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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Image and Video Compression

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Image and Video Compression - Cheatsheet
Image and Video Compression - Cheatsheet Theorie der Informationsentropie Definition: Maß für den Informationsgehalt in einer Nachricht. Häufig verwendet zur Bewertung der Effizienz von Kodierungsverfahren. Details: Entropie (H) einer Zufallsvariable X: \[H(X) = - \sum_{i=1}^n P(x_i) \log_b P(x_i)\] \(P(x_i)\): Wahrscheinlichkeit des Auftretens des Symbols \(x_i\) Einheit der Entropie: Bits (\(b=...

Image and Video Compression - Cheatsheet

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Image and Video Compression - Exam
Image and Video Compression - Exam Aufgabe 1) Gegeben: Eine Quelle sendet die Symbole {A, B, C, D} mit den Wahrscheinlichkeiten {0.1, 0.4, 0.2, 0.3}. Nutze die Theorie der Informationsentropie, um die folgenden Aufgaben zu lösen. b) Interpretierte das Ergebnis der Entropie in Bezug auf die Vorhersagbarkeit der Symbole. Was bedeutet eine hohe Entropie im Kontext der Quelle? Lösung: Gegeben: Eine Qu...

Image and Video Compression - Exam

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Was misst die Entropie (H) einer Zufallsvariable X nach der Theorie der Informationsentropie?

Welches Symbol repräsentiert in der Formel der Entropie die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Symbols?

Wie wird die Einheit der Entropie in der Regel angegeben?

Was ist Huffman-Kodierung?

Wie lautet der Algorithmus der Huffman-Kodierung?

Wie effizient ist die Huffman-Kodierung mit n Symbolen?

Was macht die Diskrete Kosinustransformation (DCT)?

In welchen Kontexten wird die DCT oft verwendet?

Welche DCT-Variante wird am häufigsten verwendet?

Was ist Quantisierung in der Bild- und Videokomprimierung?

Was sind die Auswirkungen einer groben Quantisierung?

Welche Formel beschreibt den Quantisierungsfehler?

Was ist MPEG-4 und wofür wird es verwendet?

Welche Arten von Inhalten unterstützt MPEG-4?

Welche Kompressionstechniken verwendet MPEG-4?

Was ist H.264/AVC?

Welche Struktur verwendet H.264/AVC?

Welche Kompressionstechniken werden in H.264/AVC genutzt?

Was ist Intraframe-Kompression in der Videokompression?

Welche Technik wird bei der Interframe-Kompression verwendet?

Nenne einen wichtigen Standard der Videokompression.

Welche Methode teilt ein Bild in Blöcke und sucht nach einem Bereich mit minimaler Kostenfunktion?

Welche Kostenfunktion wird nicht zur Bewegungsschätzung genutzt?

Welches Verfahren zur Bewegungsschätzung nutzt Bildgradienten zur Schätzung der Bewegungsvektoren?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Image and Video Compression an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Bildkompression

Dieser Abschnitt führt Dich in die wesentlichen Konzepte der Bildkompression ein und behandelt die theoretischen Grundlagen für eine verlustfreie und verlustbehaftete Kompression.

  • Theorie der Informationsentropie
  • Run-Length Encoding (RLE)
  • Huffman-Kodierung
  • LZW-Komprimierungsalgorithmus
  • Kompressionsverhältnis und Bildqualität
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02
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JPEG-Kompression

Hier lernst Du die spezifischen Techniken und Algorithmen kennen, die für die JPEG-Kompression von Bildern verwendet werden.

  • Diskrete Kosinustransformation (DCT)
  • Quantisierung und ihre Auswirkungen auf die Bildqualität
  • Zick-Zack-Sortierung
  • Segmentierung und Entropiekodierung
  • JPEG-Dateistruktur
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MPEG-Standards

Du erhältst einen Überblick über die verschiedenen MPEG-Standards, die für die Video- und Audiokompression entwickelt wurden.

  • MPEG-1: Grundlagen und Anwendungen
  • MPEG-2: Erweiterungen und Verbesserung der Qualität
  • MPEG-4: Interaktive Multimediaanwendungen
  • H.264 und AVC (Advanced Video Coding)
  • HEVC (High Efficiency Video Coding)
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Videocodierung und -decodierung

In diesem Abschnitt werden die Methoden und Technologien zur Codierung und Decodierung von Videos detailliert erläutert.

  • Interframe- und Intraframe-Videokompression
  • Blockmatching-Verfahren
  • B-Frames, P-Frames und I-Frames
  • Video-Encoding-Workflows und Software
  • Fehlerresilienz in Videokommunikationssystemen
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Bewegungskompensation

Dieser Abschnitt behandelt die Techniken der Bewegungskompensation, die zur Verbesserung der Videoqualität und Effizienz der Kompression beitragen.

  • Grundlagen der Bewegungskompensation
  • Algorithmische Ansätze zur Bewegungsschätzung
  • Motion-Estimation in Block-Based Codierung
  • Vor- und Nachteile verschiedener Bewegungskompensationsmethoden
  • Implementierung und Optimierung in Videokompressionsstandards
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Image and Video Compression an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Image and Video Compression' an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Informatik-Studierende, die sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken der Bild- und Videokompression beschäftigen möchten. Diese Vorlesung bietet Dir umfassendes Wissen über verschiedene Kompressionsmethoden und deren Anwendung in der Praxis. Der Kurs ist ideal für Dich, wenn Du ein tieferes Verständnis der Algorithmen und Standards der digitalen Bild- und Videokompression anstrebst.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Vorlesung mit 3 SWS (Semesterwochenstunden) und begleitendes Praktikum

Studienleistungen: Klausur am Ende des Semesters

Angebotstermine: Der Kurs wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Bildkompression, JPEG-Kompression, MPEG-Standards, Videocodierung und -decodierung, Bewegungskompensation

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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