Application de la transformation de Radon pour la compression d'images

La compression d'images a pour but de réduire le nombre de bits nécessaires pour représenter une image. Le satellite MSG (Meteosat Second Generation) permet l'acquisition de douze images toutes les quinze minutes ce qui engendre des bases de données de volume important. La transformation de Radon permet de récupérer les points Radon qui représentent la somme des pixels dans chaque direction pour une plage d'angle donnée. Le codage prédictif linéaire LPC avec filtrage assure une forte décorrélation des points Radon. L'utilisation du codage RLC nous donne un taux de compression élevé et fixe quel que soit l'image introduite au départ. Nous présentons dans ce livre une nouvelle méthode de compression d'images MSG basée sur la transformation de Radon et le codage LPC. La comparaison de notre méthode de compression avec d'autres récemment publiées dans la littérature donne avantage à notre méthode qui assure un bon compromis débit-distorsion. Le test sur deux types d'images test et Météosat a permis d'atteindre un taux de compression de 99.90%. Ces résultats montrent clairement que notre méthode est qualifiée pour être un bon choix pour l'archivage et la transmission.

Autorentext

CHERIFI Mehdi a obtenu son diplôme de Docteur en Sciences en Electronique en 2019. Il est spécialisé dans la compression d'images et il a publié de nombreux travaux dans le domaine. Aussi, il est un instructeur Cisco certifié et il a reçu de nombreuses distinctions de la part de Cisco Systems.

Klappentext

La compression d'images a pour but de réduire le nombre de bits nécessaires pour représenter une image. Le satellite MSG (Meteosat Second Generation) permet l'acquisition de douze images toutes les quinze minutes ce qui engendre des bases de données de volume important. La transformation de Radon permet de récupérer les points Radon qui représentent la somme des pixels dans chaque direction pour une plage d'angle donnée. Le codage prédictif linéaire LPC avec filtrage assure une forte décorrélation des points Radon. L'utilisation du codage RLC nous donne un taux de compression élevé et fixe quel que soit l'image introduite au départ. Nous présentons dans ce livre une nouvelle méthode de compression d'images MSG basée sur la transformation de Radon et le codage LPC. La comparaison de notre méthode de compression avec d'autres récemment publiées dans la littérature donne avantage à notre méthode qui assure un bon compromis débit-distorsion. Le test sur deux types d'images test et Météosat a permis d'atteindre un taux de compression de 99.90%. Ces résultats montrent clairement que notre méthode est qualifiée pour être un bon choix pour l'archivage et la transmission.