Contribution à la planification optimale des robots coopérants

Abstract

Dans ce travail, nous nous intéressons à la réduction du aux images fixes, sans toutefois perdre les informations utiles. Cette procédure est nommée compression. La compression représente une solution pour les problèmes majeurs rencontrés dans les applications de domaine de traitement d’images, généralement liés à la capacité de stockage et le temps de transmission des données. La compression peut être effectuée dans le domaine spatial ou dans un domaine transformé d’où l’existence de plusieurs techniques de compression avec ou sans perte d’informations lors de la reconstruction. volume de données associées Les efforts des chercheurs du domaine ont permis le développement d’un grand nombre de méthodes de compression adaptatives basées sur les statistiques de données de l’image. Ces méthodes sont très efficaces pour le codage Dans ce mémoire nous avons développé un codeur adaptatif qui permet la compression des images. La compression se fait dans le domaine de la Transformée en Cosinus Discrète, ensuite nous effectuons une classification suivi d’une sélection des blocs de l’image. Par la suite la quantification des coefficients des blocs sera utilisée dans l’algorithme de codage de Huffman ainsi on obtient une image compressée. Les résultats obtenus montre l’efficacité de la méthode de compression étudiée.