Compression de données texte, son, image
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1 Compression de données texte, son, image Pierre Jouvelot Centre de recherche en informatique Ecole des mines de Paris (C) M.S. HEC/Mines MSIT
2 Vers le tout numérique... Le nouveau credo «3A»: «Anything Anytime Anywhere» Internet, ou la mémoire immanente (anytime) et omniprésente (anywhere) Du monde réel analogique... au monde virtuel numérique «De digitalis representatio rerum» (anything) Pierre Jouvelot 2
3 Plan 1. Introduction 2. Théorie de l information 3. Compression de texte : 1. Codage entropique 2. Substitution textuelle 4. Compression du son : 1. Codage 2. Quantification 3. Prédiction linéaire 4. MPEG Pierre Jouvelot 3
4 Plan (fin) 5. Compression des images : 1. Codage 2. Fax 3. JPEG 4. MPEG 6. Conclusion Pierre Jouvelot 4
5 Introduction Types de données : analogiques (son, image) digitales (texte) Codage en caractères dans un alphabet : compression : D vers C (< D) décompression : C vers (une approximation de) D Digitalisation/échantillonage/numérisation Applications : stockage, communications Compromis : coût/compression Pierre Jouvelot Introduction 5
6 Volumes et débits Images fixes : 1 Mo (576(l) x 720(p) x 25i/s) 10 Mo (image film 35 mm) 1 Go (film de 1h30) Images mobiles : TV analogique (140 Mb/s) MPEG (5 Mb/s, qualité VHS) Pierre Jouvelot Introduction 6
7 Types de compression Sans perte (lossless) : texte traitement d images (médecine) Avec perte (lossy), pour données analogiques échantillonnées : parole, musique images Performance : 2:1 sans perte jusqu à 1000:1 avec perte (fractal) Pierre Jouvelot Introduction 7
8 Standards ISO IEC CCITT/UIT Interopérabilité accrue Diminution des coûts Implémentations logicielle/vlsi Convergence TPH/TV/Internet Etude de cas : fax CCITT G3 Pierre Jouvelot Introduction 8
9 L information Emetteur (ou source) Canal Récepteur Message (ou suite de caractères) Référentiel (alphabet)... Surprise du message! Pierre Jouvelot Théorie 9
10 Source Modèle stochastique de source Alphabet A = {c 1,... c n } Chaine s = séquence finie de caractères émis p i : probabilité d émission de c i Exemples : constante, p 0 = 1, p i 0 = 0 aléatoire, p i = 1/n Pierre Jouvelot Théorie 10
11 Ordre Prise en compte du contexte : ordre 0 : probabilités indépendantes ordre supérieur Probabilité de «u»? 1% dans un modèle d ordre 0 95% à l ordre 1, après «q» Pierre Jouvelot Théorie 11
12 Mesure d information Claude Shannon (Bell Labs, 1940) : Plus de surprise, plus d incertitude, plus d information, plus de «bits» Test de lecture (Shannon, 1950) : 1 caractère anglais sur 2 est inutile! Application : sources constante et aléatoire Pierre Jouvelot Théorie 12
13 Entropie et codage Source S d ordre 0, en bits : H(S) = - Σ p i log 2 (p i ) Application : sources contante et aléatoire Théorème du codage : Coder un caractère de S nécessite, en moyenne, H(S) nombres binaires Codage optimal : atteindre l entropie pour des chaînes infiniment grandes Pierre Jouvelot Théorie 13
14 Exemple de codage optimal Source S sur A = {a, b, c} Loi de probabilité : ½, ¼, ¼ Codage «à la ASCII» : 00, 01, 10 Entropie : H(S) = 1.5 Codage optimal : 0, 10, 11 Séquence «type» : symboles : abac (biaisé) codes : (aléatoire) Pierre Jouvelot Théorie 14
