Thèse soutenue

Compression multi-vues de flux autostéréoscopiques

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Auteur / Autrice : Benjamin Battin
Direction : Laurent Lucas
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/07/2012
Etablissement(s) : Reims
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences, technologies, santé (Reims, Marne ; 2000-2011)

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le développement de la "3D" dans l'industrie cinématographique ainsi que la mise sur le marché de consoles telles que la Nintendo 3DS et d'écrans stéréoscopiques utilisant des lunettes (actives ou passives) accrédite la démocratisation du relief dans notre rapport à l'image. L'une des dernières technologies en matière de restitution relief est l'écran auto-stéréoscopique : il permet l'affichage simultané de plusieurs vues d'une même scène (généralement entre 2 ou 9) et ne nécessite pas le port de lunettes pour percevoir le relief. Les séquences auto-stéréoscopiques représentent un volume conséquent de données (lié au nombre de points de vue) qui est encore accentué par le fait que la technologie associée aux écrans est en constante évolution. En effet, les écrans actuels proposent des résolutions et des fréquences d'affichage de plus en plus élevées avec, notamment, l'arrivée prochaine sur le marché du standard UHDTV. Ces différents facteurs tendent à produire des volumes de données toujours plus conséquents qui doivent être compressés pour permettre leur transmission sur des réseaux ou pour faciliter leur stockage. Le travail de thèse, qui a été mené dans le cadre du projet "Cam-Relief", a pour objectif le développement de solutions logicielles dédiées à la compression multi-vues de séquences auto-stéréoscopiques. Chacune de nos contributions vise à répondre à un des besoins spécifiques suivant : la compression temps réel des séquences issues de nos systèmes d'acquisition, la compression sans perte de séquences destinées à la post-production ainsi qu'une alternative au standard de compression multi-vues actuel : H.264/MultiView-Coding. Nous présentons dans ce mémoire trois méthodes de compression multi-vues, chacune répondant aux trois besoins respectifs énoncés ci-dessus. La première, appelée MICA (Multirvew Image Compression Algortihm), est un algorithme de compression multi-vues temps réel qui exploite la corrélation inter-vues présente au sein des séquences auto-stéréoscopiques en utilisant le principe d'images de différence. Ces images de différence vont aussi nous permettre de mettre en avant les zones de l'images soumises à la parallaxe et ainsi permettre de les préserver le plus possible d'importantes distorsions. La deuxième contribution, nommé Multiview-LS (Lossless), est une adaptation au cas multi-vues de l'algorithme JPEG-LS. En modifiant la structure du schéma de prédiction de JPEG-LS, notre algorithme permet l'exploitation des corrélations temporelles et inter-vues spécifiques aux séquences auto-stéréoscopiques. Le troisième schéma de compression, enfin, propose un algorithme de compression basé sur l'approche LDI (Layered-Depth Image). La génération de celui-ci est basée sur une approche innovante utilisant des cartes de disparités entières. Nous proposons deux schémas dédiés à la compression de l'information chromatique du LDI : un basé sur l’utilisation de la DCT et l'autre basé sur l'utilisation de la DWT. L'information de disparité est quant à elle codée à l'aide d'un algorithme de compression sans perte.