New Trends in High Definition Video Compression - Application to Multiple Description Coding

Résumé : La problématique principale de cette thèse est la compression de masses de données vidéo haute résolution. Nous proposons un schéma de compression vidéo par transformée en ondelettes compensée en mouvement. Plus précisément, dans le but de réduire le coût des vecteurs mouvement parfois trop élevé dans ce type de schéma, nous avons développé une approche de quantification avec pertes de ces vecteurs, permettant d'adapter leur précision tout en respectant le compromis débit/ distorsion. Cette approche permet d'améliorer considérablement les performances du codeur, spécialement `a bas débit. Pour modéliser l'influence de l'introduction de perte sur l'information de mouvement, nous avons établi un modèle théorique de distorsion de l'erreur de codage, et, enfin, nous avons réalisé une allocation de débit optimale basée modèle entre les vecteurs mouvement et les coefficients d'ondelettes. Pour éviter certains artefacts dus à une mauvaise estimation du mouvement, nous avons ensuite amélioré le schéma lifting utilisé pour la transformée en ondelettes par une approche novatrice : les coefficients du schéma lifting sont adaptés à la norme des vecteurs mouvement. Notre méthode de quantification des vecteurs mouvement a par ailleurs été appliquée au codeur H.264, la norme actuelle de compression vidéo pour la Haute Définition. Enfin, nous avons travaillé sur le Codage par Descriptions Multiples, une approche de codage conjoint source / canal pour la compression robuste de vidéos utilisée dans la transmission sur des canaux de communication bruités. Nous avons développé un codeur vidéo robuste, par des approches de Codage par Descriptions Multiples dans le domaine transformé. Une allocation de débit est réalisée au codeur pour répartir le débit des coefficients d'ondelettes entre les différentes descriptions, en fonction des paramètres du canal. Plus particulièrement, pour reconstruire au mieux la vidéo en sortie du canal, nous avons réalisé des approches de décodage optimal, basées sur la connaissance des densités de probabilités des sous bandes des différentes descriptions, sur un modèle de canal et sur des probabilités à posteriori. En parallèle, le codage de source vidéo distribué a également été exploré.
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Thèse
Signal and Image processing. Université Nice Sophia Antipolis, 2009. English
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Contributeur : Estelle Nivault <>
Soumis le : vendredi 29 janvier 2010 - 16:43:17
Dernière modification le : vendredi 29 janvier 2010 - 21:31:37
Document(s) archivé(s) le : vendredi 18 juin 2010 - 17:33:26

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Marie Andrée Agostini. New Trends in High Definition Video Compression - Application to Multiple Description Coding. Signal and Image processing. Université Nice Sophia Antipolis, 2009. English. 〈tel-00451684〉

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