Compression des images avec les ondelettes et le réseaux de Kohonen
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Depuis de nombreuses années, on assiste à un besoin croissant en images numériques (fixes ou animées), dans de multiples domaines : télécommunication, diffusion multimédia, diagnostic médical, télésurveillance, météorologie, robotique, etc. Or ce type de données représente une masse énorme d informations difficile à transmettre et à stocker avec les moyens actuels. D où la nécessité des techniques dites de "compression d images". Différentes méthodes, sans perte d informations telles que Shannon-Fano, Huffman, etc. ou avec perte d informations non perçue à l il nu telle...
Depuis de nombreuses années, on assiste à un besoin croissant en images numériques (fixes ou animées), dans de multiples domaines : télécommunication, diffusion multimédia, diagnostic médical, télésurveillance, météorologie, robotique, etc. Or ce type de données représente une masse énorme d informations difficile à transmettre et à stocker avec les moyens actuels. D où la nécessité des techniques dites de "compression d images". Différentes méthodes, sans perte d informations telles que Shannon-Fano, Huffman, etc. ou avec perte d informations non perçue à l il nu telle que la transformée en cosinus discrète (TCD), le standard JPEG, les ondelettes, ont été présentées. Dans ce travail, Nous avons apporté notre contribution à l utilisation de l analyse en ondelettes avec les réseaux de neurones artificiels. Pour apprécier numériquement les résultats et évaluer l efficacité de la démarche proposée, nous avons élaboré quelques mesures des performances et nous avons dégagé des courbes d évaluation en fonction de plusieurs critères desquels notre approche dépend, comme par exemple: le type de la famille d ondelettes, le niveau d analyse, etc.
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