Introduction : la quantification de la couleur


Qu'est-ce que c'est ?

La quantification de la couleur se définit ordinairement comme une opération de compression d'image avec perte, qui réduit une image en une image ayant une plus petite palette de couleurs. Elle est d'ailleurs souvent combinée avec d'autres méthodes de compression d'image (Par exemple, le format gif utilise une quantification de la couleur sur 8 bits, puis un algorithme de compression LZW).

Aux couleurs d'origines sont substituées les couleurs de la palette réduite les plus proches. Il faut donc définir une palette réduite et affecter telle ou telle couleur de cette palette à chaque pixel en fonction de la couleur d'origine.

Pourquoi faire ?

La quantification de la couleur est une des opérations les plus fréquemment utilisées pour l'affichage graphique et le traitement d'images.
En effet la plupart des écrans permettent d'afficher un nombre de couleurs appartenent à une palette de taille limitée. Generalement, la couleur est quantifiée lorsqu'on reproduit une image source codée sur 24 bits (16 millions de couleurs) sur un système ne disposant que de 8 bits ou moins par image (256 couleurs).
Et même si les systèmes d'affichage à 24 bits deviennent plus courant, la quantification de la couleur est toujours utilisée : cela permet de reduire l'espace mémoire nécessaire pour stocker les images, et de réduire la bande passante pour la transmissions dans les applications multimédia.

But du jeu

L'objectif des travaux dans le domaine est de minimiser la distorsion perceptible à l'oeil, pour un nombre final de couleurs donné. Mathématiquement, on peut considérer la quantification de la couleur comme un problème d'optimisation dans l'espace représentatif des couleurs.

Les algorithmes de quantification de la couleur existants cherchent tous à minimiser la distorsion pixel à pixel entre l'image finale et l'image originale. Les propriétés psychovisuelles des images (texture, continuité, contraste, fréquences spatiales,...) ne sont pas prises en compte dans l'estimation de la similarité entre les deux images. Cependant l'approche mathématique permet d'obtenir de bons résultats, pour une complexité limitée aux trois dimensions de l'espace des couleurs.


Voir les principaux algorithmes.