Thèse soutenue

Évaluation objective et subjective de la qualité des images à 360 degrés
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Auteur / Autrice : Abderrezzaq Sendjasni
Direction : Majdi KhoudeirMohamed-Chaker Larabi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitemement du signal et des images
Date : Soutenance le 05/01/2023
Etablissement(s) : Poitiers en cotutelle avec Norwegian University of Science and Technology (Trondheim, Norvège)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique, matériaux, mécanique, énergétique (Poitiers ; 2022-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM - XLIM / XLIM
Jury : Président / Présidente : Steven Le Moan
Examinateurs / Examinatrices : Laura Toni, Faouzi Alaya Cheikh
Rapporteurs / Rapporteuses : Aljosa Smolic, Sophie Triantaphillidou

Résumé

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Les images à 360 degrés, aussi appelées images omnidirectionnelles, sont au cœur des contenus immersifs. Avec l’augmentation de leur utilisation notamment grâce à l’expérience interactive et immersive qu’ils offrent, il est primordial de garantir une bonne qualité d’expérience (QoE). Cette dernière est considérablement impactée par la qualité du contenu lui-même. En l’occurrence, les images à 360 degrés, comme tout type de signal visuel, passent par une séquence de processus comprenant l’encodage, la transmission, le décodage et le rendu. Chacun de ces processus est susceptible d’introduire des distorsions dans le contenu. Pour améliorer la qualité d’expérience, toutes ces dégradations potentielles doivent être soigneusement prises en compte et réduites à un niveau imperceptible. Pour atteindre cet objectif, l’évaluation de la qualité de l’image est l’une des stratégies devant être utilisée. Cette thèse aborde l’évaluation de la qualité des images à 360 degrés des points de vue objectif et subjectif. Ainsi, en s’intéressant à l’effet des visiocasques sur la qualité perçue des images 360 degrés, une étude psycho-visuelle est conçue et réalisée en utilisant quatre dispositifs différents. À cette fin, une base de données a été créé et un panel d’observateurs a été impliqué. L’impact des visiocasques sur la qualité a été identifié et mis en évidence comme un facteur important à prendre en compte lors de la réalisation d’expériences subjectives pour des images à 360 degrés. D’un point de vue objectif, nous avons d’abord procédé à une étude comparative extensive de plusieurs modèles de réseaux de neurones convolutifs (CNN) sous diverses configurations. Ensuite, nous avons amélioré la chaîne de traitement de l’évaluation de la qualité basée sur les CNN à différentes échelles, de l’échantillonnage et de la représentation des entrées à l’agrégation des scores de qualité. En se basant sur les résultats de ces études, et de l’analyse comparative, deux modèles de qualité basés sur les CNN sont proposés pour prédire avec précision la qualité des images à 360 degrés. Les observations et les conclusions obtenues à partir des différentes contributions de cette thèse apporteront un éclairage sur l’évaluation de la qualité des images à 360 degrés.