BE 1 –Transformation DCT – Compression dimage
BE 1 –Transformation DCT – Compression d'image. 1. BE ? La transformation en cosinus discrète (DCT inverse DCT) et son application à la compression d'image.
Codage dImages Numériques par Fractales dans le Domaine DCT
Mots clés: Compression d'images Codage
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Thème
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Compression dimages fixes
1. VERS UNE STANDARDISATION : J.P.E.G.. 4. 2. PRINCIPE DE LA COMPRESSION JPEG. 4. 3. QU'EST-CE QU'UNE IMAGE INFORMATIQUE ? 4. 4. TRANSFORMATION DCT
François Tassin / Guillaume Dutertre
BE 1 -Transformation DCT - Compression d'image
1BE Ǧ La transformation en cosinus
discrète (DCT, inverse DCT) et sonLe but de ce BE est d'Ġtudier la compression JPEG, tout du moins une partie de la compression, à
savoir la transformation en cosinus discrète puis quantification. Dans un premier temps, on codera une fonction MATLAB permettant d'effectuer une transformationDCT sur une matrice de taille 8*8. Ensuite, on intègrera cette fonction dans un ensemble permettant
la compression d'images. On s'intĠressera ă l'influence du facteur de quantification (qui détermine la
matrice de quantification utilisée dans le processus de compression) sur le taux de compression (on
se contentera de compter le nombre de coefficients non nuls dans les matrices) et sur l'erreur entre une image avant et après compression/décompression. Les étapes de la compression d'une image sont les suivantes :1) La fonction " lecture_image_bmp » renvoie les 3 matrices de dimensions 2 contenant les valeurs
2) La fonction " conversion_spatial_frequantiel » convertit chaque bloc 8*8 de la matrice en
appliquant la DCT sur ces blocs, puis divise ces blocs par une matrice de quantification dont lescoefficients dépendent du facteur de quantification demandé (on utilise ici des facteurs entre 1 et
25).3) La fonction " ecriture_jpg ͩ se charge d'enregistrer les coefficients calculĠs dans un fichier.
Ajout de la fonction " m_DCT2 » dans MATLAB
On se charge d'insĠrer une fonction ͨ m_DCT2 » permettant de renvoyer la transformée en cosinus
discrğte d'une matrice. La formule est la suiǀante :Aǀec DCT la matrice de sortie (aprğs transformation), pidžel celle d'entrĠe de taille NΎN.
Voici le code MATLAB de cette fonction :
function [a] = m_DCT2(m) [N,N] = size(m); a = zeros(N,N); for i=0:N-1 for j=0:N-1 if i==0 c1=1/sqrt(2); else c1=1;François Tassin / Guillaume Dutertre
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2 end if j==0 c2=1/sqrt(2); else c2=1; end for u=0:N-1 for v=0:N-1 end end end end endApplication de la compression DCT à une image
On intègre cette fonction dans le processus de compression DCT, puis on applique cette compression
décompressée, on calcule le facteur de compression (nombre de termes non nuls après compression
matrice de différence entre la matrice initiale et celle décompressée).Voici l'image originale :
François Tassin / Guillaume Dutertre
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3Voici quelques images obtenues après compression puis décompression pour différents facteurs de
quantification : 1 510 15
20 25
On remarque que plus le facteur de quantification augmente, plus la qualité diminue. En effet,
l'image paraŠt de plus en plus ͨ floue » lorsque le facteur augmente, et on visualise de plus de plus le
dĠcoupage de l'image par bloc de 8Ύ8 pidžels. En effet, plus le facteur de quantification est élevé, plus
les termes de la matrice de quantification sont grands, et donc plus de termes de la matrice DCTFrançois Tassin / Guillaume Dutertre
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4après quantification (division par la matrice de quantification) sont négligés, il y a donc plus de
données perdues.Les matrices de coefficients DCT ne contiennent pas de zĠros aprğs l'application de l'algorithme de
quantification. Il faut donc choisir la valeur minimale des coefficients à garder dans la matrice et
utiliser un algorithme qui va remplacer les coefficients inférieurs à cette valeur par zéro. On choisit
de ne garder que les valeurs absolues supérieures à 1. On obtient les résultats suivants : On remarque que le taux de compression diminue lorsque le facteur de quantification augmente,mais non linéairement. En effet, les termes de la matrice de quantification dépendent du facteur de
matrice de quantification, ces derniers évoluent de manière inversement proportionnelle au facteur
évolue de cette manière.
On obserǀe ensuite l'erreur entre l'image originale et l'image compressĠe puis dĠcompressĠe :
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,60 5 10 15 20 25 30
Taux de compression
Indice de quantification
Compression en fonction de la quantification
01000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
0 5 10 15 20 25 30
Norme de l'erreur
Indice de quantification
Erreur en fonction de la quantification
François Tassin / Guillaume Dutertre
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5 complémentaire à celle de la compression.Conclusion
Le procédé de compression JPEG permet en gĠnĠral de compresser l'image sans perte significatiǀe de
une bonne compression. 0 5 10 15 200 5 10 15 20 25 30
Pourcentage d'erreur moyenne
Indice de quantification
Pourcentage d'erreur en fonction de la
quantificationquotesdbs_dbs25.pdfusesText_31[PDF] BE 90 King Air - Les pages d`Epinal Aero Formation
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