New trends in high definition video compression (application to multiple description coding)

La problématique principale de cette thèse est la compression de masses de données vidéo haute résolution. Nous proposons un schéma de compression vidéo par transformée en ondelettes compensée en mouvement. Plus précisément, dans le but de réduire le coût des vecteurs mouvement parfois trop élevé dans ce type de schéma, nous avons développé une approche de quantification avec pertes de ces vecteurs, permettant d'adapter leur précision tout en respectant le compromis débit / distorsion. Cette approche permet d'améliorer considérablement les performances du codeur, spécialement à bas débit. Pour modéliser l'influence de l'introduction de perte sur l'information de mouvement, nous avons établi un modèle théorique de distorsion de l'erreur de codage, et, enfin, nous avons réalisé une allocation de débit optimale basée modèle entre les vecteurs mouvement et les coefficients d'ondelettes. Cette méthode de quantification des vecteurs mouvement a par ailleurs été appliquée au codeur H.264, la norme actuelle de compression vidéo pour la Haute Définition. Pour éviter certains artefacts dus à une mauvaise estimation du mouvement, nous avons ensuite amélioré le schéma lifting utilisé pour la transformée en ondelettes par une approche novatrice : les coefficients du schéma lifting sont adaptés à la norme des vecteurs mouvement. Enfin, nous avons travaillé sur le Codage par Descriptions Multiples, une approche de codage conjoint source / canal pour la compression robuste de vidéos utilisée dans la transmission sur des canaux de communication bruités. Nous avons développé un codeur vidéo robuste, par des approches de Codage par Descriptions Multiples dans le domaine transformé. Une allocation de débit est réalisée au codeur pour répartir le débit des coefficients d'ondelettes entre les différentes descriptions, en fonction des paramètres du canal. Plus particulièrement, pour reconstruire au mieux la vidéo en sortie du canal, nous avons réalisé des approches de décodage optimal, basées sur la connaissance des densités de probabilités des sous-bandes des différentes descriptions, sur un modèle de canal et sur des probabilités a posteriori. En parallèle, le codage de source vidéo distribué a également été exploré.The framework of the thesis is a wavelet-based video coder. Fully scalable, this video encoder is based on a lifted motion-compensated wavelet transform. The first challenge was to reduce the cost of the motion vectors, which can be prohibitive at low bit-rates, by quantizing with losses the vectors. This method has been applied to the H.264 coder. The goal is to find the optimal bit-rates for the motion vectors and for the temporal wavelet coefficients in order to minimize the total distortion. A theoretical distortion model has thus been established, and an optimal bit-rate allocation has been realized. The influence of some badly estimated motion vectors on the motion-compensated wavelet transform has also been minimized. The steps of the lifting scheme have been closely adapted to the energy of the motion. To deal with the problems of efficient video transmission over noisy channels, Multiple Description Coding (MDC) has been explored. The framework is a balanced MDC scheme for scan-based wavelet transform video coding. A focus is done on the joint decoding of descriptions received at decoder and corrupted by noise. The challenge is to reconstruct a central signal with a distortion as small as possible using the knowledge of the probability density function of the descriptions, by two different algorithms. Distributed video coding has also been explored.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF