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Définition et implantation matérielle d'un estimateur de mouvement configurable pour la compression vidéo adaptative

L'objectif de cette thèse est la conception d'une plateforme de compression vidéo de nouvelle génération à haut degré d'adaptation vis-à-vis de l'environnement. Ce besoin d'adaptabilité a plusieurs origines. D'une part les systèmes actuels visent à s'adapter à la diversité et l'hétérogénéité des médias et des terminaux actuels. D'autre part, l'exploitation de l'information contenue dans une scène vidéo dépend de l'application visée et des besoins des utilisateurs. Ainsi, l'information peut être exploitée de manière complètement inhomogène spatialement ou temporellement. En effet, l'exploitation spatiale de la scène peut être irrégulière par définition, par la définition automatique ou manuelle de zones d'intérêts dans l'image. La qualité de la vidéo, donc de la compression, doit pouvoir s'adapter afin de limiter la quantité de donnée à transmettre. Cette qualité est donc dépendante de l'évolution de la scène vidéo elle-même. Une architecture matérielle configurable a été proposée dans cette thèse permettant de supporter différents algorithmes de recherche en offrant une précision subpixélique.La synthèse des travaux menés dans ce domaine et la comparaison objective des résultats obtenus par rapport à l'état de l'art. L'architecture proposée est synthétisée à base d'un FPGA Virtex 6 FPGA, les résultats obtenus pourraient traiter l'estimation du mouvement pixélique avec un flux vidéo haute définition (HD 1080), respectivement à 13 images par seconde en utilisant la stratégie de recherche exhaustive (108K Macroblocs/s) et jusqu'à 223 images par seconde avec la recherche selon un grille en diamant (1,8 M Macroblocs /s). En outre le raffinement subpixélique en quart-pel est réalisé à Macroblocs 232k/ s

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01016351
Date04 February 2013
CreatorsElhamzi, Wajdi
PublisherUniversité de Bourgogne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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