@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).}
}