Notions sur le Traitement de l'image Cours: SYSTEMES MULTIMEDIA Prof. Slimane Larabi,

Notions sur le Traitement de l'image

Cours: SYSTEMES MULTIMEDIA

Prof. Slimane Larabi,

Sommaire

1- Notions sur l’image2- Formats de l’image (Méthodes de compression)3- Le son et la vidéo4-Le standard MPEG75-La synchronisation en Multimedia (SMIL: Synchronized Multimedia Integration Language)

Chapitre 1: Notions sur l'image

1.1 DEFINITION D’ UNE IMAGE

Une image= fonction , qui associe en un point donné une valeur (niveau de gris) qui dépend de la quantité de lumière: 0< f(x,y) M pour tout (x,y) de l’image

0f R(x,y) 255

0f V(x,y) 255

0f B(x,y) 255

0f(x,y) 255



..\..\..\..\..\Program Files\Euresys\eVision\EasyAccess\EasyAccess.exe

1.2 MOYENS D’ ACQUISITION D’ IMAGES

On utilise le capteur correspondant au besoin :- application spatiale : Satellite - application avec grande précision : caméra CCD- application (précision non exigée) : caméra TV



ELEMENTS D’UN CAPTEUR

- Dispositif optique- Système de transfert énergie lumineuse en énergie électrique- Carte pour échantillonnage du signal vidéo, numérisation, mémorisation

1.3 ELEMENTS D’UN CAPTEUR

- Dispositif optique- Système de transfert énergie lumineuse en énergie électrique- Carte pour échantillonnage du signal vidéo, numérisation, mémorisation

1.3 ELEMENTS D’UN CAPTEUR

Echantillonnage

1.4 ECHANTILLONNAGE

1.4 ECHANTILLONNAGE

Echantillonnage

REPRESENTATION D’UNE IMAGE

MatricielleHistogrammePerspective (lignes, colonnes, niveau de gris)Profil (1 ligne ou 1 colonne)

1.5 REPRESENTATION D’UNE IMAGE

MatricielleHistogrammePerspective (lignes, colonnes, niveau de gris)Profil (1 ligne ou 1 colonne)

Figure 1.1


Représentation matricielle

0 1 2 3 4

0154

163

191

204

214


Représentation matricielle

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

0 154 163 191 204 214 225 232 237 238 238 233 222

1 152 161 189 204 213 225 231 235 236 233 211 208

2 154 162 188 202 214 225 231 236 231 225 211 194

3 154 161 186 201 213 224 230 229 225 215 197 179

4 152 161 186 201 212 223 228 229 217 202 183 166

5 153 159 186 200 210 221 225 222 207 190 172 158

6 154 160 187 201 210 221 221 211 195 178 162 150

7 154 159 185 198 209 216 215 199 184 168 155 147

8 155 162 186 199 209 211 207 189 173 160 148 143

9 156 161 183 195 205 203 196 179 165 154 147 141

10 156 161 182 194 201 195 187 171 158 149 143 140

11 157 162 182 192 195 186 177 162 152 145 143 140

12 164 184 190 189 177 167 155 149 145 142 139 255

..\..\..\..\..\Program Files\Euresys\eVision\EasyAccess\EasyAccess.exe

1.6 OPERATIONS SUR LES IMAGES

Addition

Image1(n,m)+Image2(n,m)=Image3(n,m)

Image3(i,j)=Image1(i,j)+Image2(i,j)


Addition de deux images


Soustraction

Image1(n,m)-Image2(n,m)=Image3(n,m)

Image3(i,j)=Image1(i,j)-Image2(i,j)


Soustraction de deux images


Addition/Soustraction d’un scalaire à une image

Image1(n,m)+Valeur=Image2(n,m)

Image2(i,j)=Image1(i,j)+Valeur


Addition avec un scalaire=190


Soustraction d’un scalaire valeur=50


Inversion d’une image

InverseImage(n,m)=255-Image(n,m)

Inverseimage(i,j)=255-Image(i,j)


Inversion d’une image

Convolution d’une image avec un filtre:

