FR2895193A1 - Procede et dispositif d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques - Google Patents

Abstract

L'invention concerne un procédé d'estimation de la qualité d'un ensemble de données numériques altéré suite par exemple à sa transmission et/ou son traitement (p.ex. compression). Le procédé met en oeuvre un processus de tatouage de l'ensemble de données. Les paramètres du bruit ajouté à l'ensemble de données lors de sa transmission et/ou lors de son traitement sont estimés à partir de l'ensemble de données récupéré après transmission et/ou traitement et plus particulièrement à partir des données tatouées récupérées après transmission et/ou traitement.

Description

PROCEDE ET DISPOSITIF D'ESTIMATION DE LA QUALITE D'UN ENSEMBLE DE DONNEES

NUMERIQUES

1. Domaine de ('invention L'invention concerne un dispositif et un procede d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques, en particulier d'une image ou d'une sequence d'images apres transmission et/ou traitement. Plus particulierement, ('invention concerne un procede et un dispositif d'estimation automatique de la qualite subjective de la sequence d'images utilisant des techniques de tatouage (<< watermarking en anglais).

2. Etat de ('art Dans de nombreux domaines techniques, it est necessaire de mesurer la qualite d'une image, d'une sequence d'images ou video, ou plus exactement la degradation de qualite resultant de traitements appliques a la video. Par exemple, lors d'une transmission numeriques, les video vont titre compressees (p.ex. au format MPEG2), inserees dans des trains de transports et diffusees par satellite ou par le cable etc. La compression va provoquer une degradation de la qualite perceptuelle de la video (effets de blocs, bruit...) d'autant plus importante que le debit sera faible. En outre, lors de la transmission satellite du train binaire celui-ci peut titre bruite et le flux MPEG correspondant ne plus titre conforme. II en resultera des erreurs de decodage cote recepteur qui peuvent avoir des consequences plus ou moins genantes : gel d'images (<< freeze > en anglais), images noires, blocs d'images errones etc. II est donc souvent necessaire de controler la qualite de la video le long de la chaine de transmission. Cette operation lorsqu'elle est faite par un operateur humain est couteuse, et ce d'autant plus que le nombre de canaux a mesurer est grand. C'est pourquoi, it est souvent preferable d'utiliser un dispositif automatique permettant d'estimer une qualite objective. Parmi les nombreuses metriques de qualite qui existent, une des plus simples est le PSNR (<< Peak Signal Noise Ratio > en anglais), definie a partir de I'erreur quadratique moyenne, notee EQM, entre la video originelle et Ia video alteree. Cependant, it est connu que cette mesure est faiblement correlee avec la qualite visuelle pergue par I'homme. Ainsi, deux videos de meme PSNR peuvent correspondre a des qualites subjectives tres differentes. C'est pourquoi, de nombreux modeles plus ou moins complexes du systeme visuel humain ont ete developpes (p. ex. modele de Watson, JND, modele de Scott Daly etc.), a partir desquels des metriques de qualite plus elaborees que le PSNR ont ete derivees. Ces metriques sont en general plus proches de la qualite subjective pergue par un humain. Elles permettent donc d'obtenir une estimation relativement fiable de la qualite subjective d'une video. Cependant, la plupart de ces metriques operent soit en reference complete, c'est-e-dire a partir de la video originelle entiere et de la video alteree, soit en reference reduite, c'est-e-dire uniquement a partir de la video alteree et d'un condense de la video originelle. Par exemple, lors d'une application de surveillance de la qualite video sur un reseau de diffusion ( monitoring broadcast > en anglais), les mesures de qualite ont lieu au niveau du recepteur avec une metrique a reference complete. II est donc necessaire de vehiculer et traiter une quantite tres importante de donnees, i.e. la video de reference, en general non compressee, ce qui implique de disposer de liens a tres haut debit. Le probleme est moins important avec les metriques a reference reduite mais necessite quand meme des debits relativement important pour transmettre le condense de la video.

