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Compression d'images complexes avec pertes: application à l'imagerie Radar.

Valade, Cédric (2006) Compression d'images complexes avec pertes: application à l'imagerie Radar. Doctorat Traitement du signal et des images, ENST.

Plein texte disponible en tant que :

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Licence: Copyright

Résumé

Installé à bord d'aéronefs ou de satellites, le Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) permet d'imager des zones à haute résolution. Les volumes de données générés sont très importants et les capacités limitées des canaux de transmission et/ou de stockage forment un sous-ensemble critique des systèmes d'observation. De ce fait, la solution classiquement retenue est de recourir à la compression des données.
Le système radar cohérent génère des données de forte dynamique où les pixels issus de la formation de l'image sont des données complexes au sens mathématique du terme, c'est-à-dire constitués d'une valeur d'amplitude et de phase. La faible corrélation spatiale des pixels rend les techniques de compression répandues dans le domaine optique beaucoup moins efficaces. L'objectif de cette étude consiste à proposer un système de compression avec pertes adapté aux images RSO SLC (Single Look Complex) et prenant en compte le caractère complexe des pixels.
Nous suggérons différents schémas de compression dépendants de la répresentation du signal dans le plan complexe (amplitude/phase ou partie réelle/imaginaire). Nous nous focalisons essentiellement sur des techniques de type multirésolution comme la transformée en ondelettes et paquets d'ondelettes discrètes. Un ensemble de modèles statistiques spécifiques à la caractérisation des images RSO permettra d'adapter diverses méthodes de quantification polaire à la problématique de la compression d'images complexes. Enfin, la dernière partie de cette étude sera consacrée à la présentation des résultats à traver l'utilisation d'un panel de critères objectifs avec notamment une évaluation de la qualité des images décompressées.

Type d'EPrint:Thèse (Doctorat)
Directeur de Thèse:Nicolas, Jean-Marie
Date:Décembre 2006
Jury de Thèse:Antonini, Marc et Garello, René et Maitre, Henri et Trouve, Emmanuel et Nicolas, Jean-Marie et Blanc-talon, Jacques
Ecole Doctorale:ED 130 INFORMATIQUE, TELECOMMUNICATIONS ET ELECTRONIQUE (EDITE)
Discipline:Traitement du signal et des images
Fonds:ENST
ENST
Institution:ENST
Sujets:2. Sciences et technologies de l'information et de la communication
Mots-clés libres:Compression d'images RSO images SLC ondelettes quantification polaire
Code ID:2064
Déposé par :Cédric Valade
Déposé le :17 Janvier 2007

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