Regensky, Andy

Andy Regensky, M. Sc.

Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung

Raum: Raum 06.0192
Cauerstr. 7
91058 Erlangen

Sprechzeiten

n.V.

Seit Februar 2020 beschäftige ich mich mit der effizienten Kompression von Fisheye- und 360°-Videodaten. Besonderer Fokus liegt dabei auf einer effektiven Inter-Prädiktion, bei welcher das aktuelle Bild aus bereits decodierten, zeitlich davor oder danach liegenden Bildern prädiziert wird. Bisherige Methoden zur Inter-Prädiktion sind auf Videos mit perspektivischer Projektion ausgelegt, welche dem Lochkameramodell folgen. Die besonderen Projektionen von Fisheye- und 360°-Bildern, welche nicht mehr durch das Lochkameramodell beschrieben werden können, führen zu einer deutlich verminderten Effizienz dieser Methoden. Durch eine geschickte Einbeziehung der Projektionsfunktion in den Prozess der Inter-Prädiktion kann deren Effektivität deutlich gesteigert werden. Dabei ist der projektionsbasierte Ansatz nicht auf die Inter-Prädiktion beschränkt und kann potentiell bei vielen weiteren Methoden der Videocodierung und -signalverarbeitung angewandt werden.

Mehr Informationen zum breit aufgestellten Thema der Videokommunikation 2.0 am Lehrstuhl sind hier zu finden: Videokommunikation 2.0

Auf dem Gebiet der projektionsbasierten Fisheye- und 360°-Videocodierung biete ich jederzeit Abschlussarbeiten an. Besonderen Wert lege ich auf eine ausreichende Erfahrung im Umgang mit Python oder C++ und Grundkenntnisse im Bereich der Bild- und Videosignalverarbeitung. Natürlich skaliert sich die notwendige Erfahrung entlang der bisherigen Studienerfahrung: Für eine Bachelorarbeit werden weniger Vorkenntnisse erwartet als für ein Forschungspraktikum oder eine Masterarbeit. Bei Interesse genügt eine Mail mit einer kurzen Vorstellung eurer Interessen und gegebenenfalls euren bisherigen Erfahrungen im Bereich der Softwareentwicklung beziehungsweise der Bild- und Videosignalverarbeitung (z.B. Vorlesungen, Praktika, Berufserfahrung, Private Projekte).

  • Generation of 3D Models from 360° Images (2020)
  • Coding of Distortion-Corrected Fisheye Video Sequences using H.266/VVC (2021)
  • Development of a Projection-based Intra Prediction Method for Fisheye Images (2021)
  • Improving Resampling in Viewport-Adaptive Fisheye Motion Compensation (2021)
  • Sphärische Bewegungsmodelle für die Blockbasierte Bewegungskompensation von 360°-Video (2021)
  • Investigation of a Rendering Pipeline for the Automatic Generation of Training Data for Checkerboard Segmentation (2022)
  • An Overview of the State of the Art in 360-Degree Image and Video Stitching (2022)
  • Comparison of the Resampling Quality for Non-Perspective Image Formats (2022)
  • Referenzfreie Brennweitenschätzung für perspektivische Videosequenzen (2022)
  • Aiding Learned Camera Calibration through Known Reference Patterns (2022)
  • Development of a Viewport-Adaptive 360-Degree Image Resampling Technique (2022)
  • Development of a Stitching Framework for a Quad-Fisheye 360-Degree Camera (2023)
  • Projection-Aware End-to-End Learned Video Compression for 360-Degree Video (2023)

  • : Best Presentation Award (9th VDE/ITG Summer School on Video Compression and Processing) – 2024
  • : Best Presentation Award (7th VDE/ITG Summer School on Video Compression and Processing) – 2022
  • : Luise Prell-Preis (Luise Prell Stiftung) – 2021

2024

2023

2022

2021

2020

2019