Optimisation du taux de distorsion d’un flux de séquences vidéo extensibles à grain fin

La popularité des flux vidéo sur Internet ne cesse de grandir. De nombreuses vidéos sont mises en ligne, et beaucoup d'utilisateurs téléchargent et lisent en flux continu quotidiennement. En outre, la puissance croissante des ordinateurs personnels et l'accès à l'Internet de haut débit encouragent les utilisateurs à demander davantage de contenu vidéo de qualité croissante. Pour satisfaire cette demande de qualité et de diversité, le codage Scalable à Grain Fin (FGS) a été proposé en complément des standards récents MPEG-4 et H.264. Tout en améliorant le degré d'extensibilité et la tolérance aux anomalies, le codage FGS introduit de nouveaux problèmes compliqués qu'il convient de résoudre, afin de le rendre utilisable pour la diffusion vidéo en flux continu. Dans ce projet, nous considérons l'un des problèmes les plus importants posé par FGS : la répartition optimale des débits de flux entre plusieurs émetteurs diffusant en direction d'un même destinataire. La diffusion en flux de plusieurs émetteurs est nécessaire dans un environnement P2P, à cause des capacités limitées et du manque de fiabilité des homologues. Plusieurs émetteurs sont également souhaitables pour une diffusion en flux par un système distribué, afin d'obtenir une transmission en continu de chemins de réseau disjoints, et ainsi une meilleure qualité. Le stagiaire abordera le problème en plusieurs étapes : 1) la qualité des images individuelles dans la séquence sera optimisée ; 2) la séquence sera divisée en blocs d'images, chaque bloc ayant un nombre fixe d'images ; 3) le problème d'optimisation pour chaque bloc sera formulé et résolu. Il est important de résoudre le problème de la répartition au niveau du bloc, pour permettre à l'équipe de recherche de classer par ordre de priorité les parties de toutes les images, afin de maximiser la qualité vidéo. Une amélioration significative de la qualité est escomptée grâce à la répartition optimale des débits binaires entre les émetteurs.

Faculty Supervisor:

M. Mohamed Hefeeda

Student:

ChengHsin Hsu

Partner:

CBC Radio

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and communications technologies

University:

Simon Fraser University

Program:

Accelerate

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