Cette thèse propose des techniques de compression vidéo robuste dans un contexte de codage multi-terminal. Nous proposons des schémas de codage par descriptions multiples basés sur des filtres temporels dyadiques et 3-bandes appliqués sur des séquences sous-échantillonnées. Nous commençons par présenter plusieurs méthodes pour construire des descriptions corrélées à partir de ces bancs de filtres. Puis, pour augmenter leur robustesse et leur stabilité au cours du temps, nous proposons d'introduire un codec Wyner-Ziv au sein de ces schémas redondants : les trames qui en principe ne sont pas transmises dans une description sont ici codées en Wyner-Ziv. Pour réduire la redondance, nous proposons d'appliquer un filtrage temporel compensé en mouvement sur les trames codées en Wyner-Ziv pour ne transmettre que les sous-bandes de basses fréquences. Ensuite, nous proposons un schéma de codage par descriptions multiples avec information adjacente basé sur une quantification scalaire à descriptions multiples (MDSQ). Dans un premier temps, les indices générés par la MDSQ sont codés séparément par un codeur de Slepian-Wolf et décodés séparément à l'aide d'une information adjacente qui sert également à la reconstruction des coefficients. Dans un deuxième temps, un décodage croisé est proposé pour décoder conjointement les indices et ainsi profiter de la redondance entre les descriptions. Enfin, nous proposons d'améliorer la robustesse en codage vidéo distribué tout en conservant de bonnes performances débit-distorsion en structurant la séquence d'origine en groupes d'images, chacun contenant une trame clé et une trame codée en Wyner-Ziv. Pour chaque trame, deux descriptions sont générées par un quantificateur scalaire à descriptions multiples. Cette technique permet d'obtenir deux descriptions équilibrées contenant chacune une information partielle sur chaque trame dans la vidéo d'origine. Au décodeur central, le décodage itératif de deux descriptions avec information adjacente est utilisé. Nous étudions alors l'influence du décodage croisé et du taux de redondance sur les performances.

La téléphonie mobile se démocratise et de nouveaux types de réseaux voient le jour, notamment les réseaux ad hoc. Sans focaliser exclusivement sur ces réseaux particuliers, le nombre de communications vocales effectuées chaque minute est en constante augmentation mais les réseaux sont encore souvent victimes d'erreurs de transmission. L'objectif de cette thèse porte sur l'utilisation de méthodes de codage en vue d'une transmission de la voix robuste face aux pertes de paquets, sur un réseau mobile et sans fil perturbé permettant le multichemin. La méthode envisagée prévoit l'utilisation d'un codage en descriptions multiples (MDC) appliqué à un flux de données issu d'un codec de parole bas débit, plus particulièrement l'AMR-WB (Adaptive Multi Rate - Wide Band). Parmi les paramètres encodés par l'AMR-WB, les coefficients de la prédiction linéaire sont calculés une fois par trame, contrairement aux autres paramètres qui sont calculés quatre fois. La problématique majeure réside dans la création adéquate de descriptions pour les paramètres de prédiction linéaire. La méthode retenue applique une quantification vectorielle conjuguée à quatre descriptions. Pour diminuer la complexité durant la recherche, le processus est épaulé d'un préclassificateur qui effectue une recherche localisée dans le dictionnaire complet selon la position d'un vecteur d'entrée. L'application du modèle de MDC à des signaux de parole montre que l'utilisation de quatre descriptions permet de meilleurs résultats lorsque le réseau est sujet à des pertes de paquets. Une optimisation de la communication entre le routage et le processus de création de descriptions mène à l'utilisation d'une méthode adaptative du codage en descriptions. Les travaux de cette thèse visaient la retranscription d'un signal de parole de qualité, avec une optimisation adéquate des ressources de stockage, de la complexité et des calculs. La méthode adaptative de MDC rencontre ces attentes et s'avère très robuste dans un contexte de perte de paquets.

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 `a 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. 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. Notre 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. 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 à posteriori. En parallèle, le codage de source vidéo distribué a également été exploré.

