JPEG, WebP, AVIF : la compression d’images dans tous ses états

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Vaste sujet que celui de la compression d’images pour le web… Alors que le commun des mortels en est encore aux images JPEG – celles qui sortent des appareils photos bon marché et celles qu’on trouve en majorité sur l’Internet, il y a longtemps que les sites web évolués utilisent le format WebP (racheté par Google en 2010) pour accélérer le chargement des pages web, en particulier sur les smartphones. Et voilà qu’est apparu le format AVIF. Pour une compression extrême et sans perte de qualité ! Mais où s’arrêteront-ils ?

Sommaire

Les nerfs à vif ?

compression d'images pour le web Au début est le format RAW. Brut de décoffrage. Il s’agit de toutes les informations enregistrées par le capteur des appareils photos par exemple. Bien au delà du seuil de perception de l’oeil humain. Ce qui explique sa taille (plusieurs dizaines voire centaines de Mo par cliché)

Puis, la compression d’images pour le web a été inventée et sont apparus des formats compressés, avec ou sans perte de qualité, le TIFF (pour imprimeurs), le PNG (pour des fonds transparents), les GIF (Graphic Interchange Format), le JPEG (Joint Expert Photographic Group) et tant d’autres…

Les gains de poids (et donc de vitesse de chargement) sont hallucinants.

Par exemple, avec une image de 1536 × 1024 pixels, voici les poids respectifs de quelques formats populaires sur le web : pour la même image, on passe de 2560 à 33 Ko !

: PNG : 2,5 Mo

: JPEG : 406 Ko

: WebP : 70 ko

: AVIF : 33 Ko

Le principe de la compression

Disque dur IBM de… 5Mo ! En 1956.

La compression est utilisée pour tout : les textes et documents, les images, la vidéo, le son (qu’on se souvienne du mp3)… Mais surtout pour la compression d’images pour le web. Le principe est de trouver dans le document des zones récurrentes (il y en a des millions – notre réalité est répétitive) de façon à ne les coder qu’une seule fois, pour les restituer à la décompression. Le résultat est assez surnaturel avec des gains de taille toujours supérieurs à 50 %. Ainsi, le vertige m’a pris quand j’ai découvert jadis l’algorithme de Huffman…

Vaste écosystème que celui de la compression avec des algorithmes toujours plus perfectionnés et complexes, faisant appel aux séries de Fourier, au calcul matriciel, aux fractales… En effet, aux débuts de l’informatique, les disques et supports de stockage n’étaient pas bien gros alors on compressait à tout de bras !

Mais certains algorithmes et logiciels étaient tombés en désuétude. Tout le monde se souvient du populaire Compact Pro sur Mac, basé sur l’algorithme LZ (Lempel-Ziv) et qui avait disparu des écrans. Ce qui avait permis au passage de perdre les tera octets de données qu’on avait soigneusement compressées pour gagner de la place ! Avant que, des années plus tard, un nouveau logiciel ne permette d’ouvrir de nouveau ces archives. Quand on ne les avait pas tout simplement effacées, faisant contre mauvaise fortune bon coeur. Merveilleuse obsolescence de l’informatique…. D’ailleurs, combien de disquettes, de mini disques durs, de CD Rom avons nous de la même manière sacrifiés sur l’autel du progrès ?

Une longue histoire

La compression d’images pour le web a commencé à se développer dans les années 1950-1960, en réponse au besoin de réduire la taille très importante des images pour leur stockage et traitement, notamment en physique des particules et en télévision. Les premiers travaux sérieux sur la compression d’images ont eu lieu entre 1957 et 1962, principalement aux États-Unis, avec une communauté active de chercheurs à partir de 1965-1970. À cette époque, les capacités informatiques étaient limitées, ce qui freinait les applications pratiques, et les images traitées étaient souvent en noir et blanc avec une faible profondeur de niveaux de gris.

Le Groupe d’experts JPEG (Joint Photographic Experts Group) fut créé à la fin des années 1970 pour normaliser la compression d’image fixe. La norme JPEG est le fruit de travaux commencés entre 1978 et 1980, avec une adoption officielle en 1992. Elle définit un format de stockage et un algorithme de décodage pour une représentation compressée, avec deux types de compression : avec perte (compression irréversible) et sans perte (compression réversible). Cette norme a permis des taux de compression très importants, allant de 3 à 100 pour la compression avec perte, ce qui a favorisé l’essor du format JPEG dans la photo numérique et sur internet.

Avant JPEG, plusieurs méthodes de compression d’image sans perte existaient, comme le codage des répétitions, le codage entropique, ou des algorithmes comme LZW. Les méthodes avec perte utilisaient notamment la réduction de la palette de couleurs et le sous-échantillonnage de la chrominance, exploitées dans les formats JPEG et MPEG.

