Contrôle de la complexité pour l'encodage HEVC basse consommation d'énergie

Complexity Control for Low-Power HEVC Encoding

• Auteur / Autrice : Alexandre Mercat
• Direction : Daniel Ménard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 07/12/2018
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Mathématiques et STIC
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'électronique et de télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Anissa Mokraoui
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Daniel Ménard, Anissa Mokraoui, Marco Cagnazzo, François-Xavier Coudoux, Frédéric Dufaux, Jean-Marc Thiesse, Maxime Pelcat, Wassim Hamidouche
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marco Cagnazzo, François-Xavier Coudoux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Internet des objets

Intelligence artificielle

Compression vidéo

Mots clés libres

Compression vidéo

HEVC

Réduction de complexité

Intelligence artificielle

Internet of things

Computational complexity

HEVC

Machine learning

Résumé

L'Internet des objets (loT) est devenu une réalité et ses applications pressenties vont fortement augmenter la demande de vidéo mobile. En conséquence, les systèmes montent en complexité algorithmique et le portage du codage vidéo sur plates-formes embarquées devient problématique. Les nouveaux contenus vidéo 4K et 360°, venant avec des résolutions spatiales (8K, 16K) et temporelles (120 images/seconde élevées compliquent encore le problème. Il est donc nécessaire de réduire l'empreinte des nouveaux codec tels que HEVC tout en préservant les performances en compression et en qualité d'image de ces codecs, La performance énergétique limitée des batteries des systèmes embarqués pousse à proposer de nouvelle méthodes pour ajuster et contrôler la complexité et l'énergie des codecs HEVC. Ce document propose un ensemble d'études dont l'objectif est d'ajuster et de contrôler la complexité et donc la consommation énergétique de l'encodeur HEVC. Deux méthodes de prédiction de découpe de CTU sont proposées : la première basée sur une approche statistique utilisant la variance de l'image et la seconde utilisant l'intelligence artificielle. À partir de cette prédiction, une méthode est proposée pour ajuster la complexité de l'encodage HEVC. Cette solution étend l'espace de recherche autour de la prédiction et alloue la complexité dans l'image afin de minimiser les dégradations en termes de compression et de qualité. Enfin un système de contrôle temps réel de la complexité d'encodage est proposé. Il démontre l'applicabilité de contributions de ce document en maintenant la complexité d'encodage proche d'une consigne.

The Internet of Things (loT) is now a reality. Forthcoming applications will boost mobile video demand to an unprecedented level. The induced increase in computational complexity is a challenge when executing in real-time new video coding standards on embedded platforms, limited in computing, memory, and energy. New 4K UHD and 360-degree video contents coming with high spatial (SK, 16K) and temporal (120fp resolutions further complicate the problem. In this context, codecs such as HEVC (High Efficiency Vide Coding) must be worked on to reduce their complexity while preserving the bitrate and image quality. Th bounded energy density of embedded system's batteries requires designers to propose new methods scaling and controlling the complexity and energy consumption of HEVC codecs. This document presents a set of studies aiming at scaling and controlling the complexity, and therefore the energy consumption, of HEVC Intra encoding. Two methods of quad-tree partitioning prediction in "one-shot are proposed: one based on variance-aware statistic approach and one based on Machine Learning using data-mining classifiers. From the obtained prediction, a generic tunable complexity scheme of HEVC encoding is introduced. It expands the search space around the original partitioning prediction and allocates complexit in a frame while minimizing performance loss in terms of bitrate and visual quality. Finally, a real-time contr system is created that dynamically manages the encoding process to keep the encoding complexity under specific tarjet. It demonstrates the a licability of the mayor contributions of this document.