Les différents types de compression de données : codage par transformation

Le codage par transformation est un type de compression de données dans lequel les données d’entrée sont transformées en un nouvel ensemble de base, généralement via une transformation orthogonale telle que Transformée discrète en cosinus (DCT). Les données transformées sont ensuite quantifiées et codées entropiquement. La raison d’utiliser une transformation est qu’elle décorrèle les données, ce qui facilite leur compression. Le DCT, par exemple, décorrèle les données en décorrélant les composantes spatiales d’une image. Cela signifie que les coefficients DCT représentent l’intensité de chaque composante de fréquence dans l’image, ce qui facilite la compression des données. Le DCT n’est qu’un exemple de transformation pouvant être utilisée pour la compression. D’autres transformées, telles que la transformée discrète en ondelettes (DWT), peuvent également être utilisées. Le choix de la transformation est souvent basé sur le type de données compressées, ainsi que sur le taux de compression souhaité.

Une transformée en cosinus discrète (DCT) est l’une des méthodes les plus courantes pour réduire la compression avec perte. Cette Transformée de Fourierqui a été développé par KR Rao, Nasir Ahmed et T. Natarajan en 1974, était à l’origine connu sous le nom de transformée liée à Fourier.

La Ligne de base JPEG Le système de codage, qui utilise la transformée en cosinus discrète, est l’un des modes de compression les plus couramment utilisés. Le format de fichier JPEG est conçu pour de faibles compressions, mais il a de nombreuses applications pratiques en matière de quantification et de compression.

Une image peut être transformée dans un autre domaine en changeant son domaine. Par exemple, si vous regardez une image dans un domaine tel que la fréquence ou l’espace de Hough, vous pouvez détecter des caractéristiques plus difficiles à détecter dans le domaine spatial.

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En raison de leur décorrélation et d’autres propriétés, les algorithmes de compression sont largement utilisés dans les applications de compression.

Pourquoi Dct est-il utilisé dans la compression d’images ?

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DCT est utilisé dans la compression d’images car c’est un moyen très efficace de représenter les informations dans une image. La Transformation DCT peut être utilisé pour représenter une image sous une forme plus compacte, ce qui facilite la compression de l’image.

La compression sans perte et la compression avec perte sont les deux méthodes de compression les plus couramment utilisées dans les images. DCT est une transformation en cosinus discrète qui mappe les signaux réels à leurs valeurs correspondantes dans le domaine fréquentiel. L’implémentation d’un algorithme DCT sera discutée dans cet exposé. Le projet peut être consulté sur GitHub et y est hébergé. Une méthode pour réduire le nombre de valeurs pouvant être enregistrées est la quantification. Si nous appliquons IDCT aux blocs quantifiés, nous pouvons alors organiser les blocs 8*8 en série pour obtenir l’image YCbCr, qui peut ensuite être convertie en RVB. L’algorithme de compression d’image est une technique qui utilise la compression d’images.

L’équation DCT pour le DCT 2D se trouve dans l’image ci-dessous. Lorsqu’une image a des composantes de basse fréquence, le système visuel humain est plus sensible à leurs propriétés. Même avec la suppression des composants haute fréquence, nous pouvons toujours conserver la grande majorité des informations dans l’image. Du fait que la taille de matrice 8*8 peut être réduite à une dimension inférieure après quantification, elle peut être réduite à une taille 8*8. Comme pour toute autre application, l’utilisateur peut choisir le taux de compression nécessaire.

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Comment fonctionne l’algorithme Dct

Qu’est-ce que l’algorithme dct ? La compression des images est effectuée à l’aide de l’algorithme DCT. Il s’agit d’une transformation mathématique qui convertit les signaux (information spatiale) en données numériques (information fréquentielle ou spectrale).

Quel est le besoin de transformation dans la compression de données ?

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Comme la compression des données est un élément clé pour réduire la taille des fichiers et économiser de l’espace de stockage, le besoin de transformation est clair. En réduisant la taille des fichiers, la compression des données peut aider les organisations à économiser sur les coûts associés au stockage et à la transmission des données. De plus, la compression des données peut contribuer à améliorer l’efficacité de la transmission des données, car les fichiers plus petits prennent moins de temps à transmettre que les fichiers plus volumineux.

Le domaine de l’automatisme de fréquence concerne la stabilité et la commandabilité des systèmes via l’utilisation de transformées. Les transformations peuvent être utilisées pour transformer des données provenant de diverses sources, bien qu’elles soient les plus couramment utilisées dans ce domaine d’étude. Ces programmes peuvent être utilisés pour réduire la taille des fichiers audio ou pour réduire la taille des photographies. Les données peuvent être réduites en taille en utilisant des données de transformation. Ces dispositifs sont utilisés dans le domaine du contrôle automatique de fréquence pour démontrer la stabilité et la commandabilité du système. Il s’agit d’un domaine d’étude important car il peut contribuer au fonctionnement sûr des systèmes ainsi qu’à la prévention des erreurs.

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