ITC/USA 2015 Conference Proceedings / The Fifty-First Annual International Telemetering Conference and Technical Exhibition / October 26-29, 2015 / Bally's Hotel & Convention Center, Las Vegas, NV / In this paper, we develop a miniaturized real time video compression module (VCM) based on embedded motion JPEG 2000 using ADV212 and FPGA. We consider layout of components, values of damping resistors, and lengths of the pattern lines for optimal hardware design. For software design, we consider compression steps to monitor the status of the system and make the system robust. The weight of the developed VCM is approximately 4 times lighter than the previous development. Furthermore, experimental results show that the PSNR is increased about 3dB and the compression processing time is approximately 2 times faster than the previous development.

This thesis presents an architecture and an FPGA implementation of the two dimensional discrete wavelet transformation (DWT) for applications where row-based raw image data is streamed in at high bandwidths and local buffering of the entire image is not feasible. The architecture is especially suited for multi-spectral imager systems, such as on board an imaging satellite, however can be used in any application where time to next image constraints require real-time processing of multiple images. The latency that is introduced as the images stream through the iii DWT module and the amount of locally stored image data, is a function of the image and tile size. For an n1 &times / n2 size image processed using (n1/k1) &times / (n2/k2) sized tiles the latency is equal to the time elapsed to accumulate a (1/k1) portion of one image. In addition, a (2/k1) portion of each image is buffered locally. The proposed hardware has been implemented on an FPGA and is part of a JPEG 2000 compression system designed as a payload for a low earth orbit (LEO) micro-satellite to be launched in September 2003. The architecture can achieve a throughput of up to 160Mbit/s. The latency introduced is 0.105 sec (6.25% of total transmission time) for tile sizes of 256&times / 256. The local storage size required for the tiling operation is 2 MB. The internal storage requirement is 1536 pixels. Equivalent gate count for the design is 292,447.

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Cette thèse a pour objectif d'étudier et d'analyser une nouvelle stratégie de compression, dont le principe consiste à compresser conjointement des données issues de plusieurs modalités, en utilisant un codeur unique. Cette approche est appelée « Compression Multimodale ». Dans ce contexte, une image et un signal audio peuvent être compressés conjointement et uniquement par un codeur d'image (e.g. un standard), sans la nécessité d'intégrer un codec audio. L'idée de base développée dans cette thèse consiste à insérer les échantillons d'un signal en remplacement de certains pixels de l'image « porteuse » tout en préservant la qualité de l'information après le processus de codage et de décodage. Cette technique ne doit pas être confondue aux techniques de tatouage ou de stéganographie puisqu'il ne s'agit pas de dissimuler une information dans une autre. En Compression Multimodale, l'objectif majeur est, d'une part, l'amélioration des performances de la compression en termes de débit-distorsion et d'autre part, l'optimisation de l'utilisation des ressources matérielles d'un système embarqué donné (e.g. accélération du temps d'encodage/décodage). Tout au long de ce rapport, nous allons étudier et analyser des variantes de la Compression Multimodale dont le noyau consiste à élaborer des fonctions de mélange et de séparation, en amont du codage et de séparation. Une validation est effectuée sur des images et des signaux usuels ainsi que sur des données spécifiques telles que les images et signaux biomédicaux. Ce travail sera conclu par une extension vers la vidéo de la stratégie de la Compression Multimodale / The objective of this thesis is to study and analyze a new compression strategy, whose principle is to compress the data together from multiple modalities by using a single encoder. This approach is called “Multimodal Compression” during which, an image and an audio signal is compressed together by a single image encoder (e.g. a standard), without the need for an integrating audio codec. The basic idea developed in this thesis is to insert samples of a signal by replacing some pixels of the "carrier's image” while preserving the quality of information after the process of encoding and decoding. This technique should not be confused with techniques like watermarking or stéganographie, since Multimodal Compression does not conceal any information with another. Two main objectives of Multimodal Compression are to improve the compression performance in terms of rate-distortion and to optimize the use of material resources of a given embedded system (e.g. acceleration of encoding/decoding time). In this report we study and analyze the variations of Multimodal Compression whose core function is to develop mixing and separation prior to coding and separation. Images and common signals as well as specific data such as biomedical images and signals are validated. This work is concluded by discussing the video of the strategy of Multimodal Compression

Image sizes have increased exponentially in recent years. The resulting high-resolution images are often viewed via remote image browsing. Zooming and panning are desirable features in this context, which result in disparate spatial regions of an image being displayed at a variety of ( spatial) resolutions. When an image is displayed at a reduced resolution, the quantization step sizes needed for visually lossless quality generally increase. This paper investigates the quantization step sizes needed for visually lossless display as a function of resolution, and proposes a method that effectively incorporates the resulting ( multiple) quantization step sizes into a single JPEG 2000 codestream. This codestream is JPEG 2000 Part 1 compliant and allows for visually lossless decoding at all resolutions natively supported by the wavelet transform as well as arbitrary intermediate resolutions, using only a fraction of the full-resolution codestream. When images are browsed remotely using the JPEG 2000 Interactive Protocol ( JPIP), the required bandwidth is significantly reduced, as demonstrated by extensive experimental results.

Cette thèse est consacrée à l'amélioration des performances de codage/décodage de systèmes de transmission d'images fixes sur des canaux bruités et réalistes. Nous proposons, à cet effet, le développement de méthodes de transmission d'images optimisées en se focalisant sur les deux couches application et physique des réseaux sans fil. Au niveau de la couche application et afin d'assurer une bonne qualité de service, on utilise des algorithmes de compression efficaces permettant au récepteur de reconstruire l'image avec un maximum de fidélité (JPEG2000 et JPWL). Afin d'assurer une transmission sur des canaux sans fil avec un minimum de TEB à la réception, des techniques de transmission, de codage et de modulation avancées sont utilisées au niveau de la couche physique (système MIMO-OFDM, modulation adaptative, CCE, etc). Dans un premier temps, nous proposons un système de transmission robuste d'images codées JPWL intégrant un schéma de décodage conjoint source-canal basé sur des techniques de décodage à entrées pondérées. On considère, ensuite, l'optimisation d'une chaîne de transmission d'images sur un canal MIMO-OFDM sans fil réaliste. La stratégie de transmission d'images optimisée s'appuie sur des techniques de décodage à entrées pondérées et une approche d'adaptation de lien. Ainsi, le schéma de transmission proposé offre la possibilité de mettre en oeuvre conjointement de l'UEP, de l'UPA, de la modulation adaptative, du codage de source adaptatif et de décodage conjoint pour améliorer la qualité de l'image à la réception. Dans une seconde partie, nous proposons un système robuste de transmission de flux progressifs basé sur le principe de turbo décodage itératif de codes concaténés offrant une stratégie de protection inégale de données. Ainsi, l'originalité de cette étude consiste à proposer des solutions performantes d'optimisation globale d'une chaîne de communication numérique pour améliorer la qualité de transmission. / This work is devoted to improve the coding/ decoding performance of a transmission scheme over noisy and realistic channels. For this purpose, we propose the development of optimized image transmission methods by focusing on both application and physical layers of wireless networks. In order to ensure a better quality of services, efficient compression algorithms (JPEG2000 and JPWL) are used in terms of the application layer enabling the receiver to reconstruct the images with maximum fidelity. Furthermore, to insure a transmission on wireless channels with a minimum BER at reception, some transmission, coding and advanced modulation techniques are used in the physical layer (MIMO-OFDM system, adaptive modulation, FEC, etc). First, we propose a robust transmission system of JPWL encoded images integrating a joint source-channel decoding scheme based on soft input decoding techniques. Next, the optimization of an image transmission scheme on a realistic MIMO-OFDM channel is considered. The optimized image transmission strategy is based on soft input decoding techniques and a link adaptation approach. The proposed transmission scheme offers the possibility of jointly implementing, UEP, UPA, adaptive modulation, adaptive source coding and joint decoding strategies, in order to improve the image visual quality at the reception. Then, we propose a robust transmission system for embedded bit streams based on concatenated block coding mechanism offering an unequal error protection strategy. Thus, the novelty of this study consists in proposing efficient solutions for the global optimization of wireless communication system to improve transmission quality.

Ce travail de thèse présente une stratégie de transmission exploitant la diversité spatiale pour la transmission d'images sur canal sans fil. On propose ainsi une approche originale mettant en correspondance la hiérarchie de la source avec celle des sous-canauxSISO issus de la décomposition d'un canal MIMO. On évalue les performances des précodeurs usuels dans le cadre de cette stratégie via une couche physique réaliste, respectant la norme IEEE802.11n, et associé à un canal de transmission basé sur un modèle de propagation à tracé de rayons 3D. On montre ainsi que les précodeurs usuels sont mal adaptés pour la transmission d'un contenu hiérarchisé. On propose alors un algorithme de précodage allouant successivement la puissance sur les sous-canaux SISO afin de maximiser la qualité des images reçues. Le précodeur proposé permet d'atteindre un TEB cible compte tenu ducodage canal, de la modulation et du SNR des sous-canaux SISO. A partir de cet algorithme de précodage, on propose une solution d'adaptation de lien permettant de régler dynamiquement les paramètres de la chaîne en fonction des variations sur le canal de transmission. Cette solution détermine la configuration de codage/transmission maximisant la qualité de l'image en réception. Enfin, on présente une étude sur la prise en compte de contraintes psychovisuelles dans l'appréciation de la qualité des images reçues. On propose ainsi l'intégration d'une métrique à référence réduite basée sur des contraintes psychovisuelles permettant d'assister le décodeur vers la configuration de décodage offrant la meilleure qualité d'expérience. Des tests subjectifs confirment l'intérêt de l'approche proposée. / This thesis presents a transmission strategy for exploiting the spatial diversity for image transmission over wireless channel. We propose an original approach based on the matching between the source hierarchy and the SISO sub-channels hierarchy, resulting from the MIMO channel decomposition. We evaluate common precoder performance in the context of this strategy via a realistic physical layer respecting the IEEE802.11n standard and associated with a transmission channel based on a 3D-ray tracer propagation model. It is shown that common precoders are not adapted for the transmission of a hierarchical content. Then, we propose a precoding algorithm which successively allocates power over SISO subchannels in order to maximize the received images quality. The proposed precoder achieves a target BER according to the channel coding, the modulation and the SISO subchannels SNR. From this precoding algorithm, we propose a link adaptation scheme to dynamically adjust the system parameters depending on the variations of the transmission channel. This solution determines the optimal coding/transmission configuration maximizing the image quality in reception. Finally, we present a study for take into account some psychovisual constraints in the assessment of the received images quality. We propose the insertion of a reduced reference metric based on psychovisual constraints, to assist the decoder in order to determine the decoding configuration providing the highest quality of experience. Subjective tests confirm the interest of the proposed approach.

