Compression des images satellites en utilisant l’analyse en composantes ele principales et la DCT
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Date
2016
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Abstract
L’objectif principal de ce travail, est l’étude de l’effet de la projection de l’analyse
composante principale sur une image satellite multi-spectrale. Dans ce contexte, nous avons
proposé une méthode de compression hybride basée sur la projection des données dans
l’espace en composante principale (PCA), la transformée de la DCT, codage sans perte, et
codeur Huffman.
Pour montrer l’efficacité de notre méthode proposée, nous testons plusieurs combinaison des
paramètres (taille de bloc 8×8 et 16×16, nombre de bits, seuillage), ceci est afin d’effectuer
une étude comparative pour trouver la meilleur combinaison le plus adapté à la compression
des images satellites.
Les résultats que nous avons obtenus, après simulation sont assez satisfaisants du point de vue
amélioration de performances du codeur (PSNR, CR, bpp) par rapport à la norme JPEG.
L’application de l’approche proposée sur deux différentes images satellites (Khenchela et Lac
Mono), a montré que : la meilleure performance peut être obtenue avec le changement
d’espace originale vers un autre espace en composante principale, taille de bloc 16×16, et
nombre de bits égal a 9 sont les plus adaptées à cet algorithme.