FR 2935077 A1 20100219 FR 0804603 A 20080814 PROCEDE POUR COMPRESSER DES DONNEES ISSUES DE SIGNAUX A FORTE DYNAMIQUE ET VARIANCE FAIBLE L'objet de la présente invention concerne un procédé de compression de 5 données pour des signaux à forte dynamique ou encore des signaux à forte dynamique et variance faible. Sous l'expression � signaux à forte dynamique et variance faible �, il faut entendre des signaux pour lesquels d'un point de vue statistique, le signal suit une distribution de faible variance avec des échantillons de forte valeur 10 (amplitude). Le procédé selon l'invention trouve ses applications dans le domaine des images radar à ouverture synthétique ou ROS (SAR pour l'abréviation anglo-saxonne � Synthetic Aperture Radar �) qui est un système actif de télédétection qui délivre ses propres faisceaux d'ondes électromagnétiques 15 et capte les ondes rétrodiffusées par les éléments initialement illuminés par son faisceau d'ondes. Les données complexes mono-vue (ou SLC abrégé anglo-saxon de single look complex) issues du Radar ou le module de celles-ci sont utilisées pour différents types d'applications : la reconnaissance de terrain (sol, feuillage, édifices, ...), la détection et l'identification de zone 20 d'intérêt et l'estimation d'altitude. Elle est aussi applicable dans le domaine des radars à ouverture réelle, des données radar à ouverture synthétique inverse, des données sonar actif ou encore dans certains types d'imagerie médicale. De manière plus générale, le procédé selon l'invention concerne toutes les applications qui nécessitent 25 un nombre de bits par échantillon élevé. A l'heure où des capteurs SAR opérationnels se multiplient (satellites, drones, ...) se pose l'inéluctable question de la compression de ces données. A l'heure actuelle, ce besoin devient notamment crucial avec l'apparition 30 prochaine de systèmes opérationnels à résolution largement sub-métrique, conduisant à des volumes de données considérables. En fonction des éléments illuminés par le faisceau, les ondes rétro-diffusées vont se comporter différemment. Par exemple, une zone d'herbes ou de forêt va avoir tendance à absorber l'onde et à ne rétro-diffuser qu'une faible amplitude du faisceau. A l'inverse, une zone métallique rétrodiffusera quasiment complètement le faisceau créant ainsi un phénomène de forte amplitude et �d'éblouissement � nommé chatoiement ou en anglo-saxon �speckle � se propageant spatialement sur les données à proximité. Pour ce type d'application, la dynamique des données est alo's élevée, généralement plus de 16 bits de précisions par échantillons sont utilisés, et il se pose alors le problème de la réalisation de systèmes ernbarqués traitant des dynamiques élevées. Différents procédés et systèmes utilisent la transformée gamma ou d'autres transformées non-linéaires principalement dans le domaine de l'image optique comme indiqué dans les demandes de brevet US 20070052863, US 2008 00118800, US 20070273776. Une autre manière de procéder, telle que décrite dans le brevet FR 2658676, propose une méthode de quantification non-uniforme utilisant de manière sous-jacente une transformée non linéaire qui s'applique au dispositif du codage de son et de la parole. Cette méthode suppose en effet que le signal à comprimer suit une loi de statistique de type Laplacien. Les procédés et systèmes proposés par l'art antérieur ne permettent pas d'obtenir une compression de données adaptée dans le cas où le signal présente une forte dynamique ou une forte dynamique à variance faible. Ils ne sont pas non plus adaptés aux problématiques de données SAR, à savoir une densité de probabilité gaussienne pour le cas de données complexes ou de Rayleigh pour le cas de données en amplitude, et la prise en compte de valeurs de très forte amplitude. Dans la suite de la description l'expression �forte dynamique et variance faible � vise des signaux ayant un facteur de crête (rapport entre le module 30 de la valeur maximale et l'écart-type du signal) supérieure à 12 dB. L'objet de la présente invention s'applique sur des données qui ont été numérisés sur un nombre N de bits et l'un des objectifs est d'appliquer une transformation non-linéaire sur l'ensemble de ces données numérisées pour pouvoir les quantifier sur un nombre k de bits avec k inférieur à N. L'invention concerne un procédé pour compresser des signaux à forte dynamique d'amplitude et faible variance quantifiés sur un nombre N bits, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : • une première étape où l'on applique auxdites données quantifiées une fonction non-linéaire, chaque donnée étant ainsi compressée ; • une deuxième étape de quantification desdites données compressées sur un nombre k de bits avec k inférieur à N ; • une troisième étape de transmission des données à une quatrième de dé-quantification des données en utilisant la valeur k ; • puis une cinquième étape au cours de laquelle la transformée inverse de la fonction non linéaire est appliquée afin de retrouver les données initiales. Le procédé peut comporter une étape de traitement ou de compression avant la transmission des données et une étape de traitement ou de 20 décompression après l'étape de transmission. La fonction non linéaire utilisée est, par exemple, choisie parmi la liste des fonctions suivantes : la fonction gamma, une fonction de type logarithmique, une fonction de type polynomial. Une combinaison d'une ou de plusieurs de ces fonctions non-linéaires peut être mise en oeuvre. 