Compression d'images par modélisation des coefficients TCD en lois mélange et quantification adaptative dans l'environnement JPEG

Dans cet article sont presentes des resultats obtenus sur la recherche des lois de distribution suivies par les coefficients de la Transformee en Cosinus Discrete (TCD) d'images ainsi qu'une premiere approche de quantification scalaire adaptative. Dans la litterature, de nombreux travaux ont deja ete menes sur l'etude des distributions des coefficients TCD. Les auteurs trouvent des gaussiennes, des laplaciennes ou des lois de Cauchy en basant leur decision sur le test d'adequation de Kolmogorov-Smirnov et en choisissant la loi qui donne le plus petit resultat au test. Afin de pouvoir justifier de la decision sur la loi, nous avons utilise une batterie de tests et compare les resultats a des seuils. Finalement, en utilisant le test de Cramer qui s'est avere le plus selectif, nous montrons que les coefficients TCD suivent une loi gaussienne ou somme de deux a quatre gaussiennes. Nous pouvons alors calculer une matrice de quantification adaptative et comparer les images reconstruites apres quantification adaptative et apres quantification par la norme JPEG. Pour une qualite comparable (PPSNR et histogrammes equivalents), ces images ont un meilleur taux de compression par quantification adaptative.