Ce travail de recherche vise à proposer une approche de compression d’images à faible consommation de ressources (énergie, mémoire, capacité de calcul et de stockage, etc.) dans un Réseau de Capteurs corporel Sans Fil (RCSF). Les techniques de compression d’images avec perte sont pratiquement inacceptables dans le domaine médical, car la perte d’informations essentielles peut fausser le diagnostic. C’est ainsi que le présent travail se propose d’apporter des alternatives algorithmiques plus adaptées en respectant le standard non seulement les contraintes et comportements des RCSF, mais aussi les normes DICOM (Digital Imaging and Communications in Medecine) et Canadian Association of Radiologists Standards for Irreversible Compression in Digital Diagnostic Imaging within Radiology (CAR). Notre approche consiste à segmenter l’image en région d’intérêt (ROI) et zone de non intérêt (non-ROI), pour ensuite coder chaque zone par une approche de compression appropriée.
MOTS-CLÉS : Image, Segmentation, Compression, Image médicale, Ondelettes, Réseaux de Capteurs Sans Fils