Projet ANR-06-BLAN-0092 – ESSOR : codagE de SourceS vidéO distRibué
Programme : Programme blanc (BLANC) 2006
Année de financement : 2006
Coordinateur du projet : ECOLE SUPERIEURE D'ELECTRICITE GIF-SUR-YVETTE (ECOLE SUPERIEURE D'ELECTRICITE GIF-SUR-YVETTE)
Partenaires : Centre national de la recherche scientifique; CentraleSupélec; Institut national de recherche en informatique et en automatique; Université Nice - Sophia-Antipolis
Montant : 262100.0 euros
Date de début : 2006
Durée : 36 mois
Résumé : Au cours des 15 dernières années, la recherche en compression vidéo a privilégié l'efficacité en termes de débit au détriment de la complexité. Or le développement actuel d'applications comme la visiophonie mobile suscite un intérêt croissant de la part des industriels pour des techniques de compression de faible complexité, donc de consommation limitée, afin d'augmenter l'autonomie des terminaux mobiles dans les liaisons montantes. Dans ce contexte, le codage de source distribué (CSD) propose des solutions originales, déportant la complexité liée à la compression du flux vidéo acquis par un mobile vers le récepteur (la station de base).  Par ailleurs, des dispositifs de surveillance reposant sur des réseaux de capteurs (en météorologie, en vidéo-surveillance) tendent à se développer fortement. De gros volumes de données fortement corrélées sont acquis et doivent transiter entre nœuds de capacité de communication limitée. Ceci impose le développement de schémas de compression distribués, pour lesquels le CSD représente un outils de choix.  Les fondements théoriques du CSD remontent à 1973, lorsque Slepian et Wolf ont montré qu'un codage séparé (a priori peu complexe) de deux sources corrélées peut être aussi performant qu'un codage conjoint (solution classique, plus complexe, mais jugé jusqu'alors plus efficace) des deux sources, à condition que le décodage soit conjoint. Des résultats équivalents pour le codage avec pertes ont été obtenus peu après par Slepian et Wolf. Le développement de solutions pratiques de CSD pour des applications réelles est beaucoup plus récent. On peut citer *	la compression vidéo mono-source (par exemple pour la visiophonie), les sources corrélées sont alors deux images successives du flux vidéo acquis, *	la compression vidéo dans des réseaux de caméras (par exemple pour la vidéo stéréo, la vidéo-surveillance ou des réseaux de caméras sur un plateau de tournage), *	la compression de données issues d'un réseau de capteurs de faible complexité/autonomie, etc.   Ces applications constituent les cibles du projet ESSOR. Jusqu'ici, les travaux effectués n'ont pas permis d'offrir de solutions satisfaisantes, en particulier à cause de la variété des compétences requises. Ainsi, le projet d'ESSOR est de mutualiser de nos expériences en théorie de l'information, codage de source, codage source-canal conjoint, codage à descriptions multiples ainsi que nos premiers résultats en CSD. Ce partage de compétences nous permettra de constituer une équipe de taille suffisante, apte à proposer des schémas effectifs reposant sur le CSD dans le cas d'une source unique et dans le contexte multi-sources.  Des travaux préliminaires (essentiellement obtenus aux USA) mettent en évidence le potentiel du CSD. Cependant, de nombreux problèmes à la fois théoriques et pratiques restent à résoudre.  *	Pour l'instant les schémas de type CSD sont plus performants que des codeurs intra (motion JPEG) mais l'écart avec les schémas usuels (H264) reste important. Des améliorations du coté codeur (utilisation de transformées en ondelettes, introduction de redondance) et du coté décodeur (meilleure modélisation de l'information adjacente pour le décodage conjoint) peuvent améliorer les performances du CSD. *	La plupart des résultats ont été obtenus en considérant le codage de deux sources. Même si les bornes théoriques de performances peuvent être étendues facilement au cas multi-sources, la conception de schémas réels efficaces dans le cas multi-sources reste un problème ouvert. *	Les performances des dispositifs de CSD reposent sur la capacité à capturer les dépendances statistiques entre les sources à coder. Des hypothèses souvent irréalistes sont considérées pour modéliser ces dépendances. Nous pensons que des traitements et de l'information adjacente supplémentaires peuvent être utiles pour mieux capturer ces dépendances statistiques et avoir un impact sur la répartition de complexité entre codeur et décodeur. *	Enfin, le CSD offre des