This HTML5 document contains 82 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Namespace Prefixes

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Statements

Subject Item
dbpedia-fr:Compression_d'image
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Beeldcompressie Стиснення зображень Irudien konpresio Bildkompression Nén ảnh Compression d'image Compressione dell'immagine Image compression ضغط صورة
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La compression d'image est une application de la compression de données sur des images numériques. Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. Pourquoi peut-on compresser ? Parce qu'une image où chaque point serait parfaitement indépendant des autres n'aurait pour nous pas d'intérêt : une image ne nous est utile que si elle contient des corrélations, qui dès lors qu'elles existent peuvent permettre les compressions en question.
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wikipedia-fr:Compression_d'image
dbo:abstract
La compression d'image est une application de la compression de données sur des images numériques. Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées. La compression avec perte, plus radicale, est utile pour les transmissions à bas débit, mais dégrade la qualité de l'image restituée. Les méthodes de compression sans perte sont également préférées là où la précision est vitale : balayages médicaux ou numérisations d'images pour archivage. Les méthodes avec perte restent acceptables pour des photos dans les applications où une perte mineure de fidélité (parfois imperceptible) est tolérée pour réduire les coûts de stockage ou d'envoi. Pourquoi peut-on compresser ? Parce qu'une image où chaque point serait parfaitement indépendant des autres n'aurait pour nous pas d'intérêt : une image ne nous est utile que si elle contient des corrélations, qui dès lors qu'elles existent peuvent permettre les compressions en question. Les méthodes les plus importantes de compression d'image sans perte sont : * la méthode du codage des répétitions, utilisée sur les premiers scanners et télécopieurs ; * le codage entropique ; * les algorithmes à dictionnaire adaptable tels que LZW, davantage adaptés à l'information de type texte. Les méthodes les plus importantes de compression avec perte sont : * la réduction de l'espace des couleurs aux couleurs les plus fréquentes dans une image. Les couleurs choisies sont indiquées dans la palette de couleur dans l'en-tête de l'image compressée. Chaque pixel indique juste une référence sur une couleur dans la palette de couleurs. Cette méthode peut être combinée avec le dithering pour brouiller les frontières de couleur. * le sous-échantillonnage de la chrominance. Cette méthode profite du fait que l'œil perçoit la luminosité plus vigoureusement que la couleur, en laissant tomber au moins la moitié des informations de chrominance dans l'image. * le . C'est généralement la méthode la plus utilisée. La transformée en cosinus discrète et la transformation par ondelettes sont les transformations les plus populaires. Le codage par transformation comprend l'application de la transformation à l'image, suivie d'une quantification et d'un codage entropique. * la compression fractale.