Ondelettes et techniques de compression d’images numérique

ZITOUNI, Athmane (2013) Ondelettes et techniques de compression d’images numérique. ["eprint_fieldopt_thesis_type_phd" not defined] thesis, Faculté des sciences et de la technologie UMKBiskra.

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Abstract

Cette thèse est consacré à l'étude des transformées appliquées dans la littérature (ondelettes, transformée directionnelle, fourrier …) dans le contexte de la compression d'images numériques. Nous abordons aussi l’étude des méthodes principale de codage utilisées dans la compression d’images comme (le codage de Shanon Fano, Huffman, jepg2000, les codeurs hiérarchiques…). Nous présentons l’influence des nouvelles propriétés mathématiques apportées par la théorie des ondelettes dans le domaine du codage hiérarchique en vue de l’application à la compression d’images numériques. On montre, par une analyse théorique que la décomposition multi résolution de l’image, que l’apport pratique de la théorie des ondelettes est nécessaire. Pour cela nous étudions les techniques de compression des images numérique. L’intérêt de l’analyse multi résolution résulte dans sa décomposition en structures pyramidales. L’emploi des codeurs hiérarchique est basé sur la notion d’arbre de zéros (zerotree). Nous proposons une nouvelle approche de compression d’images basée sur le principe de base de l'algorithme SPIHT. On constate que notre nouvelle approche notée MSPIHT (Modified SPIHT) consiste à minimiser les bits à coder après quantification. On cherche pour cela à coder plusieurs coefficients à l’aide d’un seul bit qui devient suffisant pour notre approche alors que pour la méthode de base (SPIHT) cela ne l’est pas. Les résultats obtenus par cette nouvelle approche que nous proposons en se basant sur la métrique suivante : · PSNR · Taux de compression Son meilleurs que les résultats obtenus par la méthode de base (SPIHT de Amir SAID) ����. Notre contribution est meilleurs surtout pour les moyens et hauts débits sans pour autant affecter le temps de calcul. Enfin, nos résultats sont comparables à ceux obtenus par les algorithmes SPIHT, EZW et JPEG 2000. This thesis is devoted to the study of transforms applied in the literature (wavelet transform directional, fourrier ...) in the context of digital image compression. We also address the study of main coding methods used in image compression as (Shannon Fano coding, Huffman jepg2000, hierarchical coders ...). We present the influence of new mathematical properties provided by the wavelet theory in the field of hierarchical coding for application to digital image compression. We show by theoretical analysis that the multi-resolution decomposition of the image, the practical contribution of the wavelet theory is needed. Therefore, we study the techniques of digital image compression. The advantage of multi-resolution analysis results in its decomposition into pyramids. The use of hierarchical coders is based on the concept of zero tree (zerotree). We propose a new approach for image compression based on the basic principle of the SPIHT algorithm. We note that our new approach denoted MSPIHT (Modified SPIHT) is to minimize the bit code after quantization. We are looking for it to encode several coefficients using a single bit which is sufficient for our approach as for the basic method (SPIHT) it is not. The results obtained by this new approach we propose based on the following metric: • PSNR • Compression ratio Its better than the results obtained by the basic method (SPIHT Amir SAID) [36]. Our contribution is best especially for medium and high speeds without affecting the computation time. Finally, our results are comparable to those obtained by the algorithms SPIHT, EZW and JPEG 2000.

Item Type: Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_phd" not defined])
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculté des Sciences et de la technologie > Département de Génie Electrique
Depositing User: admin-bu TMLBiskra
Date Deposited: 15 Dec 2015 08:55
Last Modified: 15 Dec 2015 08:55
URI: http://thesis.univ-biskra.dz/id/eprint/1634

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