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COURS IRM DIFFUSION CEREBRALE
JUSSIEU
SEQUENCE DE DIFFUSION
http://www.chups.jussieu.fr/polys/radiologie/jrad/index.htm
http://www.chups.jussieu.fr/polys/radiologie/jrad/index.htm
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Les Mathématiques au service de la Compression des Images
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Pour utiliser les images numériques, il faut comprimer les fichiers dans lesquels elles sont enregistrées. Voici comment on y parvient, sans les dénaturer. L'image, bien plus que le son, consomme une quantité impressionnante d'octets quand elle est numérisée. Pour s'en rendre compte, deux exemples suffisent. Aujourd'hui, on parle de « qualité megapixel » pour les appareils photo numériques ; cela signifie que chaque image comporte environ un million de pixels, chaque pixel nécessitant trois octets pour les composantes RVB (rouge, vert, bleu). Sans compression, cela représenterait un peu plus de 3 Mo pour une seule photographie. L’équivalent d'une pellicule de trente-six poses occuperait ainsi 100 Mo ! Pour remédier à ces contraintes, il n'y a qu'une solution : comprimer les images. Les chercheurs ont imaginé de nombreuses méthodes de compression, que l'on classe en deux catégories : celles qui se contentent de comprimer les données sans les altérer, et celles qui les compactent en les modifiant. Les premières, dites non destructives, permettent de reconstituer, au bit près, le fichier dans l'état où il était avant la compression (ce qui est indispensable pour du texte).
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| Jouer davantage sur les teintes que sur la luminosité | |
| Quant aux secondes, les méthodes destructives, elles altèrent irrémédiablement les données de départ. Et ce sont elles qui servent presque toujours à comprimer les images (fixes ou aminées) sur les CD-Rom, sur les chaines numériques et sur Internet. Si la perte d'informations due à la compression n'apparaît généralement pas, c'est grâce à certaines caractéristiques de la vision humaine. Elles altèrent davantage les teintes que la luminosité. Notre oeil perçoit en effet plus facilement les grandes masses que les détails, et notre rétine est davantage sensible aux variations de lumière que de couleur. | |
| Remplacer les motifs qui se répètent par des codes plus courts | |
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Il en va tout autrement avec les méthodes sans perte. Elles laissent en effet le contenu des fichiers intact et n'agissent que sur la manière dont les informations sont codées. Les ordinateurs, comme on le sait, travaillent sur des séries de bits (des suites de zéros et de uns) souvent regroupés par paquets de huit, appelés octets. Ces méthodes s'affranchissent de ce découpage. Elles examinent la chaîne de 0 et de 1 et tentent de repérer des motifs. Par exemple, quatre zéros suivis de trois uns, de cinq zéros et de deux uns : 00001110000011. Si le motif se répète souvent, elles ne l’enregistrent pas tel quel, mais elles le remplacent par une codification différente, généralement plus courte. Elles font souvent l'objet de variantes, notamment la troisième, le codage de Huffman. Ces méthodes non destructives ne produisent pas des taux de compression spectaculaires , on divise par vingt le fichier dans les meilleurs cas. Pour aller au-delà, il faut altérer les données d'origine. Le moyen économique pour y parvenir consiste à réduire le nombre de couleurs. Pour cela, il suffit de décider qu'une image, au lieu d'être reproduite en 16,8 millions de teintes, ne comportera plus que 256 couleurs. C'est le cas du format Gif. En choisissant judicieusement les 256 teintes de la palette, le résultat est spectaculaire, mais ne suffit pas si l'image doit être agrandie. La méthode la plus connue est le JPeg qui permet d'obtenir des ratios de compression atteignant les 100:1 ! Dans la pratique, un taux avoisinant le 20:1 produit des images parfaitement exploitables, à l'affichage comme à l'impression. Le procédé est long et complexe. D'abord l'image RVB est traduite dans une norme propre à la vidéo, qui définit le signal par la luminosité de chaque pixel ainsi que deux composantes associées à la couleur. Puis, elle est sous-échantillonnée ; chaque pixel conserve son information de luminosité, mais tout groupe de quatre pixels (deux horizontaux et deux verticaux) partage les mêmes données liées à la couleur, établies sur une moyenne. L’image est ensuite découpée en bloc de 8 x 8. Pourquoi pas 7 x 7 ou 12 x 12 ? Simplement parce que les expériences menées pour définir le standard JPeg ont montré que la valeur 8 était optimale. Après, tout se complique. On utilise une fonction mathématique, appelée DCT, pour modifier ces valeurs. Pour avoir une idée du procédé, il suffit de savoir que la représentation mathématique ainsi obtenue vise à transformer les variations de luminosité en fréquences. Le résultat est donc une série de soixante-quatre valeurs que l'on va encore simplifier selon le niveau de compression requis. C'est le paramètre que vous ajustez dans les fenêtres de dialogue des logiciels. Avec un taux de compression élevé, on a de nombreuses valeurs nulles dont le codage va être réduit par un algorithme sans perte, le RLE. Enfin, l'ensemble est encore comprimé par un codage de Huffman. Au total, quatre méthodes de compression ont été employées, ce qui explique qu'une photographie de 20 Mo puisse être réduite à 1 Mo (elle tient alors sur une disquette) tout en conservant un assez bon niveau de qualité.
