Quantization codebook optimization for color image under psychophysical constraints

The information contained into an image is spatially, spectrally and perceptually redundant . In the context of the color Vector Quantization (VQ) compression scheme, this redundancy is a handicap in terms of performances (complexity, quality and compression rate) . Combining perceptual and classification criteria, one can improve the codebook quality when reduce construction time associated . In this paper, we propose a training set reduction method . Associating to vectors of the training set a perceptually relevant measure, one can extract a subset from it . A classification step is then applied on this subset . Finally, the codebook is construct using the LBG algorithm on each obtained cluster, and joining together all code vectors . Psychophysics and statistical measures of image quality allow us to validate our method in terms of construction time, reconstructed image quality and compression rate .L'information contenue dans une image couleur est redondante spatialement, spectralement et perceptuellement. Dans le contexte de la compression d'image couleur par quantification vectorielle, cette redondance devient rapidement un handicap en termes de performances (complexité, qualité, taux de compression). En combinant des éléments de perception et de classification, il est possible d'améliorer la qualité du dictionnaire tout en réduisant le temps de construction associé. Dans cet article, nous proposons une méthode de réduction de la base d'apprentissage. En associant aux éléments de cette base une mesure perceptuellement significative, nous en extrayons un sous-ensemble représentatif. Une étape de classification reposant sur un modèle paramétrique de la mesure est ensuite appliquée sur ce sous-ensemble. Pour chacune des classes obtenues, un dictionnaire est déterminé en appliquant l'algorithme LBG. L'ensemble de ces dictionnaires constitue le dictionnaire final. L'utilisation de tests psychophysiques et de mesures statistiques de la qualité nous ont permis de valider notre approche en termes de temps de calcul, de qualité des images reconstruites et du taux de compression