thesis

Compression numérique des images astronomiques par transformations morphologiques

Defense date:

Jan. 1, 1991

Edit

Institution:

Nice

Disciplines:

Authors:

Directors:

Abstract EN:

Pas de résumé disponible.

Abstract FR:

Le sujet principal de cette thèse est d'étudier la compression numérique des images astronomiques par transformations morphologiques. Nous commençons par rappeler les méthodes principales de compression. Selon la manière d'exploiter certaines relations entre les pixels d'une image, nous avons classé ces méthodes en trois catégories. Après avoir décrit les principales méthodes de compression dans chacune de ces catégories, nous avons développé, comme exemple, une méthode qui supprime la corrélation entre les pixels selon une procédure itérative. En codant efficacement les données déduites, nous avons obtenu des taux de compression de l'ordre de 10 sans aucune perte d'information pour des images de champ hydrodynamique. Nous présentons ensuite en détail le principe de compression par transformations morphologiques binaires et nous développons ce principe de compression en utilisant les transformations morphologiques en niveaux de gris. Des algorithmes efficaces dans ces deux cas ont été examines. Les deux méthodes de compression par transformations morphologiques binaires et en niveaux de gris ont été appliquées sans perte d'information pour des images astronomiques traitées par un seuillage normal. Des problèmes comme le choix d'un élément structurant efficace, l'élimination de redondance du plan transforme et le codage de résultats ont été examines. Les performances des méthodes par transformations morphologiques pour des images astronomiques ont été étudiées. La comparaison avec d'autres méthodes classiques montre qu'en général, nous pouvons obtenir des taux de compression plus importants en utilisant les transformations morphologiques si l'on optimise le choix de la transformation binaire ou en niveau de gris ainsi que le choix de l'élément structurant. Dans notre expérimentation, les taux de compression que nous avons obtenue varient de 10 à 300 en fonction de la structure des images traitées