Vous êtes-vous déjà demandé comment votre téléphone ou votre appareil photo peut prendre une photo et, en quelques instants, l’enregistrer au format JPEG, plus petit, plus rapide et toujours net ? En coulisses, un processus sophistiqué est à l’œuvre, réduisant d’énormes fichiers image à une fraction de leur taille d’origine tout en conservant une excellente qualité. Mais comment fonctionne-t-il exactement ? Aujourd’hui, nous allons explorer en détail La compression JPEGet expliquer chaque étape avec des mots simples pour que vous puissiez bien comprendre ce processus de compression d’image.
Qu'est‑ce que le JPEG ?
JPEG (abréviation de Joint Photographic Experts Group) est l’un des formats d’image les plus courants. C’est le choix privilégié pour stocker des photos numériques. La véritable force de JPEG réside dans sa capacité à compresser les fichiers image, en les rendant nettement plus petits sans perte de qualité visible.
Pour donner un ordre d’idée, une image non compressée de haute qualité peut peser 46 Mo. Après compression en JPEG, la même image peut être réduite à seulement 4,1 Mo ! Mais comment fait-il cela tout en gardant l’image nette ?
La réponse se trouve dans le compression process, processus de compression, qui exploite la façon dont nos yeux fonctionnent et supprime les données inutiles.
Que fait JPEG ?
En termes simples, JPEG analyse l’image et supprime les éléments que nos yeux distinguent difficilement. Lorsque vous compressez une image avec JPEG, vous pouvez contrôler le niveau de compression appliqué. En ajustant le paramètre de « qualité », vous décidez de l’espace que vous souhaitez économiser. Lorsque la qualité diminue de 100 % à 0 %, la taille du fichier diminue également.
Plus vous compressez, plus la résolution de l’image reste la même, mais vous pouvez commencer à voir apparaître des défauts ou des « artefacts » qui ressemblent à de petits carrés. Ils sont toutefois souvent difficiles à remarquer sans zoomer. L’objectif de JPEG est de rendre le fichier aussi petit que possible sans que l’image paraisse dégradée à l’œil humain.
Les étapes de la compression JPEG
La compression JPEG La compression JPEG n’est pas un simple tour de magie, c’est une série d’étapes intelligentes conçues pour réduire la taille de l’image. Parcourons les cinq étapes clés qui rendent JPEG si efficace.
Étape 1 : Conversion de l’espace colorimétrique
Les images sont composées de pixels, et chaque pixel possède des composantes rouge, verte et bleue (RVB) qui se combinent pour créer les couleurs. JPEG commence par convertir ces valeurs RVB dans un autre espace colorimétrique :
- Luminance (Luminosité) : Elle représente la luminosité d’un pixel et est essentielle pour définir le contraste global de l’image.
- Chrominance (Couleur) : Elle représente les informations de couleur, y compris la teinte et la saturation.
Cette conversion exploite le fait que l’œil humain est plus sensible à la luminosité (luminance) qu’à la couleur (chrominance). En séparant la luminosité de la couleur, JPEG permet une réduction ciblée des données dans les étapes suivantes tout en conservant les détails visuels importants.
Même si aucune donnée n’est perdue à cette étape, elle prépare le terrain pour une compression efficace.
Étape 2 : Sous-échantillonnage de la chrominance
Sous-échantillonnage de la chrominance est un appliqué après la conversion de l’espace colorimétrique. Rappelez-vous, nous avons dit que nos yeux distinguent moins bien les couleurs (chrominance) que la luminosité (luminance).
JPEG tire parti de ce constat en réduisant la quantité de données de couleur. Il réduit les images de chrominance bleue et rouge en les moyennant par blocs de quatre pixels. Cela rend les données de couleur beaucoup plus légères tout en maintenant la luminance (luminosité) inchangée. À ce stade, l’image est déjà compressée de moitié !
