Cette thèse porte sur le codage avec compression des images couleur. Dans tout système de codage d’images, deux aspects déterminent directement les performances : l'espace choisi de représentation du signal d’image, la quantification de cette représentation. L'objectif considéré est celui de restituer des images exemptes de tout défaut perceptible à la reconstruction, tout en obtenant un fort taux de compression. La première partie de ce travail s'attache à caractériser le système visuel humain afin de déterminer l'espace de représentation canonique de l'information couleur. Dans un tel espace le signal d’image est séparé en trois composantes : la première est la luminance perceptuelle, les deux autres, basées sur la biologie humaine et sur des mesures psychovisuelles, notées Cr1 et Cr2, décrivent l’information couleur proprement dite. Ces deux signaux sont portés par des axes chromatiques spécifiques. Toutefois, ces axes chromatiques psychovisuels ne peuvent être traités séparément ni indépendamment du signal de luminance perceptuelle. Ceci nous a conduits à étudier les interactions entre chacune des trois composantes. Deux phénomènes ont été mis en évidence : d'une part, un phénomène de facilitation de la perception, d'autre part un phénomène de masquage de celle-ci (diminution de la perception). La deuxième partie du travail porte sur l’étude d’un schéma de codage en sous bandes d’images couleur mettant en oeuvre l'espace de représentation psychovisuel et les principales interactions. Dans ce schéma, la quantification doit garantir la non visibilité des dégradations engendrées. Les expériences que nous avons menées ont montré que les lois de quantification sur la composante Cr1 doivent être uniformes. En revanche, la composante Cr2 nécessite l'application d'une fonction non-linéaire avant de quantifier de façon uniforme. Les interactions entre les composantes de l'espace de représentation ont été intégrées à notre schéma de codage. Elles permettent d'obtenir des taux élevés de compression sans engendrer de dégradations visibles. Le débit obtenu par une quantification scalaire sur les différentes images est, en moyenne, de 0.25 bit par pixel pour l’ensemble des deux composantes chromatiques tout en conservant une excellente qualité des images restituées.

This thesis deals with color image coding with data compression. In image coding there are two main aspects which detemine mainly the performances of the system : the image representation space selected on the one hand, the quantization of the representation on the other hand. The goal considered here is to reconstruct the image at the decoder end without any perceptable impairment while reaching a large compression ratio. The first part of the work presents the study of human visual system (HVS) features. We have determined a perceptual color space and different interactions between the components of this space. The color space is composed of one achromatic component and two chromatic components : a "red-green" axis and "blue-yellow" axis. The study of the interactions between their components has shown two interesting features : a facilitation effect and a masking effect in the perception. These two effects can be integrated into a coding scheme in order to exploit only the information used by the human visual system. These features should improve the quality of decoded images without decreasing the compression rate as in fact, just the perceptible color information is coded. The second part presents a color image coding scheme based on the human visual system properties. More precisly both the perceptual color space and the interactions between the three perceptual components are taken into account. The structure of the coding scheme is the one of a subband system decomposition. Experiments we performed have shown the quantization law should be uniform for the “red-green” component to ensure no visible degradation. On the contrary, a non linear scaling should be performed before applying a uniform quantization on the “blue-yellow” component. The use of these processing leads to an excellent visual quality of decoded color images at a bit rate of 0.25 bit/pixel for color components on average.