15 Du codage à la compression Texte Codage Code Codage équiprobable Texte ASCII Compression Pierre Jouvelot Théorie 15
16 Compression de texte Source c Encodeur Compresseur 0/1 Canal Récepteur c Décodeur Décompresseur 0/1 Pierre Jouvelot Texte 16
17 Types de codage off-line on-line temps réel Pierre Jouvelot Texte 17
18 Code (Fonction de) code binaire f : chaîne (0/1) * Exemple : a 1001 b 10 ab abbb 1 VLC = Variable Length Coding Implémentation par dictionnaire : trie, hachage Pierre Jouvelot Texte 18
19 Code sans perte f sans perte si f injectif : décodable de manière unique Introduction de virgules : code unaire, avec 0 comme virgule replacer chaque c par 0c, sauf le dernier, par 1c remplacer w par : ( w -1)*0, 1, w (en unaire) Peu efficace! Pierre Jouvelot Texte 19
20 Codes préfixes Aucun code n est préfixe d un autre Décodable de manière unique Différentes implémentations : Huffman Codage arithmétique (brevets) Performances voisines en pratique Pierre Jouvelot Texte 20
21 Codage d Huffman (1952) Hypothèses : Source d ordre 0 Loi p i connue Algorithme glouton Exemple de construction d arbre : A = {a, b, c, d, e}, p i = {0,5; 0,2; 0,1; 0,1; 0,1} Optimal si p i en puissance de ½ Pierre Jouvelot Texte 21
22 Codage arithmétique (1980) Optimal pour tout p i Chaîne = sous-intervalle de [0,1[ A = {a, b, c}, p i = {0,2; 0,3; 0,5} : a [0; 0,2[ b [0,2; 0,5[ c [0,5; 1[ ac [0,1; 0,2[ bc [0,35; 0,5[ aca [0,1; 0,12[ (envoyer 1, renormaliser) acaa [0,0; 0,4[ Pierre Jouvelot Texte 22
23 Codage d ordre supérieur Méthodes : opérer par blocs de k éléments de S probabilités conditionnelles (statistiques d ordre k) Mémoire importante : S k Souvent utilisé pour Huffman (zip, par blocs : étage 2) Pierre Jouvelot Texte 23
24 Codage adaptatif Source Encodeur/ Compresseur Modifieur de modèle Récepteur Décodeur/ Décompresseur Canal Pierre Jouvelot Texte 24
25 Huffman adaptatif Algorithme dynamique : Initialisation : caractères équiprobables Gestion d une table de fréquences Reconstruction du dictionnaire Codage optimal (à l infini) Synchronisation? Extension à l ordre supérieur adaptatif (context modelling) Pierre Jouvelot Texte 25
26 Codage RLE Run-Length Encoding n caractères identiques (n, c) Applications : fichier core (Unix) souvent utilisé (fax, JPEG) Pierre Jouvelot Texte 26
27 Substitution textuelle Famille d algorithmes Algorithme général : D = init( A ) ; while not( eof()) do { s = input( D ) ; // plus longue chaîne output( code( s, D )) ; update( D, s ) ; } Politiques de gestion de D Pierre Jouvelot Texte 27
28 Dictionnaire glissant (LZ77) Lempel-Ziv (1977) Dictionnaire = input déjà analysé code( s, D ) = (d, l) : d = déplacement arrière l = longueur reconnue maximum init( A )? Optimal au sens de l entropie Utilisations : zip (étage 1), PNG (Portable Network Graphics), Stacker, QIC (Quarter Inch Cartridge) Pierre Jouvelot Texte 28
29 Dictionnaire dynamique (LZ78) Lempel-Ziv (1978) Dictionnaire = chaîne int init( A ) = {a 1 ; b 2} code( s, D ) = D(s) update( D, s ) ::= D + (s+premier caractère non reconnu, D +1) Optimal au sens de l entropie Applications : man pages (Unix), V.42bis, GIF (Graphical Interface Format, LZW) Pierre Jouvelot Texte 29
