UPThèses

Les travaux de cette thèse s'inscrivent à la fois dans le contexte de la compression d'images et dans celui des communications numériques. On sait que le traitement d'images couvre un grand nombre d'applications liées aux communications, telles que l'imagerie médicale et la télémédecine, la vidéoconférence, le cinéma, la télévision. Le système de transmission numérique permet de véhiculer l'information entre une source et un destinataire. Le support physique utilisé pour cette opération de transport n'étant pas toujours parfait, il est courant que, lors d'une transmission, l'information soit soumise à un certain nombre de perturbations, et qu'elle présente des erreurs en réception. En outre, d'autres erreurs peuvent être provoquées par le système de communication lui-même. Dans un souci de performance, beaucoup de systèmes de transmission d'images exploitent les défauts de la perception visuelle humaine. De plus, on exploite conjointement l'ensemble des éléments constituants la chaîne de transmission numérique pour rendre le schéma proposé robuste à la fois dans des conditions de transmission difficiles et pour des canaux bas débit. Pour cela, nous proposons d'utiliser la décomposition en ondelettes (DWT) dans le cadre de transmission sans fil de vidéos, ce qui diffère des standards actuels comme MPEG-4, H264, AVC, .... qui utilisent prioritairement les DCT. Cela permet plus de souplesse dans la hiérarchisation possible de l'information à coder. En effet, la qualité de service attendue à la réception d'un système de communication peut-être très variable suivant l'application et le type de réseaux. En plus de la compression spatiale, l'exploitation des similarités existantes entre des images successives par des techniques de GOP (Group of Pictures) et de compensation du mouvement (Vecteur Mouvement) permet d'augmenter le taux de compression. Pour donner plus de robustesse au système de codage, nous considérons des quantifications vectorielles à partir de dictionnaires construits à l'aide de cartes auto-organisatrice (algorithme SOM), dictionnaires qui pourront se superposer aux constellations de modulations d'amplitude en quadrature (MAQ). Le codage à longueur fixe qui en découle pénalise le taux de compression, mais préserve mieux les données en cas d'erreurs sur le canal.