Compression d'images par fractale : études sur la mesure et le domaine de recherche de l'autosimilarité (spatial ou transforme) et sur l'accélération de la génération du modèle fractal

L'objectif de ce travail est le developpement d'une methodologie optimisee de compression des images fondee sur la theorie des fractales. La compression par fractale est basee sur la detection, la meure et le codage de l'auto-similarite presente dans les scenes naturelles se manifestant en termes de ressemblance entre des structures locales a differentes echelles, orientations et dispositions spatiales. Apres un partitionnement adapte de l'image, chaque partie elementaire est mise en correspondance avec une autre partie d'echelle differente recherchee dans toute l'image. Chaque correspondance est modelisee par une transformation affine locale et l'union de ces transformations appelee Local Iterated Funcion Systems (LIFS) forme le code fractal. En ce qui concerne le schema de base, des ameliorations sont apportee s a differents niveaux. L'influence du choix de la norme utilisee dans la mesure de l'auto-similarite est etudiee et une nouvelle methode de codage base sur la norme L est proposee et comparee a celle basee sur a norme Lα. Afin de reduire la complexite du codage par fractale des images pleine resolution, une classification parametrique des blocs source et destination est faite en utilisant la variance ou la dimension fractales des blocs cible. En ce qui concerne les schemas hybrides (fractale/TCD et fractale / sous bandes), une synthese complete de l'etat de l'art est effectuee. Un e methode originale de codage par fractale intra-sou s bandes adaptatif est proposee, methode qui permet de profiter des avantages des deux theories (ondelettes et fractale) pour augmenter les performances de l'algorithme de codage en termes de minimisation de la distorsion et du temps de calcul. En ce qui concerne l'acceleration du codage par fractale, un nouvel algorithme de compression hybride fractale/QV/sous-bandes avec une approche non-iterative de classification des blocs source est developpe et compare aux algorithmes d'acceleration existants en termes de complexite d'algorithme et temps de codage.