Nouvelles techniques de quantification vectorielle algébrique basées sur le codage de Voronoi : application au codage AMR-WB+

L'objet de cette thèse est l'étude de la quantification (vectorielle) par réseau de points et de son application au modèle de codage audio ACELP/TCX multi-mode. Le modèle ACELP/TCX constitue une solution possible au problème du codage audio universel---par codage universel, on entend la représentation unifiée de bonne qualité des signaux de parole et de musique à différents débits et fréquences d'échantillonnage. On considère ici comme applications la quantification des coefficients de prédiction linéaire et surtout le codage par transformée au sein du modèle TCX; l'application au codage TCX a un fort intérêt pratique, car le modèle TCX conditionne en grande partie le caractère universel du codage ACELP/TCX. La quantification par réseau de points est une technique de quantification par contrainte, exploitant la structure linéaire des réseaux réguliers. Elle a toujours été considérée, par rapport à la quantification vectorielle non structurée, comme une technique prometteuse du fait de sa complexité réduite (en stockage et quantité de calculs). On montre ici qu'elle possède d'autres avantages importants: elle rend possible la construction de codes efficaces en dimension relativement élevée et à débit arbitrairement élevé, adaptés au codage multi-débit (par transformée ou autre); en outre, elle permet de ramener la distorsion à la seule erreur granulaire au prix d'un codage à débit variable. Plusieurs techniques de quantification par réseau de points sont présentées dans cette thèse. Elles sont toutes élaborées à partir du codage de Voronoï. Le codage de Voronoï quasi-ellipsoïdal est adapté au codage d'une source gaussienne vectorielle dans le contexte du codage paramétrique de coefficients de prédiction linéaire à l'aide d'un modèle de mélange gaussien. La quantification vectorielle multi-débit par extension de Voronoï ou par codage de Voronoï à troncature adaptative est adaptée au codage audio par transformée multi-débit. L'application de la quantification vectorielle multi-débit au codage TCX est plus particulièrement étudiée. Une nouvelle technique de codage algébrique de la cible TCX est ainsi conçue à partir du principe d'allocation des bits par remplissage inverse des eaux

Medical Image Set Compression Using Wavelet and Lifting Combined With New Scanning Techniques.

Today, hospitals are desirous of better methods for replacing their traditional film-based medical imaging. A major problem associated with a film-less hospital is the amount of digital image data that is generated and stored. Image compression must be used to reduce the storage size. This dissertation presents several techniques involving wavelet analysis, lifting, image prediction and image scanning to achieve an efficient diagnostically lossless compression for sets of medical images. This dissertation experimentally determines the optimal wavelet basis for medical images. Then, presents a new wavelet based prediction method for prediction of the intermediate images in a similar set of medical images. The technique uses the correlation between coefficients in the wavelet transforms of the image set to produce a better image prediction compared to direct image prediction. New methods for scanning similar sets of medical images are introduced in this dissertation. These methods significantly reduce the image edges needed for compression with wavelet lifting. Lifting plus new scanning methods have the following advantages: (a) images in the set do not have to be the same size, (b) additional compression is obtained from the continuous image background, and (c) lifting produces better compression. The scanning techniques, introduced in this dissertation, reduce the number of edges. These scanning techniques separate the diagnostic foreground from the continuous background of each image in the set. A theoretical approach for determining an optimal orthogonal wavelet basis with compact support is presented and then demonstrated on medical images. Orthogonal wavelet bases were constructed with this theoretical approach and then another algorithm was used to determine the optimal wavelet basis for each medical image set. One result of this research is that the new image scanning techniques plus lifting and standard compression methods resulted in improved and better compression of medical image sets than achieved by the standard compression alone