Image and Video Compression (IVC)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Image and Video Compression)
(Prüfungsordnungsmodul: Image and Video Compression)

Lehrveranstaltungen:

• • Image and Video Compression
    (Vorlesung, 3 SWS, André Kaup, Do, Fr, 10:15 - 11:45, H15; Freitagstermin im Wechsel mit der Übung)
  • Übung Image and Video Compression
    (Übung, 1 SWS, Wolfgang Schnurrer, Fr, 10:15 - 11:45, H15; Übung im wöchentlichen Wechsel mit der Vorlesung)

Empfohlene Voraussetzungen:

Modul „Signale und Systeme II“ und das Modul „Nachrichtentechnische Systeme“

Inhalt:

Multi-Dimensional Sampling
Sampling theorem revisited, 2D sampling, spatiotemporal sampling, motion in 3D sampling
Entropy and Lossless Coding
Entropy and information, variable length codes, Huffman coding, unary coding, Golomb coding, arithmetic coding
Statistical Dependency
Joint entropy and statistical dependency, run-length coding, fax compression standards
Quantization
Rate distortion theory, scalar quantization, Lloyd-Max quantization, entropy coded scalar quantization, embedded quantization, adaptive quantization, vector quantization
Predictive Coding
Lossless predictive coding, optimum 2D linear prediction, JPEG-LS lossless compression standard, differential pulse code modulation (DPCM)
Transform Coding
Principle of transform coding, orthonormal transforms, Karhunen-Loève transform, discrete cosine transform, bit allocation, compression artifacts
Subband Coding
Principle of subband coding, perfect reconstruction property, discrete wavelet transform, bit allocation for subband coding
Visual Perception and Color
Anatomy of the human eye, sensitivity of the human eye, color spaces, color sampling formats
Image Coding Standards
JPEG and JPEG2000
Interframe Coding
Interframe prediction, motion compensated prediction, motion estimation, motion compensated hybrid coding
Video Coding Standards
H.261, H.263, MPEG-1, MPEG-2 / H.262, H.264 / MPEG-4 AVC, H.265 / MPEG-H HEVC

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• veranschaulichen die mehrdimensionale Abtastung und den Einfluss darauf durch Bewegung im Videosignal

• unterscheiden und bewerten verschiedene Verfahren zur verlustfreien Codierung von Bild- und Videodaten

• verstehen und analysieren Verbundentropie und statistische Abhängigkeiten in Bild- und Videodaten

• berechnen skalare und vektorielle Quantisierer nach unterschiedlichen Optimierungsvorgaben (minimaler Fehler, entropiecodiert, eingebettet)

• bestimmen und evaluieren optimale ein- und zwei-dimensionale lineare Prädiktoren

• wenden Prädiktion und Quantisierung sinnvoll in einem gemeinsamen DPCM-System an

• verstehen das Prinzip und die Effekte von Transformations- und Teilbandcodierung für Bilddaten einschließlich optimaler Bitzuteilungen

• beschreiben die Grundzüge der menschlichen visuellen Wahrnehmung für Helligkeit und Farbe

• analysieren Blockschaltbilder und Wirkungsweisen hybrider Coder und Decoder für Videosignale

• kennen die maßgeblichen internationalen Standards aus ITU und MPEG zur Bild- und Videokompression

Literatur:

J.-R. Ohm, „Multimedia Communications Technology“, Berlin: Springer-Verlag, 2004

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2015s | Masterprüfung | Studienrichtung Informationstechnik | Vertiefungsmodule Informationstechnik | Image and Video Compression)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Image and Video Compression (Prüfungsnummer: 63101)

(englischer Titel: Image and Video Compression)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2015, 1. Wdh.: WS 2015/2016

1. Prüfer:

André Kaup

Termin: 29.07.2015, 11:00 Uhr, Ort: H 11
Termin: 07.04.2016
Termin: 26.07.2016, 10:00 Uhr, Ort: H 7 TechF
Termin: 21.02.2017, 11:00 Uhr, Ort: K 1 TechF