Amélioration psychoacoustique du filtrage de Wiener : quelques approches récentes et une nouvelle méthode

*Bruit musical, distorsion, filtre deWiener, psychoacoustique, signal de parol

Vers une représentation vectorielle de la qualité objective pour la qualité subjective d'images en vue du codage adaptatif de régions d'images fixes

De nouvelles mesures objectives de la qualité des images fixes, utilisant une référence, ont été introduites [1][2][3][4][5][6] pour mesurer les défauts structurels causés par les méthodes de compression (effets de bloc, défauts sur les contours, erreurs de contraste ou de structure spatiale, erreurs loca les concentrées, etc.). Puisque ces méthodes de mesure évaluent la qualité subjective par une seule note, des dégradations apparentes sur certaines régions peuvent être masquées lors de la mesure de la qualité. Afin d'y palier, nous proposons dans cet article une nouvelle méthode de représentation de la mesure de la qualité basée sur un vecteur de mesures. Une composante de ce vecteur reflète la qualité subjective d'une région d'une segmentation quadtree préalablement estimée. L'application visée par le développement d'un tel vecteur de mesure est de pouvoir faire par la suite du codage adaptatif basé sur des régions homogènes en terme de la qualité subjective

Moving objects multi-classification based on information fusion

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Improving the quality of H.264/AVC by using a new Rate-Quantization model

International audienceRate control plays a key role in video coding standards. Its goal is to achieve a good quality at a given target bit-rate. In H.264/AVC, rate control algorithm for both Intra and Inter-frames suffers from some defects. In the Intra-frame rate control, the initial quantization parameter (QP) is mainly adjusted according to a global target bit-rate and length of GOP. This determination is inappropriate and generates errors in the whole of video sequence. For Inter coding unit (Frame or Macroblock), the use of MAD (Mean Average Differences) as a complexity measure, remains inefficient, resulting in improper QP values because the MAD handles locally images characteristics. QP miscalculations may also result from the linear prediction model which assumes similar complexity from coding unit to another. To overcome these defects, we propose in this paper, a new Rate-Quantization (R-Q) model resulting from extensive experiments. This latter is divided into two models. The first one is an Intra R-Q model used to determine an optimal initial quantization parameter for Intra-frames. The second one is an Inter R-Q model that aims at determining the QP of Inter coding unit according to the statistics of the previous coded ones. It does not use any complexity measure and substitutes both linear and quadratic models used in H.264/AVC rate controller. Objective and subjective simulations have been carried out using JM15.0 reference software. Compared to this latter, the global R-Q model (Intra and Inter models combined) improves the coding efficiency in terms of PSNR, objectively (up to +2.01dB), subjectively (by psychophysical experiments) and in terms of computational complexity

Elaboration de critères de mesure de qualité objective pour la qualité subjective

L'évaluation de la qualité est indispensable dans le codage d'image. Cette évaluation est souvent réalisée par des critères subjectifs tels que le Mean Opinion Score (MOS)[1]. Cette mesure reste lourde et ne peut être en aucun cas utilisée dans un schéma de codage d'images. Les mesures classiques objectives telles que PSNR ou EQM sont de bons indicateurs pour les distorsions de type erreurs aléatoires. Mais elles donnent des résultats moins bons pour les erreurs structurées (ex: effet de bloc, erreurs de contraste ou de structure spatiale). De nouvelles mesures objectives, utilisant une référence, ont été introduites [2][3][4][5] pour remédier à ces défauts structurels. Ces méthodes restent globales et masquent les erreurs locales visibles et gênantes pour un observateur humain. Afin d'y palier, nous proposons dans cet article une nouvelle méthode de mesure tenant compte de ces erreurs locales

Schéma multirésolution d'estimation d'un champ de disparités dense sous contrainte épipolaire pour les images bruitées

Cet article présente des algorithmes d'estimation de disparité. L'originalité de la méthode repose sur le procédé d'estimation d'une carte de disparité dense en utilisant une méthode de corrélation robuste et sur l'utilisation des Statistiques d'Ordre Supérieur (SOS). Nous avons effectué des expérimentations afin de comparer nos résultats à ceux obtenus par les méthodes qui existent dans la littérature. La carte de disparité dense obtenue par notre méthode proposée est fiable par rapport aux résultats obtenus par celle de corrélation classique. Nous obtenons également une carte de disparité reflétant des facettes planes 3D

Application of Computational Intelligence in Visual Quality Optimization Watermarking and Coding Tools to Improve the Medical IoT Platforms Using ECC Cybersecurity Based CoAP Protocol

To ensure copyright protection and authenticate ownership of media or entities, image watermarking techniques are utilized. This technique entails embedding hidden information about an owner in a specific entity to discover any potential ownership issues. In recent years, several authors have proposed various ways to watermarking. In computational intelligence contexts, however, there are not enough research and comparisons of watermarking approaches. Soft computing techniques are now being applied to help watermarking algorithms perform better. This chapter investigates soft computing-based image watermarking for a medical IoT platform that aims to combat the spread of COVID-19, by allowing a large number of people to simultaneously and securely access their private data, such as photos and QR codes in public places such as stadiums, supermarkets, and events with a large number of participants. Therefore, our platform is composed of QR Code, and RFID identification readers to ensure the validity of a health pass as well as an intelligent facial recognition system to verify the pass’s owner. The proposed system uses artificial intelligence, psychovisual coding, CoAP protocol, and security tools such as digital watermarking and ECC encryption to optimize the sending of data captured from citizens wishing to access a given space in terms of execution time, bandwidth, storage space, energy, and memory consumption

Fast Mode Decision Algorithm for Intra prediction in H.264/AVC Video Coding

Summary The new video coding standard, H.264/MPEG-4 AV C, uses an intra prediction mode with 4x4 blocks and 16x16 blocks sizes for luma component and 8x8 blocks size for chroma component. This new feature of H.264/AVC offers a considerably higher improvement in coding efficiency compared to other compression standards. In order to achieve this, a robust Rate-distortion optimization (RDO) technique is employed to select the best coding mode for each block sizes. However, the computational complexity of H.264 encoder is drastically increased due to the various intra prediction modes. In this paper, we propose a fast mode decision algorithm for intra prediction to reduce the complexity of H.264 video coding. The proposed algorithm based the fact that the dominating direction of a smaller block is similar to that of bigger block, the directional correlation of each block is consistent with directions of the edges, and the prediction modes of each block are also correlated with those of neighboring modes. The experimental results show that the fast intra mode decision algorithm is able to reduce on the average 84.68% encoding time, with a negligible peak signal-to noise ratio loss of 0.19dB or, equivalently, a bit rate increment of 1.88%