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Visual Computing for Communication (VCC)5 ECTS (englische Bezeichnung: Visual Computing for Communication)
Modulverantwortliche/r: André Kaup Lehrende:
André Kaup, Michel Bätz
Start semester: |
WS 2016/2017 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Language: |
Englisch |
Lectures:
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Visual Computing for Communication
(Vorlesung, 2 SWS, André Kaup, Tue, 10:15 - 11:45, H6)
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Supplements for Visual Computing for Communication
(Übung, 2 SWS, Michel Bätz, Tue, 12:15 - 13:45, H16; Location: Either lecture hall H16 or room 03.215 at Wetterkreuz 15 in Tennenlohe, 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: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Communications and Multimedia Engineering (Master of Science): 3. Semester
(Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Masterprüfung | Pflichtmodule | Visual Computing for Communication)
- Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
(Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Masterprüfung | Wahlpflichtmodule | Technische Wahlpflichtmodule)
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 2016/2017, 1. Wdh.: SS 2017, 2. Wdh.: keine Wiederholung
- Termin: 16.02.2017, 11:00 Uhr, Ort: H 9 TechF
Termin: 07.08.2017, 14:00 Uhr, Ort: LS
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