Résumé: Le traitement du signal est en train de voir de grandes innovations illustré par sa vaste utilisation dans diverses activités scientifiques. Le traitement d'images couvre une grande partie de cette utilisation qui demande de gérer une immense quantité d'informations. Dans un domaine tel que l'imagerie médicale, le recours aux techniques de compression d'images sans perte d'informations s'avére incontournable. Ces techniques continuent d'évoluer afin d'améliorer les résultats tout en préservant l'information nécessaire dans l'analyse d'images, diagnostic, etc. Notre projet entre dans le cadre de la compression d'images mammographiques ce qui nécessite évidemment la conservation d'information propre dans ces images. POUR cela, l'étude des approches 2-D DWT (Discret Wavelet Transform) et WSQ (Wavelet Scalar Quantization) est demandée et implémentation de la WSQ sur machine sous le systéme Linux. Ces deux approches sont basées sur la théorie des ondelettes, utilisée dans le traitement des signaux transitoires qui est le cas des images. Le schéma de compression sans perte comporte trois phases, la premiére consiste à faire une décomposition en paquets d'ondelettes suivi d'une quantification scalaire uniforme suivant le schéma de la décomposition, puis terminer par une compression HUFFMAN adaptée aux coefficients quantifiés. Le principal but de notre projet, réside dans la conservation d'information utile à la reconnaissance de formes avec un taux de compression acceptabel.

Alger:
Langue: Français
Collation: 101 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Ingeneiur d'Etat
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologies Houari Boumediene. Institut d'Informatique
Spécialité: Informatique : Système
Index décimal 621 .Physique appliquée (électrotechnique, génie civil, génie mécanique, ingénierie appliquée, principes physiques en ingénierie)
Thème Informatique

Mots clés:
WSQ
images médicales
Wavelet

Note: Bibliogr. pp.[1-4]