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  Compression d’images dans des bases d’ondelettes
  Mada-ETI, Volume1, 2010 pp:1 - 17

  Auteur(s) : Rakotomalala M. A., Rakotondraina T. E. , Rakotomiraho S.

  Auteur correspondant :

  Mots-clés : Ondelettes, Transformée en Ondelettes, Quantification, codage entropique, codage arithmétique
  
  

  Résumé de l’article

  [FR] Cet article décrit un algorithme de compression basé sur la transformée en ondelettes et sur la quantification des coefficients obtenus et aussi sur le codage arithmétique adaptatif ou codage entropique des coefficients quantifiés. Cet algorithme de compression est capable de comprimer toute image et de la restituer avec une qualité dépendant du pas de quantification utilisé et de l’ondelette utilisée pour la décomposition et la restitution. Des tests de cet algorithme sur l’image Lena prise pour référence ont été effectués et on obtient les résultats suivant : En utilisant un quantificateur uniforme avec un pas de 80 et en utilisant l’ondelette biorthogonale bior3.5, on peut avoir une entropie allant jusqu’à 1.3726 et un PSNR de 26.8112. Les résultats sont obtenus par simulation sous matlab.

  [MG]

  [EN] This article describes an algorithm of compression based on the wavelets transform and on the quantification of the coefficients obtained and also on adaptive arithmetic coding or entropic coding of the quantified coefficients. This algorithm of compression is able to compress any image and to restore it with a quality depending on the step of quantification used and the on the wavelet used for the decomposition and the restitution. Tests of this algorithm on the Lena image taken for reference were carried out and here are the results obtained : By using a uniform quantifier with a step of 80 and by using the biorthogonal wavelet bior3.5, we can obtain an entropy going up to 1.3726 and a PSNR of 26.8112. The results are obtained by simulation under matlab.

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