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VCIP: „MDC image coding using Cascaded Correlating Transforms”

Veröffentlicht: 2007

Schlüsselwörter:

BibTeX-Entry:

 @Misc{RudiVCIP,
  author = 	 {{Rüdiger Knörig}},
  title = 	 {MDC image coding using Cascaded Correlating Transforms},
  howpublished = {{URL: http://www.knoerig.de}},
  
  year = 	 {2007}
 }

Zusammenfassung

Diese Veröffentlichung beschreibt eine Kanal-Quellen-Verbundcodierungsansatz ("joint source-channel"), welcher kaskadierte korrelierende Transformationen mit einen QM/MSE-optimalen Fehlerschätzverfahren kombiniert. Die kaskadierte korrelierende Transformation ist die Erweiterung der von Goyal und Anderen beschriebenen elementaren 2x2 korrelierenden Transformation zu Transformationen höherer Ordnung. Sie kann als "verstimmbar"/regulierbar dekorrelierende Transformation angesehen werden, d.h. ihre Dekorrelationseffizienz läßt sich stufenlos variieren. Somit kann die Menge der in den Transformationskoeffizienten verbleibenden Korrelationen, der Redundanz, stufenlos variiert werden. Diese Redundanz wird durch den zweiten Teil der Lösung, dem Schätzverfahren, zur Korrektur von Übertragungsfehlern genutzt. Somit erhält man ein System, welches im Gegensatz zur üblichen Verkettung von Quellen- und Kanalcodierung einen stufenlos anpaßbaren Kompromiss zwischen guter Komprimierung / wenig Redundanz und mehr Redundanz / höhere Fehlerrobustheit anbietet. Da die Änderung nur die Transformationsmatrix betrifft, ist sie senderseitig völlig transparent für die anderen Stufen der Transformationscodierung wie Quantisierung und Entropiecodierung.

Material:

Diplomarbeit: „Effiziente Repräsentation und Visualisierung diskreter Volumendaten mittels der Wavelet-Transformation.”

Veröffentlicht: 2003

Schlüsselwörter:

BibTeX-Entry:

 @MastersThesis{RudiMasterThesis,
  author = 	 {{Rüdiger Knörig}},
  title = 	 {Efficient coding and visualization of discrete volume data using the wavelet transformation.},
  school = 	 {University of technology, Berlin (Germany), Dep. of signal processing / Dep. of computer graphic},
  year = 	 {2003}
 }

Zusammenfassung

Die Übertragung und Visualisierung dreidimensionaler Signale (Volumen- oder Voxeldaten) stellt hohe Anforderungen an die Bandbreite bzw. Speicherkapazitäten von Übertragungs- und Speichermedien. Da für dreidimensionale Signale für gewöhnlich kein natürliches Ausgabemedium existiert, wie es z.B. der Bildschirm für zweidimensionale Signale ist, erfordert das für ihre Visualisierung eine sehr rechenintensive Projektion auf das nächstbeste verfügbare Medium, den Bildschirm.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde eine Methode erarbeitet, die eine effiziente progressive Darstellung aus einer komprimierten Repräsentation (SPIHT-Codierung) heraus ermöglicht. Das Verfahren läßt sich als analytisches Fourier-Slicing aus der Wavelet-Koeffizientendarstellung heraus beschreiben. „Progressive Projektion” bedeuted dabei, daß eine schnell berechenbare Approximation zur Auswahl des Blickwinkels verfügbar ist, die nach Auswahl des gewünschten Blickwinkels stufenweise durch das Hinzufügen von Detailinformationen zur vollwertigen Darstellung ergänzt wird. Der Vorteil dieser Methode liegt in der höheren Interaktivität bei der Auswahl des Blickwinkels, daß der Benutzer nicht mehr Sekunden auf die Berechnung des nächsten Bildes warten muß. Hinzu kommt, daß auch die menschliche Sinneswahrnehmung sich von gröberen Details zu feineren Details orientiert. Somit läuft die progressive Verfeinerung quasi parallel zur Analyse durch den Benutzer - womit sich die eigentliche Wartezeit verringert. Anhand der folgenden Videos kann ein Vergleich zwischen dieser progressiven Technik und einem etablierten nichtprogressiven Verfahren durchgeführt werden. Beide Videos zeigen den MR-Scan eines menschlichen Kopfes (512x512x512 Voxel), welcher im ersten Video mit dem nichtprogressiven Splatting-Verfahren gerendert wurde und im zweiten Video mit der in meiner Arbeit beschriebenen Technik aus einer zweistufigen Haar-Waveletzerlegung heraus gerendert wurde.

