Après l'entrée dans l'ère du numérique, la consommation vidéo a évolué définissant de nouvelles tendances. Les contenus vidéo sont désormais accessibles sur de nombreuses plateformes (télévision, ordinateur, tablette, smartphone ... ) et par de nombreux moyens, comme les réseaux mobiles, les réseaux satellites, les réseaux terrestres, Internet ou le stockage Blu-ray par exemple. Parallèlement, l'expérience utilisateur s'améliore grâce à la définition de nouveaux formats comme l'Ultra Haute Définition (UHD), le « High Dynamic Range » (HDR) ou le « High Frame Rate » (HFR). Ces formats considèrent une augmentation respectivement de la résolution, de la dynamique des couleurs et de la fréquence d'image. Les nouvelles tendances de consommation et les améliorations des formats imposent de nouvelles contraintes auxquelles doivent répondre les codeurs vidéo actuels et futurs. Dans ce contexte, nous proposons une solution de codage vidéo permettant de répondre à des contraintes de codage multi-formats, multi-destinations, rapide et efficace en termes de compression. Cette solution s'appuie sur l'extension Scalable du standard de compression vidéo « High Efficiency Video Coding » (HEVC) définie en fin d'année 2014, aussi appelée SHVC. Elle permet de réaliser des codages scalables en produisant un unique bitstream à partir d'un codage sur plusieurs couches construites à partir d'une même vidéo à différentes échelles de résolutions, fréquences, niveaux de qualité, profondeurs des pixels ou espaces de couleur. Le codage SHVC améliore l'efficacité du codage HEVC grâce à une prédiction inter-couches qui consistent à employer les informations de codage issues des couches les plus basses. La solution proposée dans cette thèse s'appuie sur un codeur HEVC professionnel développé par la société Ateme qui intègre plusieurs niveaux de parallélisme (inter-images, intra-images, inter-blocs et inter-opérations) grâce à une architecture en pipeline. Deux instances parallèles de ce codeur sont synchronisées via un décalage inter-pipelines afin de réaliser une prédiction inter-couches. Des compromis entre complexité et efficacité de codage sont effectués au sein de cette prédiction au niveau des types d'image et des outils de prédiction. Dans un cadre de diffusion, par exemple, la prédiction inter-couches est effectuée sur les textures pour une image sur deux. A qualité constante, ceci permet d'économiser 18.5% du débit pour une perte de seulement 2% de la vitesse par rapport à un codage HEVC. L'architecture employée permet alors de réaliser tous les types de scalabilité supportés par l'extension SHVC. De plus, pour une scalabilité en résolution, nous proposons un filtre de sous-échantillonnage, effectué sur la couche de base, qui optimise le coût en débit global. Nous proposons des modes de qualité intégrant plusieurs niveaux de parallélisme et optimisations à bas niveau qui permettent de réaliser des codages en temps-réel sur des formats UHD. La solution proposée a été intégrée dans une chaîne de diffusion vidéo temps-réel et montrée lors de plusieurs salons, conférences et meetinqs ATSC 3.0. / After entering the digital era, video consumption evolved and defined new trends. Video contents can now be accessed with many platforms (television, computer, tablet, smartphones ... ) and from many medias such as mobile network or satellite network or terrestrial network or Internet or local storage on Blu-ray disc for instance. In the meantime, users experience improves thanks to new video format such as Ultra High Definition (UHD) or High Dynamic Range (HOR) or High Frame Rate (HFR). These formats respectively enhance quality through resolution, dynamic range and frequency. New consumption trends and new video formats define new constraints that have to be resolved by currents and futures video encoders. In this context, we propose a video coding solution able to answer constraints such as multi-formats coding, multi­destinations coding, coding speed and coding efficiency in terms of video compression. This solution relies on the scalable extension of the standard « High Efficiency Video Coding » (HEVC) defined in 2014 also called SHVC. This extension enables scalable video coding by producing a single bitstream on several layers built from a common video at different scales of resolution, frequency, quality, bit depth per pixel or even colour gamut. SHVC coding enhance HEVC coding thanks to an inter-layer prediction that use coding information from lower layers. In this PhD thesis, the proposed solution is based on a professional video encoder, developed by Ateme company, able to perform parallelism on several levels (inter-frames, intra-frames, inter-blocks, inter-operations) thanks to a pipelined architecture. Two instances of this encoder run in parallel and are synchronised at pipeline level to enable inter-layer predictions. Some trade-off between complexity and coding efficiency are proposed on inter-layer prediction at slice and prediction tools levels. For instance, in a broadcast configuration, inter-layer prediction is processed on reconstructed pictures only for half the frames of the bitstream. In a constant quality configuration, it enables to save 18.5% of the coding bitrate for only 2% loss in terms of coding speed compared to equivalent HEVC coding. The proposed architecture is also able to perform all kinds of scalability supported in the SHVC extension. Moreover, in spatial scalability, we propose a down-sampling filter processed on the base layer that optimized global coding bitrate. We propose several quality modes with parallelism on several levels and low-level optimization that enable real-time video coding on UHD sequences. The proposed solution was integrated in a video broadcast chain and showed in several professional shows, conferences and at ATSC 3.0 meetings.