Une autre technique connue est de transmettre une video connue ou mire sur le canal de transmission par exemple a intervalle de temps regulier pour controler la qualite en continu. Le recepteur, connaissant la mire originelle, peut la reconstruire avant d'estimer la qualite objective en comparant la mire reconstruite et la mire transmise. Cette solution permet d'eviter de mettre en place un canal auxiliaire a haut debit. La mire peut titre choisie de fawn a mesurer precisement certains artefacts (p. ex. sensibilite frequentielle / colorimetrique / spatiale). Cependant une telle technique n'est pas utilisable en pratique car elle implique de supprimer le signal video utile et est tres intrusive, voyante, i.e. qu'elle perturbe beaucoup le signal video utile. 3. Resume de ('invention L'invention a pour but de pallier au moins un des inconvenients de ('art anterieur. Plus particulierement, ('invention concerne un procede d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques, tel une sequence d'images ou video, altere lors de sa transmission et/ou lors de son traitement. Le procede selon ('invention est base sur un processus de tatouage. L'invention concerne un procede d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques apres transmission et/ou traitement qui comprend les etapes suivantes appliquees avant la transmission et/ou le traitement: une etape de transformation pour transformer au moins un premier groupe et un deuxieme groupe de donnees de ('ensemble en un premier groupe et un deuxieme groupe de coefficients; une etape de tatouage pour tatouer la paire de groupes de coefficients comprenant les premier et deuxieme groupes de coefficients en modifiant un coefficient choisi parmi la paire de coefficients comprenant un premier coefficient selectionne dans le premier groupe et un deuxieme coefficient selectionne dans le deuxieme groupe; et qui comprend en outre les etapes suivantes appliquees apres la transmission et/ou le traitement : une etape d'estimation pour estimer la qualite de ('ensemble de donnees apres transmission et/ou traitement sur la base des modifications induites par la transmission et/ou le traitement sur les premier et deuxieme coefficients. Preferentiellement, I'etape de tatouage de la paire de groupes de coefficients consiste a modifier le coefficient choisi de tel sorte qu'il soit egal a I'autre desdits premier et deuxieme coefficients selectionnes auquel est additionne un parametre de tatouage T multiplie par un nombre k, appele classe de rejection, associe a la paire de coefficients egal a I'entier relatif le plus proche du rapport entre la difference des premier et deuxieme coefficients selectionnes divise par le parametre de tatouage T. Selon une caracteristique particuliere, les premier et deuxieme groupes 30 de donnees sont deux groupes de donnees consecutifs de ('ensemble de donnees. L'ensemble de donnees appartient au groupe comprenant : - des donnees du type sequence d'images ; et - des donnees du type audio. Selon un mode de realisation particulier, ('ensemble de donnees est une sequence d'images, chacun des deux groupes de donnees comprend des donnees d'un bloc de pixels d'une des images de la sequence. Dans ce cas, I'etape de transformation consiste avantageusement a appliquer une transformee en cosinus discrete operant sur des blocs de pixels de taille 8 par 8 pixels. L'invention concerne egalement, un dispositif d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques apres transmission et/ou traitement qui comprend : des moyens de transformation pour transformer au moins un premier groupe et un deuxieme groupe de donnees de ('ensemble en un premier et un deuxieme groupe de coefficients; des moyens de tatouage pour tatouer la paire de groupes de coefficients comprenant les premier et deuxieme groupes de coefficients en modifiant un coefficient choisi parmi une paire de coefficients comprenant un premier coefficient selectionne dans le premier groupe de coefficient et un deuxieme coefficient selectionne dans le deuxieme groupe de coefficients ; et des moyens d'estimation pour estimer la qualite de ('ensemble de donnees apres transmission et/ou traitement sur la base des modifications induites par la transmission et/ou le traitement sur les premier et deuxieme coefficients. L'invention concerne egalement un systeme de transmission d'un ensemble de donnees comprenant des moyens d'emission et des moyens de reception des donnees, des moyens de transmissions pour transmettre les donnees emises par les moyens d'emission au moyens de reception, caracterise en ce qu'il comprend en outre un dispositif d'estimation de la qualite selon la revendication 8 des donnees transmises par les moyens de transmission. Selon une variante, le systeme comprend egalement des seconds moyens de transmission pour transmettre pour chaque couple de coefficients, Ia valeur de la classe de rejection associee. 4. Listes des fiqures L'invention sera mieux comprise et illustree au moyen d'exemples de modes de realisation et de mise en ceuvre avantageux, nullement limitatifs, en reference aux figures annexees sur lesquelles : la figure 1 represente un mode de realisation particulier du procede selon ('invention ; la figure 2 illustre le processus de tatouage utilisant la notion de classe de rejection; et la figure 3 illustre un systeme d'emission/reception d'un ensemble de donnees numeriques ou signal numerique mettant en ceuvre le procede selon ('invention.

5. Description detainee de ('invention Afin de s'affranchir de la necessite de disposer de la video originelle lors de ('estimation de la qualite et donc afin d'eviter de mettre en place un canal a haut debit, le procede selon ('invention consiste a transmettre une mire (i.e. un signal de reference connu a I'avance par le recepteur et I'emetteur) de fawn transparente afin de ne pas gener la visualisation de la video utile. A cet effet, certaines composantes du signal video sont modifiees de fawn suffisamment faible pour que la modification soit imperceptible par I'oeil. Le procede, illustre par la figure 1, est decrit pour une image d'une sequence d'images et peut titre applique a toutes les images de la sequence ou a certaines d'entre elles, i.e. a un groupe d'images. Plus generalement, le procede peut titre applique a un ensemble de donnees numeriques par exemple a des donnees de type audio. L'image est decomposee selon une certaine base, par exemple en la decoupant en blocs de 8 par 8 pixels, notes blocs 8x8, et en effectuant une transformation DCT sur chacun des blocs 8x8. Chaque bloc de ('image est identifie par sa position spatiale (x,y), x etant I'abscisse du bloc et y etant son ordonne. Cette etape de decomposition permet de generer un ensemble de composantes ou coefficients notes C(x, y,F ,F) , x et y denotant la position spatiale (i.e. les coordonnees d'un bloc 8x8) et Fu et Fä Ia frequence horizontale et verticale de la composante. Les composantes ainsi obtenues sont modifiees (i.e. tatouees) de telle sorte que les composantes modifiees notees Cw(x,y,F ,F) satisfassent certaines contraintes. Une frequence spatiale particuliere (fu,f~) etant selectionne, elle est associee a un couple de deux blocs consecutifs de position respective (x,y) et (x+1,y).

