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Learning-based hyperspectral imagery compression through generative neural networks / Chubo Deng in Remote sensing, vol 12 n° 21 (November 2020)
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[article]
Titre : Learning-based hyperspectral imagery compression through generative neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Chubo Deng, Auteur ; Yi Cen, Auteur ; Lifu Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : n° 3657 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] analyse en composantes principales
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] compression d'image
[Termes descripteurs IGN] compression par ondelettes
[Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificielRésumé : (auteur) Hyperspectral images (HSIs), which obtain abundant spectral information for narrow spectral bands (no wider than 10 nm), have greatly improved our ability to qualitatively and quantitatively sense the Earth. Since HSIs are collected by high-resolution instruments over a very large number of wavelengths, the data generated by such sensors is enormous, and the amount of data continues to grow, HSI compression technique will play more crucial role in this trend. The classical method for HSI compression is through compression and reconstruction methods such as three-dimensional wavelet-based techniques or the principle component analysis (PCA) transform. In this paper, we provide an alternative approach for HSI compression via a generative neural network (GNN), which learns the probability distribution of the real data from a random latent code. This is achieved by defining a family of densities and finding the one minimizing the distance between this family and the real data distribution. Then, the well-trained neural network is a representation of the HSI, and the compression ratio is determined by the complexity of the GNN. Moreover, the latent code can be encrypted by embedding a digit with a random distribution, which makes the code confidential. Experimental examples are presented to demonstrate the potential of the GNN to solve image compression problems in the field of HSI. Compared with other algorithms, it has better performance at high compression ratio, and there is still much room left for improvements along with the fast development of deep-learning techniques. Numéro de notice : A2020-720 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs12213657 date de publication en ligne : 08/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12213657 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96310
in Remote sensing > vol 12 n° 21 (November 2020) . - n° 3657[article]Sparse signal modeling: Application to image compression, Image error concealment and compressed sensing / Ali Akbari (2018)
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Titre : Sparse signal modeling: Application to image compression, Image error concealment and compressed sensing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ali Akbari, Auteur Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2018 Importance : 158 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de Traitement du signal et de l’image, Sorbonne UniversitéLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes descripteurs IGN] acquisition comprimée
[Termes descripteurs IGN] compensation
[Termes descripteurs IGN] compression d'image
[Termes descripteurs IGN] modélisation
[Termes descripteurs IGN] problème inverse
[Termes descripteurs IGN] reconstruction d'image
[Termes descripteurs IGN] représentation parcimonieuse
[Termes descripteurs IGN] théorie du signalRésumé : (auteur) Signal models are a cornerstone of contemporary signal and image processing methodology. In this report, two particular signal modeling methods, called analysis and synthesis sparse representation, are studied which have been proven to be effective for many signals, such as natural images, and successfully used in a wide range of applications. Both models represent signals in terms of linear combinations of an underlying set, called dictionary, of elementary signals known as atoms. The driving force behind both models is sparsity of the representation coefficients, i.e. the rapid decay of the representation coefficients over the dictionary. On the other hands, the dictionary choice determines the success of the entire model. According to these two signal models, there have been two main disciplines of dictionary designing; harmonic analysis approach and machine learning methodology. The former leads to designing the dictionaries with easy and fast implementation, while the latter provides a simple and expressive structure for designing adaptable and efficient dictionaries. The main goal of this thesis is to provide new applications to these signal modeling methods by addressing several problems from various perspectives. It begins with the direct application of the sparse representation, i.e. image compression. The line of research followed in this area is the synthesis-based sparse representation approach in the sense that the dictionary is not fixed and predefined, but learned from training data and adapted to data, yielding a more compact representation. A new Image codec based on adaptive sparse representation over a trained dictionary is proposed, wherein different sparsity levels are assigned to the image patches belonging to the salient regions, being more conspicuous to the human visual system. Experimental results show that the proposed method outperforms the existing image coding