Abstract FR:

Cette these s'interesse aux methodes predictives de codage d'images et montre comment elles peuvent etre ameliorees par des strategies adaptatives. Tout d'abord, on considere des methodes de codage intra-image. Des extensions a deux dimensions des algorithmes adaptatifs de prediction lineaire transverse sont presentees et les compromis performances/complexite envisageables sont etudies. Par ailleurs, un procede de quantification adaptative bidimensionnelle est propose. Ces developpements permettent la conception d'une structure micda (a modulation d'impulsions codees differentiellement en adaptatif) de compression d'images. Un probleme delicat, qui se pose a ce niveau, est celui de la robustesse d'un tel systeme, en presence d'erreurs sur les codes comprimes. Pour empecher l'apparition d'instabilites, lors du decodage, tout en conservant sa simplicite a l'adaptation, on est amene a employer des algorithmes de gradient a contraintes douces. L'un d'entre eux, baptise algorithme fs (a facteur stabilisant), permet de garantir un comportement satisfaisant, meme pour des taux d'erreurs relativement eleves. Parallelement, ces resultats sont confirmes par une analyse faisant appel a la theorie des systemes dynamiques non lineaires. Enfin, le codage de sequences d'images est aborde. Deux methodes adaptatives de prediction inter-images sont comparees. La premiere, reposant sur une modelisation ar (auto-regressive) tridimensionnelle s'est revelee moins efficace que la seconde, combinant un modele de mouvement temporel et un ar spatial