Image(n,m) Masque(p,q)



a00 a01 a02 a03 a04 a05 a06 a07

a10 a11 a12 a13 a14 a15 a16 A17

a20 a21 a22 a23 a24 a25 a26 a27

a30 a31 a32 a33 a34 a35 a36 a37

a40 a41 a42 a43 a44 a45 a46 a47

a50 a51 a52 a53 a54 a55 a56 a57

a60 a61 a62 a63 a64 a65 a66 a67

a70 a71 a72 a73 a74 a75 a76 a77

M00 M01 M02

M10 M11 M12

M20 M21 M22


a00 a01 a02 a03 a04 a05 a06 a07

a10 a11 a12 a13 a14 a15 a16 A17

a20 a21 a22 a23 a24 a25 a26 a27

a30 a31 a32 a33a34 a35 a36 a37

a40 a41 a42 a43 a44 a45 a46 a47

a50 a51 a52 a53 a54 a55 a56 a57

a60 a61 a62 a63 a64 a65 a66 a67

a70 a71 a72 a73 a74 a75 a76 a77

M00 M01 M02

M10 M11 M12

M20 M21 M22


a33

a22 M00+a23M01+a24M02+a32M10+a33M11+a34M12+a42M20+a43M21+a44M22


a00 a01 a02 a03 a04 a05 a06 a07

a10 a11 a12 a13 a14 a15 a16 A17

a20 a21 a22 a23 a24 a25 a26 a27

a30 a31 a32 a33 a34a35 a36 a37

a40 a41 a42 a43 a44 a45 a46 a47

a50 a51 a52 a53 a54 a55 a56 a57

a60 a61 a62 a63 a64 a65 a66 a67

a70 a71 a72 a73 a74 a75 a76 a77

M00 M01 M02

M10 M11 M12

M20 M21 M22


200 200 200 200 200 200 200 200 200

200 200 200 200 200 200 200 200 200

200 200 200 200 0 0 0 200 200

200 200 200 200 0 0 0 200 200

200 200 200 200 0 0 0 200 200

200 200 200 200 200 200 200 200 200

200 200 200 200 200 200 200 200 200

Exemple:

0 1 0

1 -4 1

0 1 0


200 200 200 200 200 200 200 200 200

200 200 200 200(0) 200(-200) 200 200 200 200

200 200 200 200(-200)0(400) 0(200) 0 200 200

200 200 200 200(-200)0(200) 0(0) 0 200 200

200 200 200 200 0 0 0 200 200

200 200 200 200 200 200 200 200 200

200 200 200 200 200 200 200 200 200

Exemple:

Voir le logiciel


Formats d’images

Introduction :

Une multitude de formats d’images est utilisée aujourd’hui, ceci est lié d’une part à la concurrence entre les fabricants des logiciels et la volonté de chacun d’eux à imposer son propre format, et de l’autre part aux différentes caractéristiques d’une image (dimensions, couleurs, fixe/dynamique, compression etc..)

Deux méthodes sont utilisées: transformer l'image en un ensemble de vecteurs ou les transformer en un ensemble de points ; on parle des images vectorielles et des images " bitmaps ".

Formats d’images

Images matricielles

L'image est considérée comme étant une matrice composée d’une suite de lignes, qui sont elles-mêmes composées de suites de points appelés pixels.

Ce système de codage consiste donc à décomposer la représentation de l'image, en un certain nombre de points élémentaires, chaque point est caractérisé par ses coordonnées spatiales et sa couleur choisie parmi la palette de couleurs utilisée.

La qualité et le volume de l’information codée et transmise dépendront donc des deux éléments suivants:

Formats d’images

Images matricielles

– L’information donnée par un pixel : le nombre de couleurs (NC) que peut contenir une image dépend directement du nombre de bits (n) utilisés pour la représentation d'un pixel (NC= 2n).

Formats d’images

Images matricielles

Exemple :

Soit une image de 600x400 pixels codée sur 24 bits.

Son volume théorique est égal à 600x400x3 octets=703,125 ko=70 MO

Ce type de format est volumineux ce qui rend l'application d'une technique de compression très indispensable, pour gagner de l'espace mémoire dans l'archivage et faciliter leur transmission sur réseaux

Formats d’images

Images vectorielles

Les formats vectoriels se contentent de faire une description géométrique de l'image; le document numérisé prend donc la forme d'une suite de formules mathématiques décrivant les formes élémentaires constituant l'image (carrés, rectangles, ellipses, cercles, courbes, etc.).

Chaque forme élémentaire constitue un objet et se voit assigné un certain nombre d'attributs tels que la couleur, la transparence, l'épaisseur du trait, le type de trait etc.