Selon un premier mode de realisation, les composantes C(x, y, f,,,fv) et C(x+1, y, fu, fv) des deux blocs consecutifs sont modifiees de telle sorte que la relation suivante soit verifiee: C'''(x+1, y,fu,fv) = Cw(x,y,fu,fv) (EqO) Cette relation peut titre satisfaite par exemple en modifiant une seule des deux composantes en ('occurrence C'''(x+1, y, fu, fv) comme suit: C1 (x, y, fu, fv) = C(x, y, fu, fv) (i.e. pas de modification du bloc x) ; et C'''(x+1, y, fu, fv) = C(x, y, fu, fv) (i.e. modification du bloc x+1) De maniere plus generale, la relation (EqO) peut titre satisfaite en modifiant les deux composantes de la maniere suivante : C''(x,y,fu,fv) =aC(x,y,fu,fv)+(1-a)C(x+1,y,fu,fv) C'''(x+1,y,fu,fv) =c(C(x,y,fu,f,)+(1ùa)C(x+1,y,fu,fv) Si a <-1, les modifications ci-dessus sont relativement faibles par rapport a I'energie originelle de chaque composante, et donc les modifications dues au processus de tatouage sont peu perceptibles. Les composantes de ('image modifiees par le processus de tatouage 100 sont recuperees apres avoir eventuellement subi des modifications suite a leur transmission et/ou traitement 110 (p.ex. compression). Pour un couple donne de composantes tatouees, le couple de valeurs alterees recupere est le suivant: Cr(x+1, y, fu, fv) et Cr(x, y, fu, fv) . La Iiste des blocs et des frequences impactees par le processus tatouage est supposee connue cote recepteur. En general Cr(x+1, y, fu, fv) Cr(x, y, fu, fv) a cause de la degradation de ('image causee par la compression ou le canal de transmission. Les valeurs de bruit impactant chacun des deux blocs sont notees b(x, y, f,, fv) et b(x+1, y, fu, f) . Cw(x+1, y, fu f) etant egal a Cw(x, y, f , fv) , la relation suivante est donc verifiee : Cr(x+1,y,.fu,fv)ûCr(x,y,fu,fv) = C''(x+1,y,fu,f,)+b(x+1,y,fa,f,)ûCW(x,y,fu,f,)ûb(x,y,fu,f,) = b(x+1,y,fu,fv)ûb(x,y,fu,fv) A partir des valeurs des composantes recuperees apres transmission et/ou traitement, on peut estimer 130 les parametres du bruit et notamment sa variance. Si les bruits affectant les 2 blocs sont non correles et suivent la meme loi de moyenne nulle et de variance 62, alors ('observable B(x, y, f,,, f) = b(x+l, y, f,,, f)ùb(x, y, f,,, f) suit la meme loi avec une variance 2 a 2. Si le bruit affecte differemment les gammes de frequences (c'est-e-dire si a 2 est une fonction de fu et fä : 6-2(fu,L)), on peut obtenir une estimation de 6-2(fu,ff) pour chacune des frequences spatiales. Dans le cas d'un codage de la sequence d'images conformement a la norme MPEG2, les hautes frequences sont notamment plus fortement alterees que les basses frequences. La variance du bruit 62 affectant chacun des deux blocs est un estimateur de I'EQM entre image originelle et image alteree. L'EQM estimee, noteeEQM , est donc calculee en sommant les mesures effectuees pour chaque bloc et chaque frequence comme suit: 2 EQM = B(x, y, fu,/ v) (Eq1), N etant le nombre total de couples de ~ 2N x composantes ou nombre d'echantillons (i.e. le nombre de couple de blocs multiplie par le nombre de frequences traitees par bloc) modifies par le processus de tatouage. L'EQM peut egalement titre estimee en prenant en compte les couples de composantes issus d'un groupe de plusieurs images si la qualite est estimee a partir d'un groupe de plusieurs images. Une estimation de PSNR peut alors obtenue a partir de la valeur EOM.

Cependant, le PSNR et I'EQM sont assez peu correlees avec la qualite subjective. Pour que la valeur estimee du PSNR ou de I'EQM soit davantage correlee avec la qualite visuelle subjective pergue par I'humain, les differentes observations elementaires B(x, y, f , f) peuvent titre combinees et ponderees selon un modele psychovisuel comme celui decrit dans la suite.

