Codage vidéo scalable et mesure de distorsion entropique

par Thomas André

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Michel Barlaud et de Marc Antonini.


  • Résumé

    Les derniers standards de compression vidéo améliorent la qualité des vidéos compressées, et intègrent de nouvelles fonctions telles que la scalabilité. Celle-ci consiste à pouvoir extraire, à partir d'un seul flux vidéo compressé, plusieurs versions de cette vidéo, avec un débit, une fréquence, et une résolution variables. Cependant, la scalabilité s'accompagne souvent de pertes de performances. Nous présentons tout d'abord un codeur vidéo scalable par transformée en ondelettes compensée en mouvement. La transformée en ondelettes apporte une flexibilité accrue et un support natif de la scalabilité qui limite grandement la perte de performances. Nos principales contributions portent sur le filtrage temporel, l'estimation optimale des vecteurs mouvement, l'allocation de débit basée modèle et la scalabilité. Dans une seconde partie, nous introduisons une mesure de distorsion fondée sur l'entropie différentielle du signal conditionnée au signal quantifié. En effet, si l'erreur quadratique moyenne est en général utilisée comme critère de distorsion, elle tend à favoriser les coefficients de plus haute énergie. Ce choix est judicieux à fort débit, et correspond aux impressions visuelles ressenties ; cependant, il n'en est pas de même dans le cas général. Nous analysons les propriétés de la mesure de distorsion proposée et nous l'intégrons dans un algorithme de construction d'un quantificateur scalaire et vectoriel optimal. Nous proposons également un algorithme rapide d'allocation de débit fondé sur cette mesure de distorsion, qui permet d'améliorer grandement la qualité visuelle des images fortement compressées tout en préservant la compatibilité avec la norme JPEG2000.

  • Titre traduit

    Scalable video coding and entropy-based distorsion measure


  • Résumé

    The current video compression standards MPEG4 and H. 264 improve the tradeoff between rate and quality of compressed videos. They also support new features such as scalability, which enables the user to decompress a single video bit-stream to different rates and spatiotemporal resolutions without any additional computation. However, scalability often results in a performance drop for given resolution and rate. In a first part, we propose a scalable motion- compensated wavelet-based video coder. Wavelet transforms bring more flexibility and offer a natural support to scalability, so that it can be implemented with very limited performance loss. Our main contributions are related to motion-compensated temporal filtering, optimal motion vectors estimation, model-based bit allocation, minimal-cost scalability and occlusion management. Moreover, the proposed decoder is entirely compatible with the still-image coding standard JPEG2000. In a second part, we introduce a distortion measure based on the conditional differential entropy of the input signal given its quantized value. Indeed, mean squared error has been widely used as a distortion criterion, but tends to favor high-energy coefficients. Although this behavior is relevant at high bit-rate, it does not always lead to a better visual quality in the general case. We investigate the intrinsic properties of the proposed distortion measure and we integrate it into optimal scalar and vectorial quantizers. We also propose a fast bit allocation algorithm based on this distortion measure, which leads to a great visual quality improvement of highly-compressed images while preserving JPEG2000 compatibility.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (viii-174 p.)
  • Annexes : Bibliogr. [159]-172. Résumés en français et en anglais

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 07NICE4051
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