Multimedia Tools (Fach) / 04 - Bildcodierung (Lektion)

Diese Lektion wurde von Renato erstellt.

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• Visuelle Wahrnehmung - Das Auge - Sehzellen • ca. 110 Mio. Sehzellen für Helligkeit (Stäbchen)• ca. 6 Mio. Sehzellen für Farbe (Zapfen; 3 Typen, für Rot, Grün, bzw. Blau)• deutlich höheres Auflösungsvermögen für Helligkeit im Vergleich zuFarbe
• Visuelle Wahrnehmung - Das Auge - Aufbau -Hornhaut-vordere Augenkammer-Iris (Irisfortsätze angrenzend) => dahinter liegen Ziliarkörper-hintere Augenkammer-Linse (liegt zwischen  Zonulafasern)-Glaskörper   =>umgeben von Netzhaut   =>umgeben von Aderhaut  =>umgeben von Lederhaut (Schlemm-Kanal an Vorderseite)-dahinter Sehnerv
• Visuelle Wahrnehmung - Das Auge – Aufbau und Funktion Verteilung der Stäbchen und Zapfen:• Stäbchen und Zapfen sind nicht gleichverteilt über die Netzhaut• Stäbchen ca. 10000 lichtempfindlicher als Zapfen und dienen demdunkeladaptiertem Sehen• Stäbchen erreichen ihre höchste Empfindlichkeit bei ca. 507 nm Farbempfindlichkeit:• Zapfen sind in unterschiedlichen spektralen Bereichen empfindlich• durch unterschiedliche Anregung der drei Zapfen bildet unser Gehirn dieFarben (siehe additive Farbmischung)•ca. 400-650nm Sichtbar für menschl. Auge
• Das Auge - Aufbau - Sehnerven • lediglich 800.000 Sehnerven!• gewisse Kompression bzw. Informationsaussiebung schon in der Retina• ein Effekt: Feine Details eines Bildes (hohe Orts-Frequenzen) werdenweniger genau wahrgenommen• quantitativ wiedergegeben durch sog. Contrast Sensitivity Function(CSF) des Auges (Übertragungsfunktion des Auges)
• Visuelle Wahrnehmung - Das Auge – Aufbau und Wirkung Contrast Sensitivity Function (CSF):• Fähigkeit zwischen verschiedenen Helligkeitswerten zu unterscheiden• Abhängig vom Individuum, Alter und räumlicher Frequenz
• Bildformate - Vektorgrafiken • Bildelemente werden über eine mathematische Beschreibung definiert• Grundlage bilden Primitive (Gerade, Kreis, Polygon …)• parametrischen Codierung von Informationenunabhängig von PixeldarstellungBeispiel: Beschreibung eines Kreises über:• Koordinaten des Mittelpunktes• Radius• Strichstärke / -farbe• Füllungsfarbe
• Bildformate - Vektorgrafiken - Vor -und Nachteile Vorteile:• Transformationen ohne Qualitätseinbußen (Skalierung,Manipulation)• Auflösungsunabhängigkeit• Keine gegenseitige Beeinflussung der Einzelobjekte im Bild• Geringer Speicherplatzbedarf unabhängig von Format undAuflösung möglichNachteile:• Für die Darstellung ist meist Umwandlung in Rastergrafik nötig• Konvertierbarkeit in andere Vektorformate nicht immer sicher• Nicht für komplexe Bilder (Fotografien) geeignet
• Bildformate - Vektorgrafiken - Anwendung Anwendung:• Erzeugung meist aus computergenerierten Bildern• Bildelemente sollten auf grafischen Primitiven basieren• Beispiele: Diagramme, technische Zeichnungen, Logos, Druckvorlagen fürPublikationen
• Bildformate - Vektorgrafiken - Typ. Dateiformate Typische Dateiformate:• PS/EPS, PDF – Postscriptbasierte Formate – Einbettung von Schriftenund Grafiken mittels Vektordaten• SVG – Scalable Vector Graphics• IGES – Initial Graphics Exchange Standard, im Wesentlichen fürDatentransfer zwischen 2D- und/oder 3D-Anwendungen• DXF – ursprünglich für AutoCAD (AutoDesk) entwickelt, inzwischen einQuasi-Standard für 2D- / 3D-Daten
