Titre :	Compression multimodale des images hyperspectrales par insertion supervisée
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Leila Akrour ; Soltane Ameur, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O
Année de publication :	2020
Importance :	95 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Image hyperspectrale  Compression multimodale  Insertion supervisée  Décomposition en quadtree  3D-SPIHT.
Résumé :	De nombreuses méthodes de compression, avec ou sans perte, ont été développées pour les images hyperspectrales 3D, et diverses normes ont émergé et ont été appliquées à ce type de données afin d'obtenir les meilleures performances en termes de qualité de restitution et de taux de compression. Cependant, le volume élevé de ces données hyperspectrales est problématique pour les temps de compression et de décompression. De nos jours, la rapidité en compression et essentiellement en décompression sont d’une importance capitale pour plusieurs applications en imagerie hyperspectrale. Dans le but de réaliser un meilleur compromis possible entre la qualité, le taux de compression et coût de calcul, nous présentons une méthode de compression des images hyperspectrales avec pertes basée sur un schéma multimodal supervisé. L’approche multimodale supervisée est utilisée pour réduire la quantité des données hyperspectrales avant leur compression avec le codeur 3D-SPIHT basé sur la transformée en ondelettes 3D. La performance de la compression multimodale supervisée (le codeur SMC-3D-SPIHT) a été évaluée sur des images hyperspectrales AVIRIS. Les résultats expérimentaux indiquent que l'algorithme proposé offre des performances très prometteuses à de faibles débits binaires tout en réduisant significativement le temps de compression et de décompression, ce qui est très souhaitable pour les systèmes embarqués qui ont des capacités de calcul et de puissance limitées. Le codeur SMC-3D-SPIHT ainsi proposé est entièrement intégré et peut être utilisé pour la transmission des images hyperspectrales. De plus, la méthode proposée reproduit fidèlement l’information spectrale, ce qui est très utile dans des applications spécifiques telles que la détection d'anomalies ou l'analyse de données.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\AKROUR LEILA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=36117

Compression multimodale des images hyperspectrales par insertion supervisée [theses et memoires] / Leila Akrour ; Soltane Ameur, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 95 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Image hyperspectrale  Compression multimodale  Insertion supervisée  Décomposition en quadtree  3D-SPIHT.
Résumé :	De nombreuses méthodes de compression, avec ou sans perte, ont été développées pour les images hyperspectrales 3D, et diverses normes ont émergé et ont été appliquées à ce type de données afin d'obtenir les meilleures performances en termes de qualité de restitution et de taux de compression. Cependant, le volume élevé de ces données hyperspectrales est problématique pour les temps de compression et de décompression. De nos jours, la rapidité en compression et essentiellement en décompression sont d’une importance capitale pour plusieurs applications en imagerie hyperspectrale. Dans le but de réaliser un meilleur compromis possible entre la qualité, le taux de compression et coût de calcul, nous présentons une méthode de compression des images hyperspectrales avec pertes basée sur un schéma multimodal supervisé. L’approche multimodale supervisée est utilisée pour réduire la quantité des données hyperspectrales avant leur compression avec le codeur 3D-SPIHT basé sur la transformée en ondelettes 3D. La performance de la compression multimodale supervisée (le codeur SMC-3D-SPIHT) a été évaluée sur des images hyperspectrales AVIRIS. Les résultats expérimentaux indiquent que l'algorithme proposé offre des performances très prometteuses à de faibles débits binaires tout en réduisant significativement le temps de compression et de décompression, ce qui est très souhaitable pour les systèmes embarqués qui ont des capacités de calcul et de puissance limitées. Le codeur SMC-3D-SPIHT ainsi proposé est entièrement intégré et peut être utilisé pour la transmission des images hyperspectrales. De plus, la méthode proposée reproduit fidèlement l’information spectrale, ce qui est très utile dans des applications spécifiques telles que la détection d'anomalies ou l'analyse de données.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\AKROUR LEILA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=36117