Formats d’images

Images vectorielles

Le stockage d'une image du type vectoriel est donc très différent de celui d'une image de type bitmap :

Il consiste en la mémorisation de la représentation des coordonnées des points caractéristiques des formes qui constituent l'image.

Il s'agit dès lors d'une représentation relative que l'on peut qualifier de "symbolique".

Formats d’images

Images vectorielles

Formats d’images

Images vectorielles

Formats d’images

Images vectorielles

Formats d’images

Images vectorielles

Formats d’images

Compression d’image

Le coût et les limites technologiques actuelles nécessitent de diminuer le volume d'image que se soit pour le stockage ou pour la transmission sur réseaux.

Beaucoup de techniques de compression de données ont étés développées depuis les années soixante, la majorité sont indépendantes des formats de fichiers spécifiques, et peuvent être donc appliquées sur n’importe quel type de fichier.

Formats d’images

Compression d’image :

La compression des fichiers images varie selon le type d’image compressée : fichier bitmap, fichier vectoriel ou métafichier. Dans le cas des fichiers bitmap, l'entête, la table des couleurs ainsi que les données autres que l'image, doivent être laissés sans compression pour permettre de repérer la zone contenant les données. Généralement la compression de ce type de fichiers donne un gain considérable en volume .

Les fichiers vectoriels n'incluent généralement pas de compression. En effet, les données étant sous forme de vecteurs mathématiques, elles sont déjà une forme compacte de l'image. De plus, les fichiers de vecteurs sont relativement longs à lire, ajouter une compression ne ferait que rendre la tâche plus difficile.

Formats d’images

Critères de comparaison entre les techniques de compression :

Les techniques de compression peuvent être comparées selon les critères suivants :

Efficacité (taux de compression) : C’est le rapport entre la taille du fichier compressé et sa taille initiale. Pour une meilleure utilisation des algorithmes, il faut comprendre que la plupart d’entre eux sont plus ou moins efficace dans un type d’image que dans un autre.

Qualité de compression : Compression avec une perte d'un certain pourcentage de la qualité ou compression sans perte.

Vitesse de compression/décompression

Accessibilité : Sous licence, ou libres de droits.

Formats d’images

Algorithmes de compression d’images :

Le choix d'une technique de compression à appliquer sur une image dépend du domaine d’utilisation de celle-ci.

Par exemple pour les images destinées au Web on préfère utiliser des images de petites tailles même si elles sont d’une qualité médiocre que d’utiliser des images en haute qualité mais qui prennent beaucoup de temps dans leur téléchargement,

Pour l'archivage d'image on préfère avoir des images de bonne qualité.

Les algorithmes de compression d’images peuvent être répartis en deux classes :

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Algorithmes de compression sans perte :

Ces méthodes sont basées généralement sur la recherche et le codage des données redondantes. Ce type de compression peut s’appliquer à n’importe quel type de données.

Algorithme RLE (Run Length Encoding) :

C’est la méthode la plus simple et la plus utilisée. Son principe de base consiste à rechercher des données redondantes (pixels dans le cas des images) et en codant la longueur et la valeur.

Ainsi à chaque répétition d’un pixel plus d’un nombre n précisé par l’utilisateur, cette suite de pixels est remplacée par un caractère spécial indiquant la compression suivi par le nombre de répétitions du pixel et en fin sa valeur.

Formats d’images

Algorithmes de compression sans perte :

Caractéristiques : Algorithme de compression ou de décompression très simple à implémenter. Taux de compression relativement faible par rapport à d’autres algorithmes. Obtient des meilleurs résultats avec des images contenant des zones

importantes de couleur contiguë (images monochromes). La compression des images en couleurs complexes (photos) ne donne pas des bons résultats.

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La compression LZW (Lempel Ziv Welch) :

Abraham Lempel et Jakob Ziv sont les créateurs du compresseur LZ77, inventé en 1977 (d'où son nom). Ce compresseur était alors utilisé pour l'archivage (les formats ZIP).

Cet algorithme a été amélioré par Terry Welch de la société Unisys en 1984. Il est basé sur un dictionnaire (bibliothèque) construit au fur et à mesure de la lecture du

fichier à coder. Les chaînes de caractères sont placées une par une dans la bibliothèque. Lorsqu’une chaîne est déjà présente dans la bibliothèque, son code de fréquence d’utilisation est incrémenté. Les chaînes de caractères ayant des codes de fréquences élevés sont remplacées par un " mot " ayant un nombre de caractères le plus petit possible et le code de correspondance est inscrit dans la bibliothèque. On obtient ainsi l'information encodée et sa bibliothèque.

