en fr Lattice vector quantization: an efficient tool for compression and watermarking of still images Quantification vectorielle algébrique : un outil performant pour la compression et le tatouage dimages fixes Report as inadecuate




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1 CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy

Abstract : This manuscript describes twelve years of research activities in the Resarch Center for Automatic Control of Nancy in the field of image compression real life and medical images, as well as in the field of watermarking associated to compression.We emphasized the stage of quantification of the compression chain for which we proposed a method called - dead zone lattice vector quantization - DZLVQ associated with a multiresolution wavelet scheme, allowing to improve significantly the performances in terms of bit rate distortion trade-off and overall visual quality, with regard to the new standard JPEG2000 as well as to the reference algorithm SPIHT. We worked on three essential points and proposed every time the solutions to make the use of QVAZM realistic in a compression chain: the codebook vector labelling, the tuning of quantization parameters scaling factor and deadzone size and the bit allocation.The major contribution of our works in the field of 3D medical imaging consisted in trying to open a way to lossy compression, still unthinkable some years ago for evident reasons of diagnosis. We extended successfully our DZLVQ algorithm to the case of volumetric medical images. Furthermore, we studied the impact of lossy compression computer-aided detection of solid lung nodules for which we were able to show a robustness to lossy compression even for high compression ratios until 96:1.Finally, the main contribution of our works in the .eld of watermarking concerns the development of combined compression-watermarking approaches which ended in the proposition of two methods based on DZLVQ principles. They are particularly attractive for the applications where the compression constitutes the main attack or the main processing.

Résumé : Ce manuscrit décrit douze ans d-activités de recherche au Centre de Recherche en Automatique de Nancy dans le domaine de la compression d-images grand public mais aussi médicales, ainsi que dans celui du tatouage d-images dans un contexte de compression.Nous avons mis l-accent sur l-étape de quantification de la chaîne de compression pour laquelle nous avons proposé une méthode dite de « quantification vectorielle algébrique avec zone morte »QVAZM associée à une analyse multirésolution par ondelettes, permettant d-améliorer sensiblement, par rapport au nouveau standard JPEG2000 ainsi qu-à l-algorithme de référence SPIHT, les performances en termes de compromis débit-distorsion, et ainsi la qualité visuelle de l-image reconstruite.Nous avons travaillé sur trois points essentiels et proposé à chaque fois des solutions afin de rendre l-utilisation de la QVAZM réaliste dans une chaîne de compression : l-indexage des vecteurs du dictionnaire, le réglage des paramètres du dictionnaire facteur d-échelle et zone morte et l-allocation des ressources binaires.La contribution majeure de nos travaux dans le domaine de l-imagerie médicale 3D a consisté à tenter d-ouvrir une voie à la compression avec perte, encore inenvisageable il y a quelques années pour des raisons évidentes de diagnostic. Nous avons pour cela étendu avec succès notre algorithmeQVAZM au cas des images médicales volumiques. Parallèlement à ces travaux, nous avons étudié l-impact de la compression avec perte sur certaines applications de traitement d-images médicales, en particulier sur un outil d-aide à la détection de nodules pulmonaires pour lequel nous avons pu montrer une robustesse à la compression avec perte, même à fort taux de compression jusqu-à 96 :1.Enfin, la contribution principale de nos travaux dans le domaine du tatouage concerne le développement d-approches combinées compression-tatouage et ont abouti à la proposition de deux méthodes de tatouage reposant sur la QVAZM, associée à une analyse multirésolution par transformée en ondelettes. Elles sont particulièrement attractives pour les applications où la compression constitue la principale attaque ou le principal traitement.

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Keywords : compression watermarking lattice vector quantization real life images medical images

Mots-clés : images grand public tatouage images médicales quantification vectorielle algébrique





Author: Jean-Marie Moureaux -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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