Cilji in kompetence
Cilj predmeta je, da bodo študente razumeli teoretične osnove multimedijskih algoritmov, jih znali analizirati ter izpeljati nove postopke za računalniške multimedijske algoritme
Vsebina
• Uvod: kaj je računalniška multimedija, lastnosti multimedije, nelinearnost, interaktivnost, razvoj multimedije, uporaba multimedije.
• Osnovne tehnike stiskanja podatkov: kodiranje s tekočo dolžino, skalarna kvantizacija, statistične tehnike, statistične tehnike s prilagajanjem, stiskanje s slovarjem, Grayeva koda, Golombova koda, Golomb-Riceova koda.
• Tehnike stiskanja rastrskih slik: ujemanje blokov, kodiranje rezanja blokov, FELICS, dekompozicija blokov, napovedno kodiranje z binarnim drevesom..
• Stiskanje slik z izgubami: transformacija parov pikslov, ortogonalne transformacije, kvantizacija, Walsh-Hadamardova transformacija, diskretna kosinusna transformacija, valčna transformacija.
• JPEG, JPEG-LS, JBIG.
• JPEG2000, SPIHT
• Fraktalno stiskanje.
• Stiskanje geometrijskih podatkov: stiskanje oblakov točk, stiskanje trikotniških mrež, stiskanje vokselskih podatkov.
Metode poučevanja in učenja
• predavanja,
• seminarske vaje,
• laboratorijske vaje,
• reševanje domačih nalog.
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
• razložiti teoretične osnove multimedijskih algoritmov
• primerjati multimedijske standarde in algoritme med seboj
• izbrati najprimernejše multimedijske algoritme za dani problem
• načrtovati nove izpeljanke multimedijskih algoritmov
• razložiti teoretične principe nadzora izgub v multimedijskih podatkih
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
• Spretnosti komuniciranja: pisanje strokovnega poročila o laboratorijskih vajah, pisno izražanje na izpitih.
• Uporaba informacijske tehnologije: pisanje računalniških programov, iskanje implementiranih (odprtokodnih) rešitev in drugih informacij na spletu.
• Reševanje problemov: samostojno delo na projektu, ki vključuje izbiro obstoječih algoritmov stiskanja glede na zahteve aplikacije
ter načrtovanje lastnih algoritmov.
Temeljni literatura in viri
• D. Salomon, G. Motta, D. Bryant, Data Compression - The Complete Reference, Fourth Edition, Springer, London, 2007.
• D. S: Taubman, M. W. Marcellin, JPEG2000 Image Compression Fundamentals, Standards and Practice, Springer Science+Business Media, New York, 2013
• N. Chapman, J. Chapman, Digital multimedia, John Wiley & Sons, Chichester, 2009.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Pogojev ni.
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju Pisni izpit se lahko nadomesti s kolokviji v enakem deležu 50 %.