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| La compression dite fractale | |
| Des procédés concurrents existent, notamment la compression dite fractale développée par la société Iterated Systems. Elle repose sur la constatation que toute image, avec un degré d'approximation plus ou moins grand, peut être représentée par des portions d'elle-même que l'on modifie (déplacement, rotation, changement de taille ... ). L’algorithme consiste donc à découper une image en secteurs et à identifier ceux à partir desquels on va pouvoir produire les autres. Le fichier est alors composé par ces blocs de référence et par les fonctions mathématiques servant à recalculer le reste. La technique, très lente à la compression, est en revanche rapide à la décompression. Elle permet aussi, quand on agrandit une image, d'éviter tout effet de mosaîque (pixelisation), puisque l'agrandissement ne revient pas à afficher chaque pixel en plus grand, mais à recalculer l'image mathématiquement. | |
| La compression par ondelettes | |
| En dehors de cette dernière méthode, c’est la compression par ondelettes - qui semble avoir le vent en poupe, au point qu'il sera inclus dans la norme JPeg 2000. A qualité visuelle égale, il offre un taux de compression moyen de 40: 1, contre 20: 1 pour les deux autres méthodes. Il consiste à diminuer les dimensions de l'image par un processus en cascade (l'original produit quatre images de taille réduite, l'une étant une véritable image en réduction, les trois autres apportant des informations permettant de reconstituer l'image à pleine définition). Le processus est alors appliqué à nouveau sur l'image de taille réduite, et on le répète plusieurs fois. La compression proprement dite consiste à ignorer les informations les moins significatives. Le codage et le décodage sont très rapides et, quand les données sont transmises par Internet, le procédé permet d'afficher instantanément une image grossière dont les détails s'affinent progressivement, (comme certaines variantes du JPeg). | |
| Les Techniques de Compression dans le domaine de la Vidéo | |
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La compression d'une image fixe est dite spatiale, car elle ne fait pas intervenir le facteur temps.Pour la vidéo, on utilise aussi, le plus souvent, une compression dite temporelle qui exploite les ressemblances existantes entre une image et les précédentes. |
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| Le Standard MJPEG | |
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La norme M-JPeg (Motion JPeg), associée aux cartes d'acquisition, comprime le signal pendant l'acquisition grâce à un codec matériel. Ce dernier est une puce ultra puissante qui convertit en JPeg chacune des vingt-cinq images du signal vidéo. Ce format nécessite une trés grande puissance de calcul et donc un équipement approprié mais est très utile en cas de montage numérique, permettant de faire de l’édition sur des images distinctes.Mais ce standard MJPeg n'est pas utilisé par toute la communauté vidéo. On peut en dire autant des codecs employés dans le cadre du montage vidéo sur PC ou Mac pour créer un fichier AVI ou QuickTime. Et qu'ils s'appellent Intel Indeo, Radius Cinepak ou Sorenson, ils ne sont pas utilisés pour diffuser des chaînes numériques ou produire des DVD. |
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| Le standard MPeg : voir les différences. | |
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En fait au fil des années, c’est le standard MPeg (Motion picture expert group) qui s'est imposé. Il définit à la fois un format de fichier et la méthode de compression. La compression MPeg repose sur deux procédés complémentaires. Le premier consiste à considérer certaines images indépendamment des autres ; le second revient à exploiter les informations qui se retrouvent d'une image à l'autre, ce qui se produit souvent en vidéo. Périodiquement, le système enregistre des images complètes codées en jpeg . ce sont les images dites I, qui servent de référence pour analyser les autres images. Pour ces dernières, on détecte et on enregistre seulement les différences qu'elles présentent. Le MPeg1 a été exploité, sans grand succès, par Philips pour le CD-video tandis que le MPeg2 est devenu un standard mondialement reconnu, en raison du niveau de qualité qu'il procure et de son ouverture vers la télévision haute définition. Le MPeg1 et le MPeg2 procèdent d'une manière similaire pour comprimer les images. Ce qui les distingue, c'est la définition (respectivement 352 x 288 et 720 x 576) et le débit maximal: 1, 5 kbps pour MPeg1 et 15 kbps pour MPeg2. Le standard MPeg définit la structure du fichier comprimé, mais elle n'impose aucun algorithme de compression. Mais quel que soit le procédé utilisé pour coder, le MPeg n'est pas, actuellement, en passe d'être supplanté par un autre format. Les recherches en cours s'attachent à adapter les images au multimédia et à l'interactivité. C'est l'objet des standards MPeg4 et MPeg7, le premier venant d'être finalisé et le second étant prévu pour 2001. |
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| Quelques domaines d’application | |
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Faute de moyens de stockage d'une capacité suffisante pour un encombrement et un prix réalistes, de nombreuses applications n'auraient pas été possibles sans la compression. Celle-ci a aussi permis d'atteindre les débits nécessaires pour transmettre les images ou la vidéo. La télécopie Elle repose sur un mode de compression sans perte devenu un standard nommé CCITT Groupe 3. Ce dernier est adapté aux images ne présentant que des zones blanches ou noires. Ce mode de compression n'est autre que le procédé de Huffman, utilisé après étude statistique sur le contenu des télécopies pour définir la table de codage La diffusion d'images sur Internet Pour réduire le plus possible la taille des pages Web, toutes les images et les photographies qu'elles contiennent sont comprimées. Les formats les plus employés sont le Gif (limité à 256 couleurs avec une compression LZW) ou le JPeg. La photo numérique En raison de leur capacité relativement faible (2 et 4 Mo à leur sortie, 128 Mo à 320 Mo actuellement), les cartes de mémoire flash des appareils photo numériques ne conviendraient pas au stockage d'images en haute définition, sans la compression. Le format jpeg est majoritairement employé, avec des niveaux de compression modérés (entre 4:1 et 16: 1). La vidéo numérique Le format DV(Digital Video)définit un mode de compression spécifique, chaque image étant traitée individuellement selon un procédé proche du JPeg. Cela permet ensuite de faire du montage à l'image près, sans difficulté. Le DVD Le DVD utilise le MPeg2 pour stocker plus de deux heures de vidéo sur une couche d'un disque, qui peut en comporter deux sur chaque face. Le niveau de compression est variable, les scènes très animées consommant plus de place que les vues statiques. La télévision numérique Transmettre la vidéo numérique par satellite coûte cher. Pour multiplier le nombre d'émissions diffusées, les opérateurs, grâce au format MPeg2, divisent par dix la quantité des informations à véhiculer. La télévision haute définition, récemment lancée aux États Unis, exploite également le MPeg2. Ce texte est inspiré en grande partie de l’article de Laurent Katz (Ordinateur Individuel) |
Les Mathématiques au service de la Compression des Images
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Pour utiliser les images numériques, il faut comprimer les fichiers dans lesquels elles sont enregistrées. Voici comment on y parvient, sans les dénaturer. L'image, bien plus que le son, consomme une quantité impressionnante d'octets quand elle est numérisée. Pour s'en rendre compte, deux exemples suffisent. Aujourd'hui, on parle de « qualité megapixel » pour les appareils photo numériques ; cela signifie que chaque image comporte environ un million de pixels, chaque pixel nécessitant trois octets pour les composantes RVB (rouge, vert, bleu). Sans compression, cela représenterait un peu plus de 3 Mo pour une seule photographie. L’équivalent d'une pellicule de trente-six poses occuperait ainsi 100 Mo ! Pour remédier à ces contraintes, il n'y a qu'une solution : comprimer les images. Les chercheurs ont imaginé de nombreuses méthodes de compression, que l'on classe en deux catégories : celles qui se contentent de comprimer les données sans les altérer, et celles qui les compactent en les modifiant. Les premières, dites non destructives, permettent de reconstituer, au bit près, le fichier dans l'état où il était avant la compression (ce qui est indispensable pour du texte).