Formats d’images


w = vide

Repeat read a character k

if wk exist in the dictionary

then w = wk

else output the code for w

add wk to the dictionary

w = k

endloop

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Caractéristiques : Cet algorithme est breveté par la société Unisys, il a été utilisé dans les formats

TIFF et GIF, par contre l’algorithme LZ77 est libre de droit et a été utilisé dans le format PNG.

Il s'applique très bien sur les images de faibles profondeurs (nombre réduit de couleurs différentes) puisque les motifs différents doivent être relativement faibles pour être répétés.

Il est l'un des plus répandus algorithmes, et est très rapide aussi bien en compression qu'en décompression.

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Input : ^wed^we^wee^web^wet 19 octets 133 bits Output 0 87 69 68 95 69 99 100 96 66 99 84 12 octets, 96 bits Espace(0) w(87) e(69) d(68) ^w(95) e(69) ^we(99) e^(100) we(96) b(66) ^we(99) t(84)

Ceci et ceci

67 69 67 73 0 69 84 0 95 97

Ajout

Ce ec ci i^ ^e et t^ cec

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Le codage de Huffman : Cet algorithme est développé en 1952 par David Huffman, il est l’un des

algorithmes les plus anciens, son codage est basé sur la fréquence d’apparition d’un caractère : plus le caractère apparaît souvent plus son code sera court et vice-versa. Pour permettre un décodage unique les codes attribués aux différents caractères doivent être préfixés, c'est-à-dire qu’aucun caractère n’est un préfixe d’un autre. C’est pourquoi on appelle aussi ce codage un VLC préfixé (Variable Length Code, code à taille variable).

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Le codage de Huffman :

Les codes des caractères sont attribués de la manière suivante: Chercher la fréquence d’apparition de chaque caractère. Trier les caractères par ordre décroissant de fréquence (poids). Construire l’arbre binaire comme suit :

Relier deux à deux les caractères de fréquences les plus basses et affecter à ce nœud la somme des fréquences des caractères. Répéter l’opération jusqu’à ce que l’arbre relie toutes les lettres. L’arbre étant construit, on met un 1 sur la branche à droite du nœud et un 0 sur celle de gauche.

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Parcourir l’arbre de la racine vers chacune des feuilles pour tirer le code de chaque caractère. To read the codes from a Huffman tree, start from the root and add a '0' every time you go left to a child,

and add a '1' every time you go right. So in this example, the code for the character 'b is 01 and the code for 'd' is 110.

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Exemple: “huffman tree”:

Formats d’images


Exemple: “huffman tree”

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Exemple: “huffman tree”

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– Caractéristiques : Cet algorithme permet d’avoir un taux de compression très élevé (50% en moyenne) et un temps de compression

assez rapide. La bibliothèque doit être transmise avec le fichier. Il est très sensible: la perte d’un bit entraîne une altération de toutes les données qui suivent lors de la

décompression

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Compression avec pertes : Principes de base

Décomposition d'un schéma de codage avec pertesL'image (ou une partition de celle-ci) peut être dans un premier temps transformée, les transformations les plus couramment utilisées en compression d'images sont la DCT (transformation en cosinusdiscrète), la DWT (transformation en ondelette), la DFT (transformation de FOURIER discrète).

Le but de ces transformations et de compacter au mieux l'information contenue dans l'image, c'est à dire d'avoir un nombre de coefficients représentatifs aussi faible de possible.

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L’étape suivante est la quantification des coefficients transformées, elle permet de coder au mieux des coefficientssouvent réels ou complexes en introduisant une erreur de quantification.

La quantification est donc la phase qui provoque une dégradation dans l'image reconstruite mais c'est aussi cette opération qui permet d'obtenir des taux de compressions beaucoup plus importants que dans le cas d'une compression sans perte.

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La norme de compression JPEG

Le sigle JPEG veut dire (Joint Photographic Experts Group), il représente actuellement le standard de compression avec perte le plus utilisé pour les images naturelles.

Cette norme de compression mondiale d'images fixes est apparue à la fin des années 80.

