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  | ARTICLE  | Am. J. innov. res. appl. sci. Volume 14,  Issue 5, Pages 179-187 (May, 2022)
   Research Article 2
 
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| Info-AJIRAS-® Journal ISSN 2429-5396 (Online) / Reference  CIF/15/0289M |
  American Journal of Innovative Research & Applied Sciences
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American Journal of innovative
Research & Applied Sciences 
ISSN  2429-5396 (Online)
OCLC Number: 920041286
Authors Contact

*Correspondant author and authors Copyright © 2022:

| Tianandrasana Romeo Rajaonarison *1 | et | Paul Auguste Randriamitantsoa 2 |

Affiliation.

1. Université d’Antananarivo | Ecole Doctorale en Sciences et Technique de l’Ingénierie et de l’Innovation (ED-STII) |
Laboratoire de Recherche en Télécommunication, Automatique, Signal et Images (TASI) | B.P 1500 Antananarivo101 |
Madagascar |
2. Université d’Antananarivo | Ecole Doctorale en Sciences et Technique de l’Ingénierie et de l’Innovation (ED-STII) |
Laboratoire de Recherche en Télécommunication, Automatique, Signal et Images (TASI) | B.P 1500 Antananarivo101 |
Madagascar |

This article is made freely available as part of this journal's Open Access: ID | Romeo-Ref07-ajira030522 | 
| MAY | VOLUME 14 | ISSUE N° 5 | 2022 |
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RESUME

La compressive sensing (C.S) est un nouveau domaine qui suscite beaucoup d’intérêt au sein du traitement de signal et du traitement d’image. Des avancées majeures dans la C.S a conduit à un développement dans les systèmes d’acquisition des images en échantillonnant les signaux à des fréquences inférieures à la fréquence de Shannon-Nyquist. La C.S exploite la parcimonie des signaux ou des images dans le domaine de transformation afin de le pouvoir le reconstruire avec un nombre réduit de mesures. La C.S se distingue des systèmes d’acquisition courant par sa capacité à échantillonner et à compresser le signal d’intérêt simultanément. Combinée à la stéganographie, la compressive sensing (C.S) offre un schéma de sécurisation de données très efficace.
Mots-clés: Compresive sensing, DWT, Shannon-Niquist, Stéganographie.

ABSTRACT

Compressive sensing is a new emerging field that has attracted considerable attention in signals and image processing. Recent advances in compressive sensing have led to the development of imaging systems that senses signal at frequencies lower than the Nyquist rate. Compressive sensing exploits the property of a signal being sparse in some transform domain so that these sparse signals can be recovered from only small number of measurements. Compressive sensing distinguishes itself from the current digitalization system by its ability to sense and compress the signal at the same time. Robust signal recovery is possible from these measurements that are proportional to the sparsity level of the signal. This process of recovery is done through algorithms which give back the original sparse signal. Finally, merged with steganography, it offers new scheme to secure images.
Keywords: Compresive sensing, DWT, Shannon-Niquist, Steganography.
ETUDE DE CHIFFREMENT D’IMAGES UTILISANT LA STEGANOGRAPHIE PAR DWT ET LA COMPRESSIVE SENSING

IMAGE ENCRYPTION STUDY USING DWT STEGANOGRAPHY AND COMPRESSIVE SENSING

| Tianandrasana Romeo Rajaonarison *1 | et | Paul Auguste Randriamitantsoa 2 |.  Am. J. innov. res. appl. sci.  2022; 14(5):179-187.

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