1 Introduction    On essayera dans ce document de présenter les principes fondamentaux et quelques exemples de compression dans le domaine des images. 2 Principe    Le principe des compressions est simple. Comprimer c’est diminuer la place que prennent des données en supprimant les informations redondantes et/ou inutile. Les images naturelles en étant riches, il devient tout naturel qu’elles soient un des sujets de prédilections des compressions.    Dans la compression, on distingue deux grandes familles très différentes. Il y a les…

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Le premier type de filtre que l’on va voir sont les filtres de “moyennage”. On se base sur le principe que l’information dans une image est redondante. On va se servir de cette redondance pour supprimer le bruit. Pour cela, on calcule la valeur d’un point après filtrage comme étant la moyenne des points de son voisinage. Si on considère que l’on fait la moyenne sur les 9 points qui entourent le point considéré, le calcul ressemble à : pix_res(x,y)…

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Le principal problème des filtres gaussiens c’est qu’ils génèrent du flou. Cela est souvent très gênant sur le contour où le flou est très visible. Pour remédier à cela, le filtre que je présente ici tient compte de la pente pour générer un filtre qui dépendra des contours. Le filtre est alors adapté à la région qu’il va filtrer. Pour calculer les coefficients du filtre on considère la fonction : d(i,j,k,l) = |I(i,j) – I(k,l)| I(i,j) correspond à l’intensité du…

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Le filtre médian à pour but de supprimer les bruits impulsionnels dans une image. Par bruit impulsionnel, on désigne des points qui seraient présents venant d’une image et qui sont très différents de leurs voisins. Pour supprimer ce type de bruit. On calcule l’intensité de la lumière sur les points voisins au point que l’on considère. Ensuite, on trie tous les points en fonction de leur intensité lumineuse et on prend le point avec l’intensité médiane (du milieu) comme point…

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