Variabilite de la sensibilite avec la luminance L'ceil humain etant plus sensible aux alterations lorsque la luminance moyenne est faible (zones sombres) que lorsqu'elle est importante (zones claires), chacune des observations elementaires est donc ponderee par la luminance moyenne du bloc correspondant de la maniere suivante: D(x,y,fu ,fv) =Y B(x,y,fu ,fv) c (x, y,0,0)p Avec par exemple, y = 1 et p=0.65 2.2 Ponderation frequentielle Chacune des observations elementaires est ensuite ponderee par un coefficient dependant de la frequence spatiale comme suit: F(x,y,f,,,f,) =13 (f,,,fv)D(x,y,fu,fv) par exemple, R(f,,, fv) peut dependre de fawn separable de ('amplitude frequentielle et de ('orientation. Par exemple, R (f , f) = exp(7t (u2 +v2)g) ou g est une constante qui vaut par exemple 2.604.

Masquage Un masquage sur la ponderation frequentielle F(x, y, f,,, f) est alors effectue de la maniere suivante: Pour F(x,y,f,f)<S, M(x,y,f,f)=S,sinon Ms(x,y,f,f)=F(x,y,f,f),ouSestun 20 coefficient de masquage. Ponderation temporelle Selon une variante, un filtre temporel est applique sur le signal f (t,x, y, f,,, fv) pour obtenir un signal filtre Ns(t,x, y, f,,, f ) Ponderation finale 25 Un coefficient pp(x, y, fu, fv) representatif de la qualite ponctuelle est finalement calcule a partir des valeurs de B(x, y, f , f )2 et de Ns (t, x, y, f,,, f ) (ou de MS (t,x, y, f,,, f) si la ponderation temporelle n'est pas appliquee) comme suit : {B(x, y, fu,/ v)Z pP(x,y,Ju,fv)= {~ {~ , Ns(x,y,f,f,)

Le coefficient final d'estimation de la qualite psychovisuelle est alors defini de

la maniere suivante : P = L pP(x,y,f ,fv) N etant le nombre x,v, u,fr N

d'echantillons de ('ensemble, i.e. de couples de composante.

Selon un deuxieme mode de realisation, les composantes C(x, y, fu, fv) et C(x+l, y, fu, fv) des deux blocs selectionnes sont modifiees par tatouage 100 de telle sorte les relations suivantes soient verifiees: Cw(x+1,y,fu,fv) = Cw(x,y,fu,fv)+kT , (Eq2a) C1(x,y,.fu,fv)=C(x,y,fu,fv), (Eq2b) ou : - T un parametre de force de tatouage ;

- k est un nombre entier relatif, appele classe de rejection, et defini par ('equation suivante : k = round ( C(x + 1, y, fu, .f) - C(x, y, / u , fv) T i ou la fonction round(x) retourne la valeur de x arrondie a I'entier le plus proche. Avantageusement, ce processus de tatouage 110 illustre par la figure 2 permet de limiter ('impact visuel du tatouage notamment dans le cas ou C(x, y, fu, fv) et C(x+l, y, fu, fv) ont des valeurs tres differentes. Les relations (Eq2a) et (Eq2b) etant verifiees, la relation suivante rest egalement : 20 Cw(x+1,y, fu, fv)ùC(x+1,y, fu, fv) <T. La force et donc la visibilite du tatouage peuvent donc titre controlees par le parametre T. La valeur de T depend de la frequence. Par exemple, pour le coefficient DC correspondant a une frequence spatiale nulle, T=1. La valeur de k pouvant titre differente pour chaque couple de composantes, elle est notee k(x,y, fu, fv) dans la suite. 25 L'observable de bruit B(x, y, fu, fv) est defini par ('equation 3 suivante : B(x,y,.fu,.fv)=Cr(x+1,y,fu,.fv)ùCr(x,y,fu,fv)ùkT (Eq3) Selon une variante, it est possible de ne tatouer que les composantes dont la valeur de k associee est faible (i.e. inferieure a un seuil t en valeur absolue), les composantes des autres classes n'etant pas modifiees. Ce nouveau processus de tatouage necessite de modifier le processus d'estimation de la qualite 115. En effet, si la methode d'estimation du bruit 130, plus precisement de la variance du bruit, decrite pour le premier mode de realisation est appliquee sans tenir compte des classes, ('estimation du bruit va titre faussee dans les cas ou IkI>0. A cet effet, plusieurs methodes d'estimation du bruit sont proposees qui tiennent compte des classes de rejection. Une premiere methode consiste a transmettre des donnees auxiliaires afin de permettre ('estimation des parametres du bruit et donc de I'EQM. Selon une premiere variante, ('ensemble de donnees, appele carte de rejection, qui a chaque couple de composantes tatouees associe sa classe d'appartenance k est transmise par exemple par un canal de donnees auxiliaires. Une carte de rejection est associee a une image de la sequence ou a un groupe d'images de la sequence, une ou plusieurs cartes de rejection pouvant titre transmises pour une meme sequence d'images. Pour minimiser le debit d'information auxiliaires a transmettre, les cartes de rejection peuvent egalement titre comprimees a ('aide d'un algorithme de compression de donnees classiques (codage de Huffman, zip etc.). Dans le cas ou le processus de tatouage ne modifie que les composantes dont la valeur de k est inferieure a ti , la valeur de la classe est transmise si k<t sinon un marqueur special est transmis dans les cartes de rejection. Les couples dont la classe est superieure ti ne seront pas pris en compte dans le calcul de la mesure de qualite finale. Selon une autre variante, seules des caracteristiques generales des cartes de rejection sont transmises, comme par exemple le nombre d'echantillons N(k) dans chacune des classes k. Soit kmin la valeur de k minimale et kmax la valeur de k maximale ('estimation du bruit peut alors titre realisee de la maniere suivante : - classer les echantillons Cr(x+1, y, fu, fv)ùCr(x, y, fu, fv) par ordre croissant ; et - affecter a la classe kmin les N(kmin) echantillons de valeur la plus faible et a la classe kmin+1 les N(kmin+1) echantillons les plus faibles parmi les echantillons restants, etc.

