Titre :	Compression d'images hyperspectrales par la transformée en ondelettes 3D.
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Mohand Ouahioune ; Soltane Ameur, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2011
Importance :	122 p.
Présentation :	ill.
Format :	28 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Compression d’images hyperspectrales  Corrélation spectrale  TOD 3D  SPIHT 3D  JPEG2000  Télédétection.
Résumé :	L’imagerie hyperspectrale est caractérisée par une forte résolution spectrale qui permet d’acquérir des informations présentes dans l’ensemble du spectre, là où les systèmes classiques de télédétection ne proposent que quelques portions de ce spectre. Ce mode d’acquisition apporte une quantité considérable de données, qui peut rapidement saturer les systèmes conventionnels de transmission et de stockage. La question fondamentale abordée dans ce mémoire est celle de l’élaboration d’une méthode de compression pour faciliter l’archivage et la transmission des images hyperspectrales avec de forts taux de compression et le minimum de distorsions. Nos travaux se sont déployés autour d’un schéma de compression, utilisant une transformée en ondelettes, associée à une quantification par arbres de zéros. L’originalité de notre méthode réside dans l’extension de ces algorithmes à la troisième dimension, afin d’exploiter la nature 3D de ces images hyperspectrales caractérisées par une forte corrélation spectrale et améliorer ainsi la qualité de compression obtenue pour ce type d’images. Cette nouvelle méthode de compression est basée sur une transformée en ondelettes 3D (TOD 3D) qui permet en effet d’exploiter de manière efficace à la fois les corrélations existantes au sein d’un canal (scène spatiale), mais également entre les canaux (scène spectrale) (décorrélelation des trois dimensions du cube hyperspectrale) et d’un codeur à arbres de zéros 3D (SPIHT 3D) qui exploite les redondances inter-échelles dans les différentes dimensions des coefficients ondelettes.L’algorithme ainsi développé a été appliqué à une séquence d’images tests (AVIRIS) de Yellowstone datant de 2006. Les résultats montrent que la qualité du PSNR varie entre 35-55 dB pour des rapports de compression allant de 100 à 10 en fonction de l’ondelette utilisée. Ces résultats montrent que l’exploitation de la troisième dimension (dimension spectrale) améliore sensiblement la qualité de compression. En effet, l’algorithme offre un gain bien supérieur à celui offert par sa version 2D, nos résultats montrent ainsi un gain allant jusqu’à plus de 10 dB pour tous les rapports de compression.
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/620/OUAHIOUNE%20MOHAND.pdf?sequence=1 [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=24899

Compression d'images hyperspectrales par la transformée en ondelettes 3D. [theses et memoires] / Mohand Ouahioune ; Soltane Ameur, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2011 . - 122 p. : ill. ; 28 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Compression d’images hyperspectrales  Corrélation spectrale  TOD 3D  SPIHT 3D  JPEG2000  Télédétection.
Résumé :	L’imagerie hyperspectrale est caractérisée par une forte résolution spectrale qui permet d’acquérir des informations présentes dans l’ensemble du spectre, là où les systèmes classiques de télédétection ne proposent que quelques portions de ce spectre. Ce mode d’acquisition apporte une quantité considérable de données, qui peut rapidement saturer les systèmes conventionnels de transmission et de stockage. La question fondamentale abordée dans ce mémoire est celle de l’élaboration d’une méthode de compression pour faciliter l’archivage et la transmission des images hyperspectrales avec de forts taux de compression et le minimum de distorsions. Nos travaux se sont déployés autour d’un schéma de compression, utilisant une transformée en ondelettes, associée à une quantification par arbres de zéros. L’originalité de notre méthode réside dans l’extension de ces algorithmes à la troisième dimension, afin d’exploiter la nature 3D de ces images hyperspectrales caractérisées par une forte corrélation spectrale et améliorer ainsi la qualité de compression obtenue pour ce type d’images. Cette nouvelle méthode de compression est basée sur une transformée en ondelettes 3D (TOD 3D) qui permet en effet d’exploiter de manière efficace à la fois les corrélations existantes au sein d’un canal (scène spatiale), mais également entre les canaux (scène spectrale) (décorrélelation des trois dimensions du cube hyperspectrale) et d’un codeur à arbres de zéros 3D (SPIHT 3D) qui exploite les redondances inter-échelles dans les différentes dimensions des coefficients ondelettes.L’algorithme ainsi développé a été appliqué à une séquence d’images tests (AVIRIS) de Yellowstone datant de 2006. Les résultats montrent que la qualité du PSNR varie entre 35-55 dB pour des rapports de compression allant de 100 à 10 en fonction de l’ondelette utilisée. Ces résultats montrent que l’exploitation de la troisième dimension (dimension spectrale) améliore sensiblement la qualité de compression. En effet, l’algorithme offre un gain bien supérieur à celui offert par sa version 2D, nos résultats montrent ainsi un gain allant jusqu’à plus de 10 dB pour tous les rapports de compression.
En ligne :	https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/620/OUAHIOUNE%20MOHAND.pdf?sequence=1 [...]
Format de la ressource électronique :	PDF
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