@PhdThesis{Supelec335,
author = {Hocine Bekkouche},
title = {{Synthèse de bancs de filtres adaptés, application à la compression des images.}},
year = {2007},
month = {jun},
school = {Université Paris-Sud XI, Paris},
url = {http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00345288/},
abstract = {Les travaux développés dans cette thèse portent sur les
décompositions multirésolution dans un cadre de lifting scheme,
appliquées à la compression d'images. Pour commencer, une
structure de décomposition consistant en un “lifting scheme
généralisé” est proposée. Ce schéma permet d'exploiter toute
l'information disponible au décodage dans l'étape de prédiction.
Cela est rendu possible par l'ajout d'un filtre de prédiction
supplémentaire par rapport à la structure classique de lifting
scheme. Le schéma proposé est ensuite associé à deux méthodes
d'adaptation. La première, appelée GAE, suppose une
stationnarité globale de l'image, tandis que la seconde, LAE ne
suppose qu'une stationnarité locale de l'image. Dans ce dernier
cas, les filtres prédicteurs sont adaptatifs. Trois applications
de ces méthodes en compression d'images sont ensuite proposées.
Dans un premier temps, une comparaison des performances en
compression sans perte sur des images de textures, synthétiques,
gaussiennes, à stationnarités locale et globale (vérifiant les
hypothèses plus haut), est réalisée. Sur ces signaux, les
mesures d'entropie d'ordre 1 ont montré que les méthodes
proposées offrent en moyenne un gain en codage de 0,5 bpp (GAE)
et 0,8 bpp (LAE) par rapport à la décomposition en ondelette
(9,7), de 0,8 bpp (GAE) et 1,11 bpp (LAE) par rapport à la (5,3)
et de 0,41 bpp (GAE) et 0,65 bpp (LAE) par rapport à la méthode
de Gerek et Çetin. La deuxième application concerne le codage
sans perte d'images réelles de natures variées. Les gains par
rapport à l'état de l'art se sont révélés plus faibles que ceux
obtenus pour les images synthétiques. Enfin, la dernière
application traite les cas du codage progressif et du codage
avec perte. Pour la compression avec pertes, nous avons modifié
la méthode LAE pour palier aux problèmes de divergence dus à
l'impossibilité au niveau du décodeur de reconstruire les
filtres prédicteurs à partir d'échantillons quantifiés. Elle se
révèle plus efficace que lorsque l'on utilise les filtres usuels
de longueur fixe (9,7) et (5,3).}
}