Thèse soutenue

Méthodes de tatouage robuste pour la protection de l’imagerie numerique 3D
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Auteur / Autrice : Afef Chammem
Direction : Françoise PrêteuxMihai Mitrea
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
Date : Soutenance le 27/05/2013
Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Université : Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017)

Résumé

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La multiplication des contenus stéréoscopique augmente les risques de piratage numérique. La solution technologique par tatouage relève ce défi. En pratique, le défi d’une approche de tatouage est d'atteindre l’équilibre fonctionnel entre la transparence, la robustesse, la quantité d’information insérée et le coût de calcul. Tandis que la capture et l'affichage du contenu 3D ne sont fondées que sur les deux vues gauche/droite, des représentations alternatives, comme les cartes de disparité devrait également être envisagée lors de la transmission/stockage. Une étude spécifique sur le domaine d’insertion optimale devient alors nécessaire. Cette thèse aborde les défis mentionnés ci-dessus. Tout d'abord, une nouvelle carte de disparité (3D video-New Three Step Search- 3DV-SNSL) est développée. Les performances des 3DV-NTSS ont été évaluées en termes de qualité visuelle de l'image reconstruite et coût de calcul. En comparaison avec l'état de l'art (NTSS et FS-MPEG) des gains moyens de 2dB en PSNR et 0,1 en SSIM sont obtenus. Le coût de calcul est réduit par un facteur moyen entre 1,3 et 13. Deuxièmement, une étude comparative sur les principales classes héritées des méthodes de tatouage 2D et de leurs domaines d'insertion optimales connexes est effectuée. Quatre méthodes d'insertion appartenant aux familles SS, SI et hybride (Fast-IProtect) sont considérées. Les expériences ont mis en évidence que Fast-IProtect effectué dans la nouvelle carte de disparité (3DV-NTSS) serait suffisamment générique afin de servir une grande variété d'applications. La pertinence statistique des résultats est donnée par les limites de confiance de 95% et leurs erreurs relatives inférieurs er <0.1