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Chaînes de codage et décodage JPEG

Tout système de codage avec pertes peut être décomposé en 3 étapesfondamentales : - transformation, - quantification - codage. (Voir le diagramme suivant)

Formats d’images

Formats d’images

La transformée choisie pour la norme est la transformée en cosinus discrète appelée DCT appliquée sur des blocs de l'image de taille fixes (8x8).

Suivent ensuite une étape de quantification des coefficients DCT et un codage de ceux-ci.

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Formats d’images

Formats d’images

Dans le cas d'un bloc de taille 8 x8, les différentes fonctions de bases qui représentent l'espace transforméesont au nombre de 64. Ces fonctions sont représentées sur la figure suivante. Les fonctions situées en haut et à gauchereprésentent les basses fréquences de la transformée, les fréquences spatiales augmentent au fur et à mesure quel'on se déplace vers le coin inférieur droit du bloc.

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Quantification et parcours des blocsLe principal avantage de la DCT est le fait de pouvoir concentrerau maximum l'information contenue dans un bloc au niveau des coefficients basse fréquence. La figure suivante représente les transformées de 4 blocs images Les coefficients DCT importants sont ceux de basse fréquence.

D'un point de vue psychovisuel, les basses fréquences sont beaucoup plus importantes pour la compréhensiond'une image naturelle que les hautes fréquences qui représentent le bruit et les détails d'une image.

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D'une part pour répondre µa la sensibilité de l'œil, le pas de quanti cation utilise est différent suivant la positiondu coefficient dans le bloc : les basse-fréquences sont affectées d'un pas de plus faible que les hautesfréquences (voir Fig. 7). Ce mode de quantification entra^³ne une accumulation de coefficients nuls dans le coinsinferieurs droit du bloc DCT.D'autre part, afin de faciliter le codage par place des coefficients DCT, il est important de choisir un sens de parcoursdes coefficients qui permette d'aller des coefficients les plus important vers les coefficients faibles et souvent nulles.Cette opération s'effectue en utilisant un chemin de parcourt en Z, appelée zig-zig scan. Le parcours est égalementreprésenté sur la figure suivante.

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Codage des coefficients

1. Codage différentiel du coefficient DCLa somme des pixels d'un bloc, représentée par le coefficient T(0; 0), est souvent très importante, il est alors plus avantageux d'utiliser un codage différentiel. Ce codage consiste à coder la différence entre le coefficient DCd'un bloc et le coefficient DC du bloc précédent.2. Codage par plage des coefficients ACLes coefficients AC sont parcourus en zig-zag et ensuite codés par plages afin d'exploiter l'important nombre de coefficients haute-fréquence égales à 0.3. codage de HuffmanLe codage de Huffman est ensuite utilisé pour coder résultat du codage par plage ainsi que le codage différentiel des coefficients. Le fichier ainsi crée est le fichier compressé jpg.

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La norme de compression JPEG2000Ce nouveau standard a pour objectif d'offrir denouvelles fonctionnalités permettant de répondre µa une demande croissante, à savoir :- Obtenir des performances de compression supérieures à son prédécesseur JPEG, notamment pour des débits très faibles.- Permettre d'organiser le fichier compressé de plusieurs manières, notamment en fonction de la résolution désirée ou de la qualité de reconstruction.- Avoir un mode de compression sans perte performant- Fournir la possibilité de coder des parties d'une image avec une qualité supérieure à d'autres parties.

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Chaînes de codage et décodage JPEG2000

Le codage et décodage d'une image au format JPEG2000 s'effectuent en quatre étapes principales : les trois étapesclassiques en compression d'image (Transformation, Quantification, Codage) plus une étape de prétraitement de l'image qui à pour but de rendre l'opération de codage plus efficace. Ces différentes étapes sont illustrées sur la figure suivante

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Prefiltrage de l'imageDans le contexte de la norme JPEG2000, chaque image est découpée en un pavage de tuiles pour réduire la complexité de l'algorithme pour des images de très grande tailles mais aussi de faciliter la navigation à l'intérieur de telles images. Ces tuiles sont de tailles carré (64x64) ou (128x128) par exemple.

Comme pour l'algorithme JPEG qui code les coefficients DC de chaque bloc de manière différentielle, l'algorithme enlève la valeur moyenne de l'image avant d'effectuer la transformation de l'image. Les coefficients basse-fréquence pourront ainsi être codées sur un nombre de bits moins important. Cette étape comporte également une transformation de l'espace des couleurs RGB en l'espace YCrCb. Cette transformation permet également de coder les couleurs avec un nombre de bits inférieur.

