Mémoire Online: Etude de l’effet des transformées de décorrélation en compression des images couleurs RGB

Sommaire: Etude de l’effet des transformées de décorrélation en compression des images couleurs RGB

 Images Couleurs RGB

LISTE DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
INTRODUCTION GENERALE
Chapitre I : Généralités sur les images
I.1. Introduction
I.2. Définition de l’image
I.3. Image numérique
I.4. Les caractéristiques d’une image numérique
I.5. Les différents types d’images
I.6. Les formats standards d’image
I.7. Généralités sur les traitements d’image
I.8.Conclusion
Chapitre II : Transformation d’espaces de couleurs et étude énergétique
II.1.Introduction
II.2.Définition de l’espace de couleurs
II.3. Les espaces CIE
II.4. Les espaces luminance-chrominance
II.5.Les espaces répondant à la perception humaine
II.6. Les autres espaces de représentation
II.7. Etude énergétique
II.8. Conclusion
Chapitre III : Revue des méthodes de compression
III.1.Introduction
III.2. Le but de la compression d’image
III.3. Mesures de performance de la compression d’image
III.4. Principe général de la compression des images..
III.5. Classification des méthodes de compression..
III.6. Méthodes réversibles ou sans perte
III.7. Méthodes avec perte ou irréversibles
III.8. Les normes de compression d’images
III.9. Particularité des images couleurs
III.10. Conclusion
Chapitre IV: Méthodologie proposée et résultats de simulation
IV.1. Introduction
IV.2. Présentation de la méthode
IV.3. Les Résultats de la simulation
IV.4. Etude comparative
IV.5. Conclusion
CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE

Extrait du cours etude de l’effet des transformées de décorrélation en compression des images couleurs RGB

Chapitre I : Généralités sur les images
I.1. Introduction
Ce chapitre, va présenter les notions de base de l’image et du traitement de l’information.
Ces notions fondamentales et nécessaires sont passées en revue afin d’enchaîner d’une manière logique avec le chapitre concernant la compression.
On donnera quelques concepts de l’image et les principales techniques de traitement d’image, et par la suite nous présenterons quelques applications de traitement d’image.
I.2. Définition de l’image
Une image est une représentation visuelle voire mentale de quelque chose (objet, être vivant et/ou concept) par la peinture, le dessin, la photographie, le film, etc. .
Elle peut être décrite sous la forme d’une fonction I(x, y) de brillance analogique continue, définie dans un domaine borné, où x et y sont les coordonnées spatiales d’un point de l’image et I est une fonction d’intensité lumineuse et de couleur. Sous cet aspect, l’image est inexploitable par la machine, ce qui nécessite sa numérisation.
I.3. Image numérique
Quand on parle d’image numérique, on parle de pixels. Pixel est la Contraction de l’expression anglaise « Picture éléments »: éléments d’image. C’est tout simplement le plus petit élément d’une image, et on peut le figurer comme un carré élémentaire [1].
Chaque pixel est caractérisé par sa position qui peut être exprimée par deux coordonnées sur l’axe horizontal X et l’axe vertical Y et sa couleur qui représente sa valeur (Pixel (i, j)) (valeur unique, puisque le pixel est considéré comme indivisible) comme le montre la figure ci-dessous.
Donc, Une image numérique est une collection de pixels qui représentent chacun un point de l’image, codé par des valeurs numériques, ces valeurs peuvent être scalaires (images en niveaux de gris), ou bien vectorielles (images couleurs) [2].
Pour des raisons de commodité de représentation pour l’affichage et l’adressage, les images sont généralement rangées sous forme de tableau (noté I par exemple) de n lignes et p colonnes.
Chaque élément I(x, y) représente un pixel de l’image et sa valeur est associé à un niveau de gris codé sur m bits. Dans le cas d’une image couleur, on code celle-ci le plus souvent sur 3 couleurs : rouge, vert, bleu (8 bits pour chaque couleur).
La numérisation d’image peut se décomposer en 2 opérations principales :
a) L’échantillonnage (résolution spatiale) [2] : est le procédé de discrétisation spatiale d’une image, consistant à associer à chaque zone rectangulaire (pixel) R(x, y) d’une image continue une unique valeur I(x, y) (voir Figure I.2).
On parle de sous-échantillonnage lorsque l’image est déjà discrétisée et qu’on diminue le nombre d’échantillons.
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