• Bildformate - Pixelgrafiken Pixel- / Rastergrafiken• Form der Wellenformcodierung von Signalen• bestehen aus einer Matrix von Elementarbereichen (M x N Bildpunkte)• Elementarbereich (Pixel) ist quadratisch oder rechteckig• Elementarbereich enthält Farbinformationen (Anzahl der Farben = 2bit)Beispiel für verschiedene Farbtiefen:• 1 bit = 2 Farben Schwarz/Weiß-Bild, Bitmap-Bild• 8 bit = 256 Graustufen oder indizierte Farben• 24 bit = 16,7 Mio. Farben RGB-Farbbild (256 Farben je Kanal, True Color)• > 32 bit für hochwertige Bilder (Foto, Kino)• 32 bit = 16,7 Mio. Farben + Alpha-Kanal (256 Transparenzstufen)• Mehrkanalbilder (256 Tonwerte pro Kanal) für Spezialvisualisierungen
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• Bildformate - Pixelgrafiken - Anwendung • Allgemein dort, wo fotoähnliche Darstellungen notwendig sind• Grafikdesign, Multimedia-Darstellungen
• Bildformate - Pixelgrafiken - Typische Dateiformate: • JPEG (Joint Photographic Experts Group)• TIFF (Tagged Image File Format)• GIF (Graphics Interchange Format)• PNG (Portable Network Graphics Format)• BMP (Bitmap)
• Bildkompression - Motivation/Ziel/Lösung Motivation:• hochwertige digitale Signale verursachen große Datenmengen =>• Speicherung und Übertragung zunehmend aufwendig, ressourcenintensiv oder gar unmöglichZiel:• Begrenzung / Reduktion der Datenmenge durch Reduktion von Informationen• weitestgehend gleiche Qualität bei subjektiver BeurteilungLösung:• Suche nach Ähnlichkeiten im Bild (Redundanz)• Ausnutzen von physiologischen und psychologischen Parameternmenschlicher Wahrnehmung bei der Kompression von Bildern (Irrelevanz)
• Bildkompression - Verlustbehaftete Kompression • für die Wahrnehmung weniger relevante Informationen in denOriginaldaten werden reduziert (Irrelevanz-Reduktion)          nach der Dekompression kann das Original-Bild nicht mehr vollständig wiederhergestellt             werden         Wiederherstellungsgrad ist vom Faktor der Kompression und            dem Kompressionsverfahren abhängig• Ziel: möglichst hohe subjektive Ähnlichkeit erreichen
• Bildkompression - Wesentliche Schritte der Kompression Unkompr. Bild ==> Bildaufbereitung(Farbtransformation, z.B. nach YCbCr) ==> Bildverarbeitung(Dekorrelation, z.B. per DCT) ==> Quantisierung ==> Entropiekodierung (z.B. Huffman-C.) ==> Kompr. Bild
• Bildkompression bei JPEG-Bildern 1. Schritt (Bildaufbereitung):• Umwandlung in einen Luminanz-Chrominanz-Farbraum (YCbCr)• Helligkeitsinformationen können getrennt von Farbinformationen betrachtet werden2. Schritt (Teil der Irrelevanzreduktion):• Farben zwischen vier Pixeln gemittelt und nur ein Farbwert übertragen   (Chroma Subsampling, Unterabtastung, horizontal und vertikal möglich)3. Schritt (Teil der Dekorrelation):• Das Bild wird in Blöcke von 8x8 Pixeln unterteilt und damit für die    Weiterverarbeitung durch die 2D-DCT vorbereitet4. Schritt (Teil der Dekorrelation):• Zweidimendionale Diskrete Kosinustransformation führt Transformation in den Orts-                   Frequenzbereich durch5. Schritt (Quantisierung):• Werte der Orts-Frequenzen werden mit einer Genauigkeit entsprechend der Wichtigkeit für      die Wahrnehmung quantisiert (mittels Tabelle mit Gewichtungsfaktoren)• Quantisierung beeinflusst entscheidend die Kompression und Qualität• Für die Dekompression werden diese Schritte wieder rückgängig gemacht  (z.B. Invertierung der 2D-DCT)6. Schritt (Umsortierung):• Anordnung der 2D-DCT Koeffizienten von tiefen Frequenzen zu den hohen OrtsFrequenzen,entsprechend der Wichtigkeit für die menschliche Wahrnehmung• Durchgeführt durch den sog. ZigZag-Scan, dadurch Entstehung längere Folgen von Nullen am Ende des Scans durch wenig relevante und daher zu Null quantisierte Orts-Frequenzen7. Schritt (Entropiekodierung):• Effiziente Entropiekodierung nun möglich• Verfahren meist Huffman-Kodierung und Lauflängen- Codierung
