Codage de l information et des métadonnées. Gérald Foliot Institut des Sciences de l Homme

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1 Codage de l information et des métadonnées Gérald Foliot Institut des Sciences de l Homme

2 Au début était le bit... Au source de l information

3 Le bit l élément de base En informatique l information c est à dire aussi bien le texte, que l image, le son ou la vidéo est toujours représenter par des grandeurs numériques discrète bornées Pourquoi le mode binaire?

4 Le monde est-il discret?

5 Grandeur & représentation n 0 Alphabet Décimal Binaire 0 1 Hexadécimal Exemple de nombre A B C D E F Décimal Binaire Hexadécimal AA4F01 Décimal Binaire Hexadécimal A B C D E F

6 bit & byte Octet (Byte) = 1 mot bit A retenir 8 bits = 1 octet = octet = 256 valeurs possibles 1 octet = nombre de 0 à 255 (décimal) 1 octet = nombre de 0 à FF (hexadécimal)

7 Représentation des multiples 1 octet = 2 8 bits = 8 bits 1 Kilo octet (Ko) = 2 10 octets = 1024 octets 1 Mega octet (Ko) = 2 20 octets = 1024 Ko 1 Mega octet (Ko) = 1024 x 1024 = octets 1 Giga octet (Ko) = 2 30 octets = 1024 Mo 1 Giga octet (Go) = 1024 x 1024 x 1024 = octets

8 Notion de représentation : exemple du texte

9 Notion de représentation : exemple de la couleur Noir et blanc Niveau de gris Code RGB RED 0 à 255 GREEN 0 à 255 BLUE 0 à 255

10 Profondeur de codage Profondeur de codage = nombre maximal de valeur pour représenter une couleur Noir et blanc = 2 bits = 2 valeurs possibles Niveau de gris = 8 bits = 256 valeurs possibles RGB = 3 * 8 bits = 24 bits = 256 x 256 x 256 = couleurs

11 Pourquoi le RGB? Synthèse additive Rouge - Vert - Bleue (émission) Synthèse soustractive Cayn - Magenta - Jaune (absorbe) Addition des trois couleurs = blanc Absence de couleur = noir Addition des trois couleurs = noir Absence de couleur = blanc (papier)

12 Principe de base du numérique Echantillonner - Quantifier - Coder

13 Numériser c est discrétiser Exemple du thermomètre Analogique Numérique

14 Les principes de base Echantilloner Quantifier Coder

15 1 - Echantillonner : découper l information Principe : remplacer un phénomène continue par un autre discret

16 2 - Quantifier = mesurer l information Principe : associer à chaque valeur continue une valeur discréte bornée

17 3 - Coder = avoir une représentation commune Principe : représenter une valeur dans un système conventionnel

18 Le codage de l image numérique raster (bitmap) vs vectoriel

19 Les deux modes de l images bitmap vectoriel Ensemble de point (matrice 2D) Définition mathématique

20 L image coder par une description (vecteur) Exemple en SVG (Scalable Vector Graphics) <?xml version="1.0"?> <svg xmlns=" <rect x="20" y="20" width="300" height="250" style="fill:none;stroke:blue;stroke-width:2"/> <ellipse cx="160" cy="70" rx="40" ry="30" style="fill:yellow;stroke:navy;stroke-width: 3"/> <g transform="translate(0, 120) rotate(30, 160, 60)"> <ellipse cx="160" cy="70" rx="70" ry="30" style="fill:none;stroke:purple;strokewidth:3"/> </g> </svg>

21 L image coder par une matrice (bitmap) x point(x,y) = couleur point(1,1) = 0 point(1,2) = 0... point(4,2) = 0 point(5,2) = 255 point(6,2) = 255 point(7,2) = 255 point(8,2) = 0... point(10,11) = 0 point(11,11) = 0 y

22 L intérieur d un fichier image (exemple du bmp) Header (entête) Matrice image Entête du fichier (14 octets) Signature (BM, BA, IC,...) / 2 octets Taille du fichier / 4 octets Réservé (4 octets) Offset (4 octets) Codage de l image Groupe de 3 octets B + G + R Entête de l image (40 octets) Taille de l entête (4 octets) Largeur de l image (4 octets) = 78h = 120 Longueur de l image (4 octets) = 62h = 98 Nombre de plan (2 octets) = 1 Profondeur de codage (2 octets) = 18h = 24 Méthode de compression (4 octets) (0 = sans, 1,2 RLE, 3 bitfields) Taille de l image (4 octets) = 89D2h = = * = pixel en RGB + 2 Résolution horizontale (4 octets) = B12h = 2834 pixel par mètre = 2834 pixel pour 39,3701in => 72dpi Résolution verticale (4 octets) Nombre de couleurs de la palette (4 octets) Nombre de couleur importantes (4 octets)

23 Les formats de l image bitmap Format Compression Dimensions maximales Nombre de couleurs maximals Alpha Nom complet Calques Profil ICC BMP Option x bits Oui (32 bit) BitMaP Non Non GIF Oui x (8 bits) Oui Graphics Interchange Format Oui (GIF89a) Oui (limité) JPEG Oui x bits ou 24 bits Non Joint Photographic Experts Group Non Oui (limité) JPEG 2000 Oui x bits? Oui Joint Photographic Experts Group Non Oui PNG Oui x bits? Oui Portable Network Graphics Non Oui TGA Option x , 16, 24 bits Oui Truevision Targa Non Non TIFF Option x et plus 24 bits (RGB) / 32 (CMYK) Oui Tagged Image File Format Oui Oui

24 Notion de compléxité vers la compression

25 Mesure de la complexité temps nombre d opération à faire Images JPEG Images GIF Image BMP espace place que l image occupe en mémoire