Apres avoir affecte chaque echantillon a une classe ('estimation de la variance 5 du bruit et donc de I'EQM est directe.

Selon une autre variante, i1 est possible de ne transmettre qu'un condense de ('information de classe. En effet, I'EQM estimee EQM etant egale a L B(x,y2Nu'fv)2 , c'est-a-dire : x,y,jii,fv - 2 L [cr (x + 1, v,.fu ,.fv) -cr (x, v, .fu ,.f*x, v,.fu, , fv )T x,y,jii,fv 2N 10 Si le bruit est lui meme a moyenne nulle, le dernier terme vaut en moyenne : -2 L k(x,y,~Nfv )712 et donc I'EQM estimee est egale a : x,Y,fu,fr EQM ù L [C' (x +1, y, fu,fv)ùcr(x,Y,fu,f,)]2 x,y,jii,fv Le premier terme peut etre calcule uniquement a partir des donnees de reception. II peut egalement etre pondere conformement au modele 15 psychovisuel decrit precedemment. Le deuxieme terme peut etre calcule a ('emission (ou estime a la reception, mais dans ce cas la valeur risque d'etre entachee d'erreur), et transmis au recepteur. L'interet par rapport a la transmission des cartes de rejection completes est que le debit necessaire a la transmission est plus faible car une seule valeur par image est transmise. 20 Les donnees auxiliaires sont transmises par exemple par un canal lie a la video (par exemple donnees utilisateur d'un flux MPEG), soit par un canal de donnees auxiliaires different du canal video. Dans ce cas le canal video et le canal auxiliaire doivent etre synchronises par exemple en appliquant run des mecanismes de synchronisation suivants : EQM= L x,y,jii,fv 2N [Cr(x+1,y,/u,f,)ùCr(x,y,/u,fv)]2 [k(x,Y,Ju ,fv)T]2 + L x,y,jii,fv 2N 2N {~ 2 L k(x, y, .fu, j v )T x,Y,fu,fv 2N Tatouage : on tatoue un numero dans chacune des images, ce numero etant increments a chaque image (horodate). On transmet ce meme numero avec les donnees de rejection pour chaque image. A la reception, on associe les donnees de rejection a ('image portant le meme numero. Synchronisation intrinseque a partir des distributions des donnees dans les differentes classes : lorsque la carte de rejection utilisee pour ('estimation du bruit n'est pas la bonne, le bruit estime sera en moyenne plus fort qu'avec ('estimation correcte. Le mecanisme de synchronisation intrinseque consiste a calculer une serie d'estimations selon (Eq3) pour une image donnee, en utilisant successivement chacune des cartes de rejection d'une plage de recherche donnee. L'estimation finalement retenue sera celle conduisant au 62 le plus faible. Cette methode peut egalement titre utilisee pour detecter des anomalies dans la transmission : si la meme carte est optimale pour une suite d'images successives, on peut conclure a un gel > d'images. si pour une image, la qualite estimee est beaucoup plus faible que sur les autres images contigues, quelle que soit la carte utilisee, on peut conclure a une erreur de transmission ponctuelle (image noire, erreur de flux aboutissant a un (( blocking effect > etc). Mire visible : on peut transmettre periodiquement une mire visible occupant une portion ou I'integralite d'une ou plusieurs images. Dans le flux de donnees auxiliaires, on signale les images correspondant a cette mire. A Ia reception, on recherche cette mire (par correlation par exemple), et on se synchronise avec les donnees auxiliaires correspondantes. Transmission par le canal auxiliaire d'informations permettant la synchronisation : on peut transmettre par le canal auxiliaire, en meme temps que les donnees de rejection, des informations sur la nature des images correspondantes. On peut par exemple transmettre un condense > (signature) de chacune des images de la sequence. A Ia reception, on calculera le condense de chacune des images revues, et on recherchera le condense des donnees auxiliaires le plus proche du condense calcule. On peut egalement, a travers le canal auxiliaire, signaliser des evenements particuliers de la sequence (changements de plan, variations temporelles fortes de la sequence, etc.). A la reception, on detectera ces memes evenements sur les images revues, que I'on mettra en correspondance avec les evenements signalises dans les donnees auxiliaires. Canal de retour du recepteur vers le tatoueur : lorsque le bruit estime devient trop fort, le recepteur peut soupgonner une desynchronisation entre les images et les cartes de rejection. II peut alors demander par voie de retour la retransmission d'information de synchronisation, par exemple par une quelconque des methodes ci-dessus (transmission d'une mire, d'une horodate dans un tatouage, d'infos synchronisantes dans le canal auxiliaire etc.). Cette methode evite de gaspiller continuellement de la bande passante du canal auxiliaire, ou d'alterer la qualite de ('image (mire). Une seconde methode consiste a estimer le bruit sans transmettre aucune donnees auxiliaires. Une premiere solution consiste, pour chaque couple de composantes tatouees, a estimer la classe d'appartenance k du couple de la maniere suivante : k = round T i Le bruit pris en compte pour estimer I'EQM conformement a ('equation (Eq1) est alors defini