Optimisation de la compression d’images par fractale en utilisant les algorithmes génétiques : Application aux images MSG.

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Date

2014-06-12

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

La question fondamentale abordée dans ce mémoire est celle de l’élaboration de méthodes de compression pour faciliter l’archivage d’images satellitaires de grande taille avec de forts taux de compression et le minimum de distorsions. Nous présentons une méthode de compression que nous avons élaborée pour faciliter l’archivage d’images MSG avec de forts taux de compression et le minimum de distorsions. Notre méthode est basée sur autosimilarité qui peut être utilisée dans l'image à comprimer. L'approche de base dans les méthodes de compression est sur la base des caractéristiques de fractale et la recherche du meilleur bloc de remplacement de l'image originale. Ce processus de recherche a été amélioré en utilisant des algorithmes génétiques. La Compression des images peuvent être considérés de trois approches, d'abord la vitesse de compression, deuxième: la qualité de l'image après la décompression et la troisième: le taux de compression. Dans cette recherche en plus de la réduction du temps de compression, la qualité souhaitée et le taux de compression étaient également obtenue. Résultats: algorithme génétique augmenter la vitesse de convergence pour atteindre le meilleur bloc. Notre méthode nous a permis d’atteindre des taux de compression de 86.42 % et un PSNR de 33.02 dB. Cette méthode a été employée pour archiver des images Météosat seconde génération (MSG) collectées toutes les quinze minutes.

Description

85 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Compression d’image fractale, Méthode de Jacquin, Facteur de performance, Taux de compression, Algorithme génétique, Images satellitaires, Météosat seconde génération (MSG), télédétection

Citation

Option : télédétection