Résumé :

La transmission de contenus vidéo constitue aujourd’hui l’essentiel des flux de données transmis dans le monde. La qualité de ces contenus est sans cesse en augmentation, du fait du déploiement de réseaux permettant de supporter davantage de trafic à des débits plus élevés, couplé à des stratégies visant à réduire l’information nécessaire à la transmission d’une séquence vidéo, par le biais de techniques de compression vidéo de plus en plus performantes. Néanmoins, la qualité visuelle d’un contenu vidéo peut être dégradée pour l’utilisateur final lorsque surviennent des erreurs lors de la transmission. En effet, un paquet peut être perdu ou corrompu lors de la transmission, dû aux perturbations inhérentes au canal de diffusion. Afin de recouvrer l’information manquante, une retransmission du paquet corrompu peut être envisagée. Cependant, cette option n’est pas toujours valide sous des contraintes de temps réel, comme lors de la diffusion de contenus vidéo en direct, ou afin de ne pas augmenter la charge réseau. Il est alors possible de mettre en oeuvre des méthodes de correction d’erreurs au niveau du récepteur pour récupérer les données erronées. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des méthodes de correction d’erreurs situées au niveau du récepteur, exploitant les codes de détection d’erreurs Cyclic Redundancy Check (CRC) pour la correction d’erreurs. Les méthodes que nous proposons utilisent le syndrome d’un paquet corrompu pour dresser la liste exhaustive des patrons d’erreurs ayant pu produire ce syndrome, pour un nombre d’erreurs inférieur ou égal à celui défini en paramètre d’entrée. Nous proposons plusieurs approches pour parvenir à ce résultat, tout d’abord en utilisant une approche arithmétique, basée sur des opérations logiques effectuées à la volée et ne nécessitant donc pas de stockage mémoire. La deuxième approche propose une table optimisée, dans laquelle sont stockés les calculs répétitifs de l’approche arithmétique de manière efficace et appropriée à la méthode proposée, permettant une exécution bien plus rapide de la correction, au prix d’un stockage mémoire. La validation de la correction s’effectue par un processus en deux étapes, visant à croiser la liste des candidats obtenus avec un autre code de détection d’erreur, la somme de contrôle. L’ultime étape vise la vérification de la syntaxe du flux vidéo encodé en testant sa décodabilité. Nos méthodes ont été testées sur des simulations de transmission de contenus vidéo compressés selon les standards H.264 et HEVC sur des canaux Wi-Fi 802.11p et Bluetooth Low Energy. Ce dernier cas offre les taux de correction les plus significatifs, amenant la vidéo à être reconstruite quasiment intacte même lorsque la qualité du canal de transmission commence à fléchir.

Abstract :

The transmission of video content now constitutes the bulk of the world’s data flows. The quality of this content is constantly increasing, due to the deployment of networks that can support more traffic at higher data rates, coupled with strategies to reduce the information required to transmit a video sequence, through increasingly efficient video compression techniques. Nevertheless, the visual quality of video content can be degraded for the end user when errors occur during transmission. Indeed, a packet can be lost or corrupted during transmission, due to the inherent disturbances of the broadcast channel. In order to recover the missing information, a retransmission of the corrupted packet can be considered. However, this option is not always valid under real time constraints, such as when broadcasting live video content, or in order not to increase the network load. It is then possible to implement error correction methods at the receiver to recover erroneous data. In this thesis, we propose error correction methods located at the receiver, exploiting Cyclic Redundancy Check (CRC) error detection codes for error correction. Our proposed methods use the corrupted packet syndrome to compile an exhaustive list of error patterns that could have produced this syndrome, for a number of errors less than or equal to the one defined as an input parameter. We propose several approaches to achieve this result, first using an arithmetic approach, based on logical operations performed on the fly and thus not requiring memory storage. The second approach proposes an optimized table, in which the repetitive computations of the arithmetic approach are stored in an efficient way appropriate to the proposed method, allowing a much faster execution of the correction, at the cost of memory storage. The validation of the correction is done by a two-step process, aiming at crossing the list of the obtained candidates with another error detection code, the checksum. The final step aims at checking the syntax of the encoded video stream by testing its decodability. Our methods have been tested on simulations of transmission of video content compressed according to H.264 and HEVC standards over 802.11p Wi-Fi and Bluetooth Low Energy channels. The latter case offers the most significant correction rates, resulting in the video being reconstructed almost intact even when the quality of the transmission channel starts to deteriorate.