Cette thèse porte sur l'optimisation d'un système d'encodage vidéo multi-profil pour un service de streaming à débit binaire adaptatif (ABR). Dans la première contribution, nous évaluons les performances du Versatile Video Coding en calculant son enveloppe convexe et en comparant les résultats à ceux de ses prédécesseurs. Nous démontrons l'importance de la réévaluation de l'échelle de débits pour les nouveaux standards de codage et son impact sur l'optimisation des systèmes ABR. Dans la deuxième contribution, nous proposons un modèle de calcul des coûts inhérents aux différents processus utilisés par un système ABR pour livrer du contenu vidéo et modélisons leurs coûts à l'aide d'expressions formelles. Nous montrons que les coûts dépendent du scénario de livraison visé et d'autres caractéristiques d'utilisation, ce qui prouve l'importance de viser des compromis d'optimisation entre les différents processus et coûts associés. Dans la dernière contribution, nous proposons des schémas de codage général pour optimiser l'encodage multi-profil. Nous nous concentrons sur le codage différentiel prédicitif des résidus et proposons deux approches novatrices qui accélèrent le processus de transcodage. De plus, nous proposons des techniques d'optimisation novatrices pour explorer les compromis débit-distorsion, et montrons qu'elles améliorent l'efficacité de compression.
KEY WORDS : ABR, multi-profile coding, predictive residual coding, video delivery optimization, inter-layer coding
LARABI, Chaker, H, Professeur des Universités, Université Poitiers
THOMOS, Nikolaos, H, Professor, University of Essex, UK,
Examinateurs :
JUNG, Joël, H, Principal Researcher, Tencent MediaLab, HDR (examinateur)
VAN WALLENDAEL, Glenn, H, Assistant Professor, Ghent University, (examinateur)
Dir. de thèse : Aline ROUMY, Research Director, INRIA Rennes
Co-enc. de thèse :
MAUGEY Thomas, H, Directeur de Recherche, Inria
ROPERT, Michael, H, Research Engineer, MediaKind, PhD
Membre invité :
Julien Le Tano, Video Research Manager, MediaKind France