Compression De Données


Compression De Données

Compression de données

La compression de données est l'opération informatique qui consiste à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte, et qui contient les mêmes informations, en utilisant un algorithme particulier. La décompression est l'opération inverse de la compression.

Avec un algorithme de compression sans perte, la suite de bits obtenue après les opérations de compression et de décompression est strictement identique à l'originale. Les algorithmes de compression sans perte sont utilisés pour de nombreux types de données notamment des documents, des fichiers exécutable ou des fichiers texte.

Avec un algorithme de compression avec pertes, la suite de bits obtenue après les opérations de compression et de décompression est différente de l'originale, mais l'information reste sensiblement la même. Les algorithmes de compression avec perte sont utilisés pour les images, le son et la vidéo.

Les formats de données tels que Zip, gz, ADPCM, MP3 et JPEG utilisent des algorithmes de compression de données.

La compression de données est une application de la théorie de l'information.

Sommaire

Taux de compression

Article détaillé : taux de compression de données.

Le taux de compression est la différence entre la taille de A et celle de B, exprimée en %, ou le 100% est la taille de A. exemple:

taille A: 550, taille B: 250, différence = 300. taux de compression = 300 / 550 = 54%.

L'algorithme utilisé pour transformer A en B est destiné à obtenir un résultat B de taille inférieure à A. Il peut paradoxalement produire parfois un résultat de taille supérieure. voir paradoxe du compresseur.

Formats de données

Usage
sans pertes
avec pertes
Huffman
Dictionnaire
Autre
DCT
Ondelette
Autre
Général 7z, LZW, Z, gzip, bzip2, RAR, zip, XZ RLE (Run-Length Encoding)
Audio FLAC, Wavpack, Monkey's Audio, Lossless Audio (LA) AAC, MP3, Ogg Vorbis, Speex ADPCM
Image GIF, PNG PCX (RLE), ILBM , IMG?, CCITT, JPEG-LS, JPEG2000* JPEG DjVuPhoto, JPEG2000, ECW, MrSID*, SPIHT
Vidéo MJPEG2000 MJPEG, MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 MJPEG2000, Tarkin, Snow
  • Note 1 : Certains algorithmes peuvent être brevetés.
  • Note 2 : Le format TIFF encapsule un mode de codage de l'image, qui peut être compressée ou non, avec l'un des algorithmes sus-cités.
  • Note 3 : JPEG 2000 possède un mode sans perte (utilisant une transformée en ondelettes réversible) en plus du mode standard avec pertes, d'où sa présence dans les 2 parties du tableau.

Types de compression

Compression sans perte

La compression est dite sans perte lorsqu'il n'y a aucune perte de données sur l'information d'origine. Il y a autant d'information après la compression qu'avant, elle est seulement réécrite d'une manière plus concise (c'est par exemple le cas de la compression gzip pour n'importe quel type de données ou du format PNG pour des images synthétiques destinées au Web[1]). La compression sans perte est dite aussi compactage.

L'information à compresser est vue comme la sortie d'une source de symboles qui produit des textes finis selon certaines règles. Le but est de réduire la taille moyenne des textes obtenus après la compression tout en ayant la possibilité de retrouver exactement le message d'origine (on trouve aussi la dénomination codage de source en opposition au codage de canal qui désigne le codage correcteur d'erreurs).

Les formats de fichier de compression sans perte sont connus grâce à l'extension ajoutée à la fin du nom de fichier (« nomdefichier.zip » par exemple), d'où leur dénomination très abrégée. Les formats les plus courants sont :

  • 7z
  • ace
  • arc
  • arj
  • bz, bz2 (tar peut être utilisé pour créer les archives de ce type)
  • CAB, utilisé par Microsoft
  • gzip, gz (qui est un fichier à une seule entrée, tar peut être utilisé pour créer les archives de ce type)
  • lzh
  • rar
  • uha
  • Z (surtout sous Unix)
  • Zip
  • zoo
  • FLAC (pour les flux audio)

Les standards ouverts les plus courants sont décrits dans plusieurs RFC :

  • RFC 1950 (ZLIB, flux de données compressées)
  • RFC 1951 (système de compression par blocs « Deflate », utilisé par Zip et gz)
  • RFC 1952 (format de fichier compressé gzip)

Sur les limites de la compression sans perte, voir Paradoxe du compresseur.

