapidité- Sécurité (watermark, encryption)- Description par le contenu- Complexity and Quality Scalability
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 63
IV.4 Compression de séquences d'images
Supprimer la redondance spatiale ou intra-image
approches 2D
Supprimer la redondance temporelle ou inter-image
utiliser le déjà vu et le mouvement
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Traitement d'images H. Benoit-Cattin 64
Les normes MPEG H261 (1988)La base de la compression de séquences d'images
- Block matching- DCT bloc + Run length + DPCM
MPEG 1 (1988-92)Vidéo + Audio / 1.5 Mbs CDI
MPEG 2 (1990-94)4-30 Mbs TV numérique (Digital Video Broadcasting)
MPEG 4 (1996-99)L'approche multimédia interactif
MPEG 7 (1997-01) Indexation & recherche d'information
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Les bases de H261 à MPEG2
3 types d'images : 3 codages
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• Images I (intra)- Codées JPEG'- Point d'accès séquence (0.5s)- Tc faible
• Images P (Prédites)- Prédites à partir de I ou P- Codage DPCM des vecteurs mvt- Codage JPEG* de l'erreur de prédiction- Tc élevé- Propagation de l'erreur
• Images B (Bidirectionnelles)- Interpolées à partir des I P- Tc le plus élevé
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GOP
• 2 paramètres de réglage- N : distance inter-I (#12)- M : distance inter-P (#3)
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Estimation du mouvement par block matching- Blocs 16x16- Compromis simplicité / efficacité- Rapide : algorithme logarithmique
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Le codage des images P
1- Calcul des Vj entre
2- Synthèse de Ip(n) :
3- Calcul de l'erreur : E(n) = Ip(n) - I(n)
4- Codage JPEG* de E(n)4bis- Mémorisation de
5- Codage DPCM des Vj
)1(ˆ)( nI nI et
)()1(ˆ)( nInInV p
)(ˆ nI
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Codeur MPEG2
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Décodeur MPEG2
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Codage et TVnum
• Numérisation brute : 200 Mb/s
• DVB # DVD = MPEG2 MP@ML
- 720 x 480/576 (30/25 Hz) avec IPB
- 4 Mb/s (PAL/SECAM) à 9 Mb/s (studio)
- Tc de 40 à 18
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MPEG4 : caisse à outil multimédia !
MPEG4 = beaucoup + que de la compression
MPEG4
Eléments technologiques standardisés
Auteurs - Fournisseurs de services - Utilisateurs
Production - Distribution - Accès
TV NumAppli. graph. interactives
WWW
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Auteurs- Rendre faisable et flexible la production d'objets intégrant des technos TV, Web, VRML ...- Protéger leur droit
Utilisateurs- Bénéficier de nouveaux produits avec une forte interactivité
Fournisseurs de service- Fournir une info transparente, auto-adaptable aux réseaux- Gestion de la Qualité de service (QoS)
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Les AVO de MPEG4
• Données = Audio Visual Objects
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• Scène = (AVO's)
• Interactivité pour les utilisateurs- Changement de point de vue- Navigation dans la scène- Interaction avec la scène- Modification de la scène
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La compression d'images dans MPEG4
• Boite à outils adaptée aux AVO- JPEG, MPEG2- Ondelettes, Zerotree- Méthodes de 2ème génération
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La compression par maillage actif
• ObjectifDéformer un maillage pour l'adapter à l'image :
- Noeuds sur les contours & Cellules homogènes
• Stratégie de déformation- Modèle mécanique avec minimisation d'énergie
• Stratégies de codage- Codage de la structure : position des noeuds
- DPCM + Codeur entropique
- Codage de la texture : intérieur des cellules- Interpolation- Wharping + méthodes par transformation
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Maîtriser le temps de déformation
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La compression par modèle
• Principe- Déformer le modèle pour le faire coller à l'image- Coder la déformation au cours du temps- Coder l'intérieur des mailles
Spécifique à des modalités d'images
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La compression par approche Objets
• Principe- Segmenter () l'image en régions homogènes : les objets
- Coder la carte des objets () : 'chain coding'
- Coder l'intérieur des Objets : shape DCT
• Chain coding
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• I. Introduction
• II. Représentations & Acquisition
• III. Pré-traitement & Amélioration
• IV. Compression
• V. Segmentation
• VI. Introduction à l'indexation
• VII. Introduction au tatouage
• VIII. Conclusion
Plan