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Contrôle des performances et conciliation d'erreurs dans les décodeurs d'image

Author: Ghislain Takam tchendjouEmmanuel SimeuIan O'Connor, (professeur de systèmes nanoélectroniques).Patrick Girard, enseignant-chercheur en informatique).Fabrice MonteiroAll authors
Publisher: 2018.
Dissertation: Thèse de doctorat : Nano electronique et nano technologies : Université Grenoble Alpes (ComUE) : 2018.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : French
Summary:
Cette thèse porte sur le développement et l'implémentation des algorithmes de détection et de correction des erreurs dans les images, en vue de contrôler la qualité des images produites en sortie des décodeurs numériques. Pour atteindre les objectifs visés dans cette étude, nous avons commencé par faire l'état de lieu de l'existant. L'examen critique des approches en usage a justifié la construction
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Details

Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Ghislain Takam tchendjou; Emmanuel Simeu; Ian O'Connor, (professeur de systèmes nanoélectroniques).; Patrick Girard, enseignant-chercheur en informatique).; Fabrice Monteiro; Salvador Mir; Fritz Lebowsky; Communauté d'universités et d'établissements Université Grenoble Alpes.; École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble).; Techniques de l'informatique et de la microélectronique pour l'architecture des systèmes intégrés (Grenoble).
OCLC Number: 1102524298
Notes: Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource
Responsibility: Ghislain Takam tchendjou ; sous la direction de Emmanuel Simeu.

Abstract:

Cette thèse porte sur le développement et l'implémentation des algorithmes de détection et de correction des erreurs dans les images, en vue de contrôler la qualité des images produites en sortie des décodeurs numériques. Pour atteindre les objectifs visés dans cette étude, nous avons commencé par faire l'état de lieu de l'existant. L'examen critique des approches en usage a justifié la construction d'un ensemble de méthodes objectives d'évaluation de la qualité visuelle des images, basées sur des méthodes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes prennent en entrées un ensemble de caractéristiques ou de métriques extraites des images. En fonction de ces caractéristiques, et de la disponibilité ou non d'une image de référence, deux sortes de mesures objectives ont été élaborées : la première basée sur des métriques avec référence, et la seconde basée sur des métriques sans référence ; toutes les deux à distorsions non spécifiques. En plus de ces méthodes d'évaluation objective, une méthode d'évaluation et d'amélioration de la qualité des images basée sur la détection et la correction des pixels défectueux dans les images a été mise en œuvre. Les applications ont contribué à affiner aussi bien les méthodes d'évaluation de la qualité visuelle des images que la construction des algorithmes objectifs de détection et de correction des pixels défectueux par rapport aux diverses méthodes actuellement en usage. Une implémentation sur cartes FPGA des techniques développées a été réalisée pour intégrer les modèles présentant les meilleures performances dans de la phase de simulation.

This thesis deals with the development and implementation of error detection and correction algorithms in images, in order to control the quality of produced images at the output of digital decoders. To achieve the objectives of this work, we first study the state-of the-art of the existing approaches. Examination of classically used approaches justified the study of a set of objective methods for evaluating the visual quality of images, based on machine learning methods. These algorithms take as inputs a set of characteristics or metrics extracted from the images. Depending on the characteristics extracted from the images, and the availability or not of a reference image, two kinds of objective evaluation methods have been developed: the first based on full reference metrics, and the second based on no-reference metrics; both of them with non-specific distortions. In addition to these objective evaluation methods, a method of evaluating and improving the quality of the images based on the detection and correction of the defective pixels in the images has been implemented. The proposed results have contributed to refining visual image quality assessment methods as well as the construction of objective algorithms for detecting and correcting defective pixels compared to the various currently used methods. An implementation on an FPGA has been carried out to integrate the models with the best performances during the simulation phase.

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<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Thing\/decodeurs<\/a>> # D\u00E9codeurs<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Thing<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"D\u00E9codeurs<\/span>\" ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Thing\/erreurs<\/a>> # Erreurs<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Thing<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Erreurs<\/span>\" ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Thing\/images<\/a>> # Images<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Thing<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Images<\/span>\" ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Thing\/performances<\/a>> # Performances<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Thing<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Performances<\/span>\" ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Topic\/algorithmes<\/a>> # Algorithmes<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Intangible<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Algorithmes<\/span>\"@fr<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Topic\/apprentissage_automatique<\/a>> # Apprentissage automatique<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Intangible<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Apprentissage automatique<\/span>\"@fr<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Topic\/reconstruction_d_image<\/a>> # Reconstruction d\'image<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Intangible<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Reconstruction d\'image<\/span>\"@fr<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Topic\/reseaux_logiques_programmables_par_l_utilisateur<\/a>> # R\u00E9seaux logiques programmables par l\'utilisateur<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Intangible<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"R\u00E9seaux logiques programmables par l\'utilisateur<\/span>\"@fr<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
<http:\/\/experiment.worldcat.org\/entity\/work\/data\/9130681325#Topic\/traitement_d_images_techniques_numeriques<\/a>> # Traitement d\'images--Techniques num\u00E9riques<\/span>\n\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0a \nschema:Intangible<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\nschema:name<\/a> \"Traitement d\'images--Techniques num\u00E9riques<\/span>\"@fr<\/a> ;\u00A0\u00A0\u00A0\u00A0.\n\n\n<\/div>\n
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