Compression faible complexité et codage par régions d’intérêt d’images fixes dans les WSNs (Low complexity image compression and region of interest coding in WSN)
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Date
2016
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Abstract
Réduire la complexité algorithmique des techniques de compression d'image est un grand défi
dans les réseaux de capteurs d'image sans fil (RCISFs). De nombreuses normes de
compression d'image, telles que JPEG et JPEG2000, ne sont pas adaptées à une
implémentation dans les RCISFs en raison de leur forte consommation énergétique à cause de
leur complexité élevée. Pour résoudre le problème, dans cette thèse, nous avons proposé des
algorithmes de compression d'image de faible complexité basés sur la transformée en cosinus
discrète (TCD) et la transformée de Tchebichef discrète (TTD). En outre, nous avons appliqué
l'approche zonale afin de réduire davantage ses complexités et donc leur consommation
d'énergie. De plus, nous avons proposé une technique de compression d'image des régions
d'intérêt basée sur la TTD. Où, l'idée principale de cette méthode est de compresser certaines
parties d'une image qui sont importantes au détriment du reste de l'image. Les résultats de
simulation montrent que les méthodes de compression proposées nécessitent un nombre réduit
d'opérations arithmétiques, de consommation d'énergie et de mémoire. Et ils ont en même
temps une efficacité de compression comparable aux techniques de compression d'image bien
connues dans la littérature. Ces performances les rendent viables pour la compression et / ou
la communication d'images sur les RCISFs