La compression d'images numériques

Comme toute donnée informatique, une image numérique est une donnée codée en langage binaire (0 et 1). Nous allons voir ici deux types d'images:

Image matricielle (de matrice) ou bitmap (BMP)

Ce type d'image très courant est divisé en petits carrés indivisibles, caractérisé par une couleur unique, appelé PIXEL (de PICture ELement).Sa résolution s'exprime en PPP, points par pouce (ou en DPI qui est la traduction anglaise).

Image vectorielle (ex WMF)

Ce type d'image a pour caractéristique de décomposer l'image non en points, mais en segments, cercles, courbes, formes géométriques, fonctions de tracés pour la représenter.

Codage d'un pixel

Nous allons voir dans ce paragraphe comment dans le cas d'une image matricielle l'ordinateur code un pixel.

- Image en noir et blanc sans niveau de gris

Un seul BIT suffit par pixel , car le pixel est soit noir OU soit blanc et donc l'état est 1 OU 0 suffit pour le représenter.

- Image en niveau de gris

Ici, un pixel représente un point dont la "couleur" va du blanc au noir. Si le pixel est codé sur un octet, on dira que l'image est en 256 niveaux de gris puisque un octet peut représenter 256 valeurs.

- Image en 256 couleurs

Il s'agit de couleurs indexées et non de vraies TRUE COLOR, elles sont codées sur 8 bits ou 1 octet (de 0 à 255) donc 256 couleurs possibles. Ce codage est une table d'index appelée PALETTE qui établit une correspondance entre ces 256 valeurs et des couleurs systèmes WINDOWS codées elles sur 24 bits. Les valeurs de la palette sont modifiables, on peut créer, charger d'autres palettes.

- Image en 65536 couleurs

Le pixel est codé par 2 octets de 8 bits, ici 2 octets codent pour une couleur. Cela nous permet d'avoir 2^16 = 65536 couleurs différentes.

- Image en 16 Millions de couleurs en RVB (RGB en anglais)

Le pixel est ici codé par 3 octet de 8 bits, chaque octet de 8 bits représente une des trois couleurs primaires (rouge, vert, bleu). Donc le pixel est codé sur 24 bits (8*3). Ce typede codage est aussi appelé mode TRUE COLOR.

Donc si nous résumons nous avons:

1 octet pour le ROUGE (de 0 signifiant qu'il n'y a pas de couleur à 255 signifiant l'intensité maximale de la couleur)
1 octet pour le VERT (de 0 signifiant qu'il n'y a pas de couleur à 255 signifiant l'intensité maximale de la couleur)
1 octet pour le BLEU (de 0 signifiant qu'il n'y a pas de couleur à 255 signifiant l'intensité maximale de la couleur)

Ce qui donne un total de 16 777 216 couleurs possibles !

Total = 256*256*266 = 16 777 216

- Image en 32 bits

Le pixel est codé par 4 octets de 8 bits, ici 4 octets codent pour une couleur. Ici c'est comme si l'on part d'une image 24 bits et qu'on rajoute une composante qui peut être une couleur, une texture ou la transparence cela nous amène à une image en 32 bits vu que un pixel est codé sur 4 octets.

Calcul théorique de la taille des images (exemple 640 x 480 pixels)

- N/B

(640*480*1) / 8 = 34 400 octets
Taille relevée avec Paintbrush = 34 462 octets

- 256 couleurs

(640*480*8)/8 = 307 200 octets

Taille de 308 278 relevée avec Paintbrush

- 65536 couleurs

(640*480*16)/8 = 614 400 octets

- 16 M de couleurs

(640*480*24) /8 = 921 600 octets
Taille relevée avec Paintbrush = 921 654 octets

- 32 bits

(640*480*32)/8 = 1 228 800

Nous pouvons constater que la taille théorique des images ne correspond pas à la valeur donnée par Paintbrush. Nous pouvons croire que c'est une erreur de notre part, mais pas du tout, en fait les octets supplémentaires sont réservés à la description générale de l'image (nom du fichier, taille, résolution, codage BMP...) appelée en-tête (ou header) de ce fait ils augmentent la taille du fichier.

Les principaux paramètres utilisés pour la description d’un fichier image sont les suivants :

- Dimension de l’image (définie par le nombre de pixels par ligne et le nombre de lignes)

- Méthode de rangement des pixels

- Méthode de rangement des bits d’un pixel

- Algorithme de compression

- Nombre de bits par pixel

- Structure d’un pixel : codage de la couleur