Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Taller: Nuevas Técnicas de compresión de datos.
Información
Horario Programa de la materia Bibliografia

" Podría decirse: dime lo que trabaja un pueblo y te diré lo que será "
- Bernardo Houssay (1887-1962) 
científico argentino, premio Nobel de Fisiología y Medicina 1947 -

Volver...chan-chan! Horario: 2do. cuatrimestre 2007

Horario:

  Martes (teórico-práctico)  de 15 a 18 hs, en
aula a confirmar.

  Jueves (teórico-práctico) de 15 a 18 hs, en el laboratorio de imágenes.



Docentes:

  Dra. Ana M. C. Ruedin

  Lic. Javier Quinteros

 


Puntaje:

  3 puntos para la Licenciatura

  3 puntos para el doctorado




Correlativa:

  Métodos Numéricos.

 

Lu Ma Mi Ju Vi
14:00
       
15:00          
16:00          
17:00          
18:00          



     Primer clase: martes 21 de agosto..

 




  NUEVAS TECNICAS DE COMPRESION DE DATOS

Comentarios de las encuestas de la materia 


Una de las mejores materias de la carrera (1/2003)

La materia me parecio muy buena. Creo que los ultimos temas se vieron un poco rápido, pero mi balance es muy positivo (1/2003)

Personalmente, opino que esta es una de las mejores materias que he cursado en toda mi carrera. Los temas me interesaron, sí, pero lo que más destaco es la organización del contenido expuesto por ambos docentes, junto con sus conocimientos y con la buena onda hacia los alumnos. (1/2003)

Me encantó la materia. Muy interesante y entretenida. Muy buena la predisposicion de los profesores. Les agradezco muchisimo por su tiempo y por haberme permitido disfrutar de esta materia.(1/2006)

Excelente materia. Debe ser una de las pocas materias en las que marco con un 5 casi todos los item. El contenido de la materia que es muy rico. La coordinación que presentan a nivel Teoría - Práctica es muy buena y el trato con los alumnos también lo es. (1/2006)

Muy buena materia. Los contenidos de la materia son interesantes. Está muy bien organizada. Me gustaron las clases tanto teóricas como en el laboratorio.(1/2006)

Una excelente materia optativa. (1/2006)




Volver...chan-chan! Programa de la Materia
  • Métodos de codificación.  
           Compresión de archivos de texto: método basados en la entropía, para una fuente de memoria nula: Huffman.
           Fuente de memoria de orden  mayor:: Lempel-Ziv 77, Lempel-Ziv 78, Lempel–Ziv-Welch, basados en diccionarios.
  • Cuantización:
           Cuantización uniforme y LLoyd-Max (cuantización óptima en norma cuadrática).
           Codificación diferencial con cuantización: DPCM.
  • Transformadas: DCT
          Bases de funciones de variable continua: transformada coseno. Fenómeno de Gibbs. Frecuencias.
          Transformada coseno discreta (DCT). Su uso para compresión de imágenes. Norma JPEG. 
          Cuantización y codificación utilizadas por JPEG. Ventajas y  desventajas. 
  • Transformadas: Wavelets
          Qué son las Wavelets (onditas, ondículas). Espacios de multirresolución.
           Descomposición de una señal en distintos niveles de detalle.
           Concentración de los coeficientes de la transformada : su aplicación para compresión de señales digitales.
           Obtención de los coeficientes de la transformada wavelet mediante filtrados y submuestreos.
           Comparación de varias transformadas ortogonales: Haar, Daubechies.
           Reconstrucción perfecta de una señal a partir de los coeficientes de la transformada.
  • Aplicaciones a imágenes:  Compresión.
          Uso de onditas en dimensión 2 para agrandar o achicar una imagen (zoom).
          Transmisión progresiva de una imagen. Cuantización progresiva.
          Norma JPEG2000. Compresión con y sin pérdida. Sus propiedades. Ventajas y desventajas.


Albert Einstein, sufriendo las cuadriculadas distorsiones causadas por JPEG
Albert Eisntein comprimido con JPEG a diferentes calidades. 
A bajos bit rates se producen distorsiones cuadriculadas. :( 

Volver...chan-chan! Bibliografía: ( ver Apuntes -para bajar)
A. Fournier, M. Cohen, W. Sweldens, P. Shroder, et al.
Wavelets and their applications in Computer Graphics, 
SIGGRAPH '95 Course Notes.
J. Lim
Two-dimensional Signal and Image Processing. 
Prentice-Hall 1990. Capítulo 10.
S. Mallat
A theory of multiresolution signal decomposition: The Wavelet representation. 
IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intell., Vol. PAMI-11, No 7, 1989.
W. Press, S.Teukolsky, W.Vetterling and B.Flannery
Numerical Recipes in C . Cambridge University Press, 1992.
Reissell, Leena-Maija
Multiresolution and Wavelets, SIGGRAPH '95 Course Notes.
G. Strang and T. Nguyen
Wavelets and Filter Banks. 
Wellesley-Cambridge Press, 1996. (Está en la biblioteca del Pab II)
G. Strang
Wavelets and Dilation Equations. 
Siam Review 31,1989, pp613-627
G. Wallace
The JPEG Still Picture Compression Standard. 
IEEE Transactions on consumer Electronics, 1991