Étape 3 : Transformée en cosinus discrète (DCT)
La transformée en cosinus discrète (DCT) est une technique mathématique utilisée pour convertir les données de l’image du domaine spatial (où l’image est représentée comme une grille de pixels) vers le domaine fréquentiel. Ce processus permet d’identifier les parties de l’image qui contiennent les informations visuelles les plus importantes, et celles qui peuvent être éliminées.
La DCT décompose l'image en blocs de 8x8 et convertit chaque bloc en un ensemble de valeurs de fréquence. Les fréquences élevées, qui représentent des changements rapides de valeurs de pixels, comme les contours ou le bruit, sont souvent moins visibles pour l'œil humain et peuvent être simplifiées ou supprimées.
Étape 4 : Quantification
Une fois la DCT appliquée, les données de fréquence obtenues subissent un processus de quantification. À cette étape, la plage des valeurs de fréquence est réduite en les divisant par un ensemble de constantes appelé table de quantification. Ce processus arrondit essentiellement les valeurs de fréquence pour les simplifier.
Les valeurs de fréquence plus élevées sont davantage quantifiées, ce qui signifie qu'elles perdent plus de précision car elles sont moins importantes pour la qualité globale de l'image. Cette quatrième étape réduit la quantité de données nécessaire pour représenter l'image, ce qui rend le fichier plus léger. Cependant, une quantification trop forte peut entraîner des artéfacts visibles, comme un effet de blocs ou un flou, en particulier avec des niveaux de compression élevés.
Étape 5 : Codage par plages et codage de Huffman
Après la quantification, les données ne sont toujours pas assez compactes pour un stockage efficace. C'est là que le codage par plages (Run Length Encoding, RLE) et le codage de Huffman entrent en jeu.
Tout d'abord, le RLE est utilisé pour simplifier les longues séquences de données répétitives (comme les zéros) en stockant le nombre de répétitions plutôt que chaque valeur individuellement. Ensuite, le codage de Huffman est appliqué, une technique qui remplace les valeurs les plus fréquentes par des codes binaires plus courts, ce qui rend le fichier encore plus petit.
These two méthodes de codage travaillent ensemble pour réduire drastiquement la taille du fichier sans sacrifier trop de qualité d'image.
Notes supplémentaires
Même si le JPEG est un format très efficace, il y a quelques points importants à garder à l'esprit :
- Niveau de compression : JPEG permet de choisir le niveau de compression, mais une compression plus forte réduit la taille du fichier et peut introduire des artéfacts visibles comme des contours flous ou de la pixellisation. Cela est dû au fait que les valeurs de la table de quantification sont trop élevées, ce qui entraîne l'ajout de plus de zéros, rendant le fichier plus petit mais au détriment de la qualité de l'image.
- Perte de données hautes fréquences : la quantification réduit la précision des données hautes fréquences (détails comme les contours nets), c'est pourquoi le JPEG est très adapté aux textures lisses mais peut avoir des difficultés avec les lignes nettes et les graphiques vectoriels.
- Peu adapté aux graphiques vectoriels : JPEG n'est pas le meilleur choix pour compresser des graphiques vectoriels, car il peut provoquer des artéfacts visibles aux frontières des formes ou des lignes.
Malgré ces limites, le JPEG reste le format d'image le plus populaire, en partie parce qu'il est ancien, bien maîtrisé et libre de droits. Cependant, des formats plus récents comme WebP ou HEIF offrent des taux de compression encore meilleurs sans compromettre la qualité, ce qui en fait des alternatives intéressantes dans certains contextes.
Pour conclure
L'algorithme de compression JPEG est une avancée remarquable dans la gestion des données d'image. En découpant les images en petits blocs, en appliquant différentes transformations mathématiques et en utilisant des techniques de codage efficaces comme le codage par plages et le codage de Huffman, il permet de stocker des images de haute qualité dans des fichiers bien plus petits.
Même si JPEG présente certaines limites, notamment avec des niveaux de compression élevés ou pour les graphiques vectoriels, son utilisation généralisée et sa capacité à offrir de bons résultats pour les images photographiques en font un standard durable.