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| Jouer davantage sur les teintes que sur la luminosité | |
| Quant aux secondes, les méthodes destructives, elles altèrent irrémédiablement les données de départ. Et ce sont elles qui servent presque toujours à comprimer les images (fixes ou aminées) sur les CD-Rom, sur les chaines numériques et sur Internet. Si la perte d'informations due à la compression n'apparaît généralement pas, c'est grâce à certaines caractéristiques de la vision humaine. Elles altèrent davantage les teintes que la luminosité. Notre oeil perçoit en effet plus facilement les grandes masses que les détails, et notre rétine est davantage sensible aux variations de lumière que de couleur. | |
| Remplacer les motifs qui se répètent par des codes plus courts | |
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Il en va tout autrement avec les méthodes sans perte. Elles laissent en effet le contenu des fichiers intact et n'agissent que sur la manière dont les informations sont codées. Les ordinateurs, comme on le sait, travaillent sur des séries de bits (des suites de zéros et de uns) souvent regroupés par paquets de huit, appelés octets. Ces méthodes s'affranchissent de ce découpage. Elles examinent la chaîne de 0 et de 1 et tentent de repérer des motifs. Par exemple, quatre zéros suivis de trois uns, de cinq zéros et de deux uns : 00001110000011. Si le motif se répète souvent, elles ne l’enregistrent pas tel quel, mais elles le remplacent par une codification différente, généralement plus courte. Elles font souvent l'objet de variantes, notamment la troisième, le codage de Huffman. Ces méthodes non destructives ne produisent pas des taux de compression spectaculaires , on divise par vingt le fichier dans les meilleurs cas. Pour aller au-delà, il faut altérer les données d'origine. Le moyen économique pour y parvenir consiste à réduire le nombre de couleurs. Pour cela, il suffit de décider qu'une image, au lieu d'être reproduite en 16,8 millions de teintes, ne comportera plus que 256 couleurs. C'est le cas du format Gif. En choisissant judicieusement les 256 teintes de la palette, le résultat est spectaculaire, mais ne suffit pas si l'image doit être agrandie. La méthode la plus connue est le JPeg qui permet d'obtenir des ratios de compression atteignant les 100:1 ! Dans la pratique, un taux avoisinant le 20:1 produit des images parfaitement exploitables, à l'affichage comme à l'impression. Le procédé est long et complexe. D'abord l'image RVB est traduite dans une norme propre à la vidéo, qui définit le signal par la luminosité de chaque pixel ainsi que deux composantes associées à la couleur. Puis, elle est sous-échantillonnée ; chaque pixel conserve son information de luminosité, mais tout groupe de quatre pixels (deux horizontaux et deux verticaux) partage les mêmes données liées à la couleur, établies sur une moyenne. L’image est ensuite découpée en bloc de 8 x 8. Pourquoi pas 7 x 7 ou 12 x 12 ? Simplement parce que les expériences menées pour définir le standard JPeg ont montré que la valeur 8 était optimale. Après, tout se complique. On utilise une fonction mathématique, appelée DCT, pour modifier ces valeurs. Pour avoir une idée du procédé, il suffit de savoir que la représentation mathématique ainsi obtenue vise à transformer les variations de luminosité en fréquences. Le résultat est donc une série de soixante-quatre valeurs que l'on va encore simplifier selon le niveau de compression requis. C'est le paramètre que vous ajustez dans les fenêtres de dialogue des logiciels. Avec un taux de compression élevé, on a de nombreuses valeurs nulles dont le codage va être réduit par un algorithme sans perte, le RLE. Enfin, l'ensemble est encore comprimé par un codage de Huffman. Au total, quatre méthodes de compression ont été employées, ce qui explique qu'une photographie de 20 Mo puisse être réduite à 1 Mo (elle tient alors sur une disquette) tout en conservant un assez bon niveau de qualité.
