Mes activités de recherche

La thèse

J’ai présenté mes travaux le 14 novembre 2008 devant le jury composé de :

M. Ramesh PYNDIAH, Professeur, 61ème section.
ENST Bretagne......................................................................................................................Président

Mme Marion BERBINEAU, Directrice de recherche, 63ème et 61ème sections.
INRETS-LEOST....................................................................................................................Rapporteur

M. François-Xavier COUDOUX, Professeur, 63ème section.
Université de Valenciennes, IEMN-DOAE........................................................................Rapporteur

M. Olivier HAEBERLÉ, Professeur, Université de Haute Alsace, 61ème section.
MIPS-LABEL.........................................................................................................................Directeur de thèse

M. Christian CHATELLIER, Maître de Conférences, 61ème section.
Université de Poitiers, XLIM-SIC......................................................................................Co-Directeur de thèse

M. Michel HASSENFORDER, Professeur, 61ème section.
Université de Haute Alsace, MIPS-LSI..............................................................................Examinateur

Mes travaux de thèse traitent de la transmission d’images compressées sur les canaux radiomobiles. Ils s’inscrivent dans la continuité des travaux de Benoît Souhard et de Pascal Bourdon qui ont débuté en 2001 au laboratoire XLIM-SIC sous l’impulsion de Christian Chatellier.  A cette époque, le laboratoire travaille en collaboration avec l’IETR (Institut d’Electronique et de Télécommunications de Rennes) sur un projet appelé TRILION (TRansmission d’Images par Liaison IONosphérique). Ce projet avait pour but d’évaluer les performances d’une transmission d’images fixes sur une liaison ionosphérique HF établie entre Poitiers et Monterfil près de Rennes.
Le canal ionosphérique est un canal très perturbé qui possède une capacité limitée de l’ordre de 2 bits/s/Hz, ce qui explique que le système de transmission d’images mis en œuvre doit être de faible débit. On comprend donc que dans ce contexte, chaque bit d’information compte beaucoup et que la compression d’image est une nécessité. Les différents tests effectués sur des images compressées suivant les normes JPEG et JPEG2000 ont mis en évidence les limites de ces standards en terme de robustesse vis-à-vis du Taux d’Erreur Binaire (TEB). En effet, afin de garantir une reconstruction d’image, le TEB doit être de l’ordre de 10-4 or il s’avère que le TEB habituellement rencontré sur un canal ionosphérique est de l’ordre de 10-2. L’utilisation d’un code correcteur performant peut être une solution à ce problème. Cependant, cette solution conduit à une baisse du débit utile et est donc assez mal adaptée au contexte des canaux à bas débit.
L’approche que je viens de décrire est couramment rencontrée dans le domaine de la transmission numérique.  Elle consiste à étudier et concevoir séparément le codage de source (la compression d’images dans notre cas) et le codage de canal (la modulation et le codage correcteur d’erreurs), Shannon a en effet montré que cette approche était optimale. Dans un contexte où les ressources de transmission sont limitées, cette approche comporte un inconvénient de taille : elle ne pose pas de limite à la complexité des systèmes conçus de manière séparée. Ainsi, dans le domaine du codage de source, le standard JPEG2000 en est une illustration : il est extrêmement performant en terme de compression mais est très sensible aux erreurs de transmission. Cette sensibilité implique alors l’utilisation de solutions de correction d’erreurs performantes à base de Turbo codes ou de LDPC de faibles rendements qui présentent l’inconvénient de nécessiter des ressources de calcul importantes.
Ce constat a conduit au développement d’un système de transmission d’images robuste aux erreurs de transmission et de faible complexité appelé WTSOM (Wavelet Transform Self-Organizing Map). Il a été conçu à partir d’une approche appelée codage conjoint source-canal qui consiste à optimiser conjointement les éléments du système de transmission. Ce système a été testé avec succès sur les canaux Gaussiens et ionosphériques en tolérant des TEB de l’ordre de 2% et en utilisant un simple code correcteur d’erreurs de rendement élevé.

