Videokommunikation
Unser Lehrstuhl beschäftigt sich mit einer Vielzahl an Themen rund um die Videokompression. Dabei erforschen wir aktuelle Videocodierstandards wie HEVC und entwickeln neue Kompressionsmethoden für zukünftige Codecs wie VVC. Zusätzlich betrachten wir völlig neue Codieransätze für spezielle Inhalte wie Medizindatensätze, computergenerierte Videos, Fisheye- und 360°-Videodaten.
Codierung mit Hilfe des Machine Learning
Videocodierung für maschinelle Kommunikation basierend auf tiefem Lernen
Ihr Ansprechpartner |
Marc Windsheimer, M.Sc. |
E-Mail: marc.windsheimer@fau.de |
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Üblicherweise sind aktuelle Videocodecs auf das menschliche Wahrnehmungsvermögen ausgelegt und optimiert. Allerdings gewinnt die sogenannte Maschine-zu-Maschine (M2M) Kommunikation immer mehr an Bedeutung, bei denen maschinelle Algorithmen das resultierende komprimierte Videosignal analysieren, um damit bestimmte Aufgaben erfüllen zu können. Diese Aufgaben erstrecken sich von der Automatisierung industrieller Prozesse, der Überwachung von öffentlichen Orten bis hin zum autonomen Fahren von Autos. Bei solchen Szenarien ist dann nicht mehr die subjektive visuelle Qualität für den Menschen maßgeblich, sondern die Detektionsrate des Algorithmus. Bei den Algorithmen, die final die Qualität der Codierung bewerten, wird der Fokus auf neuronale Objektdetektionnetzwerke (R-CNNs) gelegt
Die entscheidende Frage für die Videokompression in der M2M-Kommunikation ist nun, wie stark die Originaldaten komprimiert werden können, um immer noch ein zufriedenstellendes Dektionsergebnis zu bekommen. Außerdem kann hier die Frage gestellt werden, ob andere Ansätze für den Videocodec verwendet werden sollten, um ein möglichst optimales Verhältnis aus Kompressions- und Detektionsrate zu erlangen.
Deep Learning für Videocodierung
Conditional Inter Frame Coding
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Fabian Brand, M.Sc. |
E-Mail: fabian.brand@fau.de |
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PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Seiler |
E-Mail: juergen.seiler@fau.de |
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Der Einsatz neuraler Netze macht die Videokompression deutlich flexibler, da zugrundeliegende Statistiken und Wahrscheinlichkeitsfunktionen direkt aus den Daten gelernt werden können, während traditionelle Videocoder auf händisch designten Transformationen und Statistiken beruhen. Gegenstand dieses Forschungsbereiches ist die Anwendung von sogenanntem Conditional Inter Frame Coding. Dieser Ansatz löst das Problem der prädizierten Übertragung eines Frames in einem Video. Um zeitliche Redundanz auszunutzen liegt ein Prädiktionssignal, welches aus dem vorherigen Frame generiert wird vor. Traditionell wird dieses Prädiktionssignal von dem aktuellen Frame subtrahiert und das Differenzbild wird übertragen bevor es auf der Decoderseite wieder auf das Prädiktionssignal addiert wird. Mithilfe der Informationstheorie lässt sich jedoch zeigen, dass dieser Weg nicht optimal ist. Es ist wesentlich besser, den aktuellen Frame unter der Bedingung, dass das Prädiktionssignal bekannt ist zu übertragen. Einen solchen conditional Coder umzusetzen ist mit traditionellen Methoden jedoch nur sehr schwer möglich. Neuronale Netze hingegen können die entsprechende Statistik jedoch direkt lernen.
In diesem Bereich erforschen wir die theoretischen und praktischen Eigenschaften einen Conditional Inter Frame Coders. Fokus liegt hier auf der Beschreibung, Modellierung und Behebung von sogenannten Information Bottlenecks, die bei conditional Codern auftreten und die Leistung schmälern können.