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| La compression dite fractale | |
| Des procédés concurrents existent, notamment la compression dite fractale développée par la société Iterated Systems. Elle repose sur la constatation que toute image, avec un degré d'approximation plus ou moins grand, peut être représentée par des portions d'elle-même que l'on modifie (déplacement, rotation, changement de taille ... ). L’algorithme consiste donc à découper une image en secteurs et à identifier ceux à partir desquels on va pouvoir produire les autres. Le fichier est alors composé par ces blocs de référence et par les fonctions mathématiques servant à recalculer le reste. La technique, très lente à la compression, est en revanche rapide à la décompression. Elle permet aussi, quand on agrandit une image, d'éviter tout effet de mosaîque (pixelisation), puisque l'agrandissement ne revient pas à afficher chaque pixel en plus grand, mais à recalculer l'image mathématiquement. | |
| La compression par ondelettes | |
| En dehors de cette dernière méthode, c’est la compression par ondelettes - qui semble avoir le vent en poupe, au point qu'il sera inclus dans la norme JPeg 2000. A qualité visuelle égale, il offre un taux de compression moyen de 40: 1, contre 20: 1 pour les deux autres méthodes. Il consiste à diminuer les dimensions de l'image par un processus en cascade (l'original produit quatre images de taille réduite, l'une étant une véritable image en réduction, les trois autres apportant des informations permettant de reconstituer l'image à pleine définition). Le processus est alors appliqué à nouveau sur l'image de taille réduite, et on le répète plusieurs fois. La compression proprement dite consiste à ignorer les informations les moins significatives. Le codage et le décodage sont très rapides et, quand les données sont transmises par Internet, le procédé permet d'afficher instantanément une image grossière dont les détails s'affinent progressivement, (comme certaines variantes du JPeg). | |
| Les Techniques de Compression dans le domaine de la Vidéo | |
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La compression d'une image fixe est dite spatiale, car elle ne fait pas intervenir le facteur temps.Pour la vidéo, on utilise aussi, le plus souvent, une compression dite temporelle qui exploite les ressemblances existantes entre une image et les précédentes. |
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| Le Standard MJPEG | |
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La norme M-JPeg (Motion JPeg), associée aux cartes d'acquisition, comprime le signal pendant l'acquisition grâce à un codec matériel. Ce dernier est une puce ultra puissante qui convertit en JPeg chacune des vingt-cinq images du signal vidéo. Ce format nécessite une trés grande puissance de calcul et donc un équipement approprié mais est très utile en cas de montage numérique, permettant de faire de l’édition sur des images distinctes.Mais ce standard MJPeg n'est pas utilisé par toute la communauté vidéo. On peut en dire autant des codecs employés dans le cadre du montage vidéo sur PC ou Mac pour créer un fichier AVI ou QuickTime. Et qu'ils s'appellent Intel Indeo, Radius Cinepak ou Sorenson, ils ne sont pas utilisés pour diffuser des chaînes numériques ou produire des DVD. |
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| Le standard MPeg : voir les différences. | |
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En fait au fil des années, c’est le standard MPeg (Motion picture expert group) qui s'est imposé. Il définit à la fois un format de fichier et la méthode de compression. La compression MPeg repose sur deux procédés complémentaires. Le premier consiste à considérer certaines images indépendamment des autres ; le second revient à exploiter les informations qui se retrouvent d'une image à l'autre, ce qui se produit souvent en vidéo. Périodiquement, le système enregistre des images complètes codées en jpeg . ce sont les images dites I, qui servent de référence pour analyser les autres images. Pour ces dernières, on détecte et on enregistre seulement les différences qu'elles présentent. Le MPeg1 a été exploité, sans grand succès, par Philips pour le CD-video tandis que le MPeg2 est devenu un standard mondialement reconnu, en raison du niveau de qualité qu'il procure et de son ouverture vers la télévision haute définition. Le MPeg1 et le MPeg2 procèdent d'une manière similaire pour comprimer les images. Ce qui les distingue, c'est la définition (respectivement 352 x 288 et 720 x 576) et le débit maximal: 1, 5 kbps pour MPeg1 et 15 kbps pour MPeg2. Le standard MPeg définit la structure du fichier comprimé, mais elle n'impose aucun algorithme de compression. Mais quel que soit le procédé utilisé pour coder, le MPeg n'est pas, actuellement, en passe d'être supplanté par un autre format. Les recherches en cours s'attachent à adapter les images au multimédia et à l'interactivité. C'est l'objet des standards MPeg4 et MPeg7, le premier venant d'être finalisé et le second étant prévu pour 2001. |
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| Quelques domaines d’application | |
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Faute de moyens de stockage d'une capacité suffisante pour un encombrement et un prix réalistes, de nombreuses applications n'auraient pas été possibles sans la compression. Celle-ci a aussi permis d'atteindre les débits nécessaires pour transmettre les images ou la vidéo. La télécopie Elle repose sur un mode de compression sans perte devenu un standard nommé CCITT Groupe 3. Ce dernier est adapté aux images ne présentant que des zones blanches ou noires. Ce mode de compression n'est autre que le procédé de Huffman, utilisé après étude statistique sur le contenu des télécopies pour définir la table de codage La diffusion d'images sur Internet Pour réduire le plus possible la taille des pages Web, toutes les images et les photographies qu'elles contiennent sont comprimées. Les formats les plus employés sont le Gif (limité à 256 couleurs avec une compression LZW) ou le JPeg. La photo numérique En raison de leur capacité relativement faible (2 et 4 Mo à leur sortie, 128 Mo à 320 Mo actuellement), les cartes de mémoire flash des appareils photo numériques ne conviendraient pas au stockage d'images en haute définition, sans la compression. Le format jpeg est majoritairement employé, avec des niveaux de compression modérés (entre 4:1 et 16: 1). La vidéo numérique Le format DV(Digital Video)définit un mode de compression spécifique, chaque image étant traitée individuellement selon un procédé proche du JPeg. Cela permet ensuite de faire du montage à l'image près, sans difficulté. Le DVD Le DVD utilise le MPeg2 pour stocker plus de deux heures de vidéo sur une couche d'un disque, qui peut en comporter deux sur chaque face. Le niveau de compression est variable, les scènes très animées consommant plus de place que les vues statiques. La télévision numérique Transmettre la vidéo numérique par satellite coûte cher. Pour multiplier le nombre d'émissions diffusées, les opérateurs, grâce au format MPeg2, divisent par dix la quantité des informations à véhiculer. La télévision haute définition, récemment lancée aux États Unis, exploite également le MPeg2. Ce texte est inspiré en grande partie de l’article de Laurent Katz (Ordinateur Individuel) |
LES FORMATS GRAPHIQUES SUR LE NET
Gif ou Jpg ?
Sur le Word Wide Web, ce sont les images aux format GIF et JPG qui règnent. Nous essaierons de les connaître un peu mieux.
Le Standard GIF :
Il existe deux versions de fichiers GIF
- GIF87a : est le format GIF initial et a été défini en 1987. GIF89a: Deux ans plus tard, les capacités du format GIF ont été étendues. Le format graphique a alors simplement été rebaptisé
GIF89a.