25 Les données traitées par le procédé selon l'invention sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où les parties réelles et imaginaires suivent une distribution de loi gaussienne. Selon un autre mode de réalisation, les données sont des images issues 30 d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où le module des images suit une distribution de Rayleigh et la phase associée suit une distribution uniforme sur [0, 2u]. Dans ce cas, la fonction non linéaire ne sera appliquée que sur la composante module du signal. L'étape de quantification sur N bits est, par exemple, une quantification sur 32 bits en virgule flottante. L'étape de compression utilise, par exemple, une compression entropique ou un compresseur image de type JPEG. Le procédé selon l'invention s'applique, par exemple, à des signaux issus d'un sonar actif ou d'un radar à ouverture réelle. Il peut aussi être mis en oeuvre sur des signaux issus d'appareils de mesure 10 médicaux. D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture d'un exemple non limitatif de réalisation en se référant aux figures qui représentent : 15 • Les figures 1A et 1B une représentation d'histogramme des deux composantes cartésienne : partie réelle et partie imaginaire d'une image SAR, • Les figures 2A et 2B un histogramme des deux composantes polaires des données SAR, respectivement pour le module et pour la phase, 20 • La figure 3 un exemple de fonction non linéaire, • La figure 4 un synoptique des étapes du procédé selon l'invention, et • La figure 5 un synoptique d'une variante de la figure 4. Afin de mieux faire comprendre le principe du procédé selon l'invention, 25 l'exemple est donné à titre indicatif pour une image SAR. Le procédé selon l'invention comporte l'application aux données constituant une image � SAR� d'une quantification adaptée en utilisant une transformée non linéaire. Un radar SAR comporte un émetteur pour émettre une onde électromagnétique en direction, par exemple, d'une zone à étudier. Après 30 réflexion des ondes sur un ou plusieurs objets de la zone, le radar SAR reçoit l'onde réfléchie au niveau d'un récepteur adapté à traiter les signaux reçus. L'un des premiers traitements consiste à numériser le signal reçu afin d'établir une image. C'est sur cette image représentée par un ensemble de données numérisées et stockées dans une mémoire du récepteur que les étapes du procédé selon l'invention vont être exécutées. Les étapes qui vont être décrites par la suite peuvent aussi s'appliquer sur des données numérisées ne représentant pas une image. Les images SAR peuvent être de deux types, soit de nature complexe au sens mathématique du terme (nommées images SLC), soit mono-composante (image représentant le module des données SLC). Pour traiter ce type d'images, deux méthodes sont envisageables : soit on traite la partie réelle et la partie imaginaire, soit le module et la phase sont traités. Les figures 1A et 1B représentent les histogrammes des parties réelles et imaginaires des données complexes qui suivent une distribution de loi gaussienne. En outre ces parties sont décorrélées et donc indépendantes comme on peut le voir sur ces figures. Les figures 2A et 2B sont la représentation des mêmes données SLC en coordonnées polaire. Le module des images SLC suit une distribution de Rayleigh et la phase cp associée sut une distribution uniforme sur [0, 2u]. La figure 3 représente un exemple de fonction non-linéaire u=f(x) où l'axe des abscisses correspondant au pas de quantification pour laquelle on remarque que les pas de quantification Aqi sont plus larges pour les fortes valeurs de x et plus étroites pour les faibles valeurs de x. La figure 4 est un synoptique des étapes mises en oeuvre au cours du procédé selon l'invention. Ces différentes étapes sont exécutées au sein du récepteur SAR après établissement de l'image par des moyens connus de l'Homme du métier et qui ne seront pas détaillés. Les données SAR sont codées sur N bits en virgule fixe ou en virgule flottante et sont transformées de manière non linéaire en appliquant une transformée non linéaire 101 afin que les données soient codées sur N' bits avec N' supérieur ou à égal à N. Les données codées sont ensuite quantifiées 102 sur k bits avec k inférieur à N en virgule fixe, ce qui permet de diminuer le débit des données SAR avant d'être transmises 103. En général, les données SAR ont une précision en virgule flottante sur 32 bits et le nombre de bits (k) sur lequel ce signal est requantifié après transformée est inférieur ou égal à 32 bits en virgule fixe. Les données représentatives de l'image SAR issues de la deuxième étape de quantification sont ensuite transmises à un dispositif d'analyse. Au niveau de ce dispositif d'analyse, les données sont dé-quantifiées en utilisant comme paramètre la valeur k 104, l'étape suivante consiste à appliquer une transformée non linéaire inverse de celle utilisée lors de l'étape 101 pour récupérer la précision du N bits et la même dynamique ou une dynamique sensiblement identique et récupérer les données dé-quantifiées associées à l'image. Le procédé en fonction des statistiques des données SAR applique une