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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/12372
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | BENLAHCENE, Sarra | - |
dc.date.accessioned | 2018-01-14T11:45:28Z | - |
dc.date.available | 2018-01-14T11:45:28Z | - |
dc.date.issued | 2017-07-02 | - |
dc.identifier.citation | Salle des thèses | en_US |
dc.identifier.other | MS-003-229-01 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12372 | - |
dc.description.abstract | La Transformée en Ondelettes est devenue en quelques années un sujet de recherche très débattu. On ne compte plus aujourd'hui les applications qui utilisent cette technique. Dans ce travail, nous nous somme focaliser sur la compression d’image fixe médicale par la méthode de DWT , nous avons testée l’algorithme JPEG 2000 sur notre base d’image dans deux niveaux différent de décomposition avec différents familles d’ondelettes ; ensuite, nous avons appliquer une quantification vectorielle, puis un codage entropique. Ce type de compression nous a permis de déterminer la qualité des images reconstruites (PSNR) et le taux de compression (TC) correspondants selon le type de l’ondelette et le niveau de décomposition nous avons constaté un meilleur résultat on appliquant le décomposition de niveau 3 avec l’ondelette de haar | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | 14-01-2018 | en_US |
dc.subject | Compression, Images Fixes Biomédicales, Transformée en Ondelettes, Quantification Vectorielle, Codage entropique. | en_US |
dc.title | Compression des images médicales Par ondelettes. | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master SIC |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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