- La variante GIF89a présente des possibilités supplémentaires, et a tendance à devenir le format standard sur le Web.
La Compression dans le standard GIF
Le format GIF utilise
pour la compression des données un algorithme du nom de Lempel-Zev-Welch (LZW en abrégé). Celui-ci présente deux propriétés intéressantes
Il compresse les fichiers sans perte de qualité.
La compression est encore plus efficace pour les motifs récurrents.
Compresser sans perte de qualité ne signifie pas que l'image compressée est de qualité
comparable à celle de l'image originale.
Les propriétés relatives aux motifs sont plus subtiles.
Pour simplifier, disons qu'une ligne de quarante-deux points bleus sera enregistrée sous le nom de "42 bleu". La taille du fichier pourra donc être considérablement réduite.
Pour un dégradé de couleurs, par exemple du bleu vers le vert, le format GIF n'est pas le mieux adapté car les informations de couleurs doivent être enregistrées pour chaque pixel
GIF, un format en 256 couleurs
Les images GIF n'acceptent en effet qu'un seul calque et ne peuvent contenir que 256 couleurs au maximum. Le format GIF utilise à cet effet une petite astuce pour mémoriser les 256 couleurs
contenues dans l'image.
Chaque fichier GIF dispose d'une palette de couleurs, une sorte d'index numéroté dans lequel les couleurs présentes sur l'image sont répertoriées.
A chaque couleur est attribué un numéro précis dans la palette. Le numéro est ensuite attribué à chaque pixel.
Quand un pixel est associé par exemple à la couleur dotée du numéro d'index 0 (n°0), le programme affichant l'image cherche dans la palette et prend la couleur n°0 pour le pixel. Mais attention :
les images GIF ne respectent pas toujours les couleurs réelles.
Transparence
Cette fonction permet de définir une couleur au choix de la palette GIF comme transparente.Sur un logiciel comme Paint Shop Pro, Procédez de la manière
suivante :
1. Sélectionnez dans la palette de couleurs celle devant être définie comme transparente.
2. Choisissez dans le menu Couleurs la commande Réglage de la transparence puis activez
l'option Donner à la transparence Ia valeur de la couleur d'arr.-plan. Cette couleur correspond à la couleur courante de l'arrière-plan.
3. La commande Couleurs/Visualiser la transparence permet de vérifier que l'image est bien transparente. Le fond de l'image
en damiers signifie que l'image est bien transparente.
Animation : GIF animées
Plusieurs images GIF sont regroupées dans un seul fichier pour former une image GIF animée. Elles s'affichent les unes après les autres dans la fenêtre du navigateur, sous forme d'image animée. Ce format a acquis une certaine célébrité dans le domaine de la conception d'images pour le Web.
Utilisation des fichiers GIF
Le format GIF est particulièrement
approprié aux images dotées d'un nombre réduit de couleurs ou aux surfaces d'une seule couleur: boutons, traits, illustrations, polices dans les images.
Le format GIF est indispensable dès lorsqu'une partie de l'image doit être transparente ou que vous souhaitez créer une petite animation.
Le format GIF n'est pas adapté aux photos ou aux graphiques avec des dégradés de couleurs, comme les logos. Dans les deux cas, il est préférable d'opter pour le format JPG.
Images JPEG en détail
JPEG , un format en 16,7 millions de couleurs
JPEG est l’ abréviation de Joint Photographic Experts Group . Le format graphique s’appelle JPEG. Tandis que l’extension des fichiers est souvent . jpg ( sans le E ) .
Les fichiers JPEG contiennent toujours 16.7 million de couleurs RVB est ne disposent donc pas ,comme c’est le cas pour les fichiers GIF d’une palette de couleurs avec un index des couleurs
utilisées dans l’image .
JPEG, un compromis entre compression et qualité
Le format JPEG comprime les images d’une manière différente de celle des fichiers GIF . L’algorithme utilisé est particulièrement efficace pour les photos et pour les images dotées d’un grand
nombre de couleurs ( les dégradés par exemple ) .
C'est un procédé d'une rare complexité. L’image, décrite par les composantes rouge, verte et bleue de chaque pixel, est transformée pour que chaque pixel soit associé à trois nouvelles valeurs,
l'une reflétant la luminosité et les deux autres décrivant la couleur. L’image est ensuite découpée en bloc de 8 x 8 pixels dont chacun est décrit par une fonction mathématique. Celle-ci est
ensuite simplifiée selon le niveau de compression requis. Quand la compression est très forte, les variations de nuances au sein des blocs ont tendance à s'estomper, voire à disparaître, ce qui
explique la présence de carrés de couleur uniforme.
Toutefois , à la différence de l’algorithme propre au format GIF, le taux de compression élevé utilisé pour les fichier JPEG entraîne automatiquement une perte de qualité d’image .
L’objectif des images au format JPEG est de trouver la plus petite taille de fichier possible pour une qualité d’image acceptable.
Fichiers JPEG progressifs
Dans le cas de connexions particulièrement lentes, les lecteurs de page web doivent faire preuve de patience lors de l’affichage d’une image . Pour réduire ce temps d’attente, vous pouvez
enregistrer une image JPEG sous la forme de ce que l’on appelle un fichier JPEG progressif . L’image sera alors affichée dans le navigateur avant le chargement complet du fichier . L’image,
trouble au départ, gagnera petit à petit en netteté . Ce format est obtenu par ce que l’on appelle le
codage progressif . Lors de l’enregistrement d’un fichier JPEG, vous pouvez activer le codage progressif dan les options .
Transparence et images JPG
A la différence des images GIF, les images JPEG n’acceptent pas la transparence. Pour
adapter une images JPEG à l’arrière – plan d’une page Web , vous devez modifier la couleur d’arrière – plan de l’image JPEG .
Retenir donc que:
L’optimisation des images JPEG est toujours un compromis entre qualité et taille de fichier .
