thesis

Segmentation basée-région pour l’amélioration de séquences vidéo : Algorithme-Architecture dans un contexte temps réel

Defense date:

Jan. 1, 2008

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Institution:

Caen

Directors:

Abstract EN:

The expression image improvement in the field of digital video indicates all the techniques which can modify the contents of a video sequence for a better visual rendering. These techniques can modify not only the contents of an image, but also its dimensions and its display rate. During the last ten years, the manufacturers of Set Top Boxes began to integrate more and more algorithms to improve the video rendering in their products. However, most of the adopted solutions use a pixel representation of the image. In this thesis we suggest to take benefit of a region representation of the image in order to optimize the improvement of the video rendering. Our thesis is then related to three domains: video improvement algorithms, material implementation and segmentation algorithms. After a state of the art on these three domains, we are going to design a video segmentation algorithm with a good temporal consistency between the successive images. As the video segmentation is a bottleneck for real time processing, our design is simplicity driven. We implement the TCVSEG on a programmable architecture whose choice is justified. After the evaluation of this first implementation, we study the parallelization of our spatial segmentation to accelerate the processing for video sequences of resolution higher than CIF. Then we propose image improvements methods exploiting the region representation of the image. Finally we give perspectives to improve the performances and the quality of our video segmentation as well as improvements which exploit also the region representation of the image.

Abstract FR:

L'expression amélioration d'image dans le domaine de la vidéo numérique, désigne l'ensemble des techniques pouvant modifier le contenu d'une séquence vidéo pour un meilleur rendu visuel. Ces techniques peuvent modifier non seulement le contenu d'une image, mais aussi ses dimensions et sa cadence d'affichage. Durant les dix dernières années, les fabricants de boîtiers numériques ont commencé à intégrer de plus en plus d'algorithmes d'amélioration de séquences vidéo dans leurs produits. Cependant, la plupart des solutions adoptées utilisent une représentation pixellique de l'image. Dans cette thèse nous proposons d'exploiter une représentation région de l'image pour optimiser l'amélioration du rendu des séquences vidéo. Notre thèse fait appel à trois thématiques : les algorithmes d'amélioration de séquences vidéo, l'implémentation matérielle et les algorithmes de segmentation. Après un état de l'art sur ces trois domaines, nous allons nous attacher à concevoir un algorithme de segmentation vidéo TCVSEG ayant une bonne consistance temporelle entre les images successives. La segmentation vidéo étant un traitement complexe, notre conception est guidée par la simplicité. Nous implémentons TCVSEG sur une architecture programmable dont le choix est justifié. Après l'évaluation de cette première implémentation, nous étudions la parallélisation de notre segmentation spatiale afin d'accélérer le traitement pour des séquences de résolution supérieure au CIF. Ensuite nous proposons des améliorations d'image exploitant la représentation région de l'image, et finalement nous donnons des perspectives pour améliorer les performances et la qualité de notre segmentation vidéo ainsi que des améliorations qui exploitent, également la représentation région de l'image.