Visual Computing for Communication (VCC)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Visual Computing for Communication)
(Prüfungsordnungsmodul: Information Technology - DSP)

Lehrveranstaltungen:

• • Visual Computing for Communication
    (Vorlesung, 2 SWS, André Kaup, Mi, 8:30 - 10:00, H6)
  • Supplements for Visual Computing for Communication
    (Übung, 2 SWS, Michel Bätz, Mi, 10:15 - 11:45, H6, N 6.13; Location: Either H6 or N 6.13, more detailed information can be found on StudOn)

Empfohlene Voraussetzungen:

Modul „Signale und Systeme II“ und Modul “Image and Video Compression“

Inhalt:

Signal Pre-Processing
Two-dimensional discrete Fourier transform, two-dimensional linear filtering, rank order and median filtering, erosion, dilation, opening, closing, bi-linear and spline interpolation
Features of Image and Video Signals
Amplitude features, color, texture co-occurrence matrix, autoregressive moving average texture models, edge detection using Roberts, Sobel, and Laplace operator, chain code, tangent space description, Fourier descriptor, projection profile, skeleton and distance transform, motion vector fields, estimation of non-translational motion
Decomposition of Image and Video Signals
Amplitude thresholding, K-means clustering, Bayes classification, split and merge segmentation, Markov and Gibbs random fields, maximum a posteriori segmentation, shot detection, object tracking, combined segmentation and motion estimation
Content-Based Image and Video Coding
Scan-line coding of shapes, quad-tree shape coding, pixel-wise shape coding using context, texture coding for arbitrarily shaped regions, coding of transparency maps, region-based video coding
Object- and Content-Based Multimedia Standards
Coding of audiovisual objects in MPEG-4, multimedia description interface with MPEG-7

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erklären das Prinzip der zwei-dimensionalen linearen Filterung für Bildsignale

• berechnen und bewerten die zweidimensionale diskrete Fourier-Transformierte eines Bildsignales

• testen die Wirkung von Rangordnungs- und Medianfiltern an Bilddaten

• bestimmen vergrößerte diskrete Bildsignale mit Methoden der bilinearen und Spline-Interpolation

• überprüfen Bilddaten auf ausgewählte Textur-, Kanten- und Bewegungsmerkmale

• segmentieren Bilddaten durch Programmierung von einfachen Klassifikations- oder Clustering-Verfahren

• erläutern und beurteilen Methoden für die objektbasierte Codierung von Bild- und Videosignalen

• veranschaulichen und bewerten die maßgeblichen internationalen MPEG-Standards zur inhaltsbasierten Videocodierung

Literatur:

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

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
   (Po-Vers. 2013 | Wahlpflichtbereich Technisches Anwendungsfach | Information Technology - DSP)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Visual Computing for Communication (Prüfungsnummer: 44801)

(englischer Titel: Visual Computing for Communication)

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

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: WS 2014/2015, 1. Wdh.: SS 2015, 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

André Kaup