ITC/USA 2010 Conference Proceedings / The Forty-Sixth Annual International Telemetering Conference and Technical Exhibition / October 25-28, 2010 / Town and Country Resort & Convention Center, San Diego, California / Synchronized video is crucial for data acquisition and telecommunication applications. For real-time applications, out-of-sync video may cause jitter, choppiness and latency. For data analysis, it is important to synchronize multiple video channels and data that are acquired from PCM, MIL-STD-1553 and other sources. Nowadays, video codecs can be easily obtained to play most types of video. However, a great deal of effort is still required to develop the synchronization methods that are used in a data acquisition system. This paper will describe several methods that TTC has adopted in our system to improve the synchronization of multiple data sources.

Serving geospatial data collected from remote sensing methods (satellite images, areal photos, etc.) have become crutial in many geographic information system (GIS) applications such as disaster management, municipality applications, climatology, environmental observations, military applications, etc. Even in today&rsquo / s highly developed information systems, geospatial image data requies huge amount of physical storage spaces and such characteristics of geospatial image data make its usage limited in above mentioned applications. For this reason, web-based GIS applications can benefit from geospatial image streaming through web-based architectures. Progressive transmission of geospatial image and map data on web-based architectures is implemented with the developed image streaming methodology. The software developed allows user interaction in such a way that the users will visualize the images according to their level of detail. In this way geospatial data is served to the users in an efficient way. The main methods used to transmit geospatial images are serving tiled image pyramids and serving wavelet based compressed bitstreams. Generally, in GIS applications, tiled image pyramids that contain copies of raster datasets at different resolutions are used rather than differences between resolutions. Thus, redundant data is transmitted from GIS server with different resolutions of a region while using tiled image pyramids. Wavelet based methods decreases redundancy. On the other hand methods that use wavelet compressed bitsreams requires to transform the whole dataset before the transmission. A hybrid streaming methodology is developed to decrease the redundancy of tiled image pyramids integrated with wavelets which does not require transforming and encoding whole dataset. Tile parts&rsquo / coefficients produced with the methodlogy are encoded with JPEG 2000, which is an efficient technology to compress images at wavelet domain.

Cette thèse a pour objectif d'étudier et d'analyser une nouvelle stratégie de compression, dont le principe consiste à compresser conjointement des données issues de plusieurs modalités, en utilisant un codeur unique. Cette approche est appelée " Compression Multimodale ". Dans ce contexte, une image et un signal audio peuvent être compressés conjointement et uniquement par un codeur d'image (e.g. un standard), sans la nécessité d'intégrer un codec audio. L'idée de base développée dans cette thèse consiste à insérer les échantillons d'un signal en remplacement de certains pixels de l'image " porteuse " tout en préservant la qualité de l'information après le processus de codage et de décodage. Cette technique ne doit pas être confondue aux techniques de tatouage ou de stéganographie puisqu'il ne s'agit pas de dissimuler une information dans une autre. En Compression Multimodale, l'objectif majeur est, d'une part, l'amélioration des performances de la compression en termes de débit-distorsion et d'autre part, l'optimisation de l'utilisation des ressources matérielles d'un système embarqué donné (e.g. accélération du temps d'encodage/décodage). Tout au long de ce rapport, nous allons étudier et analyser des variantes de la Compression Multimodale dont le noyau consiste à élaborer des fonctions de mélange et de séparation, en amont du codage et de séparation. Une validation est effectuée sur des images et des signaux usuels ainsi que sur des données spécifiques telles que les images et signaux biomédicaux. Ce travail sera conclu par une extension vers la vidéo de la stratégie de la Compression Multimodale