Optimisation du codage HEVC par des moyens de pré-analyse et/ou de pré-codage du contenu

La compression vidéo HEVC standardisée en 2013 offre des gains de compression supérieurs dépassant les 50% par rapport au standard de compression précédent MPEG4-AVC/H.264. Ces gains de compression se paient par une augmentation très importante de la complexité de codage. Si on ajoute à cela l’augmentation de complexité générée par l’accroissement de résolution et de fréquence images du signal vidéo d’entrée pour passer de la Haute Définition (HD) à l’Ultra Haute Définition (UHD), on comprend vite l’intérêt de techniques de réduction de complexité pour le développement de codeurs économiquement viables. En premier lieu, un effort particulier a été réalisé pour réduirela complexité des images Intra. Nous proposons une méthode d’inférence des modes de codage à partir d’un pré-codage d’un version réduite en HD de la vidéo UHD. Ensuite, nous proposons une méthode de partitionnement rapide basée sur la pré-analyse du contenu. La première méthode offre une réduction de complexité d’un facteur 3 et la deuxième, d’un facteur 6, contre une perte de compression proche de 5%. En second lieu, nous avons traité le codage des images Inter. En mettant en oeuvre une solution d’inférence des modes de codage UHD à partir d’un pré-codage au format HD, la complexité de codage est réduite d’un facteur 3 en considérant les 2 flux produits et d’un facteur 9.2 sur le seul flux UHD, pour une perte en compression proche de 3%. Appliqué à une configuration de codage proche d’un système réellement déployé, l’apport de notre algorithme reste intéressant puisqu’il réduit la complexité de codage du flux UHD d’un facteur proche de 2 pour une perte de compression limitée à 4%. Les stratégies de réduction de complexité mises en oeuvre au cours de cette thèse pour le codage Intra et Inter offrent des perspectives intéressantes pour le développement de codeurs HEVC UHD plus économes en ressources de calculs. Elles sont particulièrement adaptées au domaine de la WebTV/OTT qui prend une part croissante dans la diffusion de la vidéo et pour lequel le signal vidéo est codé à des résolutions multiples pour adresser des réseaux et des terminaux de capacités variées.The High Efficiency Video Coding (HEVC) standard was released in 2013 which reduced network bandwidth by a factor of 2 compared to the prior standard H.264/AVC. These gains are achieved by a very significant increase in the encoding complexity. Especially with the industrial demand to shift in format from High Definition (HD) to Ultra High Definition (UHD), one can understand the relevance of complexity reduction techniques to develop cost-effective encoders. In our first contribution, we attempted new strategies to reduce the encoding complexity of Intra-pictures. We proposed a method with inference rules on the coding modes from the modes obtained with pre-encoding of the UHD video down-sampled in HD. We, then, proposed a fast partitioning method based on a preanalysis of the content. The first method reduced the complexity by a factor of 3x and the second one, by a factor of 6, with a loss of compression efficiency of 5%. As a second contribution, we adressedthe Inter-pictures. By implementing inference rules in the UHD encoder, from a HD pre-encoding pass, the encoding complexity is reduced by a factor of 3x when both HD and UHD encodings are considered, and by 9.2x on just the UHD encoding, with a loss of compression efficiency of 3%. Combined with an encoding configuration imitating a real system, our approach reduces the complexity by a factor of close to 2x with 4% of loss. These strategies built during this thesis offer encouraging prospects for implementation of low complexity HEVC UHD encoders. They are fully adapted to the WebTV/OTT segment that is playing a growing part in the video delivery, in which the video signal is encoded with different resolution to reach heterogeneous devices and network capacities

Optimisation du codage HEVC par des moyens de pré-analyse et/ou de pré-codage du contenu