Dans le but d’étendre les domaines d’application du système WTSOM, mon travail de thèse a consisté d’une part, à vérifier si ce codage pouvait atteindre les mêmes performances sur les canaux radiomobiles, et d’autre part à élaborer des stratégies pour adapter le système à ces nouvelles situations. Les choix stratégiques des différents codages ont été guidés par des contraintes de simplicité de mise en œuvre et de faible complexité.
Mes travaux se sont concrétisés par la réalisation du système WTSOM-Wireless qui se caractérise par une grande résistance aux erreurs de transmission puisqu’il tolère des TEB de l’ordre de 5% dans un contexte de mobilité tout en ayant un rendement de codage élevé (R > 0,7).

Les stratégies que j’ai retenues pour la conception du système WTSOM-Wireless sont issues de deux domaines.  Le premier concerne le codage de canal, domaine central de ce travail de thèse, et consiste à utiliser conjointement des Turbo Codes en Blocs (TCB) et des modulations différentielles. Les TCB utilisés sont construits à partir de simples codes de Hamming et leur encodage et décodage est réalisé à partir d’un  treillis. Il s’agit de codes à haut rendement (R > 0,6). Puisque les différentes parties de l’image WTSOM n’ont pas la même importance en terme de contenu visuel, elles sont protégées de manière inégale (Unequal Error Protection UEP). Nous parvenons ainsi à un rendement de codage de 74%, ce qui est bien plus élevé que les valeurs couramment rencontrées dans la littérature pour les applications du même type (qui sont de l’ordre de 30%). La modulation numérique différentielle choisie est de type 16DAPSK et possède une efficacité spectrale de 4bits/Hz. Son utilisation avec les Turbo Codes en Blocs a nécessité la mise au point d’une métrique de décodage ad-hoc.
Le second domaine concerne le traitement d’images et m’a amené à mettre en œuvre un algorithme de restauration d’images développé au laboratoire XLIM-SIC. Cet algorithme est basé sur les Equations aux Dérivées Partielles et est de type multirésolution. Il nécessite pour fonctionner la localisation des erreurs dans l’image sous la forme d’un masque des erreurs. La solution adoptée par mon prédécesseur pour construire ce masque à partir de l’image reçue consistait à utiliser un code CRC qui présente l’inconvénient d’une redondance supplémentaire de l’ordre de 25%. La solution que j’ai retenue pour WTSOM-Wireless ne présente pas cet inconvénient puisque je construis le masque des erreurs à partir l’information de fiabilité obtenue en sortie du Turbo décodeur.

La validation de mes stratégies a été conduite selon deux axes. Le 1er axe concerne l’environnement de simulation. Dans ce cadre, le système WTSOM-Wireless a été comparé à la norme JPWL pour des transmissions sur des canaux radiomobiles sélectifs en temps et en fréquence. On constate que dans les mêmes conditions de transmission, le système WTSOM-Wireless tolère des TEB dix fois supérieurs à ceux de JPWL et cela sur une plage de fréquence Doppler de plus de deux décades. Les résultats obtenus peuvent encore être améliorés si on met en oeuvre l’algorithme de restauration décrit précédemment (cf. Figure 1).

Le 2ème axe a consisté en la conception et la réalisation d’un système de transmission d’images expérimental à l’aide d’appareils de mesure (cf. Figure 2). Cette activité, particulièrement chronophage, a nécessité l’implémentation d’algorithmes de synchronisation essentiels pour le fonctionnement du système. Elle a en tout cas permis de valider la pertinence des algorithmes mis en oeuvre dans le système WTSOM-Wireless.

En conclusion, la démarche suivie dans le cadre de ce travail de thèse me permet maintenant de disposer d’une plateforme de simulation et d’un système expérimental dédié à la transmission d’images. De plus, ce travail présente l’avantage de couvrir l’ensemble des éléments de la chaîne de transmission numérique et permet par exemple de relier les performances d’une PLL numérique chargée de la synchronisation du rythme à la dégradation du PSNR de l’image transmise.

 

Contact