Hannah Och
Hannah Och, M. Sc.
Seit November 2020 beschäftige ich mich im Bereich Screen Content Codierung. Schwerpunkt liegt dabei momentan auf dem Gebiet der Wahrscheinlichkeitsmodellierung für arithmetische Codierung durch Ausnutzen der spezifischen Charakteristika von Screen Content Daten.
Ich biete jederzeit Abschlussarbeiten im Bereich der Screen Content Codierung an.
Gute Kenntnisse im Umgang mit MATLAB, Python oder C++ sowie im Bereich der Bild- und Videosignalverarbeitung sind notwendig.
Meldet euch gerne bei mir per Mail, falls ihr Interesse habt. Gerne mit kurzer Vorstellung eurer bisherigen Erfahrungen in der Bild- und Videosignalverarbeitung (z.B. Vorlesungen, Praktika, eigene Projekte…) und der Softwareentwicklung.
Gute Kenntnisse im Umgang mit MATLAB, Python oder C++ sowie im Bereich der Bild- und Videosignalverarbeitung sind notwendig.
Meldet euch gerne bei mir per Mail, falls ihr Interesse habt. Gerne mit kurzer Vorstellung eurer bisherigen Erfahrungen in der Bild- und Videosignalverarbeitung (z.B. Vorlesungen, Praktika, eigene Projekte…) und der Softwareentwicklung.
Masterarbeiten/Bachelorarbeiten
- „Auf tiefem Lernen basierte Kompression von Bildschirminhalten“
- „Texterkennungsalgorithmen fiir die Qualitätsbewertung von Bildschirminhalten“
- „Untersuchung der Kompression von Bildschirminhalten basierend auf neuronalen Netzen“
- „Kompression von Bildschirminhalten mittels Texterkennungsalgorithmen“
- „Untersuchung von Verlustfunktionen für die Kompression von Bildschirminhalten mit Neuronalen Netzwerken“
Forschungspraktika/Projektarbeiten
- „Evaluation der Soft-Context-Formation-Methode zur verlustlosen Kompression von Screen-Content-Bilder“
- „Qualitätsmetriken für Screen-Content-Daten“
- „Evaluation von Upsampling-Methoden für Bildschirminhalte“
- „Untersuchung von pixelweisen Prädiktionsmethoden für die Kompression von Bildschirminhalten“
- „Untersuchung von Histogrammskalierungsverfahren für die arithmetische Codierung im Soft Context Formation Coder“
- „Nahezu verlustlose Kompression von Kameraaufnahmen in zusammengesetzten Bildschirminhalten“
- „Erweiterung des SCF-Koders für Videokompression von Bildschirminhalten“
- „Untersuchung von Textverlustfunktionen für Screen-Content-Kompression basierend auf Neuronalen Netzwerken“
- „Optimierung der Bildschirminhaltskompression basierend auf einer globalen Farbpalette“
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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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Enhanced Color Palette Modeling for Lossless Screen Content Compression
2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (Seoul, 14. April 2024 - 19. April 2024)
DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10446445
URL: https://arxiv.org/abs/2312.14491
BibTeX: Download
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Improved Screen Content Coding in VVC Using Soft Context Formation
2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (Seoul, 14. April 2024 - 19. April 2024)
DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10447125
URL: https://arxiv.org/abs/2305.05440
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Color Agnostic Cross-Spectral Disparity Estimation
2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (Seoul, 14. April 2024 - 19. April 2024)
Open Access: https://arxiv.org/abs/2312.08946
URL: https://arxiv.org/pdf/2312.08946.pdf
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2023
Image Segmentation for Improved Lossless Screen Content Compression
2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (Rhode Islands, Greece, 4. Juni 2023 - 10. Juni 2023)
DOI: 10.1109/ICASSP49357.2023.10094983
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10094983
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2021
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)
DOI: 10.1109/VCIP53242.2021.9675326
URL: https://arxiv.org/abs/2212.01122
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