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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/10768
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Bensennia, Sarah | - |
dc.date.accessioned | 2017-10-24T09:41:38Z | - |
dc.date.available | 2017-10-24T09:41:38Z | - |
dc.date.issued | 2017-05-25 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10768 | - |
dc.description.abstract | Les hôpitaux et les centres médicaux produisent une énorme quantité d'images médicales numériques chaque jour, notamment sous la forme de séquences d'images. En raison de la grande capacité de stockage et de la bande passante de transmission limitée, une technique de compression efficace est nécessaire. L'objectif de base de la compression des images médicales est de réduire le débit binaire et d'améliorer l'efficacité de compression pour la transmission rapide et le stockage de ces images, tout en maintenant une qualité d'image approuvable pour un diagnostic ou une thérapie. Dans le cadre de cette mémoire, on a proposé une technique hybride destinée à appliquer une compression adaptative d'images médicales en niveau de gris et couleurs de différentes modalités. Il repose sur l'utilisation d’une transformée en ondelettes discrète (DWT) a base de banc de filtre couplée avec une Transformée en Cosinus Discrète (DCT) suivie par un codeur arithmétique, conçus à compresser les images médicales à des taux de compression élevés. Nous avons testé quelques ondelettes en fonction des facteurs de quantifications dans les deux cas (images médicales niveaux de gris et couleurs). Les résultats expérimentaux montrent une supériorité visuelle efficace de l’approche proposée et sa performance en termes de taux de compression et qualité de reconstruction confirmés par des paramètres d’évaluation telle que (PSNR, MSSIM), en conservant le contenu de l’information médicale. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Compression hybride, codeur arithmétique, Ondelettes, DWT, DCT. | en_US |
dc.subject | Paramètres d’évaluation, PSNR, MSSIM. | en_US |
dc.title | COMPRESSION HYBRIDE DES IMAGES MEDICALES. | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master en Génie Biomedical |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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Ms.EBM.Bensennia sarah.pdf | 4,38 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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