• Bildkompression - Überführung in einen anderen Farbraum • vom Farbraum RGB wird das Bild in seine Luminanz-Komponente (Y) und seine   Chrominanz-Komponenten (Cb, Cr) zerlegt• das entspricht dem natürlichen Sehen (Stäbchen und Zapfen)
• Bildkompression - Filterung der Chrominanzsignale • Die Chrominanzsignale werden in einer geringeren Auflösung gespeichert• Farbunterabtastung oder Chroma-Subsampling:    • bspw. durch Mittelung zwischen zwei benachbarten Pixeln    • es ist auch vertikale und/oder horizontale Unterabtastung möglich: bspw. YCbCr 4:2:0               Reduktion der Datenmenge um Faktor 4
• JPEG, Bildzerlegung • Beachte: JPEG verwendet immer eine Zerlegung in 8x8 große Blöcke, unabhängig von der Auflösung des Bildes (der Anzahl der Pixel im Bild).• Problem: Bei größerer Anzahl der Pixel wird die relative Größe der 8x8 großen Blöcke immer kleiner• Daraus folgt, dass die unterschiedliche Empfindlichkeit des Auges für unterschiedliche Ortsfrequenzen im Bild (unterschiedlich feine Details) schlechter genutzt werden kann• Folge: Die Größe einer JPEG codierten Datei wächst ungefähr proportional mit der Anzahl der Pixel im Bild, obwohl kein großer Unterschied wahrnehmbar ist (vergebene Kompressionsmöglichkeiten)• Besser wäre: Anpassung der Blockgröße an die Anzahl der Pixel im Bild.• Aber: Für die meisten praktischen Anwendungen reicht die festeEinteilung in 8x8 Blöcke, und es vereinfacht das Verfahren.
• Bildkompression bei JPEG-Bildern(DCT) • Dekorrelation: Discrete Cosine Transform (DCT)• Zerlegung des Signals in seine Frequenzkomponenten• Beispiel für eindimensionale DCT eines Helligkeitssignals x(n) –z.B. Helligkeitsverlauf entlang einer Zeile
• Bildkompression bei JPEG-Bildern - DCT • DCT Definition für Eingangssignal x(n) (Helligkeitssignal):y(k)=2/N Element N-1 n=0 x(n)*cos(Pie/N*k*(n+1/2))• y(k)= Ortsfrequenz• N = Blockgröße• k: Frequenz-Index• Für k=0 ist cos(0)=1• daraus folgt: y(0) ist proportional zum Mittelwert der Werte x(n)• dieser Mittelwert wird auch DC-Wert (Direct Current, Gleichanteil) genannt
• Bildkompression bei JPEG-Bildern - DCT 2 • Für k=1..7 wechselt das Vorzeichen des cos-Termes periodisch• Daraus folgt: wenn x(n)=const. –> Summenterm wird 0• Daraus folgt: wenn x(n) mit dem Vorzeichen des cos-Termes wechselt,ergibt sich ein großer Summenterm• Bedeutung der resultierenden DCT-Werte y(k):• Die Koeffizienten geben an, wie „schnell“ sich die Werte in x(n) ändern.• Koeffizienten bei JPEG ein Maß für die Details im Block.
• Bildkompression bei JPEG-Bildern - DCT 3 • Die Unterteilung durch die DCT ist wichtig, weil das Auge für kleine Details weniger empfindlich ist, als für große Strukturen• Kann genutzt werden, um kleine Details weniger genau (mit weniger Bits) darzustellen, d.h. gröber zu quantisieren, ggf. Null zu setzen• DCT erfüllt die Funktion eines Prismas und zerlegt die Folge x(n) in ihre Spektralanteile (von tiefster zu höchster Frequenz)• Frequenzen sind hier Ortsfrequenzen, also Schwingungen der Helligkeit im Bild (tiefste Ortsfrequenz: DC-Anteil)• 2D-DCT: Anwendung der DCT nacheinander auf Zeilen und Spalten eines Blocks

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