Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Compression multimodale du signal et de l’image en utilisant un seul codeur

View through CrossRef
Cette thèse a pour objectif d'étudier et d'analyser une nouvelle stratégie de compression, dont le principe consiste à compresser conjointement des données issues de plusieurs modalités, en utilisant un codeur unique. Cette approche est appelée « Compression Multimodale ». Dans ce contexte, une image et un signal audio peuvent être compressés conjointement et uniquement par un codeur d'image (e.g. un standard), sans la nécessité d'intégrer un codec audio. L'idée de base développée dans cette thèse consiste à insérer les échantillons d'un signal en remplacement de certains pixels de l'image « porteuse » tout en préservant la qualité de l'information après le processus de codage et de décodage. Cette technique ne doit pas être confondue aux techniques de tatouage ou de stéganographie puisqu'il ne s'agit pas de dissimuler une information dans une autre. En Compression Multimodale, l'objectif majeur est, d'une part, l'amélioration des performances de la compression en termes de débit-distorsion et d'autre part, l'optimisation de l'utilisation des ressources matérielles d'un système embarqué donné (e.g. accélération du temps d'encodage/décodage). Tout au long de ce rapport, nous allons étudier et analyser des variantes de la Compression Multimodale dont le noyau consiste à élaborer des fonctions de mélange et de séparation, en amont du codage et de séparation. Une validation est effectuée sur des images et des signaux usuels ainsi que sur des données spécifiques telles que les images et signaux biomédicaux. Ce travail sera conclu par une extension vers la vidéo de la stratégie de la Compression Multimodale
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Compression multimodale du signal et de l’image en utilisant un seul codeur
Description:
Cette thèse a pour objectif d'étudier et d'analyser une nouvelle stratégie de compression, dont le principe consiste à compresser conjointement des données issues de plusieurs modalités, en utilisant un codeur unique.
Cette approche est appelée « Compression Multimodale ».
Dans ce contexte, une image et un signal audio peuvent être compressés conjointement et uniquement par un codeur d'image (e.
g.
un standard), sans la nécessité d'intégrer un codec audio.
L'idée de base développée dans cette thèse consiste à insérer les échantillons d'un signal en remplacement de certains pixels de l'image « porteuse » tout en préservant la qualité de l'information après le processus de codage et de décodage.
Cette technique ne doit pas être confondue aux techniques de tatouage ou de stéganographie puisqu'il ne s'agit pas de dissimuler une information dans une autre.
En Compression Multimodale, l'objectif majeur est, d'une part, l'amélioration des performances de la compression en termes de débit-distorsion et d'autre part, l'optimisation de l'utilisation des ressources matérielles d'un système embarqué donné (e.
g.
accélération du temps d'encodage/décodage).
Tout au long de ce rapport, nous allons étudier et analyser des variantes de la Compression Multimodale dont le noyau consiste à élaborer des fonctions de mélange et de séparation, en amont du codage et de séparation.
Une validation est effectuée sur des images et des signaux usuels ainsi que sur des données spécifiques telles que les images et signaux biomédicaux.
Ce travail sera conclu par une extension vers la vidéo de la stratégie de la Compression Multimodale.

Related Results

Video for events : Compression and transport of the next generation video codec
Video for events : Compression and transport of the next generation video codec
Vidéo pour l'événementiel : Compression et transport de la nouvelle génération de codec vidéo L'acquisition et la diffusion de contenus avec une latence minimale so...
Lossless and nearly-lossless image compression based on combinatorial transforms
Lossless and nearly-lossless image compression based on combinatorial transforms
Compression d'images sans perte ou quasi sans perte basée sur des transformées combinatoires Les méthodes classiques de compression d’image sont communément basées ...
Apport de l’IRM multimodale dans la prise en charge des tumeurs encéphaliques chez l’adulte à Abidjan
Apport de l’IRM multimodale dans la prise en charge des tumeurs encéphaliques chez l’adulte à Abidjan
Dans le monde, le nombre de nouveaux cas de tumeurs encéphaliques était de 14 millions en 2014 avec environ 8 millions de personnes décédées. Objectif : déterminer l’efficacité di...
Differential Diagnosis of Neurogenic Thoracic Outlet Syndrome: A Review
Differential Diagnosis of Neurogenic Thoracic Outlet Syndrome: A Review
Abstract Thoracic outlet syndrome (TOS) is a complex and often overlooked condition caused by the compression of neurovascular structures as they pass through the thoracic outlet. ...
Deep learning-based Point Cloud Compression
Deep learning-based Point Cloud Compression
Compression de nuages de points par apprentissage profond Les nuages de points deviennent essentiels dans de nombreuses applications et les progrès des technologies...
Provocative Tests in Diagnosis of Thoracic Outlet Syndrome: A Narrative Review
Provocative Tests in Diagnosis of Thoracic Outlet Syndrome: A Narrative Review
Abstract Thoracic outlet syndrome (TOS) is a group of conditions caused by the compression of the neurovascular bundle within the thoracic outlet. It is classified into three main ...
Reeb Graph Modeling of 3-D Animated Meshes and its Applications to Shape Recognition and Dynamic Compression
Reeb Graph Modeling of 3-D Animated Meshes and its Applications to Shape Recognition and Dynamic Compression
Modélisation des maillages animés 3D par Reeb Graph et son application à l'indexation et la compression Le développement fulgurant de réseaux informatiques, a entra...
Improving the performance of 3D image model compression based on optimized DEFLATE algorithm
Improving the performance of 3D image model compression based on optimized DEFLATE algorithm
AbstractThis study focuses on optimizing and designing the Delayed-Fix-Later Awaiting Transmission Encoding (DEFLATE) algorithm to enhance its compression performance and reduce th...

Back to Top