Residual Coder |
Conditional Coder |
End-to-End optimierte Bild- und Videocodierung
Ihr Ansprechpartner |
Anna Meyer, M.Sc. |
E-Mail: anna.meyer@fau.de |
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In letzter Zeit wurden verschiedene Komponenten von Videocodern erfolgreich mit neuronalen Netzen verbessert. Diese Ansätze beruhen jedoch auf separat entwickelten und optimierten Modulen. End-to-End-optimierte Bild- und Videocodierung ist ein aktuelles Forschungsgebiet, das eine gemeinsame Optimierung des gesamten Codierungssystems ermöglicht. Die beliebtesten Ansätze basieren dabei auf komprimierenden Autoencodern: Der Encoder berechnet eine sogenannte Latent Space Repräsentation, die anschließend quantisiert und mittels Entropiecodierung verlustfrei komprimiert wird. Anschließend berechnet der Decoder das rekonstruierte Bild oder Video ausgehend vom quantisiertem Latent Space.
Dabei hat sich gezeigt, dass der Latent Space redundante Informationen enthält, die z. B. durch ein örtliches Kontextmodell oder sogenanntes Channel Conditioning reduziert werden können. Mögliche weitere Redundanz auszunutzen ist wegen der fehlenden Interpretierbarkeit des Latent Space jedoch eine Herausforderung.
Ein interessanter Ansatz ist deswegen, Encoder und Decoder nach dem Lifting Schema aufzubauen. Dadurch erzeugt der Encoder einen Latent Space, der eine gelernte Wavelet-Zerlegung darstellt. Dieses Wissen über die Struktur des Latent Space erleichtert die Entwicklung effizienter lernbasierter Verfahren für die Bild- und Videokompression. Außerdem können Ansätze aus der klassischen Wavelet-Kompression übernommen werden.
Energieeffiziente Videokommunikation
Heutzutage wird die Videokommunikation weltweit von Milliarden von Nutzern verwendet. Die zugehörigen Applikationen werden auf verschiedensten Geräten durchgeführt, zum Beispiel Handys, Notebooks oder Fernseher. Eine aktuelle Studie hat in diesem Zusammenhang gezeigt, dass 1% der Treibhausgasemissionen durch Videokommunikationsanwendungen verursacht wird (Link). Hierin enthalten sind alle Faktoren wie die Aufnahme, die Speicherung, die Kompression, die Decodierung und die Übertragung der Videodaten. Aufgrund dieses hohen Anteils und dem prognostizierten Wachstum ist es sehr wichtig, den tatsächlichen Energieverbrauch aller dieser Systeme zu erforschen, um für die Zukunft neue, energieeffiziente Lösungen entwickeln zu können.
Daher beschäftigen wir uns in diesem Forschungsthema mit der energieffizienten Videokommunikation. Dazu haben wir in den letzten Jahren verschiedenste Messaufbauten entwickelt, um Hardwaremodule wie Handys, Evaluationsboards, einzelne Chips oder PCs energetisch zu vermessen. Mit Hilfe dieser Daten entwickeln wir extrem genaue Energie- und Leistungsmodelle, die den Verbrauch während der Ausführung akkurat und verlässlich schätzen. Die Modelle werden schließlich dafür eingesetzt, neuartige und energieeffiziente Methoden vorzuschlagen und zu entwickeln.
Für die Zukunft wollen noch tiefer in die Thematik einsteigen und alle Komponenten im Detail betrachten, die in der Videokommunikation verwendet werden. Aktuell arbeiten wir an Themen wie die Übertragung der Videos, 360°-Videos, die Codierung und neue Videocodecs. Wir suchen stets nach neuen Themen und sind offen für interessante Abschlussarbeiten, Kollaborationen oder anderen Ideen.
