Contributions à la détection des régions d’intérêt pour la compression sélective et l’évaluation de la qualité visuelle de l’image - Lamouri, Najib (Université Mohammed V - Agdal, Faculté des Sciences, Rabat, 2008)
Dans la plupart des applications, surtout en imageries biomédicale ou satellitaire, l'expert s'intéresse à l'extraction de l'information de certaines régions de l'image uniquement. Ceci suggère la localisation précise de ces régions que l'on qualité de régions d'intérêt pour des fins de transmission, d'interprétation, etc. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s'intéressent à la compression des images fixes et à l'évaluation de la qualité visuelle de l'image. Dans le premier volet, nous proposons une méthode de compression sélective d'image fixe. L'extraction des régions d'intérêt utilise des techniques de segmentation par région. Ces régions subissent une compression en appliquant des techniques réversibles tel que JPEG2000 sans pertes. L'arrière plan, qui ne nécessite pas d'être codé en plaine résolution, est compressé à l'aide des techniques irréversibles. Le but de la méthode est d'améliorer le taux de compression tout en conservant l'information transmise à travers les régions d'intérêt. Dans le deuxième volet, nous proposons une méthode d'évaluation de la qualité visuelle d'image basée sur la décomposition de l'image en régions et la similarité structurelle. Partons de l'hypothèse que le système visuel humain identifie les objets présents dans l'image sous forme de régions locales indépendantes, nous avons proposé une méthode d'évaluation qui consiste tout d'abord à décomposer l'image de test en régions homogènes en utilisant une segmentation grossière et à calculer l'indice de similarité structurelle pour chaque région. L'évaluation de l'image entière est obtenue par calcul de la moyenne des mesures obtenues pour chaque région.
Keywords: Sciences de l'Ingénieur; Informatique; MultimédiaCompression sélective; Région d'intérêt; Extraction supervisée; Qualité visuelle; Similarité structurelle; Segmentation