30 Anticipation (lookahead) Compression = parsing Approche greedy non optimale Exemple : D = {a, b, ab, b n }, input = ab n greedy : ab, n-1 fois b optimal : a, b n Solutions : borner le lookahead, programmation dynamique Pierre Jouvelot Texte 30
31 Résultats comparatifs Codages entropiques voisins Approches par substitution textuelle similaires Anticipation peu utile (qq. %) Pierre Jouvelot Texte 31
32 Codage du son Son analogique = flux continu de données MIDI Codage discret : Temps (échantillonage), en Hz Intensité (quantification), en bits Minimisation de la perte de codage Pierre Jouvelot Son 32
33 Temps Plage audible : 20 Hz 20 khz Théorème Nyquist-Shannon : Echantillonner au double de la fréquence maximum (f s = 2f max ) Problème de l aliasing : Repliement du spectre : f, f s +f, f s -f Sawtooth (f s = khz) : 440, 880, 1760 Oversampling, filtrage passe-bas Pierre Jouvelot Son 33
34 Intensité Echantillonage linéaire de tension Applications (par seconde) : parole 96kb : 8k samples, 12 bits musique CD : 44.1k paires, 16 bits 6 db (= 10log 10 (S/N)) par bit Fréquence plus importante que la résolution Pierre Jouvelot Son 34
35 Codage PCM Pulse Code Modulation : d i Differential PCM : d i -d i-1 Adaptative DPCM : Donnée 16 bits d vers code 4 bits c d i -d i-1 ~ step*value[ c ] «step» adaptatif Standards CCITT bas débit (G.721-3) Fichiers WAV (Microsoft), téléphones DECT «Bunny», PCM, 8 khz, 16b, 128kbps «Bunny», ADPCM, 32kbps Pierre Jouvelot Son 35
36 Quantification Quantization Source essentielle de compression Partitionnement de l espace de représentation R des données : Ensemble de classes {c} Représentant de c : cookbook R ( c ) Problème d optimisation de codage : Trouver R tel d ~ cookbook R ( c ) en minimisant la distorsion Pierre Jouvelot Son 36
37 Quantifications scalaires Linéaire : c = d/step, d = c*step Logarithmique : μ-law, A-Law Sensibilité non-linéaire de l ouie Meilleure quantification à faible niveau, signaux plus probables Utilisation PABX (96kb 64 kb) «CQ», μ-law, 64 kbps Pierre Jouvelot Son 37
38 A-Law 12 bits vers 8 bits : Signe Position du bit de poids fort dans les 7 premiers 11 bits de magnitude 4 bits suivants Exemples : s1wxyzabcdefg s111wxyz s01wxyzabcdef s110wxyz s wxyza s001wxyz Pierre Jouvelot Son 38
39 Quantification vectorielle VQ, Vector Quantization Vaste choix d approches : quantification scalaire par composante apprentissage : Linde-Buzo-Gray, réseaux de neurones clustering (quadtree,...) MCP Pierre Jouvelot Son 39
40 Représentation de la voix LPC (Linear Predictive Coding) Voice coder : source u n et filtre Modélisation du signal s n : s n = Gu n Σ k=1,p a k s n-k Codage par trame d n : Déterminer s n ~ d n minisant la distorsion Algorithme de Durbin (1960) Coder/quantifier G, u, p, {a k } Quantifier le résiduel {s n -d n } Pierre Jouvelot Son 40
41 Normes de compression LPC bien adapté aux faibles débits LPC-10 (DoD) : 2.4 kbps, p = 10, u n = bruit blanc CELP (Code Excited LP) : 4.8 kbps, u n = indice, MPEG-4 GSM (Global System for Mobile) : Données : 8 khz, 13 bits PCM Débit 13 kbps, taux 8 RTE-LTP (Regular Pulse Excitation Long Term Prediction, 6 MIPS) Pierre Jouvelot Son 41
42 MPEG-Audio Motion Picture Expert Group ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 Norme audio IS (1991) 3 niveaux (layers) de compression : I 192 à 384 kb/s/canal (DCC) II 128 (DAB) III variable de 32 à 128 (.mp3) Pierre Jouvelot Son 42
