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AVS2 (Fach) / JPEG (Lektion)
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- JPEG Grundlagen Ziel - verlustbehaftete Kompression für Übertragung (1 Bit/Pixel) - standartisierte Bildkompression für Farb- und Graustufenbilder natürlicher Szenen - DCT (discrete cosinus transformation) von 8x8 Pixel, flexible Qualität, an Eigenschaften des Auge angepasst - Grauwertverläufe effzient codiert - max. 255 Komponenten pro Bild (zB Ebene) - nicht für: Graustufenbilder mit Text, Binärbilder, Bilder mit Farbpaletten - wenig geeignet für: Bilder mit wenigen Farben, Zeichnungen, künstliche Bilder
- Basismodus (Baseline Process) - verlustbehaftete, sequentiell, DCT-basiert - 8 Bit pro Bildpunkt - Huffman-Code mit je bis zu 2 Tabellen für AC und DC Koeffizienten Encodcer: 1. Tranformation in geeigneten Farbraum (zB YCbCr) 2. Resampling der Farbkomponenten 3. Aufteilung in Blöcke zu 8x8 Pixel 4. 2D-DCT-Transformierung 5. Quantisierung 6. Sortierung Koeffizienten 7. verlustbehaftete Entropiecodierung
- Verlustfreier Modus - prädiktive Codierung(Vorhersage) - 2-16 Bit pro Bildpunkt pro Komponente - Huffman-Code mit bis zu 4 Codetabellen - wesentlich geringere Kompression
- erweiterter DCT-basierter Modus - verlustbehaftet, DCT-basiert - 8 Bit oder 12 Bit pro Bildpunkt pro Komponente - Huffman-Code mit je bis zu 2 Tabellen für AC und DC Koeffizienten
- Hierarchischer Modus - Kompression enthält eine Hierachie von Tiefpassfiltern und Unterabtastung verkleinerten Bildern - Codierung beginnt mit kleinstem Bild - Prädikation zwischen Bildern benachberter Hierarchie - Verlustlos oder DTC basiert
- Farb-Unterabtastung - Mensch erkennt farbig Kontraste nur schwer -> Chrominanzkomponente werden vor Datenkompression häufig unterabgetastet
- 2D-DCT (zweidimensionale Diskrete Cosinus-Transformation) - Basistransformation aus dem zweidimensionalen Vektorraum der Bildebene in den zweidimensionalen Ortsfrequenzbereich Basisfunktion besteht aus 64 Basisbildern von 8x8 Pixeln - Originalblock kann als Linearkombination von 2D-Cosinus-Basisfunktion dargestellt werden - Vorteil: wenig signifikante Werte im Transformationsbereich, Signal ist durch Kombination der gewichteten Basisfunktion darstellbar Kongressionsidee Hohe Frequenz mit kleiner Amplitude können vernachlässigt werden
- Quantisierung der DCT-Koeffizienten Prinzip hohe Ortsfrequenz = grobe Quantisierung -> Quantisierungstabellen für Luminanz und Chominanz -> menschliche Kontrastempfindlichkeit ermöglichen Irrelevanzreduktion - Quantisierungtabelle sind nicht normiert
- Kompressionsfaktor u. Subjektive Bildqualität - Kompressionsrate über Qualitätsparameter Qs einstellbar, also die Anzahl der Bits pro Pixel - Pro Bild kann nur ein Qualitätsparameter genutzt werden - Qs = 50 -> normale Quantisierungstabelle - 24 Bit/Pixel = Original - 1,5 - 2 Bit/Pixel = nicht unterscheidbar
- ZickZack-Abtastung (Zig-Zag-Scan) Vorteil: - DCT-Koeffizienten in steigender Frequenz geordnet - Große Koeffizienten sind am Anfang - benachbarte Koeffizienten haben ähnliche Werte
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- Entroicodierung Codierung der (Run,Level)-Paare - Repräsentierung über einen 8-Bit-Wert Run-Size RRRRSSSS - RRRR 4-Bit zur Bestimmung der Lauflänge - SSSS 4-Bit zur Bestimmung der Betragskategorie angepasste Huffman-Codierung - unterschiedliche Tabellen für Luminanz/Chominanz und AC-/DC-Werte arithmetische Codierung - binärer Code - spart Huffman-Tabellen - 5-10% kompakter
- prädektive Codierung -örtliche 2D-Prädikation jedes Pixel jeder Komponente auf Basis benachberter Pixelwerte