26 La compression ou comment réduire la taille des données

27 Les méthodes de compression Objectif : réduire la taille d un fichier Type de compression - avec perte - sans perte Les grandes méthodes de compression - dictionnaire - réduction de la redondance - par transformation - par code

28 Compression par dictionnaire : exemple simple comme nous pouvons dire = 20 caractères = 20 octets comme nous pouvons dire = = 4 codes = 4 octets un dictionnaire mots code binaire code décimal être avoir faire plus dire comme nous mais pouvons avec ,6 1 1 Rappel Avec 1 octet = 256 mots de la langue Avec 2 octet = mots de la langue Avec 3 octet = mots de la langue

29 Compression par dictionnaire : couleurs indexées Principe - On se donne une palette avec un nombre de couleurs limitées (256) - Au lieu de code les couleurs sur 3 octets (RGB), on les codes sur 1 octets (correspondant au numéro d index) Palette générique La taille d un fichier RGB est donc réduit en théorie de 2/3 C est la méthode utilisé par GIF et en partie par le PNG Palette adaptative

30 Compression par réduction de redondance Avec compression (RLE) Exemple d une image N/B Sans compression Nombre de pixel = 11 * 11 = W 3B7W 1B3W 1B5W 1B5W 1B3W 1B7W 1B2W 1B7W 1B2W 1B7W 1B3W 1B5W 1B5W 1B3W 1B7W 3B15W Nombre d éléments = 33

31 La compression sans pertes Dictionnaire + Statistique Mixte LZW GIF Codage de Huffman PKZIP, LHA, ARJ

32 La compression JPEG Principe Comme pour le MP3, on filtre les éléments non perceptible (filtre passe-bas spatial) Etape de la compression

33 Formats de fichier et compression Compression Perte BMP RLE Non GIF Palette oui car réduction JPEG DCT + Huffman Oui JPEG 200 Fractal Oui par défault PNG Deflate Non TIFF LZW, ZIP Non

34 Méthode pour accélérer la décompression Les fichiers pyramides Les tables de calcul (LUT - LookUp Table) Les coprocesseur de calcul Les cartes de compression / décompression

35 Les méta données l image ne se limite pas uniquement à la couleur

36 Un cas simple : l information de localisation Les fichiers world tiff + tfw jpg + jpw file.tfw file.tfw resolution x rotation rotation resolution Y position x position Y

37 De MPEG-1 à 21 : l image remise en question MPEG-4 (scène) MPEG-7 (description)

38 Exemple de descripteur MPEG-7 Information de bas niveau low abstraction Information de haut niveau hight abstraction Time Shape Color - Color Space - Color Quantization - Dominant Color - Scalable Color - Color Layout - Color Structure - Group of Picture Color Texture... Création & production Copyright & Usage Description du contenue Preference utilisateur (cas du multiview) Décomposition des objets...

39 MPEG - 7 : exemple avec caliph & emir

40 MPEG - 7 : exemple avec caliph & emir

41 MPEG - 7 : exemple avec caliph & emir

42 Content-based image retrieval & visualisation 3D GIFT: The GNU Image Finding Tool

43 Content-based image retrieval & visualisation 3D

44 Content-based image retrieval & visualisation 3D

45 Synthèse Les métadonnées sont des informations supplémentaires sur le contenue de base Cette information peut être décrite soit - à l intérieur du fichier (cas du EXIF) dans un espace réservé - dans un fichier enveloppe (cas du MPEG-7) - dans une fichier à part - dans une base de données Cette méta information sert à la fois - pour préciser le contexte du contenue - pour décrire et annoter le contenue Les métadonnées vont ouvrir de nouvelle possibilité de recherche

46 Notions de sécurité Crypto vs sténographie

47 2 moyen de protéger une image Chiffrement Stéganographie Rendre le fichier image illisible en le codant Laisser un message à l intérieur de l image

48 Exemple simple de chiffrement : le code de césar A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z A B C JE LEVAI LES YEUX VERS LE SOLEIL IL ETAIT BAS ; DANS MOINS D'UNE HEURE IL ARRIVERAIT JUSTE AU-DESSUS DES BRANCHES SUPERIEURES DU VIEUX CHENE. MH OHYDL OHV BHXA YHUV OH VROHLO LO HWDLW EDV ; GDQV PRLQV G'XQH KHXUH LO DUULYHUDLW MXVWH DX-GHVVXV GHV EUDQFKHV VXSHULHXUHV GX YLHXA FKHQH.

49 Stéganographie : exemple dans le texte «Je suis très émue de vous dire que j'ai bien compris, l'autre jour, que vous avez toujours une envie folle de me faire danser. Je garde un souvenir de votre baiser et je voudrais que ce soit là une preuve que je puisse être aimée par vous. Je suis prête à vous montrer mon affection toute désintéressée et sans calcul. Si vous voulez me voir ainsi dévoilée, sans aucun artifice mon âme toute nue, daignez donc me faire une visite. Et nous causerons en amis et en chemin. Je vous prouverai que je suis la femme sincère capable de vous offrir l'affection la plus profonde et la plus étroite amitié, en un mot, la meilleure amie que vous puissiez rêver. Puisque votre âme est libre, alors que l'abandon où je vis est bien long, bien dur et bien souvent pénible, ami très cher, j'ai le cœur gros, accourez vite et venez me le faire oublier. À l'amour, je veux me soumettre entièrement. Votre poupée.»

50 Stéganographie : le cas de l image Marquage de l image - Explicite - Implicite

51 Vers des nouveaux formats d images Le HDR, une autre façon de rentrer dans la scène

52 Deux images

53 Deux images