Thèse soutenue

Quantification vectorielle algébrique et ondelettes pour la compression de séquences d'images

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Auteur / Autrice : Thierry Gaidon
Direction : Michel Barlaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Nice
Jury : Président / Présidente : Claude Labit
Examinateurs / Examinatrices : Jan Biemond, Pierre Mathieu
Rapporteurs / Rapporteuses : Claude Labit, Benoît Macq

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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L'étude présentée dans ce mémoire s'inscrit dans le cadre de la compression de séquences d'images numériques. Trois outils théoriques ont été étudiés et sont présentés dans la première partie : transformée en ondelettes (TO) biorthogonales, quantification vectorielle algébrique (QVA) et estimation de mouvement. La TO décrite est adaptée à la décomposition des signaux non stationnaires tels que les séquences d'images. Elle permet d'adapter les signaux à la quantification vectorielle suivant une structure multirésolution. La QVA proposée possède un dictionnaire a structure régulière. Celui-ci est défini à partir de réseaux réguliers (Zn, D4, E8). Il a pour intérêt de conduire à des algorithmes de quantification simples et rapides. De plus, pour adapter la quantification à des sources laplaciennes, nous proposons une troncature pyramidale des réseaux ainsi que les fonctions génératrices nu pour dénombrer les points du réseau dans ces pyramides. La technique d'estimation de mouvement inter-images est basée sur un modèle markovien. Elle permet de régulariser le champ vecteurs de déplacement par un terme de douceur qui tient compte des discontinuités via un processus de ligne a valeurs continues. Le champ est calculé en minimisant un critère non convexe par un algorithme de relaxation déterministe. Ces trois outils mathématiques nous ont permis de développer deux méthodes de compression de séquences d'images. La première est structurée autour d'une transformée en ondelettes spatio-temporelle et d'une QVA. La seconde méthode est basée sur une boucle d'estimation-prédiction de mouvement et une quantification vectorielle de l'erreur de prédiction. Le principe est d'éliminer la redondance spatio-temporelle dans les séquences. L'application directement envisagée est celle des séquences de télévision ou de visiophone. Cependant, l'approche est facilement extensible à d'autres types de séquences