Compression avec pertes

La compression avec pertes ne s'applique qu'aux données « perceptuelles », en général sonores ou visuelles, qui peuvent subir une modification, parfois importante, sans que cela ne soit perceptible par un humain. La perte d'information est irréversible, il est impossible de retrouver les données d'origine après une telle compression. La compression avec perte est pour cela parfois appelée compression irréversible ou non conservative.

Cette technique est fondée sur une idée simple : seul un sous-ensemble très faible de toutes les images possibles (à savoir celles que l'on obtiendrait par exemple en tirant les valeurs de chaque pixel par un générateur aléatoire) possède un caractère exploitable et informatif pour l'œil. Ce sont donc ces images-là qu'on va s'attacher à coder de façon courte. Dans la pratique, l'œil a besoin pour identifier des zones qu'il existe des corrélations entre pixels voisins, c'est-à-dire qu'il existe des zones contiguës de couleurs voisines. Les programmes de compression s'attachent à découvrir ces zones et à les coder de la façon aussi compacte que possible. La norme JPEG 2000, par exemple, arrive généralement à coder des images photographiques sur 1 bit par pixel sans perte visible de qualité sur un écran, soit une compression d'un facteur 24 à 1.

Puisque l'œil ne perçoit pas nécessairement tous les détails d'une image, il est possible de réduire la quantité de données de telle sorte que le résultat soit très ressemblant à l'original, voire identique, pour l'œil humain. La problématique de la compression avec pertes est d'identifier les transformations de l'image ou du son qui permettent de réduire la quantité de données tout en préservant la qualité perceptuelle.

De même, seul un sous-ensemble très faible de sons possibles est exploitable par l'oreille, qui a besoin de régularités engendrant elles-mêmes une redondance (coder avec fidélité un bruit de souffle n'aurait pas grand intérêt). Un codage éliminant cette redondance et la restituant à l'arrivée reste donc acceptable, même si le son restitué n'est pas en tout point identique au son d'origine.

On peut distinguer trois grandes familles de compression avec perte :

  • par prédiction, par exemple l'ADPCM ;
  • par transformation. Ce sont les méthodes les plus efficaces et les plus utilisées. (JPEG, JPEG 2000, l'ensemble des normes MPEG…) ;
  • compression basée sur la récurrence fractale de motifs (Compression fractale).

Les formats MPEG sont des formats de compression avec pertes pour les séquences vidéos. Ils incluent à ce titre des codeurs audio, comme les célèbres MP3 ou AAC, qui peuvent parfaitement être utilisés indépendamment, et bien sûr des codeurs vidéos — généralement simplement référencés par la norme dont ils dépendent (ex: MPEG-2, MPEG-4), ainsi que des solutions pour la synchronisation des flux audio et vidéo, et pour leur transport sur différents types de réseaux.

Compression presque sans perte

Les méthodes de compression sans perte significative sont un sous-ensemble des méthodes de compression avec perte, parfois distinguées de ces dernières. La compression sans perte significative peut être vue comme un intermédiaire entre la compression conservative et la compression non conservative, dans le sens ou elle permet de conserver toute la signification des données d'origine, tout en éliminant une partie de leur information.

Dans le domaine de la compression d'image, la distinction est faite entre la compression sans perte (parfaite au bit près ou bit-perfect) et la compression sans perte significative (parfaite au pixel près ou pixel-perfect). Une image compressée presque sans perte (à ne pas confondre avec une image compressée avec peu de pertes) peut être décompressée pour obtenir les pixels de sa version non-compressée à l'identique. Elle ne peut en revanche pas être décompressée pour obtenir sa version non compressée intégralement à l'identique (les métadonnées peuvent être différentes).

Parmi les algorithmes de compression presque sans perte, on retrouve la plupart des algorithmes de compression sans perte spécifiques à un type de données particulier, lorsqu'ils sont utilisés pour compresser un autre format de données. Par exemple, JPEG-LS permet de compresser presque sans perte du bitmap et Monkey's Audio permet de compresser presque sans perte du wave PCM : il sera possible de décompresser les fichiers obtenus pour obtenir des fichiers bitmap ou wave PCM sans la moindre perte de qualité, mais ces fichiers seront malgré tout différents des fichiers non compressés d'origine. On y retrouve aussi les algorithmes de recompression.

