Machine learning based optimization for VVC low bitrate coding

Optimisation basée sur l'apprentissage automatique pour le codage à faible débit avec VVC Cette thèse porte sur des méthodologies efficaces pour optimiser le codage et la transmission vidéo à bas débit, ou les limitations de bande passante entraînent souvent des vidéos avec des artefacts de compression notables (par exemple, flou, bloc et sonnerie). De tels artefacts peuvent réduire considérablement la qualité perçue du côté de l’utilisateur. En divisant le pipeline de diffusion vidéo en trois étapes principales de prétraitement, d’encodage et de post-traitement dans cette thèse, nous avons essayé de relever les défis du codage vidéo à faible débit à chaque étape. Tout d’abord, nous proposons une méthode d’amélioration de la qualité basée sur CNN en tant que post-traitement pour améliorer la qualité des vidéos fortement déformées avant l’affichage. Pour améliorer encore les performances de cet algorithme, nous tirons parti des informations disponibles dans le flux binaire reçu, telles que la prédiction, le partitionnement, le type de codage de bloc et le paramètre de quantification. De plus, pour réduire le débit binaire tout en améliorant la qualité, nous intégrons la méthode QE proposée comme filtre en boucle après tous les filtres de boucle existants dans VVC. Ensuite, comme la réduction d’échelle de la vidéo avant l’encodage peut être bénéfique à bas débit, nous avons mené une étude pour vérifier le potentiel des méthodes de superrésolution basées sur CNN à bas débit. De plus, pour déterminer la meilleure résolution vidéo avant l’encodage pour les cas d’utilisation spécifiques, nous avons développé une méthode basée sur le ML sensible au contenu pour construire l’échelle de débit binaire proche de l’optimum. Nous introduisons également une approche pour prédire l’échelle de débit d’un préréglage d’encodage spécifique à partir des autres préréglages. En résumé, nous avons proposé plusieurs méthodes et stratégies dans différentes parties des processus d’encodage et de décodage pour améliorer les performances du codage vidéo à faible débit.