Les images JPEG peuvent être optimisées en ligne sur le site: www.jpegrumcher.com .
JPeg 2000: JPEG de l’avenir, ou le format qui réunit les avantages du GIF et du JPEG
Reposant sur la compression d'images par ondelettes, le JPeg 2000 est attendu pour l'an prochain. il propose une compression avec ou sans perte, et
tente d'unifier la méthode de décompression pour qu'un programme puisse ouvrir n'importe quel fichier jpeg (on en dénombre aujourd'hui plus de quarante variantes !). Ce standard pourra faire
appel à un procédé pour comprimer les zones réservées aux textes, et à un autre pour les zones photographiques. Il sera possible de ne décomprimer qu'une partie de l'image ou d'obtenir une image
dans une résolution intermédiaire.
Comme pour le GIF il est également question de pouvoir proposer "la transparence" sur ce nouveau format....mais sa sortie officielle tarde et n’est prévue que pour fin 2000.
Les Mathématiques au service de la Compression des Images
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Pour utiliser les images numériques, il faut comprimer les fichiers dans lesquels elles sont enregistrées. Voici comment on y parvient, sans les dénaturer. L'image, bien plus que le son, consomme une quantité impressionnante d'octets quand elle est numérisée. Pour s'en rendre compte, deux exemples suffisent. Aujourd'hui, on parle de « qualité megapixel » pour les appareils photo numériques ; cela signifie que chaque image comporte environ un million de pixels, chaque pixel nécessitant trois octets pour les composantes RVB (rouge, vert, bleu). Sans compression, cela représenterait un peu plus de 3 Mo pour une seule photographie. L’équivalent d'une pellicule de trente-six poses occuperait ainsi 100 Mo ! Pour remédier à ces contraintes, il n'y a qu'une solution : comprimer les images. Les chercheurs ont imaginé de nombreuses méthodes de compression, que l'on classe en deux catégories : celles qui se contentent de comprimer les données sans les altérer, et celles qui les compactent en les modifiant. Les premières, dites non destructives, permettent de reconstituer, au bit près, le fichier dans l'état où il était avant la compression (ce qui est indispensable pour du texte).
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| Jouer davantage sur les teintes que sur la luminosité | |
| Quant aux secondes, les méthodes destructives, elles altèrent irrémédiablement les données de départ. Et ce sont elles qui servent presque toujours à comprimer les images (fixes ou aminées) sur les CD-Rom, sur les chaines numériques et sur Internet. Si la perte d'informations due à la compression n'apparaît généralement pas, c'est grâce à certaines caractéristiques de la vision humaine. Elles altèrent davantage les teintes que la luminosité. Notre oeil perçoit en effet plus facilement les grandes masses que les détails, et notre rétine est davantage sensible aux variations de lumière que de couleur. | |
| Remplacer les motifs qui se répètent par des codes plus courts | |
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Il en va tout autrement avec les méthodes sans perte. Elles laissent en effet le contenu des fichiers intact et n'agissent que sur la manière dont les informations sont codées. Les ordinateurs, comme on le sait, travaillent sur des séries de bits (des suites de zéros et de uns) souvent regroupés par paquets de huit, appelés octets. Ces méthodes s'affranchissent de ce découpage. Elles examinent la chaîne de 0 et de 1 et tentent de repérer des motifs. Par exemple, quatre zéros suivis de trois uns, de cinq zéros et de deux uns : 00001110000011. Si le motif se répète souvent, elles ne l’enregistrent pas tel quel, mais elles le remplacent par une codification différente, généralement plus courte. Elles font souvent l'objet de variantes, notamment la troisième, le codage de Huffman. Ces méthodes non destructives ne produisent pas des taux de compression spectaculaires , on divise par vingt le fichier dans les meilleurs cas. Pour aller au-delà, il faut altérer les données d'origine. Le moyen économique pour y parvenir consiste à réduire le nombre de couleurs. Pour cela, il suffit de décider qu'une image, au lieu d'être reproduite en 16,8 millions de teintes, ne comportera plus que 256 couleurs. C'est le cas du format Gif. En choisissant judicieusement les 256 teintes de la palette, le résultat est spectaculaire, mais ne suffit pas si l'image doit être agrandie. La méthode la plus connue est le JPeg qui permet d'obtenir des ratios de compression atteignant les 100:1 ! Dans la pratique, un taux avoisinant le 20:1 produit des images parfaitement exploitables, à l'affichage comme à l'impression. Le procédé est long et complexe. D'abord l'image RVB est traduite dans une norme propre à la vidéo, qui définit le signal par la luminosité de chaque pixel ainsi que deux composantes associées à la couleur. Puis, elle est sous-échantillonnée ; chaque pixel conserve son information de luminosité, mais tout groupe de quatre pixels (deux horizontaux et deux verticaux) partage les mêmes données liées à la couleur, établies sur une moyenne. L’image est ensuite découpée en bloc de 8 x 8. Pourquoi pas 7 x 7 ou 12 x 12 ? Simplement parce que les expériences menées pour définir le standard JPeg ont montré que la valeur 8 était optimale. Après, tout se complique. On utilise une fonction mathématique, appelée DCT, pour modifier ces valeurs. Pour avoir une idée du procédé, il suffit de savoir que la représentation mathématique ainsi obtenue vise à transformer les variations de luminosité en fréquences. Le résultat est donc une série de soixante-quatre valeurs que l'on va encore simplifier selon le niveau de compression requis. C'est le paramètre que vous ajustez dans les fenêtres de dialogue des logiciels. Avec un taux de compression élevé, on a de nombreuses valeurs nulles dont le codage va être réduit par un algorithme sans perte, le RLE. Enfin, l'ensemble est encore comprimé par un codage de Huffman. Au total, quatre méthodes de compression ont été employées, ce qui explique qu'une photographie de 20 Mo puisse être réduite à 1 Mo (elle tient alors sur une disquette) tout en conservant un assez bon niveau de qualité.
