Memoire Online - Compression d'image animmée par le codage EZW 3D

Compression d'image animmée par le codage EZW 3D

C H A P I T R E 4

Simulation, résultats et discussion

4.1 Introduction

4.2 Simulation

4.2.2. Décomposition tridimensionnelle en ondelettes

La tendance actuelle est à l'utilisation croissante d'images digitalisées. La plupart des techniques modernes d'imagerie et de vidéo produisent des données 3D, (télé HD, IRM, scanner, échographie).

Certaines images sont intrinsèquement volumiques alors que d'autres correspondent au contraire à une succession d'images 2D (encore appelée pile d'images), à laquelle on ajoute une dimension supplémentaire, à savoir l'écart entre deux coupes successives .Ce qui est notre cas dans ce mémoire.

De fait, la majorité des vidéos produites de nos jours peuvent être vues comme des images à au moins trois dimensions. La quantité importante de ces images volumiques produites par les différents canaux de transmissions se chiffre à plusieurs Téra octets.

Par exemple dans le cas de l'imagerie médicale, dans un service classique de radiologie les données d'une seule année nécessitent un volume de stockage conséquent.

L'augmentation croissante et continue des capacités de stockage apporte une réponse partielle à ce problème mais demeure la plupart du temps insuffisante. La compression semble donc incontournable pour résoudre ce problème d'archivage. De plus, elle présente un intérêt évident pour la transmission de ces images qui peut s'avérer délicate du fait des bandes passantes existantes.

Actuellement, le meilleur moyen pour répondre aux exigences est d'effectuer une compression sans perte. Ce type de compression avec une reconstruction exacte de l'image de départ, garantissant l'intégrité des données demeure le préféré.

Pour ce type de compression, il faut toujours trouver un compromis entre le taux de compression et la fidélité des données, c'est le défi majeur qu'il faut relevé.

Une manière simple d'effectuer la compression est d'appliquer un algorithme de compression 2D pour chaque coupe indépendamment. Ainsi, l'idée de base des algorithmes de compression des images 3D est de s'appuyer sur la corrélation des coefficients dans les trois dimensions pour améliorer les performances de codage.

La majorité des approches utilise une transformée 3D décorrélante avec des algorithmes de quantification/codage qui ont prouvé leur efficacité dans le cas des images 2D. [4.1] [4.2]

4.2 Simulation

Dans notre application pour la compression d'image en mouvement ; nous utilisons des transformations en ondelettes tridimensionnelles pour décomposer la séquence d'images en sous-bandes selon une architecture pyramidale. Cette opération nous permet d'avoir alors des sous bandes non corrélées entres elles , ce qui permet de réaliser au mieux les étapes suivantes de codage . On a utilisé le codage EZW 3D qui est une extension du codage EZW2D déjà mentionné dans le chapitre précédent.

La structure générale de la chaîne de compression (analyse et synthèse) sur laquelle repose ce travail est représentée en la figure 4.1.

Séquence originale	Décomposition Sous-bands 3D	Codeur EZW3D

4.2.2. Décomposition tridimensionnelle en ondelettes

Comme la transformée bidimensionnelle, la transformée 3D peut être obtenue par une décomposition séparable à base de la transformée 1D appliquée dans les trois directions (horizontale, verticale et temporelle). Celte dernière est à l'origine de la conception des systèmes de codage vidéo qui ne nécessitent pas une compensation de mouvement, et qui exploitent la redondance temporelle de la même manière que la redondance spatiale tout en considérant que le mouvement est assez lent en fonction du temps.

De ce fait, une partie importante d'énergie du signal est concentrée principalement dans la sous-bande de plus basses fréquences spatio-temporelles dans le domaine transformé.

Il existe deux différents types de décomposition 3D en ondelettes la décomposition dyadique utilisée dans le cadre de ce mémoire l et la décomposition en paquets d'ondelettes, [4.2,4.3] .Dans le cas dyadique, une décomposition temporelle est suivie par une décomposition spatiale et le processus est itéré pour la sous-bande spatio-temporelle des plus basses fréquences jusqu'à ce qu'on obtienne un certain niveau de décomposition De cette façon, le nombre de niveaux de décompositions dans les directions spatiale ou temporelle est le même, et le nombre des sous-bandes dans ce cas est 7N+1( où N est le nombre de niveaux de décompositions spatiotemporelles).

La figure 4.2 montre la structure de décomposition 3D dyadique en ondelettes à deux échelles spatio-temporelles où ' Ht ' et ' Bt ' représentent les sous-bandes temporelles hautes fréquences et basses fréquences respectivement, et ' Hh ', ' Bh ', ' Hv ' et ' Bv ' représentent les sous-bandes spatiales hautes fréquences en horizontale, basses fréquences en horizontale, hautes fréquences en verticale et basses fréquences en verticale respectivement.

Dans la transformation en paquet d'ondelettes, le nombre de décompositions spatiales et temporelles peut être différent. Dans ce cas, la transformée en ondelettes 1D est appliquée successivement suivant la direction temporelle pour avoir le nombre désiré d'échelles de décomposition Ensuite, toutes les images de la séquence sont séparément décomposées dans les directions horizontale et verticale Le nombre des sous-bandes qu'on peut avoir est (N_t +1) (3 N₅ +1) où N_t et N₅, sont les niveaux de décomposition temporelle et spatiale,

respectivement. La figure 4.3 montre la structure d'une décomposition 3D en paquet d'ondelettes. [4.2]

Figure 4. 2 : Décomposition en ondelettes 3D dyadique à deux échelles spatio-temporelles

Décodeur
EZW3D

Séquence
Reconstitue

Reconstitution
Sous-bands 3D