Energieeffiziente Videocodierung
Ihr Ansprechpartner |
Matthias Kränzler, M.Sc. |
E-Mail: matthias.kraenzler@fau.de |
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In den letzten Jahren steigen die Menge und der Anteil an Videodaten im globalen Internetdatenverkehr stetig an. Sowohl die Encodierung auf der Senderseite, als auch die Decodierung auf der Empfängerseite benötigen viel Energie. Forschung zu energieeffizienter Videodecodierung hat gezeigt, dass es möglich ist den Energiebedarf der Decodierung zu optimieren. Dieses Arbeitsgebiet beschäftigt sich mit der Modellierung der Energie, die für die Encodierung von komprimierten Videodaten notwendig ist. Ziel der Modellierung ist die Optimierung der Energieeffizienz der gesamten Videocodierung.
„Big Buck Bunny“ by Big Buck Bunny is licensed under CC BY 3.0
Energieeffiziente Videodekommunikation
Ihr Ansprechpartner |
Dr.-Ing. Christian Herglotz |
E-Mail: christian.herglotz@fau.de |
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Dieses Arbeitsgebiet beschäftigt sich mit der energieeffizienten Decodierung von komprimierten Videodaten. Die Decodierung ist insbesondere für batteriebetriebene Geräte wie Smartphones oder Tablet PCs von Bedeutung, die z.B. bei mobilen Videostreaminganwendungen viel Energie benötigen.
Durch ausgeklügelte Algorithmen und Methoden kann dieser Energieverbrauch gesenkt werden, ohne dass die visuelle Qualität der Sequenzen leidet. Hierzu wurde in unserer Arbeit zuerst ein Modell erstellt, mit dem der Energieverbrauch eines Decoders anhand von Bitstrommerkmalen akkurat geschätzt werden kann. Die Energie lässt sich dann den Bitstrommerkmalen zuordnen und visualisieren.
Ein entsprechender Coder, der dieses Modell ausnutzt, um energieeffiziente Bitströme zu generieren, kann auf folgender Seite heruntergeladen werden:
Decoding-Energy-Rate-Distortion Optimization (DERDO) for Video Coding
Codierung von Ultraweitwinkel- und 360°-Videodaten
Projektionsbasierte Videocodierung
Ihr Ansprechpartner |
Andy Regensky, M.Sc. |
E-Mail: andy.regensky@fau.de |
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Ultraweitwinkel- und 360°-Videodaten unterliegen einer Vielzahl von Verzerrungen, welche bei herkömmlichen Videomaterial, das mit perspektivischen Objektiven aufgenommen wurde, nicht vorkommen. Diese Verzerrungen entstehen vor allem, da Ultraweitwinkelobjektive nicht dem Lochkameramodell folgen und somit spezielle Bildcharakteristiken vorliegen. Deutlich wird dies zum Beispiel dadurch, dass gerade Linien auf dem Bildsensor gebogen abgebildet werden. Nur so, sind Sichtfelder von 180° und mehr mit nur einer Kamera realisierbar. Mittels sogenannter Stitching-Verfahren können mehrere Kameraansichten zu 360°-Aufnahmen kombiniert werden, die eine komplette Rundumsicht ermöglichen. Häufig wird dies durch den Einsatz von zwei Ultraweitwinkelkameras realisiert, wobei jede Kamera eine Halbkugel aufnimmt. Um die entstehenden sphärischen 360°-Aufnahmen mit Hilfe bestehender Videocodecs komprimieren zu können, müssen die Aufnahmen auf die zweidimensionale Bildfläche projiziert werden. Hierbei kommen verschiedene Abbildungsfunktionen zum Einsatz. Häufig fällt die Wahl auf das Equirectangular-Format, welches vergleichbar mit der Darstellung des Globus auf einer Weltkarte ist, und somit 360° in horizontaler, sowie 180° in vertikaler Richtung abbildet.