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| La compression dite fractale | |
| Des procédés concurrents existent, notamment la compression dite fractale développée par la société Iterated Systems. Elle repose sur la constatation que toute image, avec un degré d'approximation plus ou moins grand, peut être représentée par des portions d'elle-même que l'on modifie (déplacement, rotation, changement de taille ... ). L’algorithme consiste donc à découper une image en secteurs et à identifier ceux à partir desquels |
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COURS IRM DIFFUSION CEREBRALE
JUSSIEU
SEQUENCE DE DIFFUSION
http://www.chups.jussieu.fr/polys/radiologie/jrad/index.htm
http://www.chups.jussieu.fr/polys/radiologie/jrad/index.htm
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Artéfact de
déplacement chimique IRM
CHEMICAL SHIFT ARTIFACT MR I
variation de la FREQUENCE DE RESONANCE
des PROTONS
dans des ZONES DIFFERENTES
de
l'ENVIRONNEMENT CHIMIQUE .
Gênant au dessus de 1 Tesla
Effet sur :
INTERFACE GRAISSE et EAU ( de Fréquences de Résonance différentes )
Les PROTONS de l'EAU et les protons de la GRAISSE ont une
FREQUENCE de RESONANCE légèrement DIFFERENTE
à cause de leurs ENVIRONNEMENTS MOLECULAIRES DIFFERENTS
induit une
ERREUR DE LOCALISATION SPATIALE
DECALAGE LE LONG de l'AXE du GRADIENT DE FREQUENCE .
Sur PONDERATIONS :
- T1
- T2 PREMIER ECHO
JONCTION EAU -GRAISSE = Ligne en
HYPERSIGNAL
JONCTION GRAISSE-EAU = Ligne en HYPOSIGNAL
AUGMENTE AVEC LE CHAMP MAGNETIQUE plus marqué à HAUT CHAMP
DIMINUE A L 'INVERSE DES GRADIENTS moins marqué à HAUTS GRADIENTS
donc QUASI-INEXISTANT à HAUT CHAMP HAUTS GRADIENTS .
Présence :
Interface OS ( corticale ) ---- GRAISSE ( médulla )
Rachis sagittal
Genou coronal
donne une FAUSSE EPAISSEUR DES CORTICALES OSSEUSES .

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1
CHEMICAL SHIFT Déplacement chimique
http://en.wikipedia.org/wiki/Chemical_shift
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2
Le Déplacement chimique
http://www.cbs.cnrs.fr/MAJ/FORMATIONS/COURS/RMN/cours/canet1/canet1-2.html
-
..
Séquence MEDIC
M.E.D.I.C, Siemens IRM , Multi-Echo, MultiEcho
*MEDIC = Multi-Echo DATA IMAGE COMBINATION
SIEMENS
axiale T2
TR 1000
TE 32
TA 04:34
BW 140
FOV 15 x 200
PAR EXEMPLE . RACHIS CERVICAL AXIAL .
http://irmfmrs.free.fr/formation/cours_irm/Sequences/MEDIC/MEDIC.html
http://irmfmrs.free.fr/formation/cours_irm/Sequences/MEDIC/MEDIC.html
*
IRM MEMOIRE SOCIALE COMMUNAUTAIRE
http://www.actualites-news-environnement.com/20070403-cerveau-memoire-communautaire.php
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Comment se souvient-on ? Des chercheurs ont réussis à « identifier la région du cerveau où est conservée la mémoire sociale », la mémoire communautaire ?. En effet, des chercheurs de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas de l’Université McGill au Canada, en collaboration avec une équipe de chercheurs de l’Université de Paris en France, ont fait appel à l’imagerie par résonance magnétique pour identifier la région du cerveau où « sont rangés les souvenirs de rencontres, de fêtes, de disputes, de bons moments et d’interactions sociales qui font partie de notre vie. »
Le cerveau livrerait-il tous ses secrets de notre vie communautaire ? Oui à en croire cette équipe de recherche basée au Canada. « Nous savions depuis quelques années que le cortex préfrontal interne était lié au traitement des données rattachées à la vie sociale. Nous ne savions pas cependant que cette même région cérébrale joue également un rôle dans le stockage de la mémoire des données sociales », a indiqué le Pr Martin Lepage.
En parfaite adéquation avec les chercheurs français, l’équipe mcgilloise, formée du candidat au doctorat Philippe Olivier Harvey et de Martin Lepage, professeur adjoint au Département de psychiatrie de l’Université McGill et directeur du Groupe d’imagerie cérébrale de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas, a identifié une région précise du cerveau logée dans le cortex frontal, qui semble spécialisée dans le traitement et le stockage de la mémoire des souvenirs à caractère social.
Le cerveau communautaire va t-il dés lors livrer ses secrets ? « À l’aide d’une technique fondée sur l’imagerie par résonance magnétique, les scientifiques ont mesuré l’activité cérébrale de 17 sujets alors qu’ils effectuaient des tâches de mémoire et manipulaient des photographies de scènes d’activités sociales, où l’on voit des gens interagir les uns avec les autres, et des photographies de paysages, sur lesquelles n’apparaît aucun individu. Les chercheurs ont identifié la partie interne du cortex préfrontal, appelée cortex préfrontal interne, comme étant la structure clé ravivant, à partir d’une image, le souvenir d’une rencontre sociale. »
Pour cette équipe de chercheurs, « l’efficacité avec laquelle notre cerveau traite, conserve et récupère les événements sociaux et les relations est un facteur essentiel de notre adaptation sociale. »
Selon eux, « diverses régions cérébrales, dont l’hippocampe, sont directement actives dans les fonctions de l’apprentissage et de la mémoire. Des données recueillies précédemment par les mêmes équipes de recherche ont donné lieu à l’établissement d’un lien entre cette région préfrontale et la façon dont nous nous percevons et percevons les autres. »
Cette dernière étude sur le cerveau et son fonctionnement communautaire , « pourrait donner lieu à une meilleure compréhension de certains troubles mentaux, dont la schizophrénie et l’autisme, lesquels ont une incidence sur les habiletés sociales et relationnelles. »
L’étude et les données des chercheurs sont publiées dans le numéro du mois de février 2007 du Journal of Cognitive Neuroscience.