  1. Nichtprogressives Splatting-Rendering.
  2. Progressives Rendering aus einer zweistufigen Haar-Waveletzerlegung. rendering.
Deutlich erkennbar sind die Unterschiede in den Reaktionszeiten während der Rotation. Die geringere Qualität der Approximation stört wenig, da der menschliche Sehsinn bei bewegten Objekten ebenfalls nur eine Approximation wahrnimmt (Bewegungsunschärfe!). Das Hinzufügen der zweiten Detailstufe wird von vielen Betrachtern nicht wahrgenommen, da diese Details so fein sind, daß ein genauer Blick auf das Bild notwendig ist, um sie zu erkennen.
Im Rahmen der Ausarbeitung sind die theoretischen Grundlagen, die Umsetzung und die Leistungsfähigkeit des Verfahrens dokumentiert.

Material:

Studienarbeit: „Einsatz des Root-MUSIC-Algorithmus zur akustischen Lokalisierung und Verfolgung multipler Quellen”

Veröffentlicht: 2003

Schlüsselwörter:

BibTeX-Entry:

 @Misc{RudiSemWork,
  author = 	 {{Rüdiger Knörig}},
  title = 	 {Localisation and tracking of multiple acoustic sources using Root-MUSIC.},
  howpublished = {{URL: http://www.knoerig.de}},
  
  year = 	 {2003}
 }

Zusammenfassung

Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde untersucht, wie aus den Ausgangssignalen von Mikrofonarrays auf der Basis des Root-MUSIC-Verfahrens eine unbekannte Anzahl akustischer Quellen lokalisiert werden kann. Root-MUSIC ist eine Variante des grundlegenden MUSIC-Verfahrens (Multiple Signal Classification), welches die Minima des MUSIC-Spektrums aus der Pol-Nullstellendarstellung des Spektrums ableitet. Bei MUSIC an sich handelt es sich um die Anwendung der PCA (Principal Component Analysis) zur Identifikation mehrerer Quellen und darüber hinaus zur Bestimmung ihrer Position relativ zum Mikrofonarray. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde sowohl Breit- als auch Schmalband-Root-MUSIC untersucht.

Material:

TC: „Transformationscodierung.”

Veröffentlicht: 2000

Schlüsselwörter:

BibTeX-Entry:

 @Misc{RudiTransCod,
  author = 	 {{Rüdiger Knörig}},
  title = 	 {Transform coding.},
  howpublished = {{URL: http://www.knoerig.de}},
  
  year = 	 {2000}
 }

Zusammenfassung

Diese Ausarbeitung wurde als Hand-Out für einen Vortrag angefertigt. Es beschreibt die Anwendung der Transformationscodierung zur Datenkompression, arbeitet die einsparbaren Informationsanteile heraus und leitet Gütemaße zur Beurteilung konkreter Transformationen ab. Aus diesen Gütemaßen wird die optimale Transformation (KLT) abgeleitet. Abschließend wird die ihr im Bereich der Bildsignalverarbeitung nur wenig nachstehende DCT hergeleitet und beschrieben.

Material:

FFT: „Die FFT.”

Veröffentlicht: 2000

Schlüsselwörter:

BibTeX-Entry:

 @Misc{RudiFFT,
  author = 	 {{Rüdiger Knörig}},
  title = 	 {The FFT.},
  howpublished = {{URL: http://www.knoerig.de}},
  
  year = 	 {2000}
 }

Zusammenfassung

Diese Ausarbeitung wurde als Zusammenfassung für einen Vortrag angefertigt. Es beschreibt die Ableitung der FFT aus der DFT und ihre einfachste Umsetzung.

Material: