|
|
Artificial Intelligence (Master of Science) >>
|
Image and Video Compression (IVC)- Lecturer
- Prof. Dr.-Ing. André Kaup
- Details
- Vorlesung
3 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 5
nur Fachstudium, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, Sprache Englisch
Time and place: Mon 12:15 - 13:45, H6; Wed 16:15 - 17:45, H6
- Fields of study
- WPF MT-MA-BDV 1-2
WPF MT-MA-MEL 2-3
PF IuK-MA-MMS-INF 1-4
WF ICT-MA 1-4
PF ICT-MA-MPS 1-4
WF CE-MA-TA-IT 1-4
WPF EEI-MA-INT 1-4
WF EEI-MA 1-4
WPF EEI-BA-INT 5-6
WPF WING-MA 1-4
WF WING-MA 1-4
WPF WING-MA-ET-IT ab 1
PF CME-MA 2
WF MT-MA 1-4
WPF ASC-MA 1-4
- Prerequisites / Organisational information
- 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.
Vorlesung und Übung zu diesem Modul werden in Präsenz angeboten. Darüber hinaus existieren Aufzeichnungen von Vorlesung und Übung aus dem Jahr 2020 im Videoportal der FAU. Auf StudOn finden Sie einen Zeitplan für die Veranstaltungen, das vollständige Skript und die Übungsaufgaben mit Lösungen in digitaler Form sowie Musterklausuren zur Vorbereitung auf die schriftliche Prüfung. Gedruckte Versionen des Skriptes und der Übungsaufgaben werden in der ersten Vorlesungsstunde verteilt und sind anschließend auch im Sekretariat des Lehrstuhls erhältlich.
- Contents
- 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.
- Recommended literature
- Literaturempfehlung erfolgt in der Vorlesung.
- ECTS information:
- Title:
- Image and Video Compression
- Credits: 5
- Prerequisites
- Basic knowledge about signal represenatations and transforms as provided by lecture "Signals and Systems II" as well as fundamentals about stochastics and information theory as provided by the lecture "Communication Systems" are required. In addition to the lecture and exercises, the optional lab course "Image and Video Compression (PrIVC)" is offered.
Lectures and exercises of this module will be offered in presence. In addition, recordings of lectures and exercises from 2020 are available in the FAU video portal. On StudOn you can find a time schedule for all events, the complete lecture and exercise skript including sample solutions, as well as test exams for preparing the written exam. Printed copies of the lecture and exercise notes will be distributed in the first lecture lesson and are afterwards also available at the secretary of the chair.
- Contents
- 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.
- Additional information
- Expected participants: 67, Maximale Teilnehmerzahl: 120
www: https://www.studon.fau.de/studon/goto.php?target=crs_102961
- Assigned lectures
- UE: Übung Image and Video Compression
-
Lecturer: Fabian Brand, M. Sc.
Time and place: Wed 18:15 - 19:45, H6; comments on time and place: The exact dates of lecture and supplements can be found on StudOn.
www: https://www.studon.fau.de/studon/goto.php?target=crs_102961
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester SS 2022:
- Image and Video Compression (IVC)
- Department: Chair of Multimedia Communications and Signal Processing (Prof. Dr. Kaup)
|
|
|