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La transformée en ondelettes discrèteLa transformation en ondelettes discrète provient de l'analyse multi-résolution qui a été développée par Stéphane Mallat et Yves Meyer. Comme son nom l'indique, le but de cette théorie est de décomposer un signal suivant différentes résolutions. On procède ainsi à une décorrélation de l'information qu'il contient.L'analyse multirésolution a le même effet qu'un microscope aux pouvoirs de grossissement variables. Les bassesrésolutions représentent la forme grossière du signal tandis que les hautes résolutions encodent les détails du signal.Dans une approche traitement du signal, les hautes résolutions représentent les hautes fréquences et les bassesrésolutions représentent les basses fréquences.

Formats d’images

Pour chaque niveau : On part d'une image A. On divise par 2 la définition horizontale de l'image en moyennant les pixels deux à deux suivant l'axe horizontal. On obtient B. Pour chaque pixel, on calcule l'erreur entre l'image originale et l'image B. On obtient C. Pour B et C, on moyenne les pixels deux à deux mais cette fois suivant l'axe vertical. On obtient D et E. Pour B comme pour C, on répète l'étape 3 et on obtient F et G.L'image D obtenue est une image dont le résolution est divisée par 2 dans les deux sens. Les images E, F et G nous donnent les erreurs entre A et D. On peut alors répété cette transformation sur l'image D et ce jusqu'à atteindre le niveau voulu

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156 KO

Formats d’images

JPEG 80% 70 Ko . Gain 55%

Formats d’images

JPEG 60% 44 Ko. Gain : 72%

Formats d’images

JPEG 40% 26 Ko : Gain 83%

Formats d’images

JPEG 10% 14 Ko : Gain 91%

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JPEG 5% 12 Ko : Gain 92 %

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Avantages et inconvénients du format JPEG

Le format JFIF, plus connu sous le nom de format JPEG, est complémentaire des formats GIF et PNG pour la publication d'images sur le Web :

il sauvegarde plus d'informations couleur que le format GIF et permet de comprimer des photographies ou des images lourdes.

Formats d’images

Avantages et inconvénients du format JPEG

L’algorithme de compression provoque une perte d'information et peut donc entraîner une perte de qualité visible quand on utilise un taux de compression élevé ou sur certains types d’images.

Ainsi, le format .jpeg convient bien aux photos mais pas aux images comportant peu de couleurs ou aux figures géométriques (pour lesquelles le format GIF est plus adapté).

Le principal avantage de ce format est le taux de compression réglable qui permet à l’utilisateur de trouver un compromis entre le taux de compression et la qualité de l'image.

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Formats d’images

Qu'est-ce que le format d'images GIFLe format d'images GIF (Graphic Interchange Format) a été inventé par CompuServe (service de réseau en ligne) pour créer des images légères qui peuvent circuler facilement dans le réseau. Le GIF se sert de l'algorithme non destructeur LZW (Lampel Ziv Welch : noms de ses auteurs) pour la compression d'images, mais l'algorithme LZW est breveté par l'entreprise qu'elle a crée "Unisys", le format GIF s'est en servi pour plusieurs années illicitement, en 1995.Unisys et CompuServe ont soudainement annoncé que les programmes qui implémentent le format GIF doivent verser des royalties à l'entreprise Unisys détentrice de l'algorithme LZW, par la suite un autre format libre de droits a été mis au point pour remplacer le GIF : le PNG successeur du GIF.Le brevet LZW utilisé entre autre pour la compression du GIF, TIFF, PDF, PostScript et les fichiers ZIP a expiré le 20 juin 2003 aux États-Unis. Et ne va pas tarder à tomber dans le domaine public.

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Les caractéristiques du format d'images GIF

La compression GIFLa compression GIF est dite compression sans perte (lossless compression), ceci dit que l'image GIF peut restituer l'image originale bit par bit, on dit que la compression est réversible (contrairement à JPEG). Le principe de la compression est simple : les valeurs RVB (les entrées) de toutes les couleurs utilisées dans l'image vont être enregistrées dans l'en-tête de l'image et puis chaque pixel va importer sa couleur depuis cet en-tête au lieu de recevoir directement les valeurs RVB, ainsi les pixels ayant la même couleur vont profiter d'une seule entrée.L'utilisation du GIF pour une image où les couleurs ne se répètent pas (par exemple une image 2 x 2 à quatre couleurs différentes) va augmenter la taille du fichier, mais rassurez-vous ce cas n'existe pratiquement pas mais c'est juste pour vous faire comprendre si vous souhaitez parfaire vos connaissances lisez : codage paletted ou Couleurs indexées (indexed-color).

