Date : 1994
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 1994
Format : 290 P.
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Résumé / Abstract : LES NOUVEAUX BESOINS EN MOYENS DE COMMUNICATION VISUELLE AINSI QUE L'ENJEU ECONOMIQUE QU'ILS REPRESENTENT CONDUISENT A L'ABANDON DES STANDARDS ANALOGIQUES AU PROFIT DES NOUVELLES NORMES NUMERIQUES POUR LA TRANSMISSION DE LA TELEVISION. CEPENDANT, LA NUMERISATION DES IMAGES ENTRAINE UNE AUGMENTATION CONSIDERABLE DE L'INFORMATION SYMBOLIQUE DE L'IMAGE. AINSI, LES ETUDES VISANT A REDUIRE LE DEBIT D'INFORMATION NECESSAIRE A LA TRANSMISSION NUMERIQUE D'IMAGES DE TELEVISION SE SONT MULTIPLIEES. D'AUTRE PART, LE DEVELOPPEMENT DES CALCULATEURS PLUS PUISSANTS ET L'AVANCE TECHNOLOGIQUE EN MATIERE DE CIRCUITS NUMERIQUES FAVORISENT LE DEVELOPPEMENT DES NOUVEAUX ALGORITHMES POUR LE TRAITEMENT DES IMAGES NUMERIQUES. DANS CETTE THESE NOUS NOUS INTERESSONS A L'ETUDE DES STRUCTURES ET DES ALGORITHMES NEURO-MIMETIQUES (OU RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS RNA) DANS LE BUT D'OPTIMISER ET D'AMELIORER LES TECHNIQUES DE COMPRESSION D'IMAGES DE TELEVISION EXISTANTES. PLUS PRECISEMENT, NOUS NOUS INTERESSONS AUX TECHNIQUES DE CODAGE PAR CLASSIFICATION VISUELLE DES BLOCS ET AUX TECHNIQUES CONCERNANT LA QUANTIFICATION VECTORIELLE. LES PREMIERS CHAPITRES DE CETTE THESE SONT CONSACRES A L'ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE CONCERNANT LES TECHNIQUES CLASSIQUES DE COMPRESSION D'IMAGES ET LA THEORIE LIEE AUX RESEAUX DE NEURONES. ENSUITE, NOUS PRECISONS LE CHOIX DES STRUCTURES, DES ALGORITHMES ET DES METHODES DE COMPRESSION D'IMAGES UTILISANT DES RESEAUX DE NEURONES, AINSI QUE LEURS AVANTAGES ET INCONVENIENTS. NOUS ETUDIONS UNE METHODE DE PREDICTION ET DEUX METHODES DE CODAGE BASEES SUR LA QUANTIFICATION VECTORIELLE. L'IDEE EST D'EXPLOITER LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DES RESEAUX DE NEURONES POUR REALISER UNE PREDICTION ET UNE QUANTIFICATION PLUS ADAPTATIVE. LES IMAGES SONT DECOUPEES EN BLOCS DE TAILLE FIXE. DEUX PRINCIPES SONT MIS EN UVRE: LA CLASSIFICATION DES STRUCTURES VISUELLES DES IMAGES ET LA QUANTIFICATION VECTORIELLE DES BLOCS SOIT DANS LE DOMAINE IMAGE, SOIT DANS LE DOMAINE TRANSFORME. ENFIN, CES TECHNIQUES ONT ETE INTEGREES DANS UN SCHEMA DE CODAGE A BASE DE TRANSFORMEE COSINUS ET COMPAREES A D'AUTRES APPROCHES SIMILAIRES UTILISANT DES ALGORITHMES PLUS CLASSIQUES. CECI PERMET D'EVALUER LES PERFORMANCES ET L'APPORT QUE PEUVENT FOURNIR LES RESEAUX NEUROMIMETIQUES DANS LE CODAGE DES SEQUENCES D'IMAGES