standards, such as JPEG and JPEG2000, which use an analytic dictionary, as well as the state-of-the-art codecs based on the trained dictionaries. In the next part of thesis, it focuses on another important application of the sparse signal modeling, i.e. solving inverse problems, especially for error concealment (EC), wherein a corrupted image is reconstructed from the incomplete data, and Compressed Sensing recover, where an image is reconstructed from a limited number of random measurements. Signal modeling is usually used as a prior knowledge about the signal to solve these NP-hard problems. In this thesis, inspired by the analysis and synthesis sparse models, these challenges are transferred into two distinct sparse recovery frameworks and several recovery methods are proposed. Compared with the state-of-the-art EC and CS algorithms, experimental results show that the proposed methods show better reconstruction performance in terms of objective and subjective evaluations. This thesis is finalized by giving some conclusions and introducing some lines for future works. Note de contenu : 1- Introduction
2- Sparsity-based signal models
3- Image compressed sensing recovery
4- Receiver-based error concealment based on synthesis sparse recovery
5- Transmitter-based error concealment based on sparse recovery
6- Sparse representation-based image compression
7- Conclusion and future directionsNuméro de notice : 25937 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Traitement du signal et de l’image : Paris : 2018 DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018SORUS461 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96286 Statistical atmospheric parameter retrieval largely benefits from spatial–spectral image compression / Joaquín García-Sobrino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)
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[article]
Titre : Statistical atmospheric parameter retrieval largely benefits from spatial–spectral image compression Type de document : Article/Communication Auteurs : Joaquín García-Sobrino, Auteur ; Joan Serra-Sagristà, Auteur ; Valero Laparra, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp. 2213 - 2224 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes descripteurs IGN] compression d'image
[Termes descripteurs IGN] données météorologiques
[Termes descripteurs IGN] humidité de l'air
[Termes descripteurs IGN] image infrarouge couleur
[Termes descripteurs IGN] image MetOp-IASI
[Termes descripteurs IGN] interférométrie
[Termes descripteurs IGN] température de l'airRésumé : (Auteur) The infrared atmospheric sounding interferometer (IASI) is flying on board of the Metop satellite series, which is part of the EUMETSAT Polar System. Products obtained from IASI data represent a significant improvement in the accuracy and quality of the measurements used for meteorological models. Notably, the IASI collects rich spectral information to derive temperature and moisture profiles, among other relevant trace gases, essential for atmospheric forecasts and for the understanding of weather. Here, we investigate the impact of near-lossless and lossy compression on IASI L1C data when statistical retrieval algorithms are later applied. We search for those compression ratios that yield a positive impact on the accuracy of the statistical retrievals. The compression techniques help reduce certain amount of noise on the original data and, at the same time, incorporate spatial-spectral feature relations in an indirect way without increasing the computational complexity. We observed that compressing images, at relatively low bit rates, improves results in predicting temperature and dew point temperature, and we advocate that some amount of compression prior to model inversion is beneficial. This research can benefit the development of current and upcoming retrieval chains in infrared sounding and hyperspectral sensors. Numéro de notice : A2017-173 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2639099 Format de la ressource électronique : URL bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84722
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp. 2213 - 2224[article]Adaptive spectral–spatial compression of hyperspectral image with sparse representation / Wei Fu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 2 (February 2017)
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[article]
Titre : Adaptive spectral–spatial compression of hyperspectral image with sparse representation Type de document : Article/Communication Auteurs : Wei Fu, Auteur ; Shutao Li, Auteur ; Leyuan Fang, Auteur ; Jon Atli Benediktsson, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 671 - 682 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] codage
[Termes descripteurs IGN] compression d'image
[Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale
[Termes descripteurs IGN] pixel
[Termes descripteurs IGN] représentation parcimonieuse
