La compression du traitement d’image consiste à réduire la quantité d’espace qu’une image occupe lorsqu’elle est écrite dans un fichier physique ou lorsqu’elle est conservée en mémoire. Le concept général derrière la plupart des algorithmes de compression est que les images ont des motifs répétitifs ou des parties similaires qui peuvent être spécialement encodées puis référencées symboliquement, évitant ainsi d’avoir à réécrire explicitement un motif déjà encodé. Il existe deux grandes catégories de compression de traitement d’image, à savoir les types de compression sans perte et avec perte. En compression sans perte, l’image et tous ses pixels et informations de couleur sont stockés de manière à pouvoir être parfaitement reconstruits. La compression avec perte implique soit de manipuler certaines parties de l’image pour la rendre plus facile à compresser, soit d’utiliser des algorithmes qui peuvent parfois empêcher le codage précis de certaines informations sur les pixels.
La différence de taux de compression de traitement d’image entre les algorithmes sans perte et avec perte peut être dramatique. La compression sans perte atteint généralement un pourcentage de compression beaucoup plus élevé, au prix d’une légère dégradation de l’image à chaque fois qu’elle est recompressée. Les propriétés d’une image réelle peuvent également affecter la quantité de compression qui peut se produire. Une image comportant de nombreux pixels disparates et de couleurs différentes dans des alignements aléatoires ne bénéficiera pas beaucoup de la compression et pourrait en fait entraîner une augmentation de la taille du fichier avec certains formats de fichier. Les images qui ont de grandes zones de couleur plate ou un nombre limité de couleurs peuvent tirer le meilleur parti de la compression.
Une forme courante de compression de traitement d’image sans perte est connue sous le nom de codage de longueur de plage. Cette méthode utilise l’idée que les pixels de la même couleur seront répétés en lignes horizontales dans une image. Au lieu de stocker chaque pixel consécutif séparément, le codage de longueur d’exécution compte le nombre de pixels qui sont identiques et stocke à la place uniquement le nombre de pixels et la couleur de ces pixels. Selon l’image, cela peut être très efficace. Cependant, pour les images comportant de nombreux ensembles de couleurs identiques qui ne s’exécutent que sur deux ou trois pixels, l’algorithme peut en fait augmenter la taille du fichier image en raison de la surcharge d’encodage, qui correspond à peu près à la taille de trois pixels.
L’un des algorithmes de compression de traitement d’image les plus utilisés est une méthode avec perte connue sous le nom de codage par transformation. Au lieu de traiter des pixels uniques, cette méthode prend des blocs de pixels, en fait la moyenne, puis réduit le nombre total de couleurs dans une image à celles qui ont le contraste le plus élevé ou la fréquence la plus élevée. Le résultat est un fichier qui peut être beaucoup plus petit que d’autres formats, mais qui peut également subir une grave dégradation si les blocs d’image traités sont trop volumineux.