Compression d'images medicales par l'algorithme Spiht
| dc.contributor.author | Tarihant Karima | |
| dc.contributor.author | Messai Abderezak | |
| dc.contributor.author | Achour Farid | |
| dc.contributor.other | Lahdir Mourad | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-26T11:58:22Z | |
| dc.date.available | 2019-11-26T11:58:22Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description | 100 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | L’imagerie médicale est un domaine en plein essor, du fait du développement des technologies numériques. Elle permet une investigation de plus en plus fine des organes humains grâce à la mise à disposition de systèmes de radiologie de plus en plus performants. La contrepartie réside dans une quantité de données générée considérable qui peut rapidement saturer les systèmes conventionnels de transmission et de stockage. La nécessité de compresser les images apparaît donc aujourd’hui incontournable. De plus, la compression présente un intérêt évident pour la transmission des images qui peut s’avérer délicate du fait des bandes passantes existantes limitées. Actuellement, la compression dans un service de radiologie est toujours effectuée sans perte quand elle existe car elle constitue à ce jour le seul type de compression toléré par les médecins. En effet, la compression sans perte garantit l’intégrité des données et permet d’éviter les erreurs de diagnostic. Cependant, ce type de compression n’offre pas de réduction significative du volume de ces données. Dans ce contexte, la compression "avec pertes" maîtrisées peut être la réponse la plus appropriée, à condition bien entendu que les pertes n’affectent pas la qualité des images pour l’usage régulier des praticiens. Les méthodes actuelles de compression pour les images médicales 2D avec pertes ou sans perte citant les plus efficaces pour les images médicales exploitent la corrélation des images 2D dans le but d’améliorer la performance de compression. Elles s’appuient sur une transformation décorrélant des deux dimensions : les algorithmes de quantification et de codage qui sont mis en œuvre et qui ont prouvé leurs efficacités dans le cas des images 2D. Telle que ZWE le JPEG2000 et le SPIHT. Notre travail consiste à développer une nouvelle méthode de compression des images médicales basée sur l’algorithme SPIHT implémenté dans le domaine des ondelettes. L’objectif de notre travail est donc développer un compresseur avec perte d’images médicales en se basant sur la transformée en Ondelettes et l’analyse muliresolution, reconnue comme la référence pour les images médicales. Nous avons implémenté une approche inter-bande, qui est le SPIHT avec sa variante, celle appliquant une TO2D (SPIHT 2D). Cette approche se base sur la notion d’arbres de zéro pour le codage des coefficients d’Ondelettes et exploite les redondances inter-échelle dans les deux dimensions. Les résultats obtenus sont assez satisfaisants et améliorent nettement les performances, il varie selon la nature des ensembles d’images compressés. La méthode SPIHT se montre efficace en offrant de très bons taux de compression. Le SPIHT 2D permet d’exploiter la corrélation des pixels à l’intérieur de l’image individuelle. Après toute cette étude, il semble maintenant reconnu qu’une compression avec perte performante d’images médicales 2D passe par une transformée en Ondelettes 2D, suivie d’un codeur approprié, qui permet en effet d’exploiter de manière efficace à la fois les corrélations existantes au sein d’une image les quantifier les coefficients d’ondelette (transformer les coefficients fractionnaire a des coefficients réels vu que le spiht travail que avec des entiers). A la fin de ce mémoire, nous proposons quelques perspectives pour d’autres études ultérieures dans le domaine de la compression d’images. Ces perspectives sont : • Etaler cette étude sur les. • Envisager une compression avec perte maîtrisée, sous la direction paramétrée d’un praticien qualifié qui a la capacité d’ajuster le niveau de compression de leurs archives sans aucune réduction significative de la qualité de l’image pour le diagnostic. Cette technique de compression semble aujourd’hui de mieux en mieux acceptée par les médecins comme la réponse la plus appropriée au problème de stockage et de transmission des images médicales, vu les gains en taux de compression offerts par rapport à ceux de la compression avec perte. | en |
| dc.identifier.citation | Communication | |
| dc.identifier.other | ING.ELN.32-10 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/8320 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Compression d'images | en |
| dc.subject | Ondelette discrette | en |
| dc.subject | SQHT | en |
| dc.title | Compression d'images medicales par l'algorithme Spiht | en |
| dc.type | Thesis | en |