43 Hypothèses de codage Assymétrie : décodage aisé Retard de codage borné (<60ms) Performance croissante (I à III) : PCM, 705 kb/s/canal à MP3, 32 kb/s Complexité croissante : taux ~ 1:7 sans perte discernable Codeur non spécifié : MP3, ou une norme de représentation! Pierre Jouvelot Son 43
44 Psychoacoustique Perceptual Coding Effet de masquage fréquentiel Exemple : 1000 Hz (-18 db) ~ (-18 db) (-45 db) ~ 1000 Pierre Jouvelot Son 44
45 Structure du codeur MP3 Flux PCM Filtrage Psychoacoustique #bits/bruit allocation quantification Huffman Données auxiliaires Formatage.mp3 Pierre Jouvelot Son 45
46 Pré-traitement Trames de 1152 samples (.mp3) Découpage fréquentiel : 20 Hz à 20 khz Subband Coding en 32 bandes Largeurs identiques ( AC3) Chevauchement Polyphase Quadrature Filter passebande unique Pierre Jouvelot Son 46
47 Masquage psychoacoustique (1) Modèle perceptuel empirique : Si ( bande de fréquence B, bruit_de_quantification(b) < seuil_de_masquage(b)) alors compression «sans perte» Détermination expérimentale des seuils : prise en compte de la sensibilité auditive Pierre Jouvelot Son 47
48 Masquage psychoacoustique (2) Fréquentiel Temporel (intensité > 40 db) : pré (2 ms), post (100 ms) Tonalité : analyse des formants Couplage entre canaux : (L,R), (L+R,L-R), (L+R, échelles) Adaptativité Pierre Jouvelot Son 48
49 Codage.mp3 Adaptative Spectral Perceptual Entropy Coding 1 trame = [g, {f i }] : gain, 32 facteurs d échelle Calcul itératif fonction du débit: Noise Control Loop (quantification) Rate Loop (codage d Huffman) Watchdog ou adaptation du modèle Pierre Jouvelot Son 49
50 MPEG-2 IS (1994) Plus de fonctionalités : Fréquences de 8 à 96 khz Intervalle de débits plus large (Low Sample Rate : 8 kbps) 5.1 canaux Canaux multilingues ~ 2 fois plus efficace (astuces de codage) Compatible MPEG-1 + Advanced Audio Coding Pierre Jouvelot Son 50
51 MPEG-4 Approche toolbox sonore (1998) : naturelle (voix, musique) synthétique Profils spécifiques : Speech, Synthesis, Scalable, Main Pierre Jouvelot Son 51
52 Sons naturels Débits : 1.2 à 64 kb/s Voix : HVXC (< 4 kb/s) CELP (< 24 kb/s) Audio (et voix à haut débit) : TwinVQ (NTT) AAC Pierre Jouvelot Son 52
53 Sons synthétiques Text-to-Speech (200 b/s à 1.2 kb/s) Structured Audio : Synthèse (WAV, FM, physique) SA Orchestra Language (~ CSound) SA Score Language Fonctionnalités : vitesse (à hauteur constante) hauteur (à vitesse constante) effets (réverb, spatialisation,...) Scalabilité Pierre Jouvelot Son 53
54 Normes industrielles AC-3 (Dolby) : Algorithme et codage propriétaires Compression psychoacoustique Adaptation : bandes (#, largeur) fenêtre temporelle d analyse Utilisation dans la norme DVD US ATRAC (Sony), dans MiniDisk Pierre Jouvelot Son 54
55 Codage des images Picture element (pixel, pel) Espaces de représentation : N&B binaire niveau de gris 8/16 bits couleur : vraie, palette (quantification), dithering Image = tableau de pixels, carré ou non (pel aspect ratio, e.g. 4:3) Pierre Jouvelot Image 55
56 Espaces de couleur Normalisation CIE RGB, YIQ, YUV, LAB, YC 1 C 2,... Découplage achromatique (1) et chromatique (2) Facteur de transparence α Pierre Jouvelot Image 56