Da herkömmliche Videocodecs nicht auf die von der perspektivischen Projektion abweichenden Abbildungsformate abgestimmt sind, kommt es zu Verlusten, die durch eine Berücksichtigung der vorliegenden Projektionsformate vermindert werden können. In diesem Projekt werden daher verschiedene Codieraspekte untersucht und im Hinblick auf die vorkommenden Projektionen bei Ultraweitwinkel- und 360°-Videodaten optimiert. Ein spezieller Fokus liegt dabei auf der projektionsbasierten Bewegungskompensation, sowie der Intraprädiktion.
Screen Content Codierung
Screen Content Codierung basierend auf maschinellem Lernen und statistischer Modellierung
Ihr Ansprechpartner |
Hannah Och, M.Sc. |
E-Mail: hannah.och@fau.de |
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In den letzten Jahren erfährt die Verarbeitung von sogenanntem screen content immer mehr Aufmerksamkeit. Screen Content steht dabei für Bilder, welche typischerweise auf Displays von Arbeitsplatzrechnern, Smartphones oder Ähnlichem zu sehen sind. Dabei sind die statistischen Eigenschaften von Screen-Content-Bildern oder Sequenzen sehr divers. Solche Bilder enthalten im Allgemeinen ’synthetische‘ Bildinhalte, nämlich Strukturen wie Buttons, Grafiken, Diagramme, Symbole, Texte, usw., welche besonders durch zwei bedeutende Eigenschaften gekennzeichnet sind: eine begrenzte Auswahl an Farben sowie sich wiederholende Muster. Neben den genannten Strukturen sind jedoch auch ’natürliche‘ Inhalte in Screen-Content inbegriffen, etwa Fotos und Videosequenzen, medizinische Aufnahmen oder computergenerierte fotorealistische Animationen. Anders als synthetische Aufnahmen sind diese durch unregelmäßige Farbverläufe und einen gewissen Rauschanteil gekennzeichnet. Screen Content ist typischerweise eine Mischung aus natürlichem und synthetischen Inhalten. Die Übertragung eben solcher Bildern und Sequenzen wird für eine Vielzahl von Anwendungen benötigt, wie etwa Screen Sharing, Cloud Computing oder Gaming.
Allerdings stellt Screen Content für herkömmliche Codierungsverfahren eine Herausforderung dar, da diese auf natürliche Inhalte optimiert sind und deshalb Screen-Content nicht effizient komprimieren können. Daher konzentriert sich dieses Projekt auf Weiterentwicklung und Testung einer neuen Kompressionsmethode für verlustlose und nahezu-verlustlose bzw. verlustbehafteter Kompression von Screen-Content-Inhalten. Ein besonderer Schwerpunkt wird dabei auf eine Kombination von maschinellem Lernen und statistischer Modellierung gelegt.
2024
The Bjøntegaard Bible - Why your Way of Comparing Video Codecs May Be Wrong
In: IEEE Transactions on Image Processing 33 (2024), S. 987 - 1001
ISSN: 1057-7149
DOI: 10.1109/TIP.2023.3346695
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Analysis of Neural Video Compression Networks for 360-Degree Video Coding
Picture Coding Symposium (PCS) (Taichung, 12. Juni 2024 - 14. Juni 2024)
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Geometry-Corrected Geodesic Motion Modeling with Per-Frame Camera Motion for 360-Degree Video Compression
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) (Seoul, 14. April 2024 - 19. April 2024)
DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10446915
URL: https://arxiv.org/abs/2312.09266
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2023
Processing Energy Modeling for Neural Network Based Image Compression
accepted for IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Kuala Lumpur, 8. Oktober 2023 - 11. Oktober 2023)
URL: https://arxiv.org/abs/2306.16755
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Video Decoding Energy Reduction Using Temporal-Domain Filtering
First International Workshop on Green Multimedia Systems (GMSys '23) on the ACM Multimedia Systems (MMSys) (Vancouver, 7. Juni 2023 - 10. Juni 2023)
DOI: 10.1145/3593908.3593948
URL: https://arxiv.org/abs/2306.06917
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Energy Efficiency in Video Compression
In: IEEE MMTC Communications - Frontiers 18 (2023), S. 8-14
Open Access: https://site.ieee.org/comsoc-mmctc/files/2023/10/MMTC-May-2023-18_3.pdf
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Sweet Streams are Made of This: The System Engineer’s View on Energy Efficiency in Video Communications (Preprint)
In: Ieee Circuits and Systems Magazine 23 (2023), S. 57-77
ISSN: 1531-636X
DOI: 10.1109/MCAS.2023.3234739
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Power Reduction Opportunities on End-User Devices in Quality-Steady Video Streaming
15th International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) (Gent, 20. Juni 2023 - 22. Juni 2023)
