Quantification vectorielle algébrique avec zone morte : application à la compression d'images à bas débit et au tatouage d'images

We propose to use Lattice Vector Quantization (LVQ), which combines the main advantages of vector approaches and a low complexity. The originality of our method consists in defining a vectorial dead zone, adapted to codebook shape and associated with LVQ. Furthermore, a theoritical rate (i.e. compression ratio) model has been developed, in order to accelerate the optimal setting of the dead zone shape parameter. Moreover, the redundancy generated by the reset to zero of numerous coefficient blocks has been used with the Stack-Run coder. Our results have been compared with the current reference algorithms, namely JPEG2000 and SPITH. In another field, Dead Zone Lattice Vector Quantization has been used very relevantly for both watermaking and compression, permitting to improve the watermaking robustness to some attacks such as an additive gaussian noise.Nous proposons la mise en oeuvre d'un quantificateur vectoriel algébrique (QVA) alliant les principaux avantages des approches vectorielles et un faible coût de calcul. L'originalité de la méthode réside dans la définition d'une zone morte vectorielle associée au QVA. En outre, un modèle théorique pour le calcul du débit binaire (i.e. du taux de compression) a été mis au point pour accélérer le réglage du paramètre de forme optimal de la zone morte. Par ailleurs, la redondance engendrée par la mise à zéro de nombreux blocs de coefficients a été exploitée dans l'étape de codage à travers un codeur Stack-Run. Les résultats obtenus ont été comparés avec ceux des algorithmes de référence actuels, à savoir JPEG2000 et SPIHT. Dans un tout autre registre, la QVA avec zone morte vectorielle a été également utilisée à profit dans une application de tatouage et compression conjoints, permettant d'améliorer la robustesse du tatouage face à ceraines attaques et notamment celle d'un bruit additif gaussien