Compression d'images et de vidéos inspirée du fonctionnement de la rétine

Retina-inspired image and video coding

• Auteur / Autrice : Effrosyni Doutsi
• Direction : Lionel Fillatre, Marc Antonini
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 22/03/2017
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S) / Projet MEDIACODING
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Kornprobst
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lionel Fillatre, Marc Antonini, Pierre Kornprobst, Janusz Konrad, Laurent Perrinet, Fernando Pereira, Béatrice Pesquet-Popescu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Janusz Konrad, Laurent Perrinet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rétine

Données -- Compression (télécommunications)

Compression d'images

Mots clés libres

Compression

Codec

Système visuel

Rétine

Compression

Codec

Visual system

Retina

Résumé

Cette thèse vise à proposer une nouvelle architecture de codage vidéo qui s’inspire du système visuel des mammifères et de la rétine. La rétine peut être considérée comme une machine intelligente qui traite le stimulus visuel de façon très efficace. De ce fait, elle représente une grande source d'inspiration pour développer de nouveaux systèmes de traitement d’image. Il y a plusieurs raisons pour cela : elle consomme peu d’énergie, elle traite des entrées haute résolution et sa façon de transformer et d’encoder de manière dynamique le stimulus visuel dépasse les normes actuelles. Nous avons souhaité étudier et proposer un codec vidéo inspiré de la rétine. L’algorithme proposé a été appliqué à un flux vidéo d'une manière simple, suivant le principe des standards de codage MJPEG ou MJPEG2000. Cette approche permet au lecteur d’étudier et d’explorer tous les avantages du traitement dynamique de la rétine en termes de compression et de traitement d’image. La performance actuelle du codec que nous avons développé est très prometteuse. Les résultats montrent des performances supérieures à MJPEG pour des débits inférieurs à 100 kbps et MPEG-2 pour des débits supérieurs à 70 kpbs. De plus, à faibles débits, le codec proposé décrit mieux le contenu de la scène d’entrée. De nombreuses perspectives sont proposées afin d'améliorer ce codec inspiré de la rétine qui semblent conduire à un nouveau paradigme en compression vidéo.

The goal of this thesis is to propose a novel video coding architecture which is inspired by the mammalian visual system and the retina. If one sees the retina as a machine which processes the visual stimulus, it seems an intelligent and very efficient model to mimic. There are several reasons to claim that, first of all because it consumes low power, it also deals with high resolution inputs and the dynamic way it transforms and encodes the visual stimulus is beyond the current standards. We were motivated to study and release a retina-inspired video codec. The proposed algorithm was applied to a video stream in a very simple way according to the coding standards like MJPEG or MJPEG2000. However, this way allows the reader to study and explore all the advantages of the retina dynamic processing way in terms of compression and image processing. The current performance of the retina-inspired codec is very promising according to some final results which outperform MJPEG for bitrates lo wer than 100 kbps and MPEG-2 for bitrates higher than 70 kpbs. In addition, for lower bitrates, the retina-inspired codec outlines better the content of the input scene. There are many perspectives which concern the improvement of the retina-inspired video codec which seem to lead to a groundbreaking compression architecture. Hopefully, this manuscript will be a useful tool for all the researchers who would like to study further than the perceptual capability of the mammalian visual system and understand how the structure and the functions of the retina can in practice improve the coding algorithms.