DOI: 10.48550/arXiv.2305.15117
URL: https://arxiv.org/abs/2305.15117
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Motion Plane Adaptive Motion Modeling for Spherical Video Coding in H.266/VVC
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Kuala Lumpur, 8. Oktober 2023 - 11. Oktober 2023)
DOI: 10.1109/ICIP49359.2023.10222661
URL: https://arxiv.org/abs/2306.13694
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2022
Evaluation of Video Coding for Machines Without Ground Truth
2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (Singapore, 22. Mai 2022 - 27. Mai 2022)
DOI: 10.1109/ICASSP43922.2022.9747633
URL: https://arxiv.org/abs/2205.06519
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Rate-Distortion Optimal Transform Coefficient Selection for Unoccupied Regions in Video-Based Point Cloud Compression
In: IEEE Transactions on Circuits and Systems For Video Technology (2022), S. 1-1
ISSN: 1051-8215
DOI: 10.1109/TCSVT.2022.3185026
URL: https://arxiv.org/abs/2206.12186
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Beyond Bjontegaard: Limits of Video Compression Performance Comparisons
IEEE International Conference on Image Processing (Bordeaux, 17. Oktober 2022 - 19. Oktober 2022)
DOI: 10.1109/ICIP46576.2022.9897912
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Modeling of Energy Consumption and Streaming Video QoE using a Crowdsourcing Dataset
The 14th International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) (Lippstadt, 5. September 2022 - 7. September 2022)
DOI: 10.1109/QoMEX55416.2022.9900886
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Energy Efficient Video Decoding for VVC Using a Greedy Strategy Based Design Space Exploration
In: IEEE Transactions on Circuits and Systems For Video Technology 32 (2022), S. 4696-4709
ISSN: 1051-8215
DOI: 10.1109/TCSVT.2021.3130739
URL: https://arxiv.org/abs/2111.12194
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Modeling the HEVC Encoding Energy Using the Encoder Processing Time
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2022 (Bordeaux, 16. Oktober 2022 - 19. Oktober 2022)
DOI: 10.1109/ICIP46576.2022.9897306
URL: http://arxiv.org/abs/2207.02676
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A Bit Stream Feature-Based Energy Estimator for HEVC Software Encoding
Picture Coding Symposium (PCS 2022) (San Jose, California, 7. Dezember 2022 - 9. Dezember 2022)
DOI: 10.1109/PCS56426.2022.10018048
URL: https://arxiv.org/abs/2212.05609
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2021
Editorial to the Special Section on Optimized Image/Video Coding Based on Deep Learning
In: IEEE Open Journal of Circuits and Systems 2 (2021), S. 611 - 612
ISSN: 2644-1225
DOI: 10.1109/OJCAS.2021.3124408
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Robust Deep Neural Object Detection and Segmentation for Automotive Driving Scenario with Compressed Image Data
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (Daegu (Virtual Conference), 23. Mai 2021 - 25. Mai 2021)
DOI: 10.1109/ISCAS51556.2021.9401621
URL: https://arxiv.org/abs/2205.06501
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Saliency-Driven Versatile Video Coding for Neural Object Detection
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (Toronto (Virtual Conference), 6. Juni 2021 - 11. Juni 2021)
DOI: 10.1109/ICASSP39728.2021.9415048
URL: https://arxiv.org/abs/2203.05944
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Analysis of Neural Image Compression Networks for Machine-to-Machine Communication
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Anchorage (virtual), 19. September 2021 - 22. September 2021)
DOI: 10.1109/ICIP42928.2021.9506763
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Optimization of Probability Distributions for Residual Coding of Screen Content
2021 IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP) (München, 5. Dezember 2021 - 8. Dezember 2021)
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URL: https://arxiv.org/abs/2212.01122
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A Novel Viewport-Adaptive Motion Compensation Technique for Fisheye Video
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (Toronto, 6. Juni 2021 - 11. Juni 2021)
DOI: 10.1109/ICASSP39728.2021.9413576
URL: https://arxiv.org/abs/2202.13892
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2020
Video Coding for Machines with Feature-Based Rate-Distortion Optimization
IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) (Tampere (Virtual Conference), 21. September 2020 - 24. September 2020)
DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287136