comme suit : B(x,y,fu,fv) =Cr(x+1,y,fu,fv)ùCr(x,y,fu,fv)ùkT . Deux autres methodes sont proposees dans la suite. L'observation, sans connaissance a priori des classes (c'est-a-dire sans transmission via un 25 canal auxiliaire des informations sur les classes de rejection k), des echantillons, i.e. des valeurs Cr(x+1,y,fu,f,)ùCr(x,y,fu,fv), revient a observer un melange de lois aleatoires. En effet les Cr(x+1,y, fu,fv)ùCr(x,y,fu,fv) sont des variables aleatoires qui ont pour moyenne k(x,y, fu, fv)T, et pour variance la variance a2 du bruit. Les 30 proportions du melange (i.e. le nombre de variables de moyenne kT) et la variance du bruit a 2 etant sont inconnues a la reception, deux methodes sont proposees pour les estimer et donc pour estimer I'erreur quadratique moyenne. La premiere methode consiste a resoudre un systeme a N inconnues, chacune des equations etant donnee par le calcul d'un moment du k1em ordre. Soit Pk la moyenne de la classe k (ici pk = kT). k depend de (x, y, fu, fv) cependant la methode fait une estimation globale sans chercher a estimer k pour chaque quadruplet (x, y, fu, fv ). La methode consiste a calculer les moments d'ordre j notes Mi du melange de variable aleatoires en fonction des Pk (i.e. Ia proportion de variables dans la classe k), Pk et a 2. EX/ Soit Mi le moment d'ordre j non centre du melange : Mj n (X; etant une variable du melange : Xi = B(x, y, fu, fv) ). Les 3 premiers moments du melange sont par exemple donnes par : M1 LPkllk k 2 2 M2 =6 + pk k M3 =362 L pk1 "'Ik + pk1 "'1k3 k / k Les inconnues sont les Pk et a2. II y a donc K+1 inconnues (K etant le nombre de classes). II faut au moins K+1 equations pour resoudre le systeme, donc it faut calculer les moments jusqu'a I'ordre K+1. Les p; etant lies par ('equation suivante: L pi = N (nombre total d'echantillons), it est donc necessaire de calculer les moments jusqu'a I'ordre K pour avoir les K equations supplementaires necessaires. Dans le cas de 3 classes, ('estimation optimale de a 2 est donnee par : 6 2 = -110111112+M1(110111+110112+111112)ùM2(10+111+11'2)+M3 3M1ù(110+111+112) Cette formule n'est pas valable quand po = p1 = p2 (division par zero). Le systeme d'equations etant alors degenere, it est necessaire d'introduire le moment d'ordre 4 afin d'avoir une solution unique. En general, le systeme est symetrique, i.e. 1 = 0 , 0 = ù 2 et m0 = ùm2 . De plus dans les cas courants po - p2. En resolvant, le systeme d'equations en utilisant les moments d'ordre 4 on obtient la valeur de la variance suivante: ~2__ _2 0+36M2ù12M4)+M2 6 6 Cette methode peut etre generalisee a un nombre de classes quelconque en calculant un ensemble plus ou moins important de moments. II est egalement possible d'utiliser plus d'equations que d'inconnues, et utiliser une methode de type moindres carres afin de resoudre le systeme avec moins d'incertitude. La seconde methode consiste en un processus iteratif de type EM ( Expectation Maximisation en anglais). Ce processus realise une classification des echantillons en meme temps qu'une estimation des parametres 120 de chacune des lois. En effet, si I'on savait classifier les donnees, c'est a dire attribuer a chaque echantillon la loi dont it est issu, ('estimation des parametres pour chacune des lois serait directe et donc ('estimation 130des parametres de bruit le serait egalement. Cette information n'est pas disponible, mais it est possible de I'estimer. Inversement, si on connait precisement les lois, on peut classifier les echantillons en calculant leur probabilite a posteriori selon chacune des lois. Le principe general d'un processus iteratif de type EM est le suivant : 1. Initialiser les parametres de chacune des lois : pk(0),6-2(0) ; 2. Calculer, pour chaque echantillon, sa probabilite a posteriori selon chacune des lois approchees ; 3. Reestimer les parametres des lois, en fonction de la probabilite a posteriori des echantillons et de leurs valeurs ; 4. Reiterer les etapes 2 et 3 un certain nombre de fois jusqu'a ce qu'un certain critere d'arret soit verifie. Le processus peut etre arrete lorsqu'un nombre d'iterations predefini est atteint ou lorsque la difference entre la valeur de 62 estimee a I'etape courante et la valeur de 62 estimee a I'etape precedente est inferieur a un seuil predefini. Le processus iteratif peut etre applique sur des images de la sequence a intervalle regulier, p. ex. une fois toutes les m images. II peut egalement etre applique sur plusieurs images afin d'obtenir une estimation de qualite plus globale. Deux algorithmes d'estimations sont proposees, run note EM est deterministe, I'autre note SEM est stochastique. Its different par les donnees qu'ils utilisent pour calculer les parametres des lois : Dans I'algorithme EM, chaque echantillon est pondere par sa probabilite a posteriori selon la loi courante (i.e. issue de I'etape 2) Dans I'algorithme SEM, a chaque echantillon est attribue aleatoirement une classe determinee par simulation a partir des lois courantes.

