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La compression de données (Généralités) Nous pouvons également faire une approche plus pratique de la compression JPEG. Prenons une image réelle avec un histogramme tel que nous avons l’habitude d’en voir : |
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| Enregistrons cette image en JPEG avec trois réglages différents dans la fenêtre que nous obtenons en faisant « enregistrer sous » : • Qualité maximale (réglage 10) • Qualité moyenne (réglage 6) • Qualité basse (réglage 0) Les taux de compression obtenus sont : s10 = 1,8 s6 = 8,2 s0 = 23 L’examen des 3 images décompressées à l’écran permet d’abord d’observer leur très bonne qualité. En observant l’image de plus basse qualité à un fort grossisement, on voit apparaître très nettement l’effet de mosaïque, typique du JPEG. Encore faut-il noter qu’il sera beaucoup moins accentué si nous imprimons l’image, les pixels étant convertis en points de trame au moment du flashage. Le choix du facteur de qualité lors du calcul de la résolution d’acquisition est dans ce domaine déterminant. L’examen de l’histogramme de l’image décompressée en qualité maximale : |
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| permet de constater que les modifications, modestes, concernent tous les niveaux de gris. On peut essayer d’étudier statistiquement l’erreur résultant de la compression avec Photoshop. Fabriquons d’abord une image à deux calques. Le calque de fond correspond à l’image originale, le calque placé au-dessus correspond à notre image décompressée après une compression de qualité maximale. En utilisant le mode « différence », nous pouvons créer une image qui apparaît complètement noire à l’écran. Les niveaux de ses pixels correspondent à la valeur absolue de la différence entre les deux calques. Examinons son histogramme : |
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| On peut mesurer ici combien les modifications introduites par la compression sont faibles : la moyenne, dans notre exemple, est à 0,6, la médiane à 1. Aucun écart n’est supérieur à 2, 13 seulement sont égaux à 2. La même opération répétée avec l’image compressée au plus fort taux donne l’histogramme suivant : |
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| Malgré l’importance de la compression, la moyenne et la médiane sont à 4. On notera que la méthode employée ici, intéressante parce que « graphique », ne permet pas de calculer l’EQM. Ajoutons que l’application d’un seuillage ou d’une courbe adaptée permet de visualiser la répartition spatiale de l’erreur. |
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