URL: https://arxiv.org/abs/2203.05890
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On Intra Video Coding and In-loop Filtering for Neural Object Detection Networks
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Abu Dhabi (virtual Conference), 25. Oktober 2020 - 28. Oktober 2020)
DOI: 10.1109/ICIP40778.2020.9191023
URL: https://arxiv.org/abs/2203.05927
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Decoding Energy Optimal Video Encoding for x265
IEEE 22nd Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) (Tampere, 21. September 2020 - 23. September 2020)
DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287054
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Power Modeling for Video Streaming Applications on Mobile Devices
In: IEEE Access (2020)
ISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2986580
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Matched Quality Evaluation of Temporally Downsampled Videos with Non-Integer Factors
International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) (Athlone, 26. Mai 2020 - 28. Mai 2020)
DOI: 10.1109/QoMEX48832.2020.9123084
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DENESTO: A Tool for Video Decoding Energy Estimation and Visualization
2020 IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP) (Virtual Conference, 1. Dezember 2020 - 4. Dezember 2020)
DOI: 10.1109/VCIP49819.2020.9301877
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Decoding Energy Modeling for Versatile Video Coding
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Abu Dhabi, 25. Oktober 2020 - 28. Oktober 2020)
DOI: 10.1109/ICIP40778.2020.9190840
URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.10266
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A Comparative Analysis of the Time and Energy Demand of Versatile Video Coding and High Efficiency Video Coding Reference Decoders
IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) (Tampere, Finland, 21. September 2020 - 23. September 2020)
DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287098
URL: https://arxiv.org/abs/2209.10283
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Graph-Based Compensated Wavelet Lifting for Scalable Lossless Coding of Dynamic Medical Data
In: IEEE Transactions on Image Processing 29 (2020), S. 2439 - 2451
ISSN: 1057-7149
DOI: 10.1109/TIP.2019.2947138
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Multispectral Image Compression Based on HEVC Using Pel-Recursive Inter-Band Prediction
IEEE 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) (Tampere, 21. September 2020 - 24. September 2020)
DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287132
URL: https://arxiv.org/abs/2303.05132
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FishUI: Interactive Fisheye Distortion Visualization
IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP) (Macau, 1. Dezember 2020 - 4. Dezember 2020)
DOI: 10.1109/VCIP49819.2020.9301754
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2019
Intra Frame Prediction for Video Coding Using a Conditional Autoencoder Approach
Picture Coding Symposium (PCS) (Ningbo, 12. November 2019 - 15. November 2019)
DOI: 10.1109/PCS48520.2019.8954546
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Power Modeling for Virtual Reality Video Playback Applications
IEEE 23rd International Symposium on Consumer Technologies (ISCT) (Ancona, 19. Juni 2019 - 21. Juni 2019)
DOI: 10.1109/ISCE.2019.8901018
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Decoding-Energy-Rate-Distortion Optimization for Video Coding
In: IEEE Transactions on Circuits and Systems For Video Technology 29 (2019), S. 171-182
ISSN: 1051-8215
DOI: 10.1109/TCSVT.2017.2771819
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Efficient Coding Of 360° Videos Exploiting Inactive Regions in Projection Formats
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (Taipei, 22. September 2019 - 25. September 2019)
DOI: 10.1109/ICIP.2019.8803759
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Power-Efficient Video Streaming on Mobile Devices Using Optimal Spatial Scaling
IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) (Berlin, 8. September 2019 - 11. September 2019)
DOI: 10.1109/ICCE-Berlin47944.2019.8966177
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Improving the Rate-Distortion Model of HEVC Intra by Integrating the Maximum Absolute Error
IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) (Brighton, UK, 12. Mai 2019 - 17. Mai 2019)
DOI: 10.1109/icassp.2019.8683418
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Extending Video Decoding Energy Models for 360° and HDR Video Formats in HEVC