[Termes descripteurs IGN] zone homogèneRésumé : (Auteur) Sparse representation (SR) can transform spectral signatures of hyperspectral pixels into sparse coefficients with very few nonzero entries, which can efficiently be used for compression. In this paper, a spectral-spatial adaptive SR (SSASR) method is proposed for hyperspectral image (HSI) compression by taking advantage of the spectral and spatial information of HSIs. First, we construct superpixels, i.e., homogeneous regions with adaptive sizes and shapes, to describe HSIs. Since homogeneous regions usually consist of similar pixels, pixels within each superpixel will be similar and share similar spectral signatures. Then, the spectral signatures of each superpixel can be simultaneously coded in the SR model to exploit their joint sparsity. Since different superpixels generally have different performances of SR, their rate-distortion performances in the sparse coding will be different. To achieve the best possible overall rate-distortion performance, an adaptive coding scheme is introduced to adaptively assign distortions to superpixels. Finally, the obtained sparse coefficients are quantized and entropy coded and constitute the final bitstream with the coded superpixel map. The experimental results over several HSIs show that the proposed SSASR method outperforms some state-of-the-art HSI compression methods in terms of the rate-distortion and spectral fidelity performances. Numéro de notice : A2017-141 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2613848 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84629
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 2 (February 2017) . - pp 671 - 682[article]
Titre : Quality assessment methodologies of post-processed images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lukas Krasula, Auteur ; Patrick Le Callet, Directeur de thèse ; Miloš Klima, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2017 Autre Editeur : Rennes : Université Bretagne Loire Importance : 204 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire présenté en vue de l’obtention du grade de Docteur de l’Université de Nantes, Ph.D. de Czech Technical University in Prague sous le sceau de l’Université Bretagne Loire, École doctorale : Sciences et technologies de l’information et mathématiques Discipline : Sciences de l’information et de la communicationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] accentuation d'image
[Termes descripteurs IGN] affinage d'image
[Termes descripteurs IGN] amélioration du contraste
[Termes descripteurs IGN] compression d'image
[Termes descripteurs IGN] esthétique
[Termes descripteurs IGN] indicateur de qualité
[Termes descripteurs IGN] mesure de la qualité
[Termes descripteurs IGN] post-traitement
[Termes descripteurs IGN] qualité d'image
[Termes descripteurs IGN] qualité radiométrique (image)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Ces vingt dernières années, la grande majorité des travaux réalisés dans le domaine de l’analyse de la qualité a été consacrée à la quantification de la distortion engendrée par le traitement d’une image. Par conséquent, l’image originale était toujours considérée comme étant de la meilleure qualité possible. Dans ce genre de scénario, la notion de qualité peut être exprimée comme la fidélité de la version traitée à sa version de référence. Cependant, des algorithmes de post-traitement permettent d’ajuster les propriétés esthétiques d’une image afin d’améliorer la qualité perceptible. Dans ce cas, il n’existe pas d’image ayant la meilleure qualité possible, et l’approche classique basée sur la fidélité ne peut plus être utilisée. L’objectif de cette thèse est de corriger les méthodologies d’analyse de la qualité afin de résoudre les difficultés d’évaluation de qualité que soulève le post-traitement. Les algorithmes de post-traitement, en rapport avec le sujet de cette thèse, proviennent de deux groupes : l’amélioration d’image, caractérisée par l’accentuation du contraste, et les techniques de compression de la plage dynamique (également appelée mappage tonal). Les méthodologies de l’analyse de qualité applicables dans ces domaines, tant subjectives qu’objectives, y sont étudiées, et les solutions proposées permettent de surpasser les méthodes les plus récentes. De plus, une nouvelle méthodologie est présentée afin d’évaluer les performances des indicateurs de la qualité objective, corrigeant les défauts des méthodes actuellement utilisées. Note de contenu : Introduction
1 - Subjective Quality Assessment Methodologies
2 - Objective Quality Metrics
3 - Performance Measures for Objective Quality Metrics
4 - Novel Methods for Evaluating Performance of Objective Metrics
5 - Revisiting the Role of the Reference in Image Quality Assessment
6 - Quality Assessment of Sharpened Images
7 - Quality Assessment of Tone-Mapped High Dynamic Range Images
ConclusionNuméro de notice : 21581 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de l’information et de la communication : Nantes : 2017 Organisme de stage : Dept. of Radioelectronics (MMTG) DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017NANT4039 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90595 PermalinkDictionary learning for promoting structured sparsity in hyperspectral compressive sensing / Lei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)
PermalinkCompressive sensing for multibaseline polarimetric SAR tomography of forested areas / Xinwu Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)
PermalinkPermalinkHYCA: A new technique for hyperspectral compressive sensing / G. Martin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)
PermalinkWavelet-Based Compressed Sensing for SAR Tomography of Forested Areas / Esteban Aguilera in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 12 (December 2013)
PermalinkA sparse image fusion algorithm with application to pan-sharpening / Xiao Xiang Zhu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 5 Tome 1 (May 2013)
PermalinkPermalinkVers une nouvelle prise en compte de l'esthétique dans la composition de la carte thématique : propositions de méthodes et d'outils / Laurent Jégou (2013)
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