Comment se souvient-on ? Des chercheurs ont réussis à « identifier la région du cerveau où est conservée la mémoire sociale », la mémoire communautaire ?. En effet, des chercheurs de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas de l’Université McGill au Canada, en collaboration avec une équipe de chercheurs de l’Université de Paris en France, ont fait appel à l’imagerie par résonance magnétique pour identifier la région du cerveau où « sont rangés les souvenirs de rencontres, de fêtes, de disputes, de bons moments et d’interactions sociales qui font partie de notre vie. »
Le cerveau livrerait-il tous ses secrets de notre vie communautaire ? Oui à en croire cette équipe de recherche basée au Canada. « Nous savions depuis quelques années que le cortex préfrontal interne était lié au traitement des données rattachées à la vie sociale. Nous ne savions pas cependant que cette même région cérébrale joue également un rôle dans le stockage de la mémoire des données sociales », a indiqué le Pr Martin Lepage.
En parfaite adéquation avec les chercheurs français, l’équipe mcgilloise, formée du candidat au doctorat Philippe Olivier Harvey et de Martin Lepage, professeur adjoint au Département de psychiatrie de l’Université McGill et directeur du Groupe d’imagerie cérébrale de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas, a identifié une région précise du cerveau logée dans le cortex frontal, qui semble spécialisée dans le traitement et le stockage de la mémoire des souvenirs à caractère social.
Le cerveau communautaire va t-il dés lors livrer ses secrets ? « À l’aide d’une technique fondée sur l’imagerie par résonance magnétique, les scientifiques ont mesuré l’activité cérébrale de 17 sujets alors qu’ils effectuaient des tâches de mémoire et manipulaient des photographies de scènes d’activités sociales, où l’on voit des gens interagir les uns avec les autres, et des photographies de paysages, sur lesquelles n’apparaît aucun individu. Les chercheurs ont identifié la partie interne du cortex préfrontal, appelée cortex préfrontal interne, comme étant la structure clé ravivant, à partir d’une image, le souvenir d’une rencontre sociale. »
Pour cette équipe de chercheurs, « l’efficacité avec laquelle notre cerveau traite, conserve et récupère les événements sociaux et les relations est un facteur essentiel de notre adaptation sociale. »
Selon eux, « diverses régions cérébrales, dont l’hippocampe, sont directement actives dans les fonctions de l’apprentissage et de la mémoire. Des données recueillies précédemment par les mêmes équipes de recherche ont donné lieu à l’établissement d’un lien entre cette région préfrontale et la façon dont nous nous percevons et percevons les autres. »
Cette dernière étude sur le cerveau et son fonctionnement communautaire , « pourrait donner lieu à une meilleure compréhension de certains troubles mentaux, dont la schizophrénie et l’autisme, lesquels ont une incidence sur les habiletés sociales et relationnelles. »
L’étude et les données des chercheurs sont publiées dans le numéro du mois de février 2007 du Journal of Cognitive Neuroscience.
Comment se souvient-on ? Des chercheurs ont réussis à « identifier la région du cerveau où est conservée la mémoire sociale », la mémoire communautaire ?. En effet, des chercheurs de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas de l’Université McGill au Canada, en collaboration avec une équipe de chercheurs de l’Université de Paris en France, ont fait appel à l’imagerie par résonance magnétique pour identifier la région du cerveau où « sont rangés les souvenirs de rencontres, de fêtes, de disputes, de bons moments et d’interactions sociales qui font partie de notre vie. »
Le cerveau livrerait-il tous ses secrets de notre vie communautaire ? Oui à en croire cette équipe de recherche basée au Canada. « Nous savions depuis quelques années que le cortex préfrontal interne était lié au traitement des données rattachées à la vie sociale. Nous ne savions pas cependant que cette même région cérébrale joue également un rôle dans le stockage de la mémoire des données sociales », a indiqué le Pr Martin Lepage.
En parfaite adéquation avec les chercheurs français, l’équipe mcgilloise, formée du candidat au doctorat Philippe Olivier Harvey et de Martin Lepage, professeur adjoint au Département de psychiatrie de l’Université McGill et directeur du Groupe d’imagerie cérébrale de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas, a identifié une région précise du cerveau logée dans le cortex frontal, qui semble spécialisée dans le traitement et le stockage de la mémoire des souvenirs à caractère social.
Le cerveau communautaire va t-il dés lors livrer ses secrets ? « À l’aide d’une technique fondée sur l’imagerie par résonance magnétique, les scientifiques ont mesuré l’activité cérébrale de 17 sujets alors qu’ils effectuaient des tâches de mémoire et manipulaient des photographies de scènes d’activités sociales, où l’on voit des gens interagir les uns avec les autres, et des photographies de paysages, sur lesquelles n’apparaît aucun individu. Les chercheurs ont identifié la partie interne du cortex préfrontal, appelée cortex préfrontal interne, comme étant la structure clé ravivant, à partir d’une image, le souvenir d’une rencontre sociale. »
Pour cette équipe de chercheurs, « l’efficacité avec laquelle notre cerveau traite, conserve et récupère les événements sociaux et les relations est un facteur essentiel de notre adaptation sociale. »
Selon eux, « diverses régions cérébrales, dont l’hippocampe, sont directement actives dans les fonctions de l’apprentissage et de la mémoire. Des données recueillies précédemment par les mêmes équipes de recherche ont donné lieu à l’établissement d’un lien entre cette région préfrontale et la façon dont nous nous percevons et percevons les autres. »
Cette dernière étude sur le cerveau et son fonctionnement communautaire , « pourrait donner lieu à une meilleure compréhension de certains troubles mentaux, dont la schizophrénie et l’autisme, lesquels ont une incidence sur les habiletés sociales et relationnelles. »
L’étude et les données des chercheurs sont publiées dans le numéro du mois de février 2007 du Journal of Cognitive Neuroscience.
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