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, Mo, 16:15 - 17:45, H6; Mi, 10:15 - 11:45, H6; The exact dates of lecture and supplements can be found on StudOn.)
  • Übung Image and Video Compression
    (Übung, 1 SWS, Fabian Brand, Mi, 08:15 - 09:45, H6; The exact dates of lecture and supplements can be found on StudOn.)

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 mittlerer quadratischer Fehler, entropiecodiert, eingebetteter Quantisierer)

• 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.

The students

• visualize multi-dimensional sampling and the influence of motion within the video signal

• differentiate and evaluate different methods for lossless image and video coding

• understand and analyze mutual entropy and statistical dependencies in image and video data

• determine scalar and vector quantization for different optimization criteria (minimum mean square error, entropy coding, embedded quantization)

• determine and evaluate optimal one-dimensional and two-dimensional linear predictor

• apply prediction and quantization for a common DPCM system

• understand the principle and effects of transform and subband coding for image data including optimal bit allocation

• describe the principles of the human visual system for brightness and color

• analyze block diagrams and the functioning of hybrid coders and decoders for video signals

• know the prevailing international standards of ITU and MPEG for image and video compression.

Literatur:

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

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2020w | TechFak | Advanced Signal Processing & Communications Engineering (Master of Science) | Gesamtkonto | Technical Mandatory Electives | 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, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2021, 1. Wdh.: WS 2021/2022

1. Prüfer:

André Kaup

Termin: 27.07.2021, 11:00 Uhr, Ort: click here
Termin: 31.03.2022, 16:30 Uhr, Ort: H 9 TechF
Termin: 09.08.2022
Termin: 09.08.2022