Thèse soutenue

Évaluation objective de la qualité vidéo en TV 3D relief

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Auteur / Autrice : Darya Khaustova
Direction : Christine GuillemotOlivier Le Meur
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 30/01/2015
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Entreprise : France Telecom Orange labs
Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - Inria Rennes – Bretagne Atlantique - Sirocco
PRES : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Résumé

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Le niveau d'exigence minimum pour tout système 3D (images stéréoscopiques) est de garantir le confort visuel des utilisateurs. Le confort visuel est un des trois axes perceptuels de la qualité d'expérience (QoE) 3D qui peut être directement lié aux paramètres techniques du système 3D. Par conséquent, le but de cette thèse est de caractériser objectivement l'impact de ces paramètres sur la perception humaine afin de contrôler la qualité stéréoscopique. La première partie de la thèse examine l'intérêt de prendre en compte l'attention visuelle des spectateurs dans la conception d'une mesure objective de qualité 3D. Premièrement, l'attention visuelle en 2D et 3D sont comparées en utilisant des stimuli simples. Les conclusions de cette première expérience sont validées en utilisant des scènes complexes avec des disparités croisées et décroisées. De plus, nous explorons l'impact de l'inconfort visuel causé par des disparités excessives sur l'attention visuelle. La seconde partie de la thèse est dédiée à la conception d'un modèle objectif de QoE pour des vidéos 3D, basé sur les seuils perceptuels humains et le niveau d'acceptabilité. De plus nous explorons la possibilité d'utiliser la modèle proposé comme une nouvelle échelle subjective. Pour la validation de ce modèle, des expériences subjectives sont conduites présentant aux sujets des images stéréoscopiques fixes et animées avec différents niveaux d'asymétrie. La performance est évaluée en comparant des prédictions objectives avec des notes subjectives pour différents niveaux d'asymétrie qui pourraient provoquer un inconfort visuel.