L'invention concerne egalement un dispositif d'estimation de la qualite d'une sequence d'images mettant en ceuvre le procede d'estimation de la qualite decrit ci-dessus. L'invention concerne en outre, un systeme d'emission/reception d'une sequence d'images ou plus generalement d'un ensemble de donnees numeriques ou signal numerique. Un tel dispositif est illustre par la figure 3. Sur cette figure, les modules representes sont des unites fonctionnelles, qui peuvent ou non correspondre a des unites physiquement distinguables. Par exemple, ces modules ou certains d'entre eux peuvent titre regroupes dans un unique composant, ou constituer des fonctionnalites d'un meme logiciel. A contrario, certains modules peuvent eventuellement titre composes d'entites physiques separees. Le systeme 30 comprend notamment un module d'emission 300 d'une sequence video par exemple compressee ou plus generalement d'un signal numerique, un module de transmission 330 du signal numerique, un module de reception 320 et un dispositif d'estimation de la qualite du signal regu 310. Le dispositif 310 comprend lui-meme plusieurs modules dont un module de tatouage cote emission et un module d'estimation des parametres de bruit cote reception.

Le dispositif 310 coopere avec le module d'emission 300 pour tatouer le signal numeriques originel, i.e. avant transmission et/ou traitement, selon run des processus de tatouage decrit ci-dessus. Le dispositif 310 coopere egalement avec le module de reception 320 pour estimer, selon rune des methodes decrites ci-dessus, les parametres du bruit ajoute a ('ensemble de donnees originel lors de sa transmission et/ou lors de son traitement et pour deduire desdits parametres une estimation de la qualite de ('ensemble de donnees recupere par le module de reception 320. Optionnellement, le systeme 30 comprend un module auxiliaire de transmission 340 pour transmettre notamment les cartes de rejection associees a ('ensemble de donnees et generees par le dispositif 310 et un module de synchronisation 350 permettant de synchroniser les donnees auxiliaires transmises et ('ensemble de donnees recupere par le module de reception 320.

Bien entendu, ('invention n'est pas limitee aux exemples de realisation mentionnes ci-dessus. En particulier, I'homme du metier peut apporter toute variante dans les modes de realisation exposes et les combiner pour beneficier de leurs differents avantages. De maniere generale le procede peut titre utilise pour determiner la qualite d'un signal autre qu'un signal video par exemple un signal audio. Ce signal etant tatoue avant qu'il ne soit altere, les couples de composantes tatoues etant sont utilisees pour estimer le niveau de bruit, i.e. Ia variance du bruit. Un module psycho-accoustique peut titre avantageusement combine avec le procede d'estimation de la variance du bruit. Les processus de tatouage peuvent titre appliques a un couple de composantes C(xi,y~, fug, f 1) et C(x2, y2, fu2, fv2) selectionnees en tirant pseudo-aleatoirement les positions spatiales xl,yl , x2,y2 des blocs auxquels elles appartiennent et les positions frequentielles fu1,fv1,f,,2,f,2. Dans ce cas les deux blocs selectionnes ne sont plus necessairement consecutifs. Les processus de tatouage decrits ci-dessus sont reiteres avec plusieurs couples de blocs et plusieurs frequences. Preferentiellement, tous les blocs d'une image sont traites pour avoir une estimation plus robuste du bruit notamment lorsque si le bruit n'est pas uniforme. Toutefois pour que le procede soit plus rapide it est envisageable de ne traiter qu'une partie des blocs d'une image. Le choix des frequences et des blocs impactes par le tatouage peut titre fait de nombreuses fawns. On peut choisir de tatouer preferentiellement une certaine gamme de frequence, si on sait que celles-ci ont un impact plus important sur la qualite visuelle de la video. On peut egalement choisir de tatouer preferentiellement certaines zones de ('image plus sujettes aux degradations. Le bloc d'un couple de blocs peut titre a nouveau selectionne dans un autre couple de blocs sous reserve de travailler avec une frequence spatiale differente. Generalement, plusieurs frequences spatiales peuvent titre selectionnees pour un meme bloc ou pour un meme couple de blocs. La maniere de selectionner les couples de composantes peut varier d'une image a I'autre, ou d'un groupe d'images a I'autre. Considerons par exemple qu'a chacun des blocs 8x8 d'une image est associe un indice i de tel sorte que ('indice 0 est associe au premier bloc de ('image (i.e. le bloc en haut et a gauche de ('image) et qu'il est increments de 1 lorsque I'on parcourt les blocs de ('image de gauche a droite et de haut en bas (ordre raster-scan en anglais). On peut par exemple selectionner les couples de composantes parmi les blocs d'indice pair dans une image et parmi les blocs d'indice impair dans ('image suivante. Selon une autre variante, les couples de composantes C(xl,yl,ful,f 1) et C(x2, y2, fu2, fv2) sont selectionnees dans des blocs localises dans des images differentes de la sequence.