Algorithmes

Les algorithmes tels que Lempel-Ziv ou le codage RLE consistent à remplacer des suites de bits utilisées plusieurs fois dans un même fichier. Dans l'algorithme de codage de Huffman plus la suite de bits est utilisée souvent, plus la suite qui la remplacera sera courte.

Les algorithmes tels que la transformée de Burrows-Wheeler sont utilisés avec un algorithme de compression. De tels algorithmes modifient l'ordre des bits de manière à augmenter l'efficacité de l'algorithme de compression, mais sans compresser par eux-même.

Codage RLE

Article détaillé : run-length encoding.

Les lettres RLE signifient run-length encoding. Il s'agit d'un mode de compression parmi les plus simples : toute suite de bits ou de caractères identiques est remplacée par un couple (nombre d'occurrences ; bit ou caractère répété).
Exemple: AAAAAAAAZZEEEEEER donne : 8A2Z6E1R, ce qui est beaucoup plus court.

Compression CCITT

Article détaillé : Compression CCITT.

C'est une compression d'images utilisée pour le fax, standardisée par des recommandations de l'Union internationale des télécommunications (anciennement appelée CCITT). Elle est de type RLE (on code les suites horizontales de pixels blancs et de pixels noirs) et peut-être bidirectionnelle (on déduit une ligne de la précédente). Il existe plusieurs types de compressions ("groupes") suivant l'algorithme utilisé et le nombre de couleurs du document (monochrome, niveau de gris, couleur).

Deux compressions existent, celle du Groupe 3 (recommandation ITU T.4) et celle du Groupe 4 (recommandation ITU T.6), utilisées pour les fax :

  • Le Groupe 3 utilise comme indiqué une compression RLE, mais les symboles représentant les longueurs sont définis par le CCITT en fonction de leur fréquence probable et ceci pour diminuer la taille des messages à transmettre par les fax.
  • La compression du Groupe 4, elle, représente une ligne par les différences avec la ligne précédente. Ainsi un carré noir sur une page blanche n'aura que la première ligne du carré à transmettre, les suivantes étant simplement la "différence", c'est-à-dire rien. Et la page complète revient à envoyer 3 lignes et un symbole de "répéter la précédente" pour toutes les autres.

Ceci est théorique! En fait plus de symboles seront à transmettre, mais envoyer une page blanche est quand même beaucoup plus rapide en Groupe 4 que en Groupe 3.

Codage de Huffman

Article détaillé : codage de Huffman.

L'idée qui préside au codage de Huffman est voisine de celle utilisée dans le code Morse : coder ce qui est fréquent sur peu de place, et coder en revanche sur des séquences plus longues ce qui revient rarement (entropie). En morse le « e », lettre très fréquente, est codé par un simple point, le plus bref de tous les signes.

L'originalité de David A. Huffman est qu'il fournit un procédé d'agrégation objectif permettant de constituer son code dès lors qu'on possède les statistiques d'utilisation de chaque caractère.

Le Macintosh d'Apple codait les textes dans un système inspiré de Huffman : les 15 lettres les plus fréquentes (dans la langue utilisée) étaient codées sur 4 bits, et la 16e combinaison était un code d'échappement indiquant que la lettre était codée en ASCII sur les 8 bits suivants. Ce système permettait une compression des textes voisine en moyenne de 30 % à une époque où la mémoire était extrêmement chère par rapport aux prix actuels (compter un facteur 1000).

Le défaut du codage Huffman est qu'il doit connaître la fréquence des caractères utilisés dans un fichier avant de choisir les codes optimaux. Et il doit donc lire tout le fichier avant de comprimer! Une autre conséquence est que pour décomprimer il faut connaître les codes et donc la table, qui est ajoutée devant le fichier, aussi bien pour transmettre que stocker, ce qui diminue la compression, surtout pour les petits fichiers. Ce problème est éliminé par le codage Huffman adaptatif, qui modifie sa table au fil des choses. Et peut donc démarrer avec une table de base. En principe il commence avec les caractères à même probabilité.

Lempel-Ziv 1977 (LZ ou LZ77)

Article détaillé : LZ77 et LZ78.

