Начинает свою работу страница курса по выбору "Основы теории сжатия информации
".
В настоящем разделе размещена информация, затрагивающая литературу, ссылки, лекционный материал по тематике курса и задания к практическим занятиям.
Место и время проведения
Физический факультет (2-ой учебный корпус), к. 203а, каждую неделю по средам, с 8.30 до 10.05 (знаменатель) и с 8.30 до 11.50 (числитель).
Темы лекционных занятий
- Введение в курс "Основы теории сжатия информации".
- Статистические методы сжатия. Кодирование Шеннона-Фано. Кодирование Хаффмана. Арифметическое кодирование.
- Наш первый алгоритм сжатия с потерями на базе метода K-средних (презентация .pptx)! Пример законченного кода для самостоятельного исследования по методу K-средних из курса Andrew Ng "Machine Learning" на www.coursera.org (ссылка).
- Словарные методы сжатия. Алгоритм LZW.
- Алгоритмы сжатия цифровых изображений. Стандарт JPEG (презентация .pptx). L-уровневый квантователь Ллойда-Макса. Кодирование с предсказанием без потерь и с потерями.
- Анализ главных компонент для сжатия информации (презентация .pptx). Пример законченного кода для самостоятельного исследования по анализу главных компонент из курса Andrew Ng "Machine Learning" на www.coursera.org (ссылка).
- Обработка сигналов с использованием вейвлет-преобразования (книга .rar).
- Алгоритм сжатия цифровых изображений SPIHT. Оригинальная статья по алгоритму SPIHT может быть найдена здесь.
- Сжатие видео.
- Сжатие звука.
Темы практических занятий
- Статистические методы сжатия (ссылка). Домашнее задание практики от 25.02.2015.
- Написать программу, реализующую в пакете Matlab алгоритм K-средних для сжатия цветных изображений (описание .rar, изображения .rar). Функцию, реализующую алгоритм вычисления ПОСШ, можно скачать здесь. Срок сдачи задания - 08.04.2015. Решение задания будет выложено позднее!
- Словарные методы сжатия (ссылка). Домашнее задание практики от 25.03.2015.
- Построить графические зависимости ПОСШ и КСП от фактора сжатия для алгоритма JPEG и алгоритма сжатия изображений на базе метода K-средних. Для решения задачи предлагается использовать следующую базу изображений (изображения .rar), а также функции пакета Matlab: imwrite и kmeans. Число различных коэффициентов сжатия выбрать равным 5. Значения этих коэффициентов можно выбрать произвольно. По проведенным исследованиям нужно составить отчет, который должен содержать графические зависимости ПОСШ и КСП (на одном графике) от фактора сжатия для каждого изображения в отдельности, а также визуальные примеры сжатых изображений с указанием ПОСШ, КСП и фактора сжатия для них. Число визуальных примеров для каждого изображения: 2. Срок сдачи отчета (в электронном виде) - 15.04.2015.
- Все о сжатии данных, изображений и видео (ссылка).
- Ватолин Д. Методы обработки и сжатия видео, 2010-2011. МГУ им. М.В. Ломоносова (ссылка).
- Приоров А.Л., Апальков И.В., Хрящев В.В. Цифровая обработка изображений: учебное пособие. - Ярославль: ЯрГУ, 2007 (ссылка).
- Приоров А.Л., Хрящев В.В. Обработка и передача мультимедийной информации: учебное пособие. - Ярославль: ЯрГУ, 2009 (ссылка).
- Wallace G.K. The JPEG Still Picture Compression Standard // IEEE Trans. Consumer Electronics. 1992. V. 38, №1. P. xviii - xxxiv (ссылка).
Руководитель курса: доц. каф. ДЭС Волохов В.А.