Picture Coding Symposium (PCS) (Ningbo, 12. November 2019 - 15. November 2019)
DOI: 10.1109/PCS48520.2019.8954563
URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.10268
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Content Adaptive Wavelet Lifting for Scalable Lossless Video Coding
IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) (Brighton, UK, 12. Mai 2019 - 17. Mai 2019)
DOI: 10.1109/icassp.2019.8682415
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Scalable Lossless Coding of Dynamic Medical CT Data Using Motion Compensated Wavelet Lifting with Denoised Prediction and Update
Picture Coding Symposium (PCS) (Ningbo, 12. November 2019 - 15. November 2019)
DOI: 10.1109/pcs48520.2019.8954530
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2018
Spectral Constrained Frequency Selective Extrapolation for Rapid Image Error Concealment
25th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP) (Maribor, 20. Juni 2018 - 22. Juni 2018)
DOI: 10.1109/iwssip.2018.8439150
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Decoding Energy Estimation of an HEVC Hardware Decoder
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (Florenz, 27. Mai 2018 - 30. Mai 2018)
DOI: 10.1109/ISCAS.2018.8350964
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Decoding Energy Modeling for the Next Generation Video Codec Based on JEM
Picture Coding Symposium (PCS) (San Francisco, 24. Juni 2018 - 27. Juni 2018)
DOI: 10.1109/pcs.2018.8456244
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Improving HEVC Encoding of Rendered Video Data Using True Motion Information
20th IEEE International Symposium on Multimedia (ISM) (Taichung, 10. Dezember 2018 - 12. Dezember 2018)
DOI: 10.1109/ism.2018.00063
URL: http://arxiv.org/abs/2309.06945
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Modeling the Energy Consumption of the HEVC Decoding Process
In: IEEE Transactions on Circuits and Systems For Video Technology 28 (2018), S. 217-229
ISSN: 1051-8215
DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2598705
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Joint Optimization of Rate, Distortion, and Maximum Absolute Error for Compression of Medical Volumes Using HEVC Intra
Picture Coding Symposium (San Francisco, CA, 24. Juni 2018 - 27. Juni 2018)
DOI: 10.1109/pcs.2018.8456282
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Compression of Dynamic Medical CT Data Using Motion Compensated Wavelet Lifting with Denoised Update
Picture Coding Symposium (San Francisco, CA, 24. Juni 2018 - 27. Juni 2018)
DOI: 10.1109/pcs.2018.8456262
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A Hybrid Approach for Runtime Analysis Using a Cycle and Instruction Accurate Model
Architecture of Computing Systems (ARCS) (Braunschweig, 9. April 2018 - 12. April 2018)
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Spatio-temporal prediction in video coding by spatially refined motion compensation
2008 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2008 (San Diego, CA, 12. Oktober 2008 - 15. Oktober 2008)
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Complexity evaluation of random access to coded multi-view video data
15th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2007 (Poznan, 3. September 2007 - 7. September 2007)
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H.263 to H.264 transconding using data mining
14th IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2007 (San Antonio, Texas, 16. September 2007 - 19. September 2007)
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Wavelet-based multi-view video coding with full scalability and illumination compensation
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Inter-scale prediction of motion information for a wavelet-based scalable video coder
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Wavelet-based multi-view video coding with spatial scalability
2007 IEEE 9Th International Workshop on Multimedia Signal Processing, MMSP 2007 (Chania, Crete, 1. Oktober 2007 - 3. Oktober 2007)
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Advanced Lagrange multiplier selection for hybrid video coding
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Adaptive lagrange multiplier selection for intra-frame video coding
2007 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2007 (New Orleans, LA, 27. Mai 2007 - 30. Mai 2007)
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Extended lagrange multiplier selection for hybrid video coding using interframe correlation
