Abstract FR:

Dans le domaine de la compression d'images animées, les méthodes par appariement de blocs sont très répandues. Ces algorithmes d'estimation de mouvements translationnels bases sur des blocs carres imposent des limites en termes de qualité et de taux de compression. De nouveaux algorithmes d'estimation de mouvements ont été développés dans le cadre de la nouvelle norme de compression d'images, mpeg-4, pour représenter de façon plus fidèle les objets de la scène. Une modélisation beaucoup plus complexe est alors nécessaire. Ce fort accroissement de complexité pose des problèmes lors de la réalisation de systèmes à faible cout fonctionnant en temps réel. L'essentiel de cette thèse repose sur l'optimisation du couple algorithme/architecture de ces nouveaux algorithmes à partir d'un estimateur de mouvements polynomiaux sur des régions de forme arbitraire développe au cet. Lors de l'optimisation du couple algorithme/architecture, trois paramètres sont pris en compte : la qualité de l'estimation, la complexité matérielle de l'estimateur et les échanges entre le circuit d'estimation de mouvements et la mémoire d'images. Nous avons établi un modèle de complexité de l'algorithme permettant de définir la représentation optimale des données et l'organisation fine des enchainements des traitements. Nous montrons en particulier que la régularisation des échanges de données est un facteur essentiel de l'optimisation de l'architecture, même sur un algorithme traitant des régions de forme quelconque. L'emploi d'une mémoire cache, peu utilisée dans les circuits de traitement d'images, est alors envisageable et peut réduire le cout du système.