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Lehrveranstaltungen

Image and Video Compression

Dozent/in

Details

Zeit/Ort n.V.:

  • Mo 16:15-17:45, Raum H6
  • Mi 10:15-11:45, Raum H6

Studienfächer / Studienrichtungen

  • WPF MT-MA-BDV ab Sem. 1
  • WPF MT-MA-MEL ab Sem. 2
  • PF IuK-MA-MMS-INF ab Sem. 1
  • WF ICT-MA ab Sem. 1
  • PF ICT-MA-MPS ab Sem. 1
  • WF CE-MA-TA-IT ab Sem. 1
  • WPF EEI-MA-INT ab Sem. 1
  • WF EEI-MA ab Sem. 1
  • WPF EEI-BA-INT ab Sem. 5
  • WPF WING-MA ab Sem. 1
  • WF WING-MA ab Sem. 1
  • WPF WING-MA-ET-IT ab Sem. 1
  • PF CME-MA ab Sem. 2
  • WF MT-MA ab Sem. 1
  • WPF ASC-MA ab Sem. 1

Voraussetzungen / Organisatorisches

Für das Verständnis notwendig sind grundlegende Kenntnisse über Signaldarstellungen und Transformationen aus der Lehrveranstaltung „Signale und Systeme II" sowie Basiswissen über Stochastik und Informationstheorie aus der Lehrveranstaltung „Nachrichtentechnische Systeme". Zusätzlich zur Vorlesung und Übung wird optional noch das Praktikum Image and Video Compression (PrIVC) angeboten.

Die Vorlesungen und Übungen zum Modul werden semesterbegleitend online angeboten, bis wieder ein regulärer Präsenzbetrieb möglich ist. Dazu werden die Vorlesungen und Übungen aufgezeichnet und über das Videoportal semesterbegleitend digital zur Verfügung gestellt. Bei StudOn finden Sie das vollständige Skript und die Übungsaufgaben mit Lösungen in digitaler Form sowie Musterklausuren zur Vorbereitung auf die schriftliche Prüfung. Eine gedruckte Version des Skriptes und der Übungsaufgaben können Sie im Sekretariat des Lehrstuhls erhalten.

Inhalt

Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und Algorithmen für die Codierung und Übertragung von Bild- und Videosignalen. Dazu wird zunächst die digitale Repräsentation von Bild- und Videosignalen erläutert und es werden wesentliche Eigenschaften des menschlichen Gesichtssinns als Nachrichtensenke vorgestellt. Detailliert diskutiert werden die Prinzipien der Datenkompression durch Redundanz- und Irrelevanzreduktion und die typischen Algorithmen zur Codierung von Bild- und Videosignalen. Dazu zählen das Design von Quantisierern am Beispiel der Max-Lloyd Optimalquantisierung, die Entropiecodierung mit den Beispielen Huffman-Codierung und arithmetischer Codierung sowie Lauflängencodierung. Darüber hinaus wird auf die Grundlagen der Vektorquantisierung und der prädiktiven Codierung eingegangen. Verfahren der Frequenzbereichszerlegung werden am Beispiel der Transformationscodierung und Teilbandzerlegung bzw. Waveletanalyse diskutiert, ebenso wie das Prinzip der Bewegungskompensation und hybriden Codierung von Videosignalen. Am Ende werden verschiedene aktuelle MPEG- und ITU-Standards zur Codierung von Einzel- und Bewegtbildern vorgestellt.

Empfohlene Literatur

Literaturempfehlung erfolgt in der Vorlesung.

ECTS-Informationen

Titel

Image and Video Compression

Credits

5

Inhalt:

The lecture gives an introduction to basic concepts and algorithms for coding and transmission of image and video signals. We start with sampling and digital representation of images and video signals and learn about fundamental features of human visual perception. Principles of data compression using redundancy and irrelevancy reduction are discussed in detail together with typical algorithms used for coding of image and video signals. Among others this covers the design of quantizers with the help of the Lloyd-Max algorithm, entropy coding using Huffman and arithmetic coding, as well as run length coding. Moreover, fundamentals of vector quantization and predictive coding are addressed. Methods for frequency analysis will be discussed taking transform coding, subband decomposition and wavelet analysis as examples. The principle of motion compensation and hybrid video coding is introduced. Finally, current MPEG and ITU standards for coding of still images and video signals are explained.

Literature:

References will be given in the lecture.

Zusätzliche Informationen

Erwartete Teilnehmerzahl: 57

www: https://www.studon.fau.de/studon/goto.php?target=crs_102961