Equipe SCEE : Signal, Communication et Electronique Embarquée

Résumé :

L'imagerie satellite nécessite des techniques de compression d'images numériques facilement intégrables et robustes aux perturbations des données. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés à la quantification vectorielle (QV) car elle permet un meilleur compromis qualité/taux de compression avec un codage à longueur fixe qui est naturellement plus robuste que le codage à longueur variable.

Afin de guider le choix d'un algorithme pour cette application, compte tenu du grand nombre d'algorithmes existants, nous avons analysé et positionné les algorithmes en fonction de leurs caractéristiques de fonctionnement et de leurs performances.

Certains indicateurs de performance comme la qualité ne peuvent pas, en général, être mesurés par l'analyse des algorithmes. C'est pourquoi nous en avons simulé certains pour mesurer ces performances sur des images réelles.

Le point faible majeur de la QV est la complexité algorithmique de l'opération de codage. Les évaluations ont confirmé l'intérêt des techniques de QV avec contrainte pour réduire cette complexité.

Cependant, avec la QV avec contraintes, l'accélération du codage se fait au détriment de la qualité de reconstruction.
C'est pourquoi nous avons proposé deux techniques d'accélération sans contrainte.
La première utilise les corrélations intra-blocs pour accélérer la recherche par distorsion partielle grâce à une concentration préalable de la variance. La seconde utilise les corrélations inter-blocs grâce à l'organisation topologique d'un dictionnaire construit par carte auto-organisée.

Ces deux approches sont complémentaires entre elles et peuvent être appliquées dans d'autres contextes que celui de l'image satellite.
Les améliorations algorithmiques proposées sont guidées par les statistiques des images manipulées. Leur efficacité dépend donc de l'application.

Il ressort de cette thèse l'importance majeure de la spécification de l'application pour le développement et l'évaluation de performances d'un algorithme.

Mots clés : Quantification Vectorielle.

Rapport de thèse (fichier PDF, 2,7 Moctets) (répertoire ftp)