Avantageusement, les frequences spatiales sont selectionnees de maniere a ce qu'elles soient toutes representees, i.e. de maniere a ce que toutes les frequences soient selectionnees au moins une fois.

Claims (10)

Revendications

1. Procede d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques apres transmission et/ou traitement (110) caracterise en ce qu'il comprend les etapes suivantes appliquees avant ladite transmission etlou (edit traitement: une etape (90) de transformation pour transformer au moins un premier groupe et un deuxieme groupe de donnees dudit ensemble en un premier groupe et un deuxieme groupe de coefficients; une etape (100) de tatouage pour tatouer la paire de groupes de coefficients comprenant lesdits premier et deuxieme groupes de coefficients en modifiant un coefficient choisi parmi une paire de coefficients comprenant un premier coefficient selectionne dans ledit premier groupe et un deuxieme coefficient selectionne dans ledit deuxieme groupe; et caracterise en ce qu'il comprend en outre les etapes suivantes appliquees apres ladite transmission etlou ledit traitement (110): une etape (115) d'estimation pour estimer la qualite dudit ensemble de donnees apres transmission et/ou traitement sur la base des modifications induites par ladite transmission etlou ledit traitement sur lesdits premier et deuxieme coefficients.

2. Procede selon la revendication 1, caracterise en ce que I'etape de tatouage de ladite paire de groupes de coefficients consiste a modifier ledit coefficient choisi de tel sorte qu'il soit egal a I'autre desdits premier et deuxieme coefficients selectionnes auquel est additionne un parametre de tatouage T multiplie par un nombre k, appele classe de rejection, associe a ladite paire de coefficients egal a I'entier relatif le plus proche du rapport entre la difference desdits premier et deuxieme coefficients selectionnes divise par ledit parametre de tatouage T.

3. Procede selon la revendication 2 ou 3, caracterise en ce que lesdits premier et deuxieme groupes de donnees sont deux groupes de donnees consecutifs dudit ensemble de donnees.

4. Procede selon rune des revendications 1 a 3, caracterise en ce que (edit ensemble de donnees appartient au groupe comprenant : - des donnees du type sequence d'images ; et des donnees du type audio.

5. Procede selon rune des revendications 1 a 3, caracterise en ce que ledit ensemble de donnees est une sequence d'images, en ce que chacun desdits au moins deux groupes de donnees comprend des donnees d'un bloc de pixels d'une desdites images de ladite sequence.

6. Procede selon la revendication 4, caracterise en ce que ladite &tape de transformation consiste a appliquer une transformee en cosinus discrete operant sur des blocs de pixels de taille 8 par 8 pixels.

7. Produit programme d'ordinateur caracterise en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour I'ex&cution des &tapes du procede selon rune quelconque des revendications 1 a 6, lorsque ledit programme est execute sur un ordinateur.

8. Dispositif d'estimation de la qualite d'un ensemble de donnees numeriques 25 apres transmission et/ou traitement mettant en oeuvre le procede selon rune des revendications 1 a 6 caracterise en ce qu'il comprend : des moyens de transformation pour transformer au moins un premier groupe et un deuxieme groupe de donnees dudit ensemble en un premier et un deuxieme groupe de coefficients; 30 des moyens de tatouage pour tatouer la paire de groupes de coefficients comprenant lesdits premier et deuxieme groupes de coefficients en modifiant un coefficient choisi parmi une paire de coefficients comprenant un premier coefficient selectionne dans leditpremier groupe de coefficient et un deuxieme coefficient selectionne dans ledit deuxieme groupe de coefficients ; et des moyens d'estimation pour estimer la qualite dudit ensemble de donnees apres transmission etlou traitement sur la base des modifications induites par ladite transmission etlou ledit traitement sur lesdits premier et deuxieme coefficients.

9. Systeme de transmission (30) d'un ensemble de donnees comprenant des moyens d'emission (300) et des moyens de reception (320) desdites donnees, des moyens de transmissions (330) pour transmettre lesdites donnees emises par les moyens d'emission (300) au moyens de reception (320), caracterise en ce qu'il comprend en outre un dispositif d'estimation (310) de la qualite selon la revendication 8 desdites donnees transmises par lesdits moyens de transmission (330).

10. Systeme selon la revendication 9, caracterise en ce qu'il comprend en outre des seconds moyens de transmission (340) pour transmettre pour chaque couple de coefficients, la valeur de ladite classe de rejection associee.20