Estimation de la qualité des données multimedia en temps réel
Auteur / Autrice : | Zahi Al Chami |
Direction : | Richard Chbeir, Chady Abou Jaoudé |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 09/12/2021 |
Etablissement(s) : | Pau |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Université de Pau et des pays de l'Adour (Pau) - Laboratoire d'informatique de l'Université de Pau et des pays de l'Adour (Pau) |
Jury : | Président / Présidente : Philippe Aniorté |
Examinateurs / Examinatrices : Bechara Al Bouna | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent D'Orazio, Gayo Diallo |
Résumé
Au cours de la dernière décennie, les fournisseurs de données ont généré et diffusé une grande quantité de données, notamment des images, des vidéos, de l'audio, etc. Dans cette thèse, nous nous concentrerons sur le traitement des images puisqu'elles sont les plus communément partagées entre les utilisateurs sur l'inter-réseau mondial. En particulier, le traitement des images contenant des visages a reçu une grande attention en raison de ses nombreuses applications, telles que les applications de divertissement et de médias sociaux. Cependant, plusieurs défis pourraient survenir au cours de la phase de traitement et de transmission : d'une part, le nombre énorme d'images partagées et produites à un rythme rapide nécessite un temps de traitement et de livraison considérable; d’autre part, les images sont soumises à un très grand nombre de distorsions lors du traitement, de la transmission ou de la combinaison de nombreux facteurs qui pourraient endommager le contenu des images. Deux contributions principales sont développées. Tout d'abord, nous présentons un framework d'évaluation de la qualité d'image ayant une référence complète en temps réel, capable de : 1) préserver le contenu des images en s'assurant que certaines informations visuelles utiles peuvent toujours être extraites de l'image résultante, et 2) fournir un moyen de traiter les images en temps réel afin de faire face à l'énorme quantité d'images reçues à un rythme rapide. Le framework décrit ici est limité au traitement des images qui ont accès à leur image de référence (connu sous le nom référence complète). Dans notre second chapitre, nous présentons un framework d'évaluation de la qualité d'image sans référence en temps réel. Il a les capacités suivantes : a) évaluer l'image déformée sans avoir recours à son image originale, b) préserver les informations visuelles les plus utiles dans les images avant de les publier, et c) traiter les images en temps réel, bien que les modèles d'évaluation de la qualité des images sans référence sont considérés très complexes. Notre framework offre plusieurs avantages par rapport aux approches existantes, en particulier : i. il localise la distorsion dans une image afin d'évaluer directement les parties déformées au lieu de traiter l'image entière, ii. il a un compromis acceptable entre la précision de la prédiction de qualité et le temps d’exécution, et iii. il pourrait être utilisé dans plusieurs applications, en particulier celles qui fonctionnent en temps réel. L'architecture de chaque framework est présentée dans les chapitres tout en détaillant les modules et composants du framework. Ensuite, un certain nombre de simulations sont faites pour montrer l'efficacité de nos approches pour résoudre nos défis par rapport aux approches existantes.