Au cours de ces dernières années, le domaine de la compression vidéo a connu un essor considérable avec le standard H.264/AVC et l'arrivée de son successeur HEVC. La prédiction spatiale de ces standards repose sur la propagation unidirectionnelle de pixels voisins. Bien que très efficace pour étendre des motifs répondants aux mêmes caractéristiques, cette prédiction présente des performances limitées lorsqu'il s'agit de propager des textures complexes. Cette thèse vise à explorer de nouveaux schémas de prédiction spatiale afin d'améliorer les techniques actuelles de prédiction intra, en étendant ces schémas locaux et monodimensionnels à des schémas globaux, multidimensionnels et multi-patches. Une première méthode de prédiction hybride intégrant correspondance de bloc et correspondance de gabarit (template) a été investiguée. Cette approche hybride a ensuite été étendue en prédiction multi-patches de type "neighbor embedding" (NE). L'autre partie de la thèse est dédiée à l'étude des épitomes dans un contexte de compression d'images. L'idée est d'exploiter la redondance spatiale de l'image d'origine afin d'extraire une image résumé contenant les patches de texture les plus représentatifs de l'image, puis ensuite utiliser cette représentation compacte pour reconstruire l'image de départ. Ce concept d'épitome a été intégré dans deux schémas de compression, l'un de ces algorithmes s'avère vraiment en rupture avec les techniques traditionnelles dans la mesure où les blocs de l'image sont traités, à l'encodeur et au décodeur, dans un ordre spatial qui dépend du contenu et cela dans un souci de propagation des structures de l'image. Dans ce dernier algorithme de compression, des modes de prédiction directionnelle intra H.264 étendus et des méthodes avancées de prédiction multi-patches y ont été également introduits. Ces différentes solutions ont été intégrées dans un encodeur de type H.264/AVC afin d'évaluer leurs performances de codage par rapport aux modes intra H.264 et à l'état de l'art relatif à ces différentes techniques. / In recent years, video compression field has increased significantly since the apparition of H.264/AVC standard and of its successor HEVC. Spatial prediction in these standards are based on the unidirectional propagation of neighboring pixels. Although very effective to extend pattern with the same characteristics, this prediction has limited performances to extrapolate complex textures. This thesis aims at exploring new spatial prediction schemes to improve the current intra prediction techniques, by extending these local schemes to global, multidimensional and multi-patches schemes. A hybrid prediction method based on template and block matching is first investigated. This hybrid approach is then extended to multi-patches prediction of type "Neighbor Embedding" (NE). The other part of this thesis is dedicated to the study of epitome image within the scope of image compression. The idea is to exploit spatial redundancies within the original image in order to first extract a summary image containing the texture patches the most representative of the image, and then use this compacted representation to rebuild the original image. The concept of epitome has been incorporated in two compression schemes, one of these algorithms is in rupture with the traditional techniques since the image blocks are processed, both at encoder and decoder sides, in a spatial order that depends on the image content and this in the interest of propagating image structures. In this last compression algorithm, extended H.264 Intra directional prediction modes and advanced multi-patches prediction methods have been also included. These different solutions have been integrated in an H.264/AVC encoder in order to assess their coding performances with respect to H.264 intra modes and the state of the art relative to these different techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014REN1S135 |
| Date | 18 June 2014 |
| Creators | Chérigui, Safa |
| Contributors | Rennes 1, Guillemot, Christine, Thoreau, Dominique |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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