Compression sans pertes de sequences d'images biomedicales

par VICTOR NZOMIGNI

Thèse de doctorat en Sciences médicales

Sous la direction de Claude Labit.

Soutenue en 1995

à Rennes 1 .

mots clés

Résumé

Cette these s'insere dans le cadre general de la communication de signaux numeriques. Notre travail porte sur l'etude et la realisation d'un schema efficace de codage sans pertes d'information (reversible) pour la compression de sequences d'images biomedicales. Theoriquement, une source de messages numeriques est compressible quand certains symboles ou primitives (sequences de symboles) de la source ont plus de chances d'apparaitrent que d'autres. Shannon a montre que la longueur moyenne de code par symbole d'une source, dont la loi d'emission est connue, est bornee inferieurement par l'entropie de la source. De nos jours les techniques de codage arithmetique permettant d'approcher efficacement cette limite, la tache cruciale a accomplir dans une application de compression de source est la modelisation de source. Dans cette etude, on propose un modele general de source de sequences d'images ; ce modele comprend deux parties: une partie parametrique dans laquelle les informations structurelles (formes regulieres, informations de mouvement) presentes dans les images sont modelisees et corrigees et une partie non parametrique reservee a la modelisation statistique de la repartition (en terme frequences d'occurence) des residus issus de la correction des structures. Dans notre schema complet de compression, par application du principe du mdl, on minimise tout d'abord le cout global des informations necessaires a la description d'image, ensuite on code ces informations soit a longueurs fixes (parametres du modele), soit a longueurs variables (residus et segmentation associee a la structure de l'image) a l'aide d'un codeur arithmetique. Cette approche a ete validee sur des sequences d'images angiographiques. Les resultats obtenus sont satisfaisants

Titre traduit

Lossless compression of biomedical images sequences

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