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La transparence GIFLe GIF supporte la transparence mais il ne prend pas en charge le canal alpha ce qui limite trop ses capacités, en fait le PNG peut afficher plusieurs niveaux de transparences (256 niveaux) on parle de transparence multiniveau (png : transparence graduelle), tandis que le GIF ne supporte que deux états de transparence soit totalement opaque : 256 soit totalement transparent : 0 (transparence binaire : on-off transparency).L'entrelacement GIFLe GIF permet au même titre que le PNG mais à moindre performance l'entrelacement : affichage par résolution progressive, consultez L'entrelacement (interlacing) du PNG.Le GIF utilise le mode couleurs indexéesLe format GIF utilise une palette de couleurs qui peut atteindre au maximum 256 couleurs différentes (GIF 8 bits), ce qui montre son potentiel limité devant le géant PNG qui peut dépasser largement 256 couleurs (consultez Mode paletted ou Couleurs indexées).

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Le GIF animéL'une des particularités du GIF c'est la possibilité de créer une image animée. La technique est simple : il suffit d'empiler une succession d'images dans un seul fichier GIF pour former une animation au même titre que les dessins animés. Le temps d'apparition de chacune de ces images peut être réglé, en plus vous pouvez fixer le nombre d'itérations (répétitions) de l'image ainsi que la transparence.Vous vous demandez certainement comment obtenir un effet aussi marrant, les solutions ne manquent pas, vous pouvez créer un gif animé avec Image Ready ou Photoshop. Un gif animé est obtenu par le même principe que les dessins animés, c'est à dire en défilant plusieurs images à une certaine vitesse de façon continue ou à un certain nombre de répétition.

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Compression du format GIF

La compression des images GIF est basée sur l’algorithme de compression LZW.

Etant donné que ce format ne permet d’utiliser que 256 couleurs maximum, l’application d’une telle compression sur ces données permet d’avoir des fichiers de tailles très petites par rapport à d’autres formats

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Caractéristiques et applications :Le format GIF est caractérisé par :

Un fort taux de compression : il permet d’avoir des images de 10 à 30 fois plus petites par rapport au format BMP.

Il permet d’avoir des images animées en stockant plusieurs images dans le même fichier, en plus dans la version 89a il permet en outre l’entrelacement des images, et l'utilisation des couleurs transparentes, ce qui permet d'obtenir des effets particulièrement intéressants lors

de l'affichage de pages WEB

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En effet si le format GIF permet d’avoir des images de petites tailles c’est grâce à son inconvénient majeur qui est l’utilisation de 256 couleurs maximum. Donc ce format est souhaitable uniquement pour les images de 256 couleurs maximum (ex : les logos). Ce format a un autre inconvénient c’est qu’il n’est pas libre de droit, parce qu’il utilise l’algorithme de compression LZW, tous les éditeurs de logiciel manipulant des images GIF doivent payer une redevance à la société détentrice des droits, Unisys. C'est une des raisons pour lesquelles le format PNG est de plus en plus choisi, au détriment du format GIF.

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Le GIF animéL'une des particularités du GIF c'est la possibilité de créer une image animée. La technique est simple : il suffit d'empiler une succession d'images dans un seul fichier GIF pour former une animation au même titre que les dessins animés. Le temps d'apparition de chacune de ces images peut être réglé, en plus vous pouvez fixer le nombre d'itérations (répétitions) de l'image ainsi que la transparence.Vous vous demandez certainement comment obtenir un effet aussi marrant, les solutions ne manquent pas, vous pouvez créer un gif animé avec Image Ready ou Photoshop. Un gif animé est obtenu par le même principe que les dessins animés, c'est à dire en défilant plusieurs images à une certaine vitesse de façon continue ou à un certain nombre de répétition.

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Date post:	03-Apr-2015
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Notions sur le Traitement de l'image Cours: SYSTEMES MULTIMEDIA Prof. Slimane Larabi,

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