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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Kurztext
Veranstaltungsnummer INF-13620-20171 Rhythmus keine Übernahme
Semester SS 2017 Studienjahr
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen 20
SWS 4 Sprache deutsch/englisch
Credits 6
Hyperlink
Termine iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 11:45 bis 13:15 wöchentl. 24.04.2017 bis 26.06.2017  Z - Z 613     Vorlesung 01.05.2017: 
29.05.2017: 
05.06.2017: 
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Di. 15:15 bis 16:45 wöchentl. 16.05.2017 bis 25.07.2017  Z - Z 613     Vorlesung oder Übung 30.05.2017: 
27.06.2017: 
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Mi. 08:15 bis 09:45 wöchentl. 26.04.2017 bis 26.07.2017  Z - Z 613     Vorlesung oder Übung 17.05.2017: 
24.05.2017: 
31.05.2017: 
28.06.2017: 
 
 


Dozent/in
Dozent/in Zuständigkeit
Saupe, Dietmar, Prof. Dr.
StudIS-Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Prüfungstext
INF-13620 Data Compression
StudIS-Prüfungsorganisationssätze
Semester Termin Prüfer/-in Datum Beginn Dauer Raum Bemerkung Leistungsanmeldung Rücktritt bis StudIS-
Status
SS 2017 02 Saupe, Dietmar , Prof. Dr. Prüfungstermin nach Vereinbarung 01.09.2017 bis
02.10.2017
02.10.2017 StudIS-Prüfungsanmeldung beendet
SS 2017 01 Saupe, Dietmar , Prof. Dr. 26.07.2017 08:15 Z 613 01.06.2017 bis
17.07.2017
17.07.2017 StudIS-Prüfungsanmeldung beendet
_______________
Nicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltetNicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nichtFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nicht
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeitFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeit
Anmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglichAnmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglich
StudIS-Prüfungsanmeldung beendetStudIS-Prüfungsanmeldung beendet
Zuordnung zu Einrichtungen
AG Saupe (Multimedia Signalverarbeitung)
FB Informatik und Informationswissenschaft
Inhalt
Literatur

Taubman, David, and Michael Marcellin. JPEG2000 image compression fundamentals, standards and practice: image compression fundamentals, standards and practice. Vol. 642. Springer Science & Business Media, 2012.

Voraussetzungen

This course is for advanced Bachelor students and for Master students of computer and information science. Students are familiar with algorithms and data structures and have a good grasp of elementary mathematics as taught in our CS classes. 

Leistungsnachweis

There will be bi-weekly home work assignments and exercise classes. To pass the course, 50% of the credits for the home work problems are required in addition to passing the writen exam at the end. Student presentation of solutions in the exercise sessions are expected. 

Lerninhalte

The course covers the fundamentals of data compression techniques with applications for text and image compression, briefly outlining also the standard video coding concepts. Basic concepts for lossless coding such as information, entropy, variable length codes, and arithmetic coding are treated at the beginning. The concepts of rate-distortion theory and quantization are central for lossy coding. Image transforms help to remove redundant and irrelevant information in image compression. Advanced techniques using wavelet transform based coding ranging from embedded zero trees to EBCOT, the core algorithm for the JPEG2000 image compression standard are covered in the last weeks of the course. 

The course is based on the text: Taubman, David, and Michael Marcellin. JPEG2000 image compression fundamentals, standards and practice: image compression fundamentals, standards and practice. Vol. 642. Springer Science & Business Media, 2012.

Lernziel

After successful completion of the course students can explain the basic concepts of lossless and lossy compression of text and images. Students will also have acquired some practice designing their own computer code for selected coding problems. They will be able to identify compression tasks in practical applications and can select and apply appropriate coding techniques. The course prepares students for subsequent bachelor and master projects and thesis work on the topic of muktimedia compression. Several topics will be offered for this.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2017 , Aktuelles Semester: WS 2017/18
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