57 RGB 3 composantes additives : terminal vidéo I = k V γ (γ ~ 2.3) Peu adapté à la compression Pierre Jouvelot Image 57
58 YUV Luminance (Yellow) Chrominance (U, V) TV PAL et JPEG (RGB) = M.(YUV) Clipping (<235 en Y) Forte corrélation (U,V) avec Y = 0.5 Pierre Jouvelot Image 58
59 YUV Y U V Pierre Jouvelot Introduction 59
60 CCIR 601 (ITU-R BT.601) Codage numérique qualité studio de signaux TV analogiques Compatibilité TV actuelle : US : 525 l/59.94 Hz Eu : 625 l/50 Hz Echantillonage luminance 13.5 MHz Pierre Jouvelot Image 60
61 Paramètres CCIR 601 Couleur : Chrominance Subsampling 4/2/1 YUV 4:2:2 (Y 1.Y 2.Cb.Cr) 8 bits par pel (216 Mb/s) Débits : US : 480 l x 720 pel, 60 field/s (30 i/s non entrelacé) Eu : 576 l x 720 pel, 50 field/s (25 i/s) Pierre Jouvelot Image 61
62 Fax Groupe 3/4 Norme CCITT/SG XIV ITU-T.4 (1980) Transmission numérique (G1/G2 analogiques) sur ligne TPH Représentation : Format A4, N&B Numérisation 200 dpi, 1188 l Débit 4.8 kb/s Extensions : A3, 2D, vitesse Pierre Jouvelot Image 62
63 Compression 1D Codage d Huffman statique d un codage RLE unidimensionnel Tables expérimentales l (b, n) : 0 ( , ) 3 (1000,10) 63 ( , ) Découpage en blocs de taille 64 Taux : 5 à 15 en pratique Pierre Jouvelot Image 63
64 Option 2D Prise en compte de ligne précédente Modified READ (Relative Element Address Designate) : codage des transitions Exemple du mode «pass» : b b 2 a 0 a 0 Code 001, avec a 0 a 0 (~ b 2 ) Pierre Jouvelot Image 64
65 JPEG Joint Photographic Expert Group ISO JTC1/SC29/WG1 ITU-T.81 et ISO/IEC (1992) Objectifs : Images fixes (gris, couleur) Utilisation humaine State of the art, general purpose Paramétrable (format et non algorithme) Peu coûteux Pierre Jouvelot Image 65
66 Codage Indépendant de l espace de couleur Traitement par canal Image f(x,y) : 0 x,y N-1 Modes : séquentiel progressif hiérarchique, pyramidal (sans perte) Pierre Jouvelot Image 66
67 Performances Adapté aux images réelles Meilleur que GIF (sauf dessin) Compression moyenne de 10 à 50 Taux de référence (16 b/p) : 0.08 b/p (reconnaissable) 0.25 b/p (moyen) 0.75 b/p (excellent) 2.25 b/p (quasi identique) Pierre Jouvelot Image 67
68 Spectre (clarinette, Sib) Temps f(x) Fréquence F(a) Pierre Jouvelot Image... et son! 68
69 Discrete Cosine Transform f(x,y) spectre F(a,b), 0 a,b N-1 Intérêts de la DCT : Proche de l optimum (KLT) Moins de discontinuités : DCT(f) = DFT(f+miroir(f)) Calculs en réels, avec mode Fast DCT Inverse DCT Conversion sans perte Algorithme non spécifié dans la norme 25% du temps de codage JPEG! Pierre Jouvelot Image 69
70 Définition de la DCT F(a,b) = C(a)C(b)/4 x=0,n-1 y=0,n-1 f(x,y)cos((2x+1)πa/2n) cos((2y+1)πb/2n) avec : C(0) = 2/ N C(s) = 2 (2/N) Pierre Jouvelot Image 70
71 Définition de l IDCT f(x,y) = a=0,n-1 b=0,n-1 C(a)C(b)/4 F(a,b)cos((2x+1)πa/2N) cos((2y+1)πb/2n) Décomposition sur une base cos(x)cos(y) Pierre Jouvelot Image 71
72 Base de la DCT (N = 8): cos((2x+1)πa/16)cos((2y+1)πb/16) a b Pierre Jouvelot Image 72
73 Exemple de DCT Image 8x8 (shift 128) DCT 8x8 (arrondi) Pierre Jouvelot Image 73
74 Quantification DCT par blocs de taille 8x8 : Localisation des effets de Q Réduction de complexité Matrice de coefficients : DC, 63 AC F(a,b), avec 3 bits de plus que f(x,y) Table Q(a,b), paramètre de quantification vectorielle Pierre Jouvelot Image 74