Notre réalité est fractale !

$compression d'images pour le web : utilisation des fractales$ Je me suis intéressé très tôt aux algorithmes de compression car certains d’entre-eux font appel à la géométrie fractale. La compression d’images fractale est en effet une méthode de compression qui repose sur la détection et la modélisation des auto-similarités spatiales présentes dans une image.

Nous l’avons dit, la nature est faite de répétitions. Alors, plutôt que de coder directement les pixels, on encode l’image via un ensemble de formules mathématiques qui représentent des transformations géométriques (translations, rotations, réductions, agrandissements) répétées sur différentes parties de l’image. Ces transformations forment un système de fonctions itérées (IFS), dont l’itération justement permet de reconstruire l’image complète à partir de ces formules « légères ».

Cette approche exploite la nature fractale de certaines images, où des motifs similaires se répètent à différentes échelles, et fonctionne particulièrement bien sur des images naturelles comme des paysages. Contrairement à d’autres méthodes, la compression fractale est asymétrique : elle est lente lors de la phase de compression (codage) car elle doit trouver ces transformations, mais la décompression est rapide, car elle consiste à appliquer successivement les formules stockées pour reconstruire l’image.

L’image est découpée en blocs ou régions, et chaque bloc est approximé par une transformation affine locale appliquée à un autre bloc de l’image. Cette correspondance exploite la similarité locale et l’auto-similarité globale.
La qualité de la compression est liée à la présence de motifs auto-similaires dans l’image. Plus il y a de répétitions fractales, plus la compression sera efficace.
À fort taux de compression (au-delà de 50:1), la compression fractale peut maintenir une qualité d’image acceptable, souvent meilleure que le JPEG dans ces conditions extrêmes.
Un avantage majeur est que l’image reconstruite peut être affichée à différentes résolutions sans perte de détails, grâce à la nature mathématique de la décompression.
La méthode classique rencontre toutefois des limites : la qualité globale est souvent inférieure à celle des normes comme JPEG pour des taux de compression modestes, et le temps de compression reste élevé.

Mais des travaux avancés combinent aujourd’hui les transformations fractales avec des approches multirésolution (ondelettes) pour améliorer la qualité et la rapidité de compression. L’histoire n’est pas terminée…

Dans la jungle des formats

En ce qui concerne la compression d’images pour le web il y a beaucoup d’appelés, peu d’élus : les méthodes de compression dépendent aussi grandement du marketing et de leur adoption (ou pas) par le grand public. Quantité de formats, pourtant très efficaces, et même pour certains implémentés dans les logiciels d’imagerie type Photoshop ne sont pas devenus des standards, assez curieusement. Ainsi, le JPEG 2000 qui permettait des gains de taille supérieurs à ce qu’on obtient aujourd’hui, n’a pas pris et est resté une curiosité de laboratoire ; et un menu inutile dans l’interface déjà touffue des logiciels…

Ci-dessous (pour la route) les principaux formats d’image actuels…

	Nom complet	Date de sortie	Particularités principales
RAW	RAW (d’origine « Raw image »)	1980-1990	Format brut non compressé, utilisé principalement par les appareils photo numériques pour conserver la qualité maximale.
BMP	Bitmap	Années 1980	Format non compressé ou compressé simple, utilisé majoritairement sur Windows, fichier volumineux.
GIF	Graphics Interchange Format	1987	Supporte l’animation, palette de 256 couleurs maximum, compression sans perte LZW, utilisé pour images animées simples.
JPEG	Joint Photographic Experts Group	1992	Compression avec perte, très utilisé en photo numérique, multiples extensions (.jpg, .jpeg, …).
PNG	Portable Network Graphics	1996	Compression sans perte, supporte transparence, idéal pour images web et logos
TIFF	Tagged Image File Format	Années 1980	Format polyvalent avec ou sans compression, utilisé en édition et impression haute qualité.
PSD	Photoshop Document	Années 1990	Format natif d’Adobe Photoshop, supporte les calques et la retouche avancée, non compressé.
WebP	Web Picture format (Google)	2010	Compression avec ou sans perte, supporte transparence et animation, utilisé sur le web.
HEIF	High-Efficiency Image File Format	2015	Compression efficace, concurrent du JPEG, utilisé sur Apple (HEIC), moins supporté par les navigateurs.
AVIF	AV1 Image File Format	2018-2020	Compression très performante basée sur le codec vidéo AV1, supporte animation, transparence, qualité supérieure à JPEG/WebP.