CAHIER DES CHARGES
Thème : Compression d'images fixes :
comparaison de la méthode de curvelets et celle par
ondelettes
Les candidats doivent utiliser la boîte à outils
matlab d'ondelette et de curvelet pour compresser quatre images tests et
comparer les résultats.
Travaux préliminaires :
> Les candidats doivent faire une revue des
différentes méthodes de compression d'image.
> Les candidats doivent faire une étude
théorique de la décomposition en ondelette et ressortir les
avantages par rapport à la décomposition de fourrier.
> Les candidats doivent faire une étude
théorique de la décomposition en curvelet et trouver les
avantages par rapport à la décomposition en ondelette.
> Les candidats doivent se familiariser avec la boîte
à ondelette et de curvelet de Matlab (l'installer si elle n'existe pas,
faire une décomposition d'image, manipuler les coefficients ...)
Fonctionnalités attendues :
> Quatre images de test choisies au hasard doivent être
compressées par les ondelettes en premier et par les curvelets avant de
pouvoir faire une comparaison.
Encadreurs : M. DJIMELI, Dr TCHIOTSOP
Étudiants : SIMO TEGUEU Armel Francklin, EMBOLO
Aurelien
Rapport Rédigé et présenté par
SIMO TEGUEU et EMBOLO AURELIEN Page vi
EPIGRAPHIE
EPIGRAPHIE
« Nos expériences quotidiennes-notamment nos
sensations auditives-imposent une description en termes de temps et de
fréquences. »
Gabor (1900-1979)
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SIMO TEGUEU et EMBOLO AURELIEN Page vii
LISTES DES FIGURES ET TABLEAUX
LISTES DES FIGURES ET TABLEAUX
Figure 1 F et sa série pour n=3 (rouge) et n=10 (bleu)
10
Figure 2 Série de Fourier de F pour n =2000 10
Figure 3 Quelques exemples d'ondelettes : Morlet, Daubechies
et Meyer 20
Figure 4 Atome de la Wavelet Transform 22
Figure 5 Compression d'un signal 1D sous MATLAB selon
l'algorithme de Haar 29
Figure 6 Analyse Multirésolution 30
Figure 7 Décomposition et approximation de l'image de
lenna sous MATLAB selon Haar 31
Figure 8 Schéma de construction de la
transformée en Curvelets d'une image 33
Figure 9 Pavage du plan fréquentiel de l'image de
Lenna sous MATLAB dans le domaine
discret 35
Figure 10 Décomposition et approximation d'une image par
pavage du plan fréquentiel dans
le domaine discret sous MATLAB 36
Rapport Rédigé et présenté par
SIMO TEGUEU et EMBOLO AURELIEN Page viii
SOMMAIRE
SOMMAIRE
DEDICACES.............................................................................................................................................
i
REMERCIEMENTS.................................................................................................................................
ii AVANT-PROPOS
...................................................................................................................................
iii CAHIERDES CHARGES
........................................................................................................................
v
EPIGRAPHIE..........................................................................................................................................
vi LISTES DES FIGURES ET TABLEAUX
...............................................................................................
vii
SOMMAIRE..........................................................................................................................................
viii INTRODUCTION GENERALE
.................................................................................................................
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