Ce travail de thèse vise à concevoir un nouveau schéma de quantification vectorielle (QV) devant prendre place au sein d'une chaîne de codage hybride pour la compression de séquences d'images. Le but est de contribuer à l'élaboration de futures normes de compression du signal vidéo (MPEG4) et à la conception de nouveaux services de vidéocommunications. La nature non-stationnaire du signal à coder (des vecteurs d'erreurs de prédiction de compensation du mouvement transformées) conduit à retenir une technique d'apprentissage pour la construction du dictionnaire. Si la condition d'opérations d'encodage-décodage rapides est remplie, une QV adaptative est opérationnelle où, quand cela est nécessaire (changement de plan vidéo), l'actualisation des vecteurs représentants est effectuée en utilisant une séquence d'apprentissage issue de la source courante. Le coût calculatoire des techniques classiques d'apprentissage les rend inadaptées. La QV algébrique, rapide, n'est appropriée que si la statistique de la source autorise une troncature aisée des réseaux. Notre approche vise alors à tirer profit de deux techniques de codage : une quantification rapide sur réseaux algébriques, la construction d'un dictionnaire arborescent non-équilibré apportant une partition de l'espace adaptée à la distribution de la source et selon un compromis débit-distorsion. Précisément, la technique utilisée consiste en un emboîtement de réseaux tronqués de même nature et aboutit à un schéma de QV multi-étages. Pour une cellule de Voronoï d'un réseau à une résolution donnée, sur un critère local débit-distorsion, il est décidé ou non de descendre au réseau plus fin. Notre recherche se conclue par l'expérimentation de ce quantificateur vectoriel inscrit au sein de deux types de codeurs : un classique (assemblage d'outils algorithmiques de la famille MPEG), l'autre novateur (codeur orienté régions).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00453081 |
| Date | 02 December 1996 |
| Creators | Ricordel, Vincent |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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