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Compression d'images fixes: comparaison des méthodes par transformations en ondelettes et celle par curvelets

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par Armel Francklin SIMO TEGUEU
Institut universitaire de technologie Fotso Victor de Bandjoun - Licence en ingénierie des réseaux et telecoms 2009
  

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Rapport Rédigé et présenté par SIMO TEGUEU et EMBOLO AURELIEN Page 10

CHAPITRE II : DE L'ANALYSE DE FOURRIER A L'ANALYSE PAR ONDELETTES

Figure 2 F et sa série pour n=3 (rouge) et n=10 (bleu)

Bien entendu, la représentation d'un signal par sa série de Fourier est optimale pour une sommation sur un grand nombre de coefficients, comme le montre la figure Figure2.

Figure3 Série de Fourier de F pour n =2000 Limites de la série de Fourier

Les séries de Fourier sont, dans certains cas limitées. Tout d'abord,

> Un phénomène curieux apparaît aussi : les oscillations de Gibbs. Autour des points de discontinuité, la valeur de la série oscille légèrement et la valeur au point de discontinuité est supérieure (ou inférieure) de 9% à la valeur de F en ce même point.

> La présence des oscillations de Gibbs crée une incertitude au niveau des points de discontinuité du signal qui pour une image représente un contour qui est la partie de l'image qui devrait être transparente à la transformation. Donc la série de Fourier n'est pas adaptée à la compression d'images.

> la fonction F doit être périodique. Elle est en effet exprimée par une somme de sinusoïde qui est des fonctions périodiques, et on peut montrer qu'une somme quelconque de fonction est encore une fonction périodique.

Rapport Rédigé et présenté par SIMO TEGUEU et EMBOLO AURELIEN Page 11

CHAPITRE II : DE L'ANALYSE DE FOURRIER A L'ANALYSE PAR ONDELETTES

Le fait que la série permette uniquement la représentation des fonctions périodiques, est ce qui motive la section suivante. En effet pour représenter d'autres fonctions sur R, on doit avoir besoin d'un outil.

I.2 LA TRANSFORMEE DE FOURIER

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