1. Compression des données
Multimédia
Cours N°05 du 16 Avril 2014
Présenté par: Mme ZERF.N
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2. Plan
 Introduction et problématique
 Définition et intérêt de la compression
 Les performances d’un système de compression
 Classification des algorithmes de compression
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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.
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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.
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Introduction et problématique

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
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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.
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Définition et intérêt de la compression

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
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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...
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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
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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.
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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).
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Classification des algorithmes de
compression

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).
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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 :
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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.
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Classification des algorithmes de
compression

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
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Classification des algorithmes de
compression

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, ...).
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Classification des algorithmes de
compression