Dans cette étude, nous utilisons des caractéristiques locales/globales en vue d’améliorer la chaîne de transmission des séquences de vidéos. Ce travail est divisé en quatre parties principales qui mettent à profit les caractéristiques de contenu vidéo. La première partie introduit un modèle de prédiction de paramètres d’un encodeur basé sur la complexité du contenu. Ce modèle utilise le débit, la distorsion, ainsi que la complexité de différentes configurations de paramètres afin d’obtenir des valeurs souhaitables (recommandées) de paramètres d’encodage. Nous identifions ensuite le lien en les caractéristiques du contenu et ces valeurs recommandées afin de construire le modèle de prédiction. La deuxième partie illustre le schéma de l’encodage à description multiple (Multiple Description Coding ou MDC, en anglais) que nous proposons dans ces travaux. Celui-ci est optimisé pour des MDC d’ordre-hauts. Le décodage correspondant et la procédure de récupération de l’erreur contenu-dépendant sont également étudiés et identifiés. La qualité de la vidéo reçue a été évaluée subjectivement. En analysant les résultats des expériences subjectives, nous introduisons alors un schéma adaptatif, c’est-à-dire adapté à la connaissance du contenu vidéo. Enfin, nous avons simulé un scénario d’application afin d’évaluer un taux de débit réaliste. Dans la troisième partie, nous utilisons une carte de déplacement, calculées au travers des propriétés de mouvement du contenu vidéo, comme entrée pour l’algorithme de masquage d’erreur par recouvrement (inpainting based error concealment algorithm). Une expérience subjective a été conduite afin d’évaluer l’algorithme et d’étudier la perturbation de l’observateur au visionnage de la vidéo traitée. La quatrième partie possèdent deux sous-parties. La première se penche sur les algorithmes de sélections par HRC pour les grandes bases de données de vidéos. La deuxième partie introduit l’évaluation de la qualité vidéo utilisant la connaissance du contenu global non-référencé. / In this work, the global/local content characteristics are utilized in order to improve the delivery chain of the video sequences. The work is divided into four main parts that take advantages of video content features. The first part introduces a joint content-complexity encoder parameters prediction model. This model uses bitrate, distortion, and complexity of different parameters configurations in order to get the recommended encoder parameters value. Then, the links between content features and the recommended values are identified. Finally, the prediction model is built using these features and the recommended encoder parameter values. The second part illustrates the proposed multiple description coding (MDC) scheme that is optimized for high-order MDC. The corresponding decoding and content-dependent error recovery procedures are also identified. The quality of the received videos is evaluated subjectively. By analyzing the subjective experiment results, an adaptive, i.e. content-aware, scheme is introduced. Finally, an application scenario is simulated to study the realistic bitrate consumption. The third part uses the motion properties of a content to introduce a motion map that will be used as an input for the modified state-of-the-art inpainting based error concealment algorithm. A subjective experiment was conducted to evaluate the algorithm and also to study the content-aware observer’s disturbance when perceiving the processed videos. The fourth part has two sub-parts, the first one is about HRC selection algorithms for the large-scale video database with an improved performance evaluation measures for video quality assessment algorithms using training and validation sets. The second part introduces global content aware no-reference video quality assessment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017NANT4011 |
| Date | 25 August 2017 |
| Creators | Aldahdooh, Ahmed |
| Contributors | Nantes, Le Callet, Patrick, Barkowsky, Marcus |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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