La compression Lempel-Ziv remplace des motifs récurrents par des références à leur première apparition.

Elle donne de moins bons taux de compression que d'autres algorithmes (PPM, CM), mais a le double avantage d'être rapide et asymétrique (c'est-à-dire que l'algorithme de décompression est différent de celui de compression, ce qui peut être exploité pour avoir un algorithme de compression performant et un algorithme de décompression rapide).

LZ77 est notamment la base d'algorithmes répandus comme Deflate (ZIP, Gzip) ou LZMA (7-Zip)

Lempel-Ziv 1978 et Lempel-Ziv-Welch (LZ78 et LZW)

Article détaillé : Lempel-Ziv-Welch.

LZW. Est basée sur la même méthode. Mais Welch a constaté que, en créant un dictionnaire initial de tous les symboles possibles, la compression était améliorée puisque le décompresseur peut recréer le dictionnaire initial et ne doit donc pas le transmettre ni envoyer les premiers symboles. Elle a été brevetée par UNISYS et ne pouvait donc être utilise librement dans tous les pays jusqu'à l'expiration du brevet en 2003. Elle sert dans les modems, mais UNISYS s'est engagé à vendre une licence à tout fabricant avant d'être acceptée comme norme de compression internationale pour les modems.

La compression Lempel-Ziv-Welch est dite de type dictionnaire. Elle est basée sur le fait que des motifs se retrouvent plus souvent que d'autres et qu'on peut donc les remplacer par un index dans un dictionnaire. Le dictionnaire est construit dynamiquement d'après les motifs rencontrés.

Transformée de Burrows-Wheeler (BWT)

Article détaillé : Transformée de Burrows-Wheeler.

Il s'agit d'un mode de réorganisation des données et non un mode de compression. Il est principalement destiné à faciliter la compression de texte en langue naturelle, mais il est également utilisable pour compresser n'importe quelles données binaires. Cette transformation, qui est complètement réversible, effectue un tri sur toutes les rotations du texte source, ce qui tend à regrouper les caractères identiques ensemble en sortie, ce qui fait qu'une compression simple appliquée aux données produites permet souvent une compression très efficace.

Prédiction par reconnaissance partielle (PPM)

La prédiction par reconnaissance partielle se base sur une modélisation de contexte pour évaluer la probabilité des différents symboles. En connaissant le contenu d'une partie d'une source de données (fichier, flux…), un PPM est capable de deviner la suite, avec plus ou moins de précision. Un PPM peut être utilisé en entrée d'un codage arithmétique par exemple.

La prédiction par reconnaissance partielle donne en général de meilleurs taux de compression que des algorithmes à base de Lempel-Ziv, mais est sensiblement plus lente.

Codage arithmétique

Article détaillé : Codage arithmétique.

Le codage arithmétique est assez similaire au codage de Huffman en ceci qu'il associe aux motifs les plus probables les codes les plus courts (entropie). Contrairement au codage de Huffman qui produit au mieux des codes de 1 bit, le codage arithmétique peut produire des codes vides. Le taux de compression obtenu est par conséquent meilleur.

Pondération de contextes (CM)

Article détaillé : Pondération de contextes.

La pondération de contextes consiste à utiliser plusieurs prédicteurs (par exemple des PPM) pour obtenir l'estimation la plus fiable possible du symbole à venir dans une source de données (fichier, flux…). Elle peut être basiquement réalisée par une moyenne pondérée, mais les meilleurs résultats sont obtenus par des méthodes d'apprentissage automatique comme les réseaux de neurones.

La pondération de contextes est très performante en termes de taux de compression, mais est d'autant plus lente que le nombre de contextes est important.

Actuellement, les meilleurs taux de compression sont obtenus par des algorithmes liant pondération de contextes et codage arithmétique, comme PAQ.

Notes

  1. Ces 2 types de compressions gzip et PNG sont libres et non soumis à un brevet.

Bibliographie

  • Istok Kespret - Compresser vos données avec LHA, PKZIP, ARJ … - (éd. Micro Application, coll. "Le livre de", 1994) - 348 p. - ISBN 2-7429-0172-8
  • Jean-Paul Guillois - Techniques de compression des images - (éd. Hermès - Lavoisier, coll. "IC2", 1996) - 252 p. - ISBN 2-86601-536-3

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes

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