OCR de n'importe quel JPE

JPEG, qui signifie Joint Photographic Experts Group, est une méthode couramment utilisée de compression avec perte pour les images numériques, en particulier pour les images produites par la photographie numérique. Le degré de compression peut être ajusté, permettant un compromis sélectionnable entre la taille de stockage et la qualité de l'image. JPEG atteint généralement une compression de 10:1 avec une perte de qualité d'image peu perceptible.

L'algorithme de compression JPEG est au cœur de la norme JPEG. Le processus commence par une image numérique convertie de son espace colorimétrique RVB typique en un espace colorimétrique différent appelé YCbCr. L'espace colorimétrique YCbCr sépare l'image en luminance (Y), qui représente les niveaux de luminosité, et en chrominance (Cb et Cr), qui représentent les informations de couleur. Cette séparation est bénéfique car l'œil humain est plus sensible aux variations de luminosité qu'à la couleur, ce qui permet à la compression d'en tirer parti en compressant davantage les informations de couleur que la luminance.

Une fois que l'image est dans l'espace colorimétrique YCbCr, l'étape suivante du processus de compression JPEG consiste à sous-échantillonner les canaux de chrominance. Le sous-échantillonnage réduit la résolution des informations de chrominance, ce qui n'affecte généralement pas de manière significative la qualité perçue de l'image, en raison de la sensibilité moindre de l'œil humain aux détails de couleur. Cette étape est facultative et peut être ajustée en fonction de l'équilibre souhaité entre la qualité de l'image et la taille du fichier.

Après le sous-échantillonnage, l'image est divisée en blocs, généralement de 8x8 pixels. Chaque bloc est ensuite traité séparément. La première étape du traitement de chaque bloc consiste à appliquer la transformée en cosinus discrète (DCT). La DCT est une opération mathématique qui transforme les données du domaine spatial (les valeurs des pixels) en domaine fréquentiel. Le résultat est une matrice de coefficients de fréquence qui représentent les données du bloc d'image en termes de ses composantes de fréquence spatiale.

Les coefficients de fréquence résultant de la DCT sont ensuite quantifiés. La quantification est le processus de mappage d'un grand ensemble de valeurs d'entrée vers un ensemble plus petit - dans le cas de JPEG, cela signifie réduire la précision des coefficients de fréquence. C'est là que se produit la partie avec perte de la compression, car certaines informations d'image sont supprimées. L'étape de quantification est contrôlée par une table de quantification, qui détermine le degré de compression appliqué à chaque composante de fréquence. Les tables de quantification peuvent être ajustées pour favoriser une qualité d'image supérieure (moins de compression) ou une taille de fichier plus petite (plus de compression).

Après la quantification, les coefficients sont disposés dans un ordre en zigzag, en partant du coin supérieur gauche et en suivant un modèle qui donne la priorité aux composantes de fréquence inférieure par rapport aux composantes de fréquence supérieure. En effet, les composantes de fréquence inférieure (qui représentent les parties les plus uniformes de l'image) sont plus importantes pour l'apparence générale que les composantes de fréquence supérieure (qui représentent les détails et les bords plus fins).

L'étape suivante du processus de compression JPEG est le codage entropique, qui est une méthode de compression sans perte. La forme la plus courante de codage entropique utilisée dans JPEG est le codage de Huffman, bien que le codage arithmétique soit également une option. Le codage de Huffman fonctionne en attribuant des codes plus courts aux occurrences plus fréquentes et des codes plus longs aux occurrences moins fréquentes. Étant donné que l'ordre en zigzag tend à regrouper des coefficients de fréquence similaires, il augmente l'efficacité du codage de Huffman.

Une fois le codage entropique terminé, les données compressées sont stockées dans un format de fichier conforme à la norme JPEG. Ce format de fichier comprend un en-tête qui contient des informations sur l'image, telles que ses dimensions et les tables de quantification utilisées, suivies des données d'image codées par Huffman. Le format de fichier prend également en charge l'inclusion de métadonnées, telles que les données EXIF, qui peuvent contenir des informations sur les paramètres de l'appareil photo utilisés pour prendre la photo, la date et l'heure de la prise de vue, ainsi que d'autres détails pertinents.

Lorsqu'une image JPEG est ouverte, le processus de décompression inverse essentiellement les étapes de compression. Les données codées par Huffman sont décodées, les coefficients de fréquence quantifiés sont déquantifiés à l'aide des mêmes tables de quantification qui ont été utilisées pendant la compression, et la transformée en cosinus discrète inverse (IDCT) est appliquée à chaque bloc pour reconvertir les données du domaine fréquentiel en valeurs de pixels du domaine spatial.

Les processus de déquantification et d'IDCT introduisent quelques erreurs en raison de la nature avec perte de la compression, c'est pourquoi JPEG n'est pas idéal pour les images qui subiront plusieurs modifications et réenregistrements. Chaque fois qu'une image JPEG est enregistrée, elle passe à nouveau par le processus de compression et des informations d'image supplémentaires sont perdues. Cela peut entraîner une dégradation notable de la qualité de l'image au fil du temps, un phénomène connu sous le nom de « perte de génération ».

Malgré la nature avec perte de la compression JPEG, il reste un format d'image populaire en raison de sa flexibilité et de son efficacité. Les images JPEG peuvent être de très petite taille, ce qui les rend idéales pour une utilisation sur le Web, où la bande passante et les temps de chargement sont des considérations importantes. De plus, la norme JPEG inclut un mode progressif, qui permet de coder une image de manière à ce qu'elle puisse être décodée en plusieurs passes, chaque passe améliorant la résolution de l'image. Ceci est particulièrement utile pour les images Web, car cela permet d'afficher rapidement une version de faible qualité de l'image, la qualité s'améliorant à mesure que davantage de données sont téléchargées.

JPEG présente également certaines limites et n'est pas toujours le meilleur choix pour tous les types d'images. Par exemple, il n'est pas bien adapté aux images avec des bords nets ou du texte à contraste élevé, car la compression peut créer des artefacts visibles autour de ces zones. De plus, JPEG ne prend pas en charge la transparence, qui est une fonctionnalité fournie par d'autres formats comme PNG et GIF.

Pour remédier à certaines des limites de la norme JPEG d'origine, de nouveaux formats ont été développés, tels que JPEG 2000 et JPEG XR. Ces formats offrent une meilleure efficacité de compression, une prise en charge de profondeurs de bits plus élevées et des fonctionnalités supplémentaires telles que la transparence et la compression sans perte. Cependant, ils n'ont pas encore atteint le même niveau d'adoption généralisée que le format JPEG d'origine.

En conclusion, le format d'image JPEG est un équilibre complexe entre les mathématiques, la psychologie visuelle humaine et l'informatique. Son utilisation répandue témoigne de son efficacité à réduire la taille des fichiers tout en maintenant un niveau de qualité d'image acceptable pour la plupart des applications. Comprendre les aspects techniques de JPEG peut aider les utilisateurs à prendre des décisions éclairées sur le moment d'utiliser ce format et sur la façon d'optimiser leurs images pour l'équilibre entre la qualité et la taille de fichier qui convient le mieux à leurs besoins.