Quantification

A ce stade du processus de compression, l’hypercube de coefficients d’ondelettes est de même taille que l’hypercube de valeurs initial. La quantification va permettre de diminuer cette taille. Chaque coefficient prend une place de trente-deux bits. Le prochain paragraphe explique comment chaque coefficient va être codé sur moins de bits.

La quantification permet une représentation parcimonieuse des coefficients obtenus avec les ondelettes. Elle permet de passer de valeurs dans un ensemble discret de grande taille

Figure 5.5 – Transformée en ondelettes d’une image au niveau deux

à des valeurs dans un ensemble discret d’une taille inférieure. Cette étape introduit une erreur. Avant la quantification, l’erreur maximale autorisée ε est fixée et l’hypercube est découpé en blocs. Par la suite, le travail ne se fera plus sur la donnée totale mais sur un bloc de taille inférieure.

Sur chaque bloc, les valeurs sont comprises entre une valeur minimale vmin et maxi-

male vmax. Lors de la quantification, cet intervalle de valeurs [vmin, vmax] est découpé en

intervalles de taille maximale 2ε. A chaque intervalle correspond une seule valeur entière. La valeur zéro est attribuée au premier intervalle de valeurs, la valeur un au deuxième et ainsi de suite.

La question qui se pose à présent est de savoir en combien d’intervalles le bloc va être divisé afin que l’erreur finale ne dépasse pas l’erreur fixée. Répondre à cette question revient à calculer le nombre de bits nécessaire pour coder un coefficient. Ce nombre de bits est décidé selon l’erreur maximale envisagée et l’écart entre les valeurs minimale et maximale. Soient v_min et v_maxles valeurs respectivement minimale et maximale du bloc, ε l’erreur de quantification et n le nombre de bits sur lequel va être codé chaque coefficient alors :

vmax− vmin

2n < ε. (5.6)

5.4. COMPRESSION PAR ONDELETTES 3D 71

(a) Au niveau 1 (b) Au niveau 1

(c) Au niveau 2 (d) Au niveau 2

Figure 5.6 – Transformée en ondelettes d’un hypercube 3D

   n > log₂ _v max− vmin ε  , si vmax− vmin≥ ε. n = 0 , si vmax− vmin< ε. (5.7)

Un fois la quantification faite, une erreur uniforme ≤ ε est présente sur tout le bloc. La figure 5.7 schématise cette quantification. L’intervalle [vmin, vmax] est divisé en 2n valeurs

avec n minimisant l’inéquation 5.7. A chaque intervalle est associée une valeur entière de l’intervalle final. | vmin | vmax | vmin+ 2ε | . . . | | | . . . | | erreur maximale du bloc

| 0 | 2n_{− 1} | | . . . | | | )

Figure 5.7 – Schéma expliquant la quantification

Pour obtenir un bon taux de compression, le nombre de bits n doit être le plus petit possible. D’après l’inégalité (5.7) il est important pour cela que l’écart entre les valeurs maximale et minimale ne soit pas trop important. C’est pourquoi la quantification n’est pas appliquée sur la donnée totale mais sur des sous-blocs. Les sous-blocs utilisés par la suite sont des blocs de taille seize par seize par seize coefficients (ou seize par seize par seize par seize coefficients pour des données 4D). Pour retrouver les coefficients d’ondelettes d’un bloc donné, il faut garder les valeurs minimale et maximale ainsi que les n ∗ taille_du_bloc bits des coefficients quantifiés. Le nombre de bits n qui a servi pour coder un coefficient est retrouvé grâce à l’inégalité (5.7).

La transformée en ondelettes et le processus de quantification sont appliqués à l’hyper- cube du modèle dont une coupe a été montrée précédemment en figure 5.3 ainsi qu’aux résultats obtenus par une analyse modale sur ce modèle, montrés dans la figure 5.8.

5.4. COMPRESSION PAR ONDELETTES 3D 73

Figure 5.8 – Analyse modale sur une partie d’un train d’atterrissage

Une fois la transformée par ondelettes et le processus de quantification appliqués à l’hypercube, des premiers taux de compression sont obtenus. Les tableaux des figures 5.9 et 5.10 montrent ces premiers résultats pour les deux hypercubes vus précédemment.

Transformée en ondelettes Transformée en ondelettes

au niveau un au niveau deux

ε Taille du fichier Ratio de Taille du fichier Ratio de

(MB) compression (MB) compression Initial 24.10 1 24.10 1 10−6 6.86 3.51 7.50 3.21 10−4 4.41 5.46 4.87 4.95 10−3 3.18 7.58 3.53 6.83 10−2 1.98 12.17 2.23 10.81

Figure 5.9 – Tableau des ratios de compression de l’hypercube du modèle

Les tableaux 5.9 et 5.10 montrent que le ratio de compression obtenu pour l’hypercube de données est meilleur que celui du modèle. Cette différence peut s’expliquer par le fait que le modèle a une proportion de valeurs non nulles plus importante que celle des données. Lors de la quantification les sous-blocs de valeurs nulles sont codés sur zéro bit, le gain est très grand. Un meilleur ratio de compression est obtenu pour la transformée en ondelettes au niveau un que deux. Ce comportement se retrouve aux niveaux supérieurs : plus le niveau de la transformée en ondelettes est grand, plus les fichiers sont de taille importante. Les ratios et les tailles de fichiers à un niveau supérieur ne sont donc pas présentés.

Transformée en ondelettes Transformée en ondelettes

au niveau un au niveau deux

ε Taille du fichier Ratio de Taille du fichier Ratio de

(MB) compression (MB) compression Initial 72.50 1 72.50 1 10−6 14.40 5.03 15.80 4.59 10−4 7.33 9.89 8.13 8.92 10−3 4.21 17.22 4.74 15.30 10−2 1.67 43.41 1.96 36.99

Figure 5.10 – Tableau des ratios de compression de l’hypercube des données

constitué. L’hypercube 5.11b a été passé par la transformée en ondelettes puis par une quantification avec une erreur ε = 10−2.

(a) Hypercube initial (b) Hypercube reconstitué

Figure 5.11 – Visualisation de deux hypercubes : initial et avec une erreur de 10−2

Comme visible sur la figure 5.11, une erreur de quantification valant 10−2 n’affecte pas la visualisation. L’hypercube de la figure 5.11b prend plus de quarante fois moins de place que l’hypercube initial 5.11a. Ces premiers résultats sont encourageants, la prochaine section montre des meilleurs résultats de compression grâce à un codage entropique.