Généralité sur les codes barres

[pic 1][pic 2]

    Université Hassan II de Casablanca

Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia

                                          Département Informatique

                  Filière Informatique et Réseau Multimédia

                                            [pic 3]

   [pic 4]

                                          [pic 5]

INTRODUCTION

Auparavant, le débit était limité en quelques bits et cela ne permettait pas de transmettre une donnée même de petite taille dans un temps minime, ainsi que pour la stocker il fallait avoir énormément d’espace mémoire.

Avec l’évolution technologique, le taille des données peuvent ralentir le travail d’un processeur, la bande passante, ainsi que les capacités de stockage. Cela donne naissance à une technique qui consiste à réduire le poids des données en utilisant un algorithme de compression.

Au cours de ce mini-projet, on va s’intéresser à définir et étudier la compression des images notamment de type `.JPEG’ et `.BMP’. La compression des images permet de réduire la redondance des données de l’image en utilisant un algorithme de compression avec perte appliqué au données visuelle, qui peuvent subir des modifications importantes relative à la qualité de l’image en exploitant le système visuel humain, et un algorithme de compression sans perte RLE (Run Length Encoding) en utilisant trois variantes pour l’encodage des images (lignes, colonnes et zigzag) et Huffman

RLE (Run Length Encoding) est une méthode de compression sans perte de données basée sur les répétitions successives des éléments. Cette méthode est utilisée souvent pour compresser des images, parce que dans ce cas on peut trouver plusieurs pixels contigus qui sont identiques. RLE est exploitée ainsi pour la compression des images de format BMP et JPG.

La méthode de compression RLE propose un algorithme de simple principe, et qui consiste à parcourir la donnée et recherche les éléments contigus qui sont identiques. Lorsqu’il trouve le même élément répété successivement il crée une suite composée de chaque élément et le nombre de fois répété successivement. Grâce à cet algorithme et surtout dans le cas d’une image qui peut contenir plusieurs pixels contigus et qui sont identiques, on peut facilement gagner de la place, réduire la taille de l’image sans perdre de l’information et gagner ainsi le temps lors de la transmission de l’image compressée. RLE est une méthode qui est efficace.

RLE utilise trois variantes pour encoder les images est de les parcourir selon les lignes, les colonnes ou en zigzag :

 [pic 6]

1. Figure (1) parcours en ligne, en colonne, en zigzag.

Finalement, la méthode de compression RLE va conserver la variante la plus efficace des trois.

Le codage de Huffman est une méthode de compression sans perte qui consiste à donner à chaque symbole une probabilité d’apparition dans une donnée, et puis à construire une arbre appelée « Arbre de Huffman » où chaque symbole constitut une feuille à laquelle est associé le poids du symbole représentant son nombre de répétitions. Ensuite, chaque branche de gauche est associée une valeur ‘0’ et pour chaque branche droite une valeur ‘1’.

...