La compression vidéo HEVC standardisée en 2013 offre des gains de compression supérieurs dépassant les 50% par rapport au standard de compression précédent MPEG4-AVC/H.264. Ces gains de compression se paient par une augmentation très importante de la complexité de codage. Si on ajoute à cela l’augmentation de complexité générée par l’accroissement de résolution et de fréquence images du signal vidéo d’entrée pour passer de la Haute Définition (HD) à l’Ultra Haute Définition (UHD), on comprend vite l’intérêt de techniques de réduction de complexité pour le développement de codeurs économiquement viables. En premier lieu, un effort particulier a été réalisé pour réduirela complexité des images Intra. Nous proposons une méthode d’inférence des modes de codage à partir d’un pré-codage d’un version réduite en HD de la vidéo UHD. Ensuite, nous proposons une méthode de partitionnement rapide basée sur la pré-analyse du contenu. La première méthode offre une réduction de complexité d’un facteur 3 et la deuxième, d’un facteur 6, contre une perte de compression proche de 5%. En second lieu, nous avons traité le codage des images Inter. En mettant en oeuvre une solution d’inférence des modes de codage UHD à partir d’un pré-codage au format HD, la complexité de codage est réduite d’un facteur 3 en considérant les 2 flux produits et d’un facteur 9.2 sur le seul flux UHD, pour une perte en compression proche de 3%. Appliqué à une configuration de codage proche d’un système réellement déployé, l’apport de notre algorithme reste intéressant puisqu’il réduit la complexité de codage du flux UHD d’un facteur proche de 2 pour une perte de compression limitée à 4%. Les stratégies de réduction de complexité mises en oeuvre au cours de cette thèse pour le codage Intra et Inter offrent des perspectives intéressantes pour le développement de codeurs HEVC UHD plus économes en ressources de calculs. Elles sont particulièrement adaptées au domaine de la WebTV/OTT qui prend une part croissante dans la diffusion de la vidéo et pour lequel le signal vidéo est codé à des résolutions multiples pour adresser des réseaux et des terminaux de capacités variées.The High Efficiency Video Coding (HEVC) standard was released in 2013 which reduced network bandwidth by a factor of 2 compared to the prior standard H.264/AVC. These gains are achieved by a very significant increase in the encoding complexity. Especially with the industrial demand to shift in format from High Definition (HD) to Ultra High Definition (UHD), one can understand the relevance of complexity reduction techniques to develop cost-effective encoders. In our first contribution, we attempted new strategies to reduce the encoding complexity of Intra-pictures. We proposed a method with inference rules on the coding modes from the modes obtained with pre-encoding of the UHD video down-sampled in HD. We, then, proposed a fast partitioning method based on a preanalysis of the content. The first method reduced the complexity by a factor of 3x and the second one, by a factor of 6, with a loss of compression efficiency of 5%. As a second contribution, we adressedthe Inter-pictures. By implementing inference rules in the UHD encoder, from a HD pre-encoding pass, the encoding complexity is reduced by a factor of 3x when both HD and UHD encodings are considered, and by 9.2x on just the UHD encoding, with a loss of compression efficiency of 3%. Combined with an encoding configuration imitating a real system, our approach reduces the complexity by a factor of close to 2x with 4% of loss. These strategies built during this thesis offer encouraging prospects for implementation of low complexity HEVC UHD encoders. They are fully adapted to the WebTV/OTT segment that is playing a growing part in the video delivery, in which the video signal is encoded with different resolution to reach heterogeneous devices and network capacities

HEVC encoder optimization with pre-analysis and/or pre-encoding of the video content

La compression vidéo HEVC standardisée en 2013 offre des gains de compression dépassant les 50% par rapport au standard de compression précédent MPEG4-AVC/H.264. Ces gains de compression se paient par une augmentation très importante de la complexité de codage. Si on ajoute à cela l’augmentation de complexité générée par l’accroissement de résolution et de fréquence image du signal vidéo d’entrée pour passer de la Haute Définition (HD) à l’Ultra Haute Définition (UHD), on comprend vite l’intérêt des techniques de réduction de complexité pour le développement de codeurs économiquement viables. En premier lieu, un effort particulier a été réalisé pour réduire la complexité des images Intra. Nous proposons une méthode d'inférence des modes de codage à partir d'un pré-codage d'une version réduite en HD de la vidéo UHD. Ensuite, nous proposons une méthode de partitionnement rapide basée sur la pré-analyse du contenu. La première méthode offre une réduction de complexité d'un facteur 3 et la deuxième, d'un facteur 6, contre une perte de compression proche de 5%. En second lieu, nous avons traité le codage des images Inter. En mettant en œuvre une solution d'inférence des modes de codage UHD à partir d'un pré-codage au format HD, la complexité de codage est réduite d’un facteur 3 en considérant les 2 flux produits et d’un facteur 9.2 sur le seul flux UHD, pour une perte en compression proche de 3%. Appliqué à une configuration de codage proche d'un système réellement déployé, l'apport de notre algorithme reste intéressant puisqu'il réduit la complexité de codage du flux UHD d’un facteur proche de 2 pour une perte de compression limitée à 4%. Les stratégies de réduction de complexité mises en œuvre au cours de cette thèse pour le codage Intra et Inter offrent des perspectives intéressantes pour le développement de codeurs HEVC UHD plus économes en ressources de calculs. Elles sont particulièrement adaptées au domaine de la WebTV/OTT qui prend une part croissante dans la diffusion de la vidéo et pour lequel le signal vidéo est codé à des résolutions multiples pour adresser des réseaux et des terminaux de capacités variées.The High Efficiency Video Coding (HEVC) standard was released in 2013 which reduced network bandwidth by a factor of 2 compared to the prior standard H.264/AVC. These gains are achieved by a very significant increase in the encoding complexity. Especially with the industrial demand to shift in format from High Definition (HD) to Ultra High Definition (UHD), one can understand the relevance of complexity reduction techniques to develop cost-effective encoders. In our first contribution, we attempted new strategies to reduce the encoding complexity of Intra-pictures. We proposed a method with inference rules on the coding modes from the modes obtained with pre-encoding of the UHD video down-sampled in HD. We, then, proposed a fast partitioning method based on a pre-analysis of the content. The first method reduced the complexity by a factor of 3x and the second one, by a factor of 6, with a loss of compression efficiency of 5%. As a second contribution, we adressed the Inter-pictures. By implementing inference rules in the UHD encoder, from a HD pre-encoding pass, the encoding complexity is reduced by a factor of 3x when both HD and UHD encodings are considered, and by 9.2x on just the UHD encoding, with a loss of compression efficiency of 3%. Combined with an encoding configuration imitating a real system, our approach reduces the complexity by a factor of close to 2x with 4% of loss. These strategies built during this thesis offer encouraging prospects for implementation of low complexity HEVC UHD encoders. They are fully adapted to the WebTV/OTT segment that is playing a growing part in the video delivery, in which the video signal is encoded with different resolution to reach heterogeneous devices and network capacities

