Transformee en ondelettes et compression numerique des images

par MARC ANTONINI

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Michel Barlaud.

Soutenue en 1991

à Nice .

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  • Résumé

    Dans de nombreux domaines, l'image numerisee noir et blanc remplace les images analogiques classiques telles que les photographies, radiographies. . . Cependant, le tres grand nombre de donnees brutes necessaires pour decrire l'image numerique rend la duree de transmission souvent trop longue et le stockage trop couteux. Il est donc necessaire de compresser l'information contenue dans celle-ci en en extrayant l'information visuelle qui seule sera codee. Nous proposons un nouveau schema de compression d'images qui prend en compte les effets de masquage psychovisuels humain a la fois dans le domaine spatial et dans le domaine frequentiel. Cette nouvelle methode comporte deux etapes. Premierement nous utilisons une transformee en ondelettes, introduite par a. Grossmann et y. Meyer, dans le but de decomposer l'image originale a differentes echelles. Cette decomposition peut etre soit dyadique (facteur de resolution 2) et privilegier les directions horizontales et verticales soit avec un facteur de resolution 2 et etre alors presque isotrope. Ces transformees sont mises en uvre a l'aide de filtres a reponse impulsionnelle finie (rif) ou infinie (rii) et maintiennent constant le nombre de donnees necessaires pour decrire l'image. Dans une deuxieme etape, selon la theorie sur le taux de distorsion introduite par shannon, les coefficients d'ondelettes sont quantifies vectoriellement en utilisant un codebook multiresolution. Nous evaluons les performances d'un quantificateur vectoriel par rapport a un quantificateur scalaire, en calculant le gain en distorsion pour differents modeles statistiques de la distribution des coefficients d'ondelettes. Nous effectuons une comparaison, au niveau des resultats de quantification des images de coefficients d'ondelettes, entre les differentes methodes d'apprentissage lbg et reseau de neurones de kohonen, ainsi qu'avec de nouveaux quantificateurs vectoriels en treillis introduits par conway & sloane. Nous proposons aussi, un algorithme d'allocation des debits binaires dans les differentes sous-images obtenues par la transformee en ondelettes, ainsi qu'un schema de prediction interechelles des coefficients d'ondelettes. Enfin, tous ces resultats theoriques sont valides par des resultats experimentaux et de nombreuses images traitees (quantifiees-codees) illustrent ce memoire


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  • Annexes : 112 REF

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