Saisir un mot clé:
 
 

compression_fractale

Ce site est un miroir du site http://fr.wikipedia.org/wiki/Accueil
ok

google_ad_height = 15; google_ad_format = "728x15_0ads_al"; google_ad_channel =""; google_color_border = "f9f9f9"; google_color_bg = "FFFFFF"; google_color_link = "0000FF"; google_color_url = "008000"; google_color_text = "000000"; //-->

Un article de Wikipedia.y-project.com.


Image:Nuvola apps ark.png

La compression de données traite de la manière dont on peut réduire la quantité d'information, souvent mesuré en bits, utilisée pour représenter une séquence d'information. Elle est une branche de la théorie de l'information.


  • La compression fractale est une méthode de compression d?images encore peu utilisée aujourd?hui. Elle repose sur la détection de la récurrence des motifs, et tend à éliminer la redondance d?informations dans l?image.
  • La compression fractale est une méthode de compression destructive puisque l'ensemble des données de départ ne se retrouve pas dans l'image finale.

Il exite plusieurs méthodes de compression fractale (subdivision de triangles, Delaunay etc.), mais la compression par la méthode Jacquin est la plus connue.

Sommaire

[] Illustration par la Méthode Jacquin

Image:MethodeJacquin.jpg
Méthode Jacquin
  • La compression fractale consiste tout d'abord à réaliser deux segmentations (appelés aussi pavages, ou partitionnements) sur une image : une segmentation de figures Sources et une segmentation de figures Destinations.
  • Il s'agit alors de trouver pour chaque figure Source, quel est le meilleur couple (figure source, figure destination) minimisant une erreur. Cette erreur est généralement calculée en soustrayant les deux figures. Pour réaliser l'opération de soustraction, il est nécessaire d'opérer une transformation de la figure source aux dimensions (et à la géométrie) de la figure destination.

De plus, des règles comme la rotation et les retournements sont possibles.

  • Une fois que tout les couples ont été trouvés, le fichier de sortie contient alors les différents couples, ainsi que les différentes transformations effectuées (rotation, réduction de la moyenne etc.).
  • Lors de la décompression, l'image est recréée à partir de ces transformations. La convergence est alors garantie par le faite que d'une part il y a une minimisation d'erreur (différence) et une modification des pixels, et d'autre part, que les figures sources sont plus grandes que les figures destinations. La compression fractale utilise la même propriété pour reconstruire l'image.


[] Partitionnements

Le partitionnement est l?opération qui consiste à segmenter une image en régions. Dans la compression par la méthode Jacquin, nous avons besoin de 2 partitionnements : Source et Destination. La méthode Jacquin utilise par exemple des figures carrées, mais d'autres formes sont possibles (nids d'abeilles, triangles etc).


Image:Partitionnement Jacquin.jpg
Pavages carrés Source et Destination
]


  • Un point essentiel dans les partitionnements Source et Destination est que le pavage destination

doit être plus petit que le pavage source. En effet, dans le cas contraire, nous serions amenés à faire un agrandissement (et non une réduction) lors de la transposition des figures sources vers les figures destinations. Une fractale possède un motif se répétant à l?infini, en se rétrécissant. Aussi, nous perdons cette propriété si le partitionnement destination est plus grand que le partitionnement source, l?image ne pourra alors pas converger.



Image:Partitionnement delaunay.jpg
Pavages triangulaires Source et Destination
  • Le partitionnement par la méthode Jacquin est un partitionnement statique. L'utilisation d'un partitionnement adaptatif (qui dépend de l'image à traiter) améliore considérablement le facteur de compression.




[] Décompression

La décompression consiste en la lecture du fichier contenant les correspondances figure source-figure destination. Il suffit ensuite d'appliquer les transformations plusieurs fois. Ce procédé de reconstruction itéré, aussi connu sous le nom de Système de fonctions itérées, garantit une convergence, relative, vers l'image de dépard. Il est à noter que la qualité du résultat dépend fortement de la taille des figures de segmentation, plus les figures seront nombreuses, et plus l'image résultante sera de qualité.

  • Voici quelques images résultantes de la compression Jacquin, sur quatre itérations :
Image:Results jacquin.jpg
Partitionnements carrés - Itérations 1,2,3 et 4






  • Avec un partitionnement adaptatif triangulaire :
Image:Result triangles delaunay.jpg
Partitionnements triangulaires - Itérations 1,2,3 et 4

[] Liens internes

[] Liens externes

Image:Crystal mycomputer.png Portail de l'informatique ? Accédez aux articles de Wikipédia concernant l?informatique.

DernierMirror  
Le Texte ci-dessus est disponible sous GNU Free Documentation License.
La source est wikipedia http://fr.wikipedia.org/wiki/compression fractale
Home

Données
A la une
Articles
Formatons en lignes
Téléchargement
Licence GNU
Encyclopedie
Portail logiciels libres

Partenaires

beyrouthsurseine.com
Sonnerie & Logos
Photos-Video
Ringtones-Sonnerie
Actualite.org
Terrain tennis

  
Novembre 2008
L
M
M
J
V
S
D
1 2
3456789
1011 1213141516
17181920212223
24252627282930
     
Tous les Logos et Marques sont déposés, les commentaires sont sous la responsabilité de ceux qui les ont publiés, le reste © technicmania.com