HEVC intra coding of Ultra HD video with reduced complexity

International audienceThe HEVC (High Efficiency Video Coding) standard brings the necessary quality versus rate performance for efficient transmission of Ultra High Definition formats (UHD). However, one of the remaining barriers to its adoption for UHD content is the high encoding complexity. In this paper, we address the problem of HEVC encoding complexity reduction by proposing a strategy to infer UHD coding modes and quad-tree from those optimized on the lower (HD) resolution version of the input video. A speed-up by a factor of 3 is achieved compared to directly encoding the UHD format at the expense of a limited quality loss

Fast block partitioning method in HEVC Intra coding for UHD video

International audienc

Prediction-Aware Quality Enhancement of VVC Using CNN

International audienc

A CNN-Based Prediction-Aware Quality Enhancement Framework for VVC

International audienceThis paper presents a framework for Convolutional Neural Network (CNN)-based quality enhancement task, by taking advantage of coding information in the compressed video signal. The motivation is that normative decisions made by the encoder can significantly impact the type and strength of artifacts in the decoded images. In this paper, the main focus has been put on decisions defining the prediction signal in intra and inter frames. This information has been used in the training phase as well as input to help the process of learning artifacts that are specific to each coding type. Furthermore, to retain a low memory requirement for the proposed method, one model is used for all Quantization Parameters (QPs) with a Quantization Parameter (QP)-map, which is also shared between luma and chroma components. In addition to the Post Processing (PP) approach, the In-Loop Filtering (ILF) codec integration has also been considered, where the characteristics of the Group of Pictures (GoP) are taken into account to boost the performance. The proposed CNN-based Quality Enhancement (QE) framework has been implemented on top of the Versatile Video Coding (VVC) Test Model (VTM-10). Experiments show that the prediction-aware aspect of the proposed method improves the coding efficiency gain of the default CNN-based QE method by 1.52%, in terms of BD-BR, at the same network complexity compared to the default CNN-based QE filter

A study on the impact of training data in CNN-based super-resolution for low bitrate end-to-end video coding

International audienceIn this study, the effectiveness of Super Resolution (SR) methods based on Convolutional Neural Network (CNN) in low bitrate video coding, with a focus on the Versatile Video Coding Standard (VVC), is investigated. Video transmission over networks with limited bandwidth is a common challenge for different applications. One solution is to adopt SR methods where the main principle is to spatially downsample the input sequence prior to the encoding, then up-sampling the decoded sequence before displaying it. For a fixed target bandwidth, a finer quantization is applied on the low-resolution sequence compared to high-resolution, so that the high quality reconstructed pixels help in retrieving the lost information. However, most CNN-based SR methods are designed for single images and merely focus on the original input signal. Therefore, their trained networks lack understanding of compression artifacts. In this study, we test a hypothesis that training CNN-based SR methods with compressed sequences outperforms training with uncompressed ones. The assumption is that such training allows the SR methods to learn compression artifacts and differentiate them from actual texture information. To this end, stateof-the-art CNN-based SR methods are tested with compressed and uncompressed training set. Experiments show that the use of compressed training data brings, on average, an additional bitrate saving of 6%, in terms of BD-Rate

55 W actively q-switched single oscillator Tm3+, Ho3+-codoped silica polarization maintaining 2.09 µm fiber laser

A 793 nm diode-pumped actively Q-switched Tm3+, Ho3+-codoped PM 2.09 ?m fiber laser emitting 55 W of average power with 100 ns pulse width and 200 kHz repetition rate is reported. End-caps spliced on fiber tips enable laser power scaling with good power stability and beam quality factors (M2 < 1.7)