Abstract FR:

La presente these examine plusieurs aspects de la compression d'images ou de sequences d'images. En analyse, deux nouvelles methodes principales sont presentees. La modelisation vectorielle decrit chaque composante d'une image par un jeu de sinusoides exponentielles. La qualite de cette modelisation peut etre amelioree par un algorithme de projections successives dont les proprietes de convergence sont analysees. Un systeme de compression d'images, qui montre de bonnes performances pour des images stationnaires/periodiques est propose. La transformation mstp est un autre outil d'analyse inspire de la decomposition dyadique en sous-bandes. Elle consiste en une transformee en ondelettes suivie d'une transformation des trois coefficients de detail en coordonnees spheriques et elle permet l'exploitation des intercorrelations des sous-bandes du meme niveau de resolution, sans augmenter la complexite du codeur. Un systeme de compression est concu et compare avec succes a des systemes etablis comme jpeg et le systeme dit zerotrees. Nous decrivons egalement deux methodes de quantification, toutes deux vectorielles. Pour la quantification vectorielle permutative, il est montre experimentalement qu'elle peut depasser les performances de la quantification vectorielle (qv) conventionnelle. Pour la quantification vectorielle spherique sous contrainte entropique et sous contrainte de niveaux, l'analyse theorique est effectuee pour des debits eleves. Sous certaines hypotheses, on peut demontrer qu'a complexite egale, cette derniere methode peut avoir des gains de codage superieurs a ceux de la qv conventionnelle. Finalement, un algorithme d'estimation et de compensation de mouvement dans les sous-bandes d'une decomposition dyadique est presente. De plus une methode de quantification des coefficients de l'erreur de prediction est proposee