Reconstruction Des Images Compressées En Utilisant Les Réseaux De Neurones Artificiels Et La Dct
Résumé: Ce travail vise à reconstruire des images compressées dont l’objectif est de réduire la quantité de bits nécessaires pour les décrire tout en gardant un aspect visuel acceptable des images reconstruites d’une part, et de transmettre plus rapidement l’information d’autre part. Dans ce contexte nous avons proposé deux méthodes de compression, pour des applications spécifiques (particulièrement dans le domaine médical). La première basée sur les réseaux de neurones (MLP, RBF) selon une méthode simple qui est la décimation. La deuxième repose sur une méthode de compression à base de transformée de cosinus discret (DCT), les nouveaux scannings adaptatifs et l’encodeur sans perte. Nous avons montré que les algorithmes proposés, sur lesquelles notre travail est basé, possèdent des propriétés très intéressantes pour atteindre notre objectif. Les résultats que nous avons obtenus, par la deuxième technique sont meilleurs par rapport à ceux obtenus par MLP, RBF, CBTC-PF et JPEG. De plus cette technique présente l’avantage de contrôler la qualité souhaitée avant même d’effectuer la compression.
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