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    Transcodage rapide de H.264 à HEVC basé sur la propagation du mouvement et une traversée postfixe des unités de codage arborescent

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    En 2013, l’ITU-T et l’ISO ont publié conjointement le plus récent standard de compression vidéo, appelé HEVC. Comparé à son prédécesseur, H.264, ce nouveau standard réduit le débit d’environ 50% pour une qualité vidéo similaire. Pour bénéficier de cette plus grande efficacité de codage, et pour assurer l’interopérabilité entre les systèmes, plusieurs séquences vidéos H.264 doivent être transcodées (converties) en séquences HEVC. La manière la plus simple de réaliser cette opération consiste à décoder entièrement la séquence H.264 source, puis à la réencoder entièrement à l’aide d’un encodeur HEVC. Cette approche, appelée transcodage en cascade dans le domaine des pixels (TCDP), produit un codage efficace et offre un maximum de flexibilité, notamment en ce qui a trait à la configuration de la séquence de sortie. Cependant, elle est très complexe en calculs. Pour réduire cette complexité, plusieurs approches réutilisent de l’information de codage (vecteurs de mouvement, modes de codage, données résiduelles, etc.) extraite de la séquence H.264, afin d’accélérer certaines étapes de l’encodage HEVC. La majorité de ces approches préserve l’efficacité de codage, mais obtient cependant des accélérations limitées (habituellement, entre 2 et 4x, selon l’approche). Dans cette thèse, nous proposons une approche de transcodage H.264 à HEVC plus rapide que celles présentées dans la littérature. Notre solution est composée d’un algorithme de propagation du mouvement et d’une méthode pour réduire le nombre de modes HEVC à tester. L’algorithme de propagation de mouvement crée une liste des vecteurs de mouvement candidats au niveau des unités de codage arborescent (CTU) et, par la suite, sélectionne le meilleur candidat au niveau des unités de prédiction. Cette méthode élimine la redondance des calculs en précalculant l’erreur de prédiction de chaque candidat au niveau des CTUs, et réutilise cette information pour différentes tailles de partitionnement. Pour sa part, l’algorithme de réduction des modes est basé sur un parcours postfixe de la CTU traitée. Cet algorithme permet notamment d’arrêter prématurément le traitement d’un mode jugé non prometteur. Par rapport à une approche de transcodage TCDP, nos résultats expérimentaux montrent que la solution proposée est en moyenne 7.81 fois plus rapide, pour une augmentation moyenne du BD-Rate de 2.05%. Nous expériences montrent également que les résultats obtenus sont significativement supérieurs à ceux de l’état de l’art

    Schémas de tatouage d'images, schémas de tatouage conjoint à la compression, et schémas de dissimulation de données

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    In this manuscript we address data-hiding in images and videos. Specifically we address robust watermarking for images, robust watermarking jointly with compression, and finally non robust data-hiding.The first part of the manuscript deals with high-rate robust watermarking. After having briefly recalled the concept of informed watermarking, we study the two major watermarking families : trellis-based watermarking and quantized-based watermarking. We propose, firstly to reduce the computational complexity of the trellis-based watermarking, with a rotation based embedding, and secondly to introduce a trellis-based quantization in a watermarking system based on quantization.The second part of the manuscript addresses the problem of watermarking jointly with a JPEG2000 compression step or an H.264 compression step. The quantization step and the watermarking step are achieved simultaneously, so that these two steps do not fight against each other. Watermarking in JPEG2000 is achieved by using the trellis quantization from the part 2 of the standard. Watermarking in H.264 is performed on the fly, after the quantization stage, choosing the best prediction through the process of rate-distortion optimization. We also propose to integrate a Tardos code to build an application for traitors tracing.The last part of the manuscript describes the different mechanisms of color hiding in a grayscale image. We propose two approaches based on hiding a color palette in its index image. The first approach relies on the optimization of an energetic function to get a decomposition of the color image allowing an easy embedding. The second approach consists in quickly obtaining a color palette of larger size and then in embedding it in a reversible way.Dans ce manuscrit nous abordons l’insertion de données dans les images et les vidéos. Plus particulièrement nous traitons du tatouage robuste dans les images, du tatouage robuste conjointement à la compression et enfin de l’insertion de données (non robuste).La première partie du manuscrit traite du tatouage robuste à haute capacité. Après avoir brièvement rappelé le concept de tatouage informé, nous étudions les deux principales familles de tatouage : le tatouage basé treillis et le tatouage basé quantification. Nous proposons d’une part de réduire la complexité calculatoire du tatouage basé treillis par une approche d’insertion par rotation, ainsi que d’autre part d’introduire une approche par quantification basée treillis au seind’un système de tatouage basé quantification.La deuxième partie du manuscrit aborde la problématique de tatouage conjointement à la phase de compression par JPEG2000 ou par H.264. L’idée consiste à faire en même temps l’étape de quantification et l’étape de tatouage, de sorte que ces deux étapes ne « luttent pas » l’une contre l’autre. Le tatouage au sein de JPEG2000 est effectué en détournant l’utilisation de la quantification basée treillis de la partie 2 du standard. Le tatouage au sein de H.264 est effectué à la volée, après la phase de quantification, en choisissant la meilleure prédiction via le processus d’optimisation débit-distorsion. Nous proposons également d’intégrer un code de Tardos pour construire une application de traçage de traîtres.La dernière partie du manuscrit décrit les différents mécanismes de dissimulation d’une information couleur au sein d’une image en niveaux de gris. Nous proposons deux approches reposant sur la dissimulation d’une palette couleur dans son image d’index. La première approche consiste à modéliser le problème puis à l’optimiser afin d’avoir une bonne décomposition de l’image couleur ainsi qu’une insertion aisée. La seconde approche consiste à obtenir, de manière rapide et sûre, une palette de plus grande dimension puis à l’insérer de manière réversible

    Fast AVS to HEVC transcoding based on ROI detection using visual characteristics

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