Algorithmes d’estimation contrôlée de carte de disparité par un schéma de compression par compensation pour le codage d’image stéréoscopique

Controlled estimation algorithms of disparity map using a compensation compression scheme for stereoscopic image coding

• Auteur / Autrice : Imen Kadri
• Direction : Anissa Mokraoui, Zied Lachiri
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingénierie informatique
• Date : Soutenance le 13/07/2020
• Etablissement(s) : Paris 13
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de traitement et transport de l'information (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Université : Université de Tunis El Manar
• Jury : Président / Présidente : Maria Trocan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gabriel Dauphin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Amine Naït-Ali, Hassene Seddik

Mots clés

Mots clés contrôlés

Compression d'images

Quantificateurs (logique mathématique)

JPEG (norme de codage d'images)

Mots clés libres

Appariement de blocs

Carte de disparité

Block Matching Algorithm

Disparity Map

Résumé

Ces dernières années ont vu apparaître de nombreuses applications utilisant la technologie 3D tels que les écrans de télévisions 3D, les écrans auto-stéréoscopiques ou encore la visio-conférence stéréoscopique. Cependant ces applications nécessitent des techniques bien adaptées pour comprimer efficacement le volume important de données à transmettre ou à stocker. Les travaux développés dans cette thèse concernent le codage d’images stéréoscopiques et s’intéressent en particulier à l'amélioration de l'estimation de la carte de disparité dans un schéma de Compression avec Compensation de Disparité (CCD). Habituellement, l'algorithme d’appariement de blocs similaires dans les deux vues permet d’estimer la carte de disparité en cherchant à minimiser l’erreur quadratique moyenne entre la vue originale et sa version reconstruite sans compensation de disparité. L’erreur de reconstruction est ensuite codée puis décodée afin d’affiner (compenser) la vue prédite. Pour améliorer la qualité de la vue reconstruite, dans un schéma de codage par CCD, nous avons prouvé que le concept de sélectionner la disparité en fonction de l'image compensée plutôt que de l'image prédite donne de meilleurs résultats. En effet, les simulations montrent que notre algorithme non seulement réduit la redondance inter-vue mais également améliore la qualité de la vue reconstruite et compensée par rapport à la méthode habituelle de codage avec compensation de disparité. Cependant, cet algorithme de codage requiert une grande complexité de calculs. Pour remédier à ce problème, une modélisation simplifiée de la manière dont le codeur JPEG (à savoir la quantification des composantes DCT) impacte la qualité de l’information codée est proposée. En effet, cette modélisation a permis non seulement de réduire la complexité de calculs mais également d’améliorer la qualité de l’image stéréoscopique décodée dans un contexte CCD. Dans la dernière partie, une métrique minimisant conjointement la distorsion et le débit binaire est proposée pour estimer la carte de disparité en combinant deux algorithmes de codage d’images stéréoscopiques dans un schéma CCD.

Nowadays, 3D technology is of ever growing demand because stereoscopic imagingcreate an immersion sensation. However, the price of this realistic representation is thedoubling of information needed for storage or transmission purpose compared to 2Dimage because a stereoscopic pair results from the generation of two views of the samescene. This thesis focused on stereoscopic image coding and in particular improving thedisparity map estimation when using the Disparity Compensated Compression (DCC)scheme.Classically, when using Block Matching algorithm with the DCC, a disparity mapis estimated between the left image and the right one. A predicted image is thencomputed.The difference between the original right view and its prediction is called theresidual error. This latter, after encoding and decoding, is injected to reconstruct theright view by compensation (i.e. refinement) . Our first developed algorithm takes intoaccount this refinement to estimate the disparity map. This gives a proof of conceptshowing that selecting disparity according to the compensated image instead of thepredicted one is more efficient. But this done at the expense of an increased numericalcomplexity. To deal with this shortcoming, a simplified modelling of how the JPEGcoder, exploiting the quantization of the DCT components, used for the residual erroryields with the compensation is proposed. In the last part, to select the disparity mapminimizing a joint bitrate-distortion metric is proposed. It is based on the bitrateneeded for encoding the disparity map and the distortion of the predicted view.This isby combining two existing stereoscopic image coding algorithms.