Joint Source-Channel Coding of video sequences
Codage Conjoint Source-Canal des Sources Vidéo
Résumé
We propose a joint source-channel coding scheme, developed for video sequences, which consists of a vector quantization based on lattice constellations and a linear labelling minimizing simultaneously the source and the channel distortion. The linear labelling has already been proved to minimize the channel distortion on binary symmetric channels and the linear transforms based on lattice constellations of maximum diversity to minimize, at the same time, the distortion of Gaussian sources. We study the dependencies between the wavelets coefficients of a $t+2D$ video decomposition in order to efficiently exploit the linear transforms developed for Gaussian sources. As the source distribution of the subbands is not Gaussian we present the necessary modifications in order to obtain a robust coding scheme. We propose a stochastic model to capture the dependencies between the wavelets coefficients and we use it to build an optimal mean square predictor for missing coefficients. We present two applications of this predictor on the transmission over packet networks: a quality enhancement technique for resolution scalable video bitstreams and an error concealment method. We develop a robust joint source-channel coding scheme for transmission of video sequences over a Gaussian channel using uncoded and coded index assignment via Reed-Muller codes. We investigate the conditions requiring the use of a coded index assignment and we prove its superiority compared to an unstructured vector quantizer. For a transmission over a flat-Rayleigh channel, we develop a robust coding scheme using our vector quantizer followed by a rotation matrix.
L'objet de cette thèse est de proposer un codage conjoint source-canal de séquences vidéo pour la transmission sur des canaux sans fil. Le système de codage conjoint source-canal est fondée sur un quantificateur vectoriel structuré et une assignation linéaire d'étiquette qui minimisent simultanément la distorsion canal et la distorsion source. Le quantificateur vectoriel qui est construit à partir de constellations provenant de réseaux de points, lesquels satisfont la propriété de diversité maximale, minimise la distorsion source d'une source gaussienne. La distorsion canal est également minimisée par l'étiquetage linéaire. Nous avons étudié les dépendances entre les coefficients d'ondelettes provenant d'une décomposition t+2D, avec ou sans estimation de mouvement afin d'étendre le schéma du codage conjoint source-canal, développé pour les sources gaussiennes, dans le domaine vidéo où la distribution des coefficients est loin d'être gaussienne. Nous proposons un modèle doublement stochastique afin de capturer ces dépendances et nous l'appliquons à la protection des erreurs pour prédire les coefficients perdus et améliorer ainsi la qualité de vidéo. Dans le cas d'un canal gaussien, nous développons deux systèmes, un avec un étiquetage linéaire non codé et l'autre avec un étiquetage linéaire codé utilisant des codes de Reed-Muller. Nous comparons ces deux schémas de codage avec un schéma non-structuré dont l'étiquetage est adapté au canal et avec un coder vidéo scalable. Dans le cas d'un canal de Rayleigh non-sélectif à évanouissements indépendants le schéma devient robuste lorsque nous utilisons une matrice de rotation avant la transmission sur le canal.
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