75 Exemple de quantification Q(a,b) typique F(a,b)/Q(a,b) Pierre Jouvelot Image 75
76 Codage des coefficients DC : DPCM (signe+ difference ) AC : Parcours «zig-zag» RLE adaptatif (# zéros, taille en bits du chiffre suivant) Huffman statique (table en paramètre) Pierre Jouvelot Image 76
77 Chaîne JPEG.bmp Découpage 8x8 DCT tables Q Codage entropique.jpg Pierre Jouvelot Image 77
78 Modes progressif : sélection spectrale (basses fréquences) résolution (n MSB bits seulement) hiérarchique sans perte : Pas de DCT Prédiction / contexte adaptatif Codage entropique de la différence Pierre Jouvelot Image 78
79 JPEG progressif Original DC DC, 1 AC DC, 2ACs DC, 3ACs 7 MSB DC +5 MSB AC +6 MSB AC +7 MSB AC Pierre Jouvelot Image 79
80 Formats pseudo-standards Pas spécifié dans la norme JPEG File Interchange Format (.jpg) TIFF/JPEG Still-Picture Interchange File Format Standard ISO/IUT Multi-formats Pierre Jouvelot Image 80
81 Evolution de JPEG JPEG-2 : inspiration MPEG-2 JPEG-3 : informations de DRM JPEG-LS : LOw COmplexity LOssless COmpression Prédictif avec contexte adaptatif Code de Golomb : ( x/m, x mod m) Codage : (unaire, 0, binaire log 2 (m)) JPEG-2000 : Standard ISO/IEC/ITU (déc. 2000) Fondé sur la décomposition en ondelettes Pierre Jouvelot Image 81
82 JPEG vs. JPEG-2000 : Lena Original 24 bpp JPEG 0.94 bpp JPEG bpp Pierre Jouvelot Image 82
83 MPEG Motion Picture Expert Group ISO/IEC IS (août 1993) Indépendant des applications Approche toolkit Multimédia : Audio, Video, System, Testing Norme de format, pas d algorithme Pierre Jouvelot Image 83
84 Spécifications Accès direct aux images Fast Forward/Reverse Playback arrière Robustesse aux erreurs Temps-réel Séquences éditables Pierre Jouvelot Image 84
85 Principes Opportunités de compression : espace : transformation DCT temps : compensation de mouvement Incompatibilités : fort taux de compression ( inter) accès direct ( intra) Pierre Jouvelot Image 85
86 Compression temporelle Motion Compensation Prediction 3 types de trames : intra (I), key frame prédit (P), DPCM par rapport à (I,P) bidirectionnel (B), interpolé Impact sur les performances : 1.2 b/p intra (Motion JPEG) 0.3 b/p inter Pierre Jouvelot Image 86
87 IBP Ordonnancement des trames Impact sur la taille des buffers : Constrained Parameters Bitstream Une trame I toutes les 12 trames Pierre Jouvelot Image 87
88 Prédiction temporelle (P) Estimation de mouvement Block matching Macroblocs 16x16 de prédiction (Y) Coûteux en temps de calcul : Minimisation de la distortion Préfiltrage passe-bas Algorithme non défini par MPEG Pierre Jouvelot Image 88
89 t-1 t Vecteurs de mouvement (t-1 t) Pierre Jouvelot Image 89
90 Interpolation temporelle (B) I 0 B 1 I 2 Types d interpolation B 1 : intra = 128 Forward_Predicted v (x) = I 0 (x+v) Backward_Predicted v (x) = I 2 (x+v) Average vv = (FP v +BP v )/2 Très fort taux de compression Réduction du bruit (moyennage) Multirésolution temporelle Complexité (calcul, mémoire) Pierre Jouvelot Image 90
91 Image «I» résiduelle (P/B) Pierre Jouvelot Image 91
92 Compression spatiale DCT Quantification vectorielle : Blocs 8x8 Matrice de pas adaptative (par bloc) Distinction I et (P,B) Zig-zag scanning Codage RLE Codage entropique (tables uniques) Pierre Jouvelot Image 92
