La compression, nécessaire à la transmission des images numériques diffusées sur les télévisions, est responsable de dégradations appelées artefacts. Pour obtenir des images de meilleure qualité, la correction des artefacts doit être efficace, robuste au large panel dimages diffusées, et simple pour que ces images soient traitées en temps réel avant leur diffusion. Pour obtenir ce compromis, notre étude se divise en 3 axes : l'estimation, la mesure et la correction.<br />En estimant quels sont les artefacts les plus gênants et les risques encourus à les corriger, nous définissons la problématique de ce travail : comment corriger les effets de bloc et de ringing qui sont des artefacts de compression sans risquer de faire apparaître un artefact de correction tel que le flou ?<br />Les métriques objectives, validées par des tests subjectifs, permettent de mesurer ces artefacts. L'étude de l'état de l'art, associée à la modélisation de notre manière de percevoir ces artefacts, nous permet d'aboutir au développement du BLE (Block Level Estimator) et du BluM (Blur Metric), métriques objectives destinées à estimer respectivement leffet de bloc et le flou sur une image. <br />La correction de l'effet de bloc et de l'effet de ringing peut ensuite être guidée et validée par ces métriques. Nous proposons des modules permettant d'améliorer, de rendre plus robustes et d'implémenter facilement les corrections existantes. Puis, pour résoudre la problématique, nous intégrons ces modules dans une solution générale appelée SQDSE (Studio Quality Digital Source Enhancement) destinée à supprimer les effets de bloc et de ringing. La structure du SQDSE et sa validation par des tests visuels et par les résultats du BLE et du BluM montrent que le compromis entre l'efficacité, la robustesse et la simplicité est atteint.

L'évaluation de la qualité d'image est un élément critique dans de nombreuses applications multimédias et en particulier lorsque l'observateur est le juge ultime. En général, le contrôle de la qualité des systèmes d'acquisitions de données est réalisé à partir de l'évaluation de la qualité d'image subjective. Cependant, les méthodes d'évaluation psycho-visuelle sont complexes, non reproductibles et dépendent de nombreux facteurs. Ces contraintes ont conduit alors à l'élaboration de nouvelles approches objectives basées sur des techniques d'analyse du signal image. Ainsi, au cours des deux dernières décennies, de nombreuses méthodes d'évaluation de la qualité d'image ont été proposées. Cependant, il n'existe pas actuellement de métrique de qualité d'image standard. L'objectif de ce travail de thèse est de proposer une approche multidimensionnelle de l'évaluation de la qualité d'image. Nous avons ainsi développé un nouveau système d'estimation de la qualité d'image (avec et sans référence) basée sur l'identification et la classification des artefacts. Cette connaissance a priori est ensuite utilisée pour sélectionner la métrique la plus appropriée. Les résultats obtenus sont très encourageants et invitent à progresser selon la démarche proposée en enrichissant le système développé par l'étude d'autres distorsions.