Codage vidéo hybride basé contenu par analyse/synthèse de données

This thesis is about the design of new algorithm tools that improve the compression ratio of current video coding standards, such as H.264/AVC. To reach this goal, a preliminary study on a set of image restoration methods identified two distinct lines of research. The first is based on methods of texture analysis and synthesis. This kind of method, also known as template matching, is commonly used in video coding contexts to predict a portion of an image texture from an analysis of its neighborhood. We tried to improve the prediction model by taking into account the specificities of video encoders such as H.264/AVC. In particular, the rate-distortion function used in video coding standards is commonly based on an objective measure. This mechanism is inherently incompatible with the concept of texture synthesis, whose effectiveness is usually measured perceptually. It was this contradiction that motivated this first line of research. The second is inspired by image regularization methods based on total variation minimization. These methods were originally developed in order to improve the quality of an image according to prior knowledge of its damage. Starting from this work, we designed a predictive model of transformed coefficients obtained from a natural image, which is integrated into a conventional video encoding scheme.Les travaux de cette thèse sont destinés à la conception d'outils algorithmiques permettant d'accroître le facteur de compression des standards actuels de codage vidéo, tels que H.264/AVC. Pour cela, une étude préalable portant sur un ensemble de méthodes de restauration d'image a permis d'identifier et d'inspecter deux axes de recherche distincts. La première partie est fondée sur des méthodes d'analyse et de synthèse de texture. Ce type de procédé, aussi connu sous le nom de template matching, est couramment utilisé dans un contexte de codage vidéo pour prédire une portion de la texture de l'image suite à l'analyse de son voisinage. Nous avons cherché à améliorer le modèle de prédiction en prenant en compte les spécificités d'un codeur vidéo de type H.264/AVC. En particulier, la fonction débit/distorsion utilisée dans les schémas de codage vidéo normatifs se base sur une mesure objective de la qualité. Ce mécanisme est par nature incompatible avec le concept de synthèse de texture, dont l'efficacité est habituellement mesurée selon des critères purement perceptuels. Cette contradiction a motivé le travail de notre première contribution. La deuxième partie des travaux de cette thèse s'inspire des méthodes de régularisation d'image basée sur la minimisation de la variation totale. Des méthodes ont été élaborées originellement dans le but d'améliorer la qualité d'une image en fonction de la connaissance a priori des dégradations qu'elle a subies. Nous nous sommes basés sur ces travaux pour concevoir un modèle de prédiction des coefficients transformés obtenus à partir d'une image naturelle, qui a été intégré dans un schéma de codage vidéo conventionnel