La compression vidéo HEVC standardisée en 2013 offre des gains de compression dépassant les 50% par rapport au standard de compression précédent MPEG4-AVC/H.264. Ces gains de compression se paient par une augmentation très importante de la complexité de codage. Si on ajoute à cela l’augmentation de complexité générée par l’accroissement de résolution et de fréquence image du signal vidéo d’entrée pour passer de la Haute Définition (HD) à l’Ultra Haute Définition (UHD), on comprend vite l’intérêt des techniques de réduction de complexité pour le développement de codeurs économiquement viables. En premier lieu, un effort particulier a été réalisé pour réduire la complexité des images Intra. Nous proposons une méthode d'inférence des modes de codage à partir d'un pré-codage d'une version réduite en HD de la vidéo UHD. Ensuite, nous proposons une méthode de partitionnement rapide basée sur la pré-analyse du contenu. La première méthode offre une réduction de complexité d'un facteur 3 et la deuxième, d'un facteur 6, contre une perte de compression proche de 5%. En second lieu, nous avons traité le codage des images Inter. En mettant en œuvre une solution d'inférence des modes de codage UHD à partir d'un pré-codage au format HD, la complexité de codage est réduite d’un facteur 3 en considérant les 2 flux produits et d’un facteur 9.2 sur le seul flux UHD, pour une perte en compression proche de 3%. Appliqué à une configuration de codage proche d'un système réellement déployé, l'apport de notre algorithme reste intéressant puisqu'il réduit la complexité de codage du flux UHD d’un facteur proche de 2 pour une perte de compression limitée à 4%. Les stratégies de réduction de complexité mises en œuvre au cours de cette thèse pour le codage Intra et Inter offrent des perspectives intéressantes pour le développement de codeurs HEVC UHD plus économes en ressources de calculs. Elles sont particulièrement adaptées au domaine de la WebTV/OTT qui prend une part croissante dans la diffusion de la vidéo et pour lequel le signal vidéo est codé à des résolutions multiples pour adresser des réseaux et des terminaux de capacités variées. / The High Efficiency Video Coding (HEVC) standard was released in 2013 which reduced network bandwidth by a factor of 2 compared to the prior standard H.264/AVC. These gains are achieved by a very significant increase in the encoding complexity. Especially with the industrial demand to shift in format from High Definition (HD) to Ultra High Definition (UHD), one can understand the relevance of complexity reduction techniques to develop cost-effective encoders. In our first contribution, we attempted new strategies to reduce the encoding complexity of Intra-pictures. We proposed a method with inference rules on the coding modes from the modes obtained with pre-encoding of the UHD video down-sampled in HD. We, then, proposed a fast partitioning method based on a pre-analysis of the content. The first method reduced the complexity by a factor of 3x and the second one, by a factor of 6, with a loss of compression efficiency of 5%. As a second contribution, we adressed the Inter-pictures. By implementing inference rules in the UHD encoder, from a HD pre-encoding pass, the encoding complexity is reduced by a factor of 3x when both HD and UHD encodings are considered, and by 9.2x on just the UHD encoding, with a loss of compression efficiency of 3%. Combined with an encoding configuration imitating a real system, our approach reduces the complexity by a factor of close to 2x with 4% of loss. These strategies built during this thesis offer encouraging prospects for implementation of low complexity HEVC UHD encoders. They are fully adapted to the WebTV/OTT segment that is playing a growing part in the video delivery, in which the video signal is encoded with different resolution to reach heterogeneous devices and network capacities.