Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes
Affiliation
Département d’Electronique
Auteur
DJEKHDJAKH, Ahmed
Directeur de thèse
BELLOULATA Kamel (Maitre de conférence)
Filière
Electronique
Diplôme
Doctorat
Titre
Compression Mutliview en utilisant le paradigme de l’échantillonnage comprimé (compressive sampling)
Mots clés
Compression vidéo, Multiview coding (MVC), Compressive Sampling, Streamig Multiview.
Résumé
La compression Multiview est un enjeu de recherche, qui récemment mobilise de nombreuses équipes et de nombreux industriels. Depuis son objectif initial qui consistait à simplement diminuer de plus en plus le débit nécessaire à la description d’un flux Multiview, de nombreuses problématiques ont émergé, avec pour seules différences des conditions de transmission, de matériel, ainsi que de puissance des codeurs/décodeurs. En effet, si pour chacun des paradigmes s’inscrivant dans le domaine général de la compression vidéo, le but reste d’améliorer les performances du compromis haute qualité de décodage et faible débit (bitstream). La compression vidéo s’emploie à extraire la corrélation entre les images à l’encodeur. C’est ainsi qu’elle fait appel à des techniques complexes (en terme de puissance de calcul) telles que l’estimation de mouvement (ou de disparité dans le cas de séquences multiview) pour diminuer la quantité d’information à transmettre au décodeur. La technique dite de l’échantillonnage comprimé plus connue sous (compressive sampling) est une nouvelle technique qui permet de capturer et de retrouver par la suite un signal échantillonné à des fréquences sous la limite définie par Nyquist - Shannon. Les techniques de l’échantillonnage comprimé se développent dans de nombreux domaines, en compression d’image particulièrement. Il s’agit de ne pas saisir systématiquement tous les points dans le domaine des temps en espérant être en mesure de reconstruire un spectre complet dans le domaine des fréquences, de telle façon que le nombre minimum d’échantillons nécessaires à la reconstruction d’une image apparut plus petit que le nombre minimum déterminé par le critère de Nyquist-Shannon [1], [2], [3]. Les méthodes de reconstruction basée sur des algorithmes d’approximation éparse (Matching pursuit, par exemple) sont ensuite utilisées par le récepteur afin de reconstituer l’image originale à partir des échantillons pris. La compression Multiview est une application naturelle de l’échantillonnage comprimé [4]. Dans notre projet, on s’intéresse à appliquer et développer ce nouveau paradigme pour la compression et la reconstruction des séquences multiview, tout on prévoit un scénario de streaming basé sur des métriques de qualité, à savoir QoS (Quality of Service) & QoE (Quality of Experience).
Statut
Validé