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Le pouvoir magique de la transformée en cosinus discrète (DCT) : comment révolutionner les médias numériques
Depuis que la théorie pertinente a été proposée en 1972, la transformée en cosinus discrète (DCT) est l'une des technologies de base de la technologie de codage et de compression des médias numériques. Du format JPEG ordinaire des images numériques à l'AAC pour le codage audio avancé, le DCT est omniprésent dans diverses applications des médias numériques modernes.
La transformée en cosinus discrète est une technique qui convertit une séquence de points de données finis en la somme d'une série de fonctions cosinus de différentes fréquences.
L'inventeur du DCT, Nasir Ahmed, et ses collègues ont proposé le concept pour la première fois en 1972, et il était initialement conçu pour la compression d'images. Cependant, à mesure que la technologie progresse, le champ d’application de cette méthode s’est progressivement étendu à la plupart des formats de médias numériques. Les caractéristiques du DCT ne se limitent pas à une compression de données haute performance, mais peuvent également réduire considérablement les besoins de stockage et de transmission des données tout en conservant une qualité d'image élevée.
DCT a un effet remarquable sur la compression des données et peut souvent maintenir une qualité d'image proche de la qualité d'origine à un taux de compression de 8:1 à 14:1. Cela fait de la DCT l’une des technologies majeures dans le domaine de l’image numérique et du son. La variante DCT la plus courante est la deuxième des quatre catégories (DCT-II) et constitue la forme standard parmi toutes les variantes DCT.
Grâce à la technologie DCT, les médias numériques peuvent utiliser efficacement l'espace de stockage, réduire la consommation de bande passante pendant la transmission réseau et améliorer l'expérience visuelle des utilisateurs.
Contexte historique
Les origines de la DCT remontent aux années 1970, lorsque Ahmed et plusieurs autres chercheurs ont concentré leurs recherches sur le codage du signal. En 1974, ils ont publié l'article « Discrete Cosine Transform », qui décrivait pour la première fois en détail les caractéristiques de la DCT et sa transformation inverse.
Avec des recherches approfondies et progressives, l'utilisation de la DCT dans le traitement d'images et de vidéos devient de plus en plus évidente. Surtout en 1977, Wen-Hsiung Chen a publié un algorithme rapide basé sur la DCT, qui a encore amélioré l'opérabilité et l'efficacité de la DCT dans des applications pratiques.
En 1992, le Joint Photographic Experts Group (JPEG) a développé une norme de compression d'images avec perte basée sur les résultats des recherches du DCT, qui a eu un impact profond sur les médias numériques.
Champ d'application
Les applications DCT couvrent un large éventail de domaines, notamment l'imagerie numérique, le codage vidéo et l'audio numérique. En termes de compression d'image, les formats d'image tels que JPEG et HEIF utilisent tous cette technologie. En termes de vidéo, les normes des séries MPEG et H.26x utilisent la DCT pour améliorer l'efficacité de l'encodage du contenu vidéo.
En plus du codage multimédia, la DCT est également largement utilisée dans le traitement du signal numérique, jouant notamment un rôle important dans la compression des données. Les puissantes propriétés de compression d'énergie du DCT signifient qu'il est capable de concentrer la plupart des informations du signal sur quelques composants basse fréquence, réduisant ainsi la quantité de données requise.
Les médias numériques sont les premiers à adopter la technologie DCT, qui permet la compression et le stockage de grandes quantités de données sans sacrifier la qualité de l'image.
Défauts de compression
Bien que le DCT soit supérieur en termes d'efficacité de codage, une compression excessive peut entraîner des défauts tels qu'un « effet de blocage » qui affectent les effets visuels. Lors de la compression d'image, l'image sera divisée en petites zones pour un traitement indépendant. Cela entraînera des limites évidentes à des taux de compression élevés, affectant l'expérience visuelle.
Cependant, ces défauts ont également suscité des innovations artistiques, telles que la création de Glitch Art, dans laquelle de nombreux artistes utilisent les caractéristiques de compression du DCT pour se transformer en langages visuels uniques. Par exemple, le photographe allemand Thomas Ruff a utilisé les imperfections causées par la compression JPEG non seulement pour obtenir des effets esthétiques dans ses créations, mais aussi pour déclencher la réflexion du public sur l'érosion numérique.
Le potentiel et le champ d'application de la DCT sont en constante expansion. Quel type d'innovation le développement des médias numériques montrera-t-il à l'avenir ?