transformation non linéaire qui peut être une des transformées choisies dans la liste suivante : fonction logarithmique, fonction polynomiale, fonction continue ou discontinue, etc. sur celles-ci afin d'obtenir une nouvelle statistique mieux adaptée pour une étape de quantification et/ou de compression des données. Les données SAR ont en général une densité de probabilité qui suit une loi de Rayleigh pour sa compcsante module, soit une loi gaussienne pour sa partie réelle et imaginaire. Pour adapter une quantification scalaire à ce type particulier de statistique, selon un mode réalisation, la transformée non linéaire est une transformée de type gamma en prétraitement avant cette quantification. La transformée gamma est du type f(x)=A.x(li9amma> où A est un coefficient de proportionnalité permettant de s'adapter à la dynamique du signal. La valeur de gamma est choisie en fonction de la statistique que présentent les données. Cette transformée permet notamment de compresser les amplitudes des données en représentant le signal différemment et en rehaussant artificiellement les faibles valeurs des données avant quantification. Pour le décodage, le procédé utilise une transformée inverse g(x)=xgamma/A, après décompression pour récupérer la résolution originale. Cette transformée non-linéaire permet donc d'obtenir une meilleure précision sur la quasi-totalité des échantillons. D'autres lois de transformation non-linéaires peuvent être utilisées, telles que : • Les lois de type logarithmique. Dans ce cas. la transformée est du type f(x)=a.ln(Rx+b). Cette transformée permet également de � compresser les amplitudes � en représentant le signal différemment en rehaussant artificiellement les faibles valeurs avant quantification. Pour le décodage, il suffit alors d'utiliser la transformée inverse g(x)=exp((X/a)-b)/(3 • Les lois de type polynomial. Dans ce cas, la transformée est du type i=N f(x) = I a; .xe r=o Les différentes valeurs des paramètres N, a;, permettent une grande flexibilité pour adapter les statistiques des données avant quantification. Ces paramètres induisent en partie la complexité de la fonction inverse à calculer. Ces lois sont appliquées seules ou en les combinant. La figure 5 représente une variante de réalisation de la figure 4 qui comporte en plus des éléments de la figure 4, une étape de traitement 203 avant la transmission des données pour analyse et une étape de traitement 204 après la transmission des données. Ces traitements peuvent être une étape de compression, et une étape de décompression nécessitant un nombre de bits limités avec k Le procédé selon l'invention présente notamment les avantages suivants : Il permet une meilleure précision sur les faibles valeurs lors de la quantification, ce qui permet une meilleure discrimination des zones d'intérêts. Elle permet, de plus d'utiliser d'autres applications standards comme la compression dont la dynamique d'entrée maximale est limitée.30 REVENDICATIONS1 û Procédé pour compresser des signaux à forte dynamique d'amplitude et faible variance quantifiés sur un nombre N bits, caractérisé en ce qu'il 5 comporte au moins les étapes suivantes : • une première étape où l'on applique auxdites données quantifiées une fonction non-linéaire, chaque donnée étant ainsi compressée ; • une deuxième étape de quantification desdites données compressées sur un nombre k de bits avec k inférieur à N; 10 • une troisième étape de transmission des données à une quatrième de dé-quantification des données en utilisant la valeur k; • puis une cinquième étape au cours de laquelle la transformée inverse de la fonction non linéaire est appliquée afin de retrouver les données initiales. 15 2 û Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comporte une étape de compression avant la transmission des données et une étape de décompression après l'étape de transmission. 20 3 û Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que la fonction non linéaire utilisée est choisie parmi la liste des fonctions suivantes : la fonction gamma, une fonction de type logarithmique, une fonction de type polynomial. 25 4 û Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que le procédé utilise une combinaison de fonctions non linéaires. û Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que les données sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent 30 sous une forme statistique où les parties réelles et imaginaires suivent une distribution de loi gaussienne.6 ù Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que les données sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où le module des images suit une distribution de Rayleigh et la phase associée suit une distribution uniforme sur [0, 2n]. 7 ù Procédé selon l'une des revendications 5 et 6 caractérisé en ce que l'étape de quantification sur N bits est une quantification sur 32 bits en virgule flottante. 8 ù Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'étape de compression utilise une compression entropique ou un compresseur image de type JPEG. 15 9 ù Utilisation du procédé selon l'une des revendications 1 à 3 à des signaux issus d'un sonar actif ou d'un radar à ouverture réelle. ù Utilisation du procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce qu'il est appliqué sur des signaux issus d'appareils de mesure 20 médicaux. 10