26th Picture Coding Symposium, PCS 2007 (Lisbon, 7. November 2007 - 9. November 2007)
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A new algorithm for reducing the requantization loss in video transcoding
14th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2006 (Florence, 4. September 2006 - 8. September 2006)
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Low-complexity transcoding of inter coded video frames from H.264 to H.263
2006 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2006 (Atlanta, GA, 8. Oktober 2006 - 11. Oktober 2006)
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Improving the prediction efficiency for multi-view video coding using histogram matching
25th PCS: Picture Coding Symposium 2006, PCS2006 (Beijing, 24. April 2006 - 26. April 2006)
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Depth map compression for unstructured lumigraph rendering
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4D scalable multi-view video coding using disparity compensated view filtering and motion compensated temporal filtering
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Gradient intra prediction for coding of computer animated video
2006 IEEE 8th Workshop on Multimedia Signal Processing, MMSP 2006 (Victoria, BC, 3. Oktober 2006 - 6. Oktober 2006)
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H.264/AVC-compatible coding of dynamic light fields using transposed picture ordering
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Statistical Analysis of Multi-Reference Block Matching for Dynamic Light Field Coding
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A fast H.263 to H.264 inter-frame transcoder with motion vector refinement
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Error control and concealment of JPEG2000 coded image data in error prone environments
Picture Coding Symposium 2004 (San Francisco, CA, 15. Dezember 2004 - 17. Dezember 2004)
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Serially Connected Channels: Capacity and Video Streaming Application Scenario for Separate and Joint Channel Coding
5th International ITG Conference on Source and Channel Coding (SCC) (Erlangen, 14. Januar 2004 - 16. Januar 2004)
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Adaptive Multimedia Messaging: Application Scenario and Technical Challenges
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MPEG-Standards: Techniken und Entwicklungstrends
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Performance and Complexity Analysis of Rate Constrained Motion Estimation in MPEG-4
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Leistungsfähigkeit und Komplexität von ratengesteuerter Bewegungsschätzung in MPEG-4
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Mobile Multimediakommunikation über DECT, ISDN und LAN
In: Der Fernmelde-Ingenieur 52 (1998), S. 65-74
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In: Electronics Letters 34 (1998), S. 2110-2112
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Mobile Multimediakommunikation über DECT, ISDN und LAN
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Adaptive constrained least squares restoration for removal of blocking artifacts in low bit rate video coding
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (Munich, 21. April 1997 - 24. April 1997)
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Adaptive Low-Pass Extrapolation for Object-Based Texture Coding of Moving Video
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On the Performance of the Shape Adaptive DCT in Object-Based Coding of Motion Compensated Difference Images
Picture Coding Symposium, ITG-Fachbericht 143 (Berlin, 10. September 1997 - 12. September 1997)
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Reduction of Block Artifacts by Selective Removal and Reconstruction of the Block Borders
Picture Coding Symposium, ITG-Fachbericht 143 (Berlin, 10. September 1997 - 12. September 1997)
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Uncovered Background Prediction in an Object-Oriented Coding Environment
International Workshop on Coding Techniques for Very Low Bit-rate Video, Colchester (, 7. April 1994 - 8. April 1994)
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Region-Based Image Coding Using Functional Approximation
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DSP-Based Compression of Four-Color Printed Images
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Visual Communication and Image Processing, Boston, Mass., SPIE (, 11. November 1991 - 13. November 1991)
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