Toto je tzv. shluknutý kurz. Skládá se z několika samostatných předmětů, které sdílejí výukové materiály, úkoly, testy apod. Níže si můžete zobrazit informace o jednotlivých předmětech tvořících tento shluk.

Komprese obrazů a signálů - B2M37KAS

Hlavní kurz
Kredity 5
Semestry letní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky čeština
Rozsah výuky 2p+2c
Anotace
Předmět se zabývá problematikou kompresních metod, které jsou nedílnou součástí současných komunikačních systémů. Cílem je seznámit studenty s koncepcí a východisky algoritmů pro ztrátovou a bezeztrátovou kompresi obrazu, zvukových signálů a řeči (entropie, redundance a irelevance informace). V rámci laboratorních úloh se studenti setkají s přímou implementací jednotlivých algoritmů, včetně subjektivních a objektivních metrik hodnocení kvality.
Cíle studia
Cílem je seznámit studenty s koncepcí a východisky algoritmů pro ztrátovou a bezeztrátovou kompresi obrazu, zvukových signálů a řeči (entropie, redundance a irelevance informace).
Osnovy přednášek
1. Úvod do komprese dat, koncepce teorie informace, entropie, Shannon-Fannovo kódování, Huffmanovo kódování.
2. Adaptivní Huffmanovo kódování, algoritmus Lempel-Ziv-Welch.
3. QM kodér, metoda konečného kontextu.
4. Skalární kvantizace, optimalizovaná skalární kvantizace, vektorová kvantizace.
5. Lidský sluch a redukce informace - maskování, binaurální slyšení. Hodnocení audio kvality - metody a standardy.
6. Bezeztrátová a ztrátová komprese zvuku. Banky filtrů, psychoakustický model, kvantizace, kódování, joint stereo.
7. Standardy kódování zvuku (ATRAC, Ogg Vorbis, MPEG1, MPEG2, MPEG4, MPEG7, AC3, ...).
8. Lidský vizuální systém a redukce informace. Metody hodnocení kvality vizuální informace.
9. Komprese statických snímků, JPEG, JPEG-2000.
10. Techniky kódování videa: pohybový vektor, pre & postprocessing.
11. Standardy kódování videa, MPEG1, MPEG2, H.264/AVC, H.265/HEVC.
12. Streaming videa v komunikačních sítích.
13. Mobile multimedia computing. Metody ochrany digitálního obsahu, watermarking.
14. Nové směry v kódování audiovizuální informace, multiview kódování.
Osnovy cvičení
1. Úvod, zpracování signálu a obrazu v Matlabu.
2. Analýza vlastností signálů, aritmetický kodér.
3. Huffmanovo kódování.
4. VQ kodér. Zadání semestrálních projektů.
5. Implementace jednoduchého ztrátového audio kodéru v Matlabu.
6. Subjektivní a objektivní hodnocení kvality komprimovaného audio signálu.
7. Komprese statických snímků podle standardů JPEG a JPEG-2000.
8. Principy ztrátové komprese videosignálu, pohybový vektor, standardy MPEG.
9. Subjektivní a objektivní hodnocení kvality komprimovaného video signálu.
10. Watermarking.
11. Práce na semestrálním projektu.
12. Práce na semestrálním projektu.
13. Prezentace semestrálních projektů.
14. Test, zápočet.
Literatura
[1] Proakis J.: Digital signal processing, Harlow, 2014, ISBN: 978-1-29202-573-5
[2] Thyagarajan, K. S.: Still Image and Video Compression with MATLAB, Willey, 2011, ISBN: 978-0-470-88692-2
[3] Sayood K.: Lossless Compression Handbook, Elsevier, 2003, ISBN: 978-0-12-620861-0
[4] Kahrs, M., Brandenburg, K.: Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics. Kluwer Academic Publishers, 1998, ISBN: 978-0792381303
Požadavky
Základní metody a prostředky snímání, přenosu, zpracování a reprodukce audiovizuálních signálů.

Komprese obrazů a signálů - B2M37KASA

Kredity 6
Semestry letní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky čeština
Rozsah výuky 2P+2C
Anotace
Předmět se zabývá problematikou kompresních metod, které jsou nedílnou součástí současných komunikačních systémů. Cílem je seznámit studenty s koncepcí a východisky algoritmů pro ztrátovou a bezeztrátovou kompresi obrazu, zvukových signálů a řeči (entropie, redundance a irelevance informace). V rámci laboratorních úloh se studenti setkají s přímou implementací jednotlivých algoritmů, včetně subjektivních a objektivních metrik hodnocení kvality.
Cíle studia
Cílem je seznámit studenty s koncepcí a východisky algoritmů pro ztrátovou a bezeztrátovou kompresi obrazu, zvukových signálů a řeči (entropie, redundance a irelevance informace).
Osnovy přednášek
1. Úvod do komprese dat, koncepce teorie informace, entropie, Shannon-Fannovo kódování, Huffmanovo kódování.
2. Adaptivní Huffmanovo kódování, algoritmus Lempel-Ziv-Welch.
3. QM kodér, metoda konečného kontextu.
4. Skalární kvantizace, optimalizovaná skalární kvantizace, vektorová kvantizace.
5. Lidský sluch a redukce informace - maskování, binaurální slyšení. Hodnocení audio kvality - metody a standardy.
6. Bezeztrátová a ztrátová komprese zvuku. Banky filtrů, psychoakustický model, kvantizace, kódování, joint stereo.
7. Standardy kódování zvuku (ATRAC, Ogg Vorbis, MPEG1, MPEG2, MPEG4, MPEG7, AC3, ...).
8. Lidský vizuální systém a redukce informace. Metody hodnocení kvality vizuální informace.
9. Komprese statických snímků, JPEG, JPEG-2000.
10. Techniky kódování videa: pohybový vektor, pre & postprocessing.
11. Standardy kódování videa, MPEG1, MPEG2, H.264/AVC, H.265/HEVC.
12. Streaming videa v komunikačních sítích.
13. Mobile multimedia computing. Metody ochrany digitálního obsahu, watermarking.
14. Nové směry v kódování audiovizuální informace, multiview kódování.
Osnovy cvičení
1. Úvod, zpracování signálu a obrazu v Matlabu.
2. Analýza vlastností signálů, aritmetický kodér.
3. Huffmanovo kódování.
4. VQ kodér. Zadání semestrálních projektů.
5. Implementace jednoduchého ztrátového audio kodéru v Matlabu.
6. Subjektivní a objektivní hodnocení kvality komprimovaného audio signálu.
7. Komprese statických snímků podle standardů JPEG a JPEG-2000.
8. Principy ztrátové komprese videosignálu, pohybový vektor, standardy MPEG.
9. Subjektivní a objektivní hodnocení kvality komprimovaného video signálu.
10. Watermarking.
11. Práce na semestrálním projektu.
12. Práce na semestrálním projektu.
13. Prezentace semestrálních projektů.
14. Test, zápočet.
Literatura
[1] Proakis J.: Digital signal processing, Harlow, 2014, ISBN: 978-1-29202-573-5
[2] Thyagarajan, K. S.: Still Image and Video Compression with MATLAB, Willey, 2011, ISBN: 978-0-470-88692-2
[3] Sayood K.: Lossless Compression Handbook, Elsevier, 2003, ISBN: 978-0-12-620861-0
[4] Kahrs, M., Brandenburg, K.: Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics. Kluwer Academic Publishers, 1998, ISBN: 978-0792381303
Požadavky
Základní metody a prostředky snímání, přenosu, zpracování a reprodukce audiovizuálních signálů.

Compression of images and signals - BE2M37KAS

Kredity 5
Semestry letní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky angličtina
Rozsah výuky 2p+2c
Anotace
The subject deals with compression methods and techniques. Main goal is to introduce basic concepts of lossless and lossy compresion of audiovisual information (entropy, redundancy and irrelevancy). Within the laboratory exercises students will work with implementations of particular algorithms, including objective and subjective methods of quality evaluation.
Cíle studia
Main goal is to introduce basic concepts of lossless and lossy compresion of audiovisual information (entropy, redundancy and irrelevancy).
Osnovy přednášek
1. Introduction, theory of information, entropy. Shannon-Fann coding, Huffman coding.
2. Adaptive Huffman coding, Lempel-Ziv-Welch algorithm.
3. QM coder, PPM data compression scheme.
4. Scalar quantization, optimized scalar quantization, vector quantization.
5. Human hearing, data reduction - masking, binaural hearing. Evaluation of audio quality.
6. Lossless and lossy audio compression. Filter banks, psychoacoustic model, quantization, coding, joint stereo.
7. Audio coding standards (ATRAC, Ogg Vorbis, MPEG1, MPEG2, MPEG4, MPEG7, AC3, ...).
8. Human visual system, data reduction. Evaluation of visual information quality.
9. Compression of still images, JPEG, JPEG-2000.
10. Video compression techniques: motion vector, pre & postprocessing.
11. Video coding standards, MPEG1, MPEG2, H.264/AVC, H.265/HEVC.
12. Streaming in communication networks.
13. Mobile multimedia computing. Digital content protection, watermarking.
14. New directions in audiovisual information conding, multiview coding.
Osnovy cvičení
1. Introduction, signal and image processing in Matlab.
2. Analysis of the characteristics of signals, the arithmetic coder.
3. Huffman coding.
4. VQ encoder. Projects assignment.
5. Implementation of simple lossy audio encoder in Matlab.
6. Subjective and objective evaluation of the quality of the compressed audio signal.
7. Compression of still pictures according to standard JPEG and JPEG-2000.
8. Principles lossy video compression, motion vector, MPEG standards.
9. subjective and objective evaluation of the quality of the compressed video signal.
10. Watermarking.
11. Work on semester project.
12. Work on semester project.
13. Presentation of semester projects.
14. Test, assessment.
Literatura
[1] Proakis J.: Digital signal processing, Harlow, 2014, ISBN: 978-1-29202-573-5
[2] Thyagarajan, K. S.: Still Image and Video Compression with MATLAB, Willey, 2011, ISBN: 978-0-470-88692-2
[3] Sayood K.: Lossless Compression Handbook, Elsevier, 2003, ISBN: 978-0-12-620861-0
[4] Kahrs, M., Brandenburg, K.: Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics. Kluwer Academic Publishers, 1998, ISBN: 978-0792381303
Požadavky
Basic methods and techniques of acquiring, transmission, processing and reproduction of audiovisual signals.

Compression of Images and Signals - BE2M37KASA

Kredity 6
Semestry letní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky angličtina
Rozsah výuky 2P+2C
Anotace
The subject deals with compression methods and techniques. Main goal is to introduce basic concepts of lossless and lossy compresion of audiovisual information (entropy, redundancy and irrelevancy). Within the laboratory exercises students will work with implementations of particular algorithms, including objective and subjective methods of quality evaluation.
Cíle studia
Main goal is to introduce basic concepts of lossless and lossy compresion of audiovisual information (entropy, redundancy and irrelevancy).
Osnovy přednášek
1. Introduction, theory of information, entropy. Shannon-Fann coding, Huffman coding.
2. Adaptive Huffman coding, Lempel-Ziv-Welch algorithm.
3. QM coder, PPM data compression scheme.
4. Scalar quantization, optimized scalar quantization, vector quantization.
5. Human hearing, data reduction - masking, binaural hearing. Evaluation of audio quality.
6. Lossless and lossy audio compression. Filter banks, psychoacoustic model, quantization, coding, joint stereo.
7. Audio coding standards (ATRAC, Ogg Vorbis, MPEG1, MPEG2, MPEG4, MPEG7, AC3, ...).
8. Human visual system, data reduction. Evaluation of visual information quality.
9. Compression of still images, JPEG, JPEG-2000.
10. Video compression techniques: motion vector, pre & postprocessing.
11. Video coding standards, MPEG1, MPEG2, H.264/AVC, H.265/HEVC.
12. Streaming in communication networks.
13. Mobile multimedia computing. Digital content protection, watermarking.
14. New directions in audiovisual information conding, multiview coding.
Osnovy cvičení
1. Introduction, signal and image processing in Matlab.
2. Analysis of the characteristics of signals, the arithmetic coder.
3. Huffman coding.
4. VQ encoder. Projects assignment.
5. Implementation of simple lossy audio encoder in Matlab.
6. Subjective and objective evaluation of the quality of the compressed audio signal.
7. Compression of still pictures according to standard JPEG and JPEG-2000.
8. Principles lossy video compression, motion vector, MPEG standards.
9. subjective and objective evaluation of the quality of the compressed video signal.
10. Watermarking.
11. Work on semester project.
12. Work on semester project.
13. Presentation of semester projects.
14. Test, assessment.
Literatura
[1] Proakis J.: Digital signal processing, Harlow, 2014, ISBN: 978-1-29202-573-5
[2] Thyagarajan, K. S.: Still Image and Video Compression with MATLAB, Willey, 2011, ISBN: 978-0-470-88692-2
[3] Sayood K.: Lossless Compression Handbook, Elsevier, 2003, ISBN: 978-0-12-620861-0
[4] Kahrs, M., Brandenburg, K.: Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics. Kluwer Academic Publishers, 1998, ISBN: 978-0792381303
Požadavky
Basic methods and techniques of acquiring, transmission, processing and reproduction of audiovisual signals.