Synthèse de bancs de filtres adaptés, application à la compression d'images

Les travaux développés dans cette thèse portent sur les décompositions multirésolution adaptées, appliquées à la compression d images. D abord, une structure de décomposition consistant en un lifting scheme généralisé est proposée, permettant d exploiter toute l information disponible au décodage dans l étape de prédiction. Elle passe par l ajout d un filtre de prédiction supplémentaire à la structure classique. 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 la suppose que locale. L application en compression de ces deux méthodes est faite en trois volets. En premier lieu, une comparaison des performances en compression sans perte sur des images de textures synthétiques gaussiennes à stationnarités locale et globale (vérifiant les hypothèses citées 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 0,7 bpp par rapport à l état de l art. Le second volet est consacré à des comparaisons de performances en 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, un dernier volet est consacré au codage progressif en résolution et au 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 recalculer les filtres prédicteurs à partir d échantillons quantifiés. Elle se révèle plus efficace que les filtres (9,7) et (5,3).The work, presented in this thesis, concerns the multiresolution decompositions in a lifting scheme framework, applied to image compression. First, a decomposition structure consisting of a generalized lifting scheme is proposed, using all information available in the decoding stage for prediction. It consists on an additional predictive filter to the classical structure of the lifting scheme. The proposed scheme is then associated to two adaptation methods. The first, called GAE, supposes a global stationnarity of the image, while the second, LAE supposes only a local stationnarity. The application in compression of these two methods is made on three parts. A comparison of the performance in lossless compression of synthetic images, satisfying the assumptions on the image, A comparisons of performance in lossless of still images with varied features and finally an application to progressive and lossy coding.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF