Obiective curs
Clasificarea metodelor de compresie de date, compresia entropică, sisteme de compresie prin transformări ortogonale, sisteme de compresie de date cu codare predictivă, tehnici de compresie audio, metode de compresie a imaginilor, tehnici de compresie video.
Obiective laborator
Poiectarea si realizarea unor algoritmi performanti de compresie de date pentru aplicatii în diverse domenii: arhivarea de texte, prelucrarea de semnale analogice lent variabile (cu accent pe semnal vocal) si prelucrarea de imagini (cu accent pe compresia imaginilor statice).
Conținut curs
- Clasificarea metodelor de compresie de date. Functia rata-distorsiune.
- Compresia entropica (concepte fundamentale, Compresia statica (Algoritmul Huffman, Algoritmul Shannon-Fano); Compresie dinamica (Algoritmul FGK); Tehnici de compresie bazate pe coduri universale si reprezentarea numerelor naturale, codarea aritmetica, algoritmi de compresie entropica bazati pe repetari de forme)
- Sisteme de compresie prin transformari ortogonale. Transformari ortogonale unidimensionale. Transformari ortogonale bidimensionale. Transformari ortogonale reprezentative: FT, DFT, FFT, STFT, DCT, DWT, KLT
- Compresie de imagine. Transformari ortogonale in compresia de imagine DWT, IWT. Stadii actuale si de perspectiva in domeniul compresiei de imagine.
- Compresia audio
- Standardul JPEG
- Tehnici de compresie a imaginilor in miscare
- Cuantizarea vectoriala
- Compresia imaginilor statice prin tehnici fractali
Conținut laborator
- Testarea si evaluarea algoritmilor de compresie de date: Huffman, Shannon-Fano, LZW, Compresie Aritmetica.
- Codajul semnalelor vocale de banda larga utilizând LPC.
- Sisteme de compresie prin transformari ortogonale
- Transformarea undina în compresia de imagine
- Algoritmi evoluati de compresie de imagine
- Cuantizare vectoriala
- Metode de estimare / detectie de miscare
- Tehnici de watermarking