Dans les réseaux traditionnels, la transmission de flux de données s'effectuaient par routage des paquets de la source vers le ou les destinataires. Le codage réseau (NC) permet aux nœuds intermédiaires du réseau d'effectuer des combinaisons linéaires des paquets de données qui arrivent à leurs liens entrants. Les opérations de codage ont lieu dans un corps de Galois de taille finie q. Aux destinataires, le décodage se fait par une élimination de Gauss des paquets codés-réseau reçus. Cependant, dans les réseaux sans fils, le codage réseau doit souvent faire face à des erreurs de transmission causées par le bruit, les effacements, et les interférences. Ceci est particulièrement problématique pour les applications temps réel, telle la transmission de contenus multimédia, où les contraintes en termes de délais d'acheminement peuvent aboutir à la réception d'un nombre insuffisant de paquets, et par conséquent à des difficultés à décoder les paquets transmis. Dans le meilleurs des cas, certains paquets arrivent à être décodés. Dans le pire des cas, aucun paquet ne peut être décodé.Dans cette thèse, nous proposons des schémas de codage conjoint source-réseau dont l'objectif est de fournir une reconstruction approximative de la source, dans des situations où un décodage parfait est impossible. L'idée consiste à exploiter la redondance de la source au niveau du décodeur afin d'estimer les paquets émis, même quand certains de ces paquets sont perdus après avoir subi un codage réseau. La redondance peut être soit naturelle, c'est-à-dire déjà existante, ou introduite de manière artificielle.Concernant la redondance artificielle, le codage à descriptions multiples (MDC) est choisi comme moyen d'introduire de la redondance structurée entre les paquets non corrélés. En combinant le codage à descriptions multiples et le codage réseau, nous cherchons à obtenir une qualité de reconstruction qui s'améliore progressivement avec le nombre de paquets codés-réseau reçus.Nous considérons deux approches différentes pour générer les descriptions. La première approche consiste à générer les descriptions par une expansion sur trame appliquée à la source avant la quantification. La reconstruction de données se fait par la résolution d'un problème d' optimisation quadratique mixte. La seconde technique utilise une matrice de transformée dans un corps de Galois donné, afin de générer les descriptions, et le décodage se fait par une simple éliminationde Gauss. Ces schémas sont particulièrement intéressants dans un contexte de transmission de contenus multimédia, comme le streaming vidéo, où la qualité s'améliore avec le nombre de descriptions reçues.Une seconde application de tels schémas consiste en la diffusion de données vers des terminaux mobiles à travers des canaux de transmission dont les conditions sont variables. Dans ce contexte, nous étudions la qualité de décodage obtenue pour chacun des deux schémas de codage proposés, et nous comparons les résultats obtenus avec ceux fournis par un schéma de codage réseau classique.En ce qui concerne la redondance naturelle, un scénario typique est celui d'un réseau de capteurs, où des sources géographiquement distribuées prélèvent des mesures spatialement corrélées. Nous proposons un schéma dont l'objectif est d'exploiter cette redondance spatiale afin de fournir une estimation des échantillons de mesures transmises par la résolution d'un problème d'optimisation quadratique à variables entières. La qualité de reconstruction est comparée à celle obtenue à travers un décodage réseau classique. / While network data transmission was traditionally accomplished via routing, network coding (NC) broke this rule by allowing network nodes to perform linear combinations of the upcoming data packets. Network operations are performed in a specific Galois field of fixed size q. Decoding only involves a Gaussian elimination with the received network-coded packets. However, in practical wireless environments, NC might be susceptible to transmission errors caused by noise, fading, or interference. This drawback is quite problematic for real-time applications, such as multimediacontent delivery, where timing constraints may lead to the reception of an insufficient number of packets and consequently to difficulties in decoding the transmitted sources. At best, some packets can be recovered, while in the worst case, the receiver is unable to recover any of the transmitted packets.In this thesis, we propose joint source-network coding and decoding schemes in the purpose of providing an approximate reconstruction of the source in situations where perfect decoding is not possible. The main motivation comes from the fact that source redundancy can be exploited at the decoder in order to estimate the transmitted packets, even when some of them are missing. The redundancy can be either natural, i.e, already existing, or artificial, i.e, externally introduced.Regarding artificial redundancy, we choose multiple description coding (MDC) as a way of introducing structured correlation among uncorrelated packets. By combining MDC and NC, we aim to ensure a reconstruction quality that improves gradually with the number of received network-coded packets. We consider two different approaches for generating descriptions. The first technique consists in generating multiple descriptions via a real-valued frame expansion applied at the source before quantization. Data recovery is then achieved via the solution of a mixed integerlinear problem. The second technique uses a correlating transform in some Galois field in order to generate descriptions, and decoding involves a simple Gaussian elimination. Such schemes are particularly interesting for multimedia contents delivery, such as video streaming, where quality increases with the number of received descriptions.Another application of such schemes would be multicasting or broadcasting data towards mobile terminals experiencing different channel conditions. The channel is modeled as a binary symmetric channel (BSC) and we study the effect on the decoding quality for both proposed schemes. Performance comparison with a traditional NC scheme is also provided.Concerning natural redundancy, a typical scenario would be a wireless sensor network, where geographically distributed sources capture spatially correlated measures. We propose a scheme that aims at exploiting this spatial redundancy, and provide an estimation of the transmitted measurement samples via the solution of an integer quadratic problem. The obtained reconstruction quality is compared with the one provided by a classical NC scheme.