93 Structure 6 couches fonctionnelles : séquence : accès SMPTE GOP : I...I image : unité de codage slice : resynchronisation macrobloc : MCP bloc : DCT Pierre Jouvelot Image 93
94 MPEG-2 IS (novembre 1994) Vidéo et audio 3-15 Mb/s Du«VHS» au «LaserDisc» CCIR-601 complet, entrelacement Compatible MPEG-1 Pierre Jouvelot Image 94
95 ... De petites améliorations MCP en ½ pel (interpolation) Modes multiples de scanning (entrelacement) Précision variable des DC Quantification non-linéaire des MBs Paramétrage des tables entropiques Images D (Y uniquement) : FF Meilleure gestion des buffers Pierre Jouvelot Image 95
96 Scalability Plusieurs couches de priorité Adaptation à la puissance du récepteur (simulcasting) Quatre modes : spatial, ou multirésolution data partitioning ~ progressif rapport S/N ~ hiérarchique temporel, avec taux de trames différent (e.g., gauche/droite avec prédication L/R) Pierre Jouvelot Image 96
97 Profils et niveaux Profil : Sous-ensemble de caractéristiques Simple, Main (B), Main+, Next Niveau (level): Contraintes sur les paramètres Low, Main, High 1440, High Main : 720x480, 15 Mb/s, CCIR-601 Combinaisons : Profile x Level Applications : Téléconf, CATV, HDTV, DBS Pierre Jouvelot Image 97
98 Extensions MPEG-2 DSM-CC : Digital Storage Media Control Commands Commandes interactives Indépendance du support Audio Non Backward Compatible Vidéo studio 10 bits/plan Pierre Jouvelot Image 98
99 MPEG-3 Objectif : HDTV à Mb/s Remplacé par... MPEG-2 Pierre Jouvelot Image 99
100 MPEG-4 Ensemble de technologies Production, distribution et accès : TV numérique, synthèse, Internet Trois groupes visés : auteurs : DRM ISP : QoS, Delivery Multimedia Integration Framework (~ ftp) utilisateurs : interactivité, mobilité Pierre Jouvelot Image 100
101 Caractéristiques Standard IS (février 1999) Bande large : 5 kb/s 4 Mb/s Vidéophones, multimédia, VR,... Profils vidéo : naturel : Simple, Core, Main,... synthèse : Facial Animation, Scalable Texture. Hybrid,... Techniques agressives : fractals, morphologie, ondelettes,... Pierre Jouvelot Image 101
102 Nouveaux concepts Objets média : Naturels vs. synthétiques Têtes parlantes Description hiérarchique de scènes : spatiale, temporelle, sprites (fond),... QoS : bit rate, taux d erreur, priorité Multiplexage : FlexMux, TransMux Utilisateurs : position, déplacement d objets, langues Pierre Jouvelot Image 102
103 Compression(s) Elements multiples : vidéo, mailles 2D/3D, textures, variations... Compression «classique» : MPEG-2 (+ AVC = DivX) ondelettes Objets synthétiques : Facial Definition Parameter Facial Animation Parameter Body Animation Prédiction de mouvement des objets Pierre Jouvelot Image 103
104 Conclusion : Le futur de la compression Une perpétuelle recherche d améliorations : Texte : Modélisation des sources (langage naturel) Pattern-Matching Burrows-Wheeler Transform Son : Sans perte (Apple Lossless, Shorten) Compression d images : JBIG, Fax JPEG Méthodes fractales Pierre Jouvelot Conclusion 104
105 Un exemple : La compression fractale Transformation affine contractante f Point-fixe par itération de f Similarités Partitioned Iterated Function Systems (1988) Trouver f? Pierre Jouvelot Conclusion 105
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