Browsing by Author "Cherifi, Mehdi"

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    Application de la transformation de Radon discrète pour la compression d’images MSG.
    (Université Mouloud Mammeri, 2015-03-05) Cherifi, Mehdi
    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 fichiers image toutes les quinze minutes ce qui engendre des bases de données de volume important. La transformée sélectionnée dans la compression d’images doit contribuer à la réduction des données représentants l’image. La transformée 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 mémoire une nouvelle méthode de compression d’images MSG basée sur la transformée de Radon et le codage prédictif linéaire 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. L’application de notre méthode sur une base de données constituée de 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.
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    Codage de séquence d’images météosat dans le domaine de radon
    (Université Mouloud Mammeri, 2019-09-26) Cherifi, Mehdi
    Le besoin très croissant des séquences d'images Météosat dans divers domaines se heurte au faible taux de développement des méthodes de compression de ces dernières en général pour différents types d'imageurs. Pour ce type de données, le plus grand défi pour les chercheurs est d'utiliser les méthodes de compression sans pertes afin de préserver la qualité de ces images à des fins de transmission ou de stockage. Dans cette optique, une nouvelle méthode de codage de séquence d'images Météosat dans le domaine de Radon est présentée. L'idée majeure de cette méthode est de montrer la contribution de codage dans le domaine de Radon à une compression sans pertes efficace. Le domaine de Radon, représenté par la Fast Mojette Transform (FMT), nous donne la possibilité de générer efficacement une matrice Mojette engendrée par les redondances intra et inter-projections. Un algorithme d'estimation de mouvements efficace basé sur la recherche par blocs ARPS (Adaptive Rood Pattern Search) est appliqué dans cet environnement afin d'éviter les complexités rencontrées lors de l'utilisation de ces mêmes techniques directement sur des images de télédétection comme l'effet bloc. Pour augmenter les performances de notre approche, le codage SRLC (Sorted Run Length Coding) est appliqué pour générer une séquence de mots-code à transmettre ou à stocker. Appliquée sur des séquences d'images Météosat acquises le 08 Décembre 2011, la compression a permis d'obtenir un fort taux de compression dépassant les performances du standard JPEG-LS. Le schéma proposé peut être utilisé comme pré-technique pour des méthodes utilisant des images Météosat en général et leurs séquences en particulier après le processus de décompression tel que le suivi des phénomènes météorologiques, la segmentation, etc.