PRINZIP UND GRUNDLAGEN DES DIGITALEN, NICHTLINEAREN SCHNITTS

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1 1 PRINZIP UND GRUNDLAGEN DES DIGITALEN, NICHTLINEAREN SCHNITTS 1. PROBLEME DER DIGITALEN REPRODUKTION EINES MATTSCHEIBENBILDES - PRINZIP DER DIGITALISIERUNG Verfahren zur Reproduktion eines Mattscheibenbildes: - Druck - Film - Video Diese uns bisher bekannten Verfahren könnte man als "analoge" Verfahren bezeichnen. Die Reproduktion des Mattscheibenbildes steht in einer physikalischen Analogie zu seinem Original. Im Gegensatz zu diesen Verfahren verarbeitet ein Computer jede Art von Quelle oder Information gleichermaßen in Form von Zahlen und Befehlsfolgen. Er löst die ihm gestellten Aufgaben nach den Spielregeln der Arithmetik und Logik. Informationen werden logisch verknüpft. Eine Information kann ursprünglich aus einer Zahl oder etwas beliebig anderem bestehen. Soll ein Bild digital verarbeitet und reproduziert werden, so muß es in einen Zahlencode umgewandelt werden. Nach der Umwandlung wird das Bild repräsentiert durch unterschiedliche und variierende Mengen von Zahlen. Erst durch die Umwandlung oder Konvertierung ist ein Computer in der Lage ein Bild zu speichern, zu verarbeiten oder zu manipulieren. Bei einem digitalen Schnittsystem für den Video- oder Filmschnitt muß das Bildmaterial zunächst digitalisiert werden, damit mit Hilfe des Computers ein Schnitt, bzw. eine Abspielanleitung erstellt werden kann. Die Digitalisierung ist die Umwandlung der analogen Informationen des Mattscheibenbildes in digitale Informationen. Die Zahlencodes, die das Bild nach der Umwandlung oder Konvertierung repräsentieren, werden im Computer im Binärsystem dargestellt und verarbeitet.

2 2 Das Binärsystem kennt nur zwei Zustände: Spannung vorhanden/spannung nicht vorhanden, Schalter ein/schalter aus, rechts/links, Ja/Nein, richtig/falsch... Diese beiden Möglichkeiten werden als 0 und L bezeichnet (oder auch 0 und 1). Dezimalzahlen - Binärzahlen L L LL Im Binärsystem können Zahlen genauso wie im Dezimalsystem beliebig miteinander logisch verknüpft werde. Durch das Binärsystem wird allerdings der physikalische Aufwand der Informationsverarbeitung stark verringert bzw. vereinfacht. Aber: Nur wenn eine Information binär dargestellt wird, kann sie vom Computer verarbeitet werden. Die kleinste Informationseinheit für einen Computer bezeichnet man als 1 bit. Das Wort "bit" ist zusammengesetzt aus dem englischen Wort "binary digit" (Binärziffer, Zweierschritt) und ergibt gleichzeitig ein nettes Wortspiel: "a bit of information" bedeutet "ein bißchen Information", ein kleiner Happen also, und in lauter solche Happen muß eine Information zerkaut werden, damit sie der Computer verdauen kann. Eine Gruppe von 8 bits, d.h. 8 Dualzeichen, oder nennt man "byte". Moderne Computer arbeiten hauptsächlich mit 8stelligen Zahlencodes. Damit sind 2 8 = 256 Kombinationen möglich. Um ein Mattscheibenbild digitalisieren zu können, müßen wir zunächst eine Methode entwickeln, mit der das Bild analysiert und seine Elemente in binäre Zahlen kodiert werden kann. Dazu teilen wir das Bild wie bei der "analogen", elektronischen Bildverarbeitung in Zeilen und Spalten auf und erhalten so eine Matrix des Bildes mit einer Vielzahl von einzelnen Bildelementen.

3 3 Das kleinste Element eines Bildes oder den kleinsten Happen bezeichnet man als PIXEL (Kürzel für PICTURE ELEMENT). PIXELMATRIXEN ergeben sich aus der Multiplikation der Anzahl der horizontalen und vertikalen Pixel. Jeden einzelnen Punkt auf einer solchen Matrix können wir nun aufgrund seiner Koordinaten zuordnen. y Das Bild besteht nun aus exakten und definierbaren Elementen. x Auf das Bild wird sozusagen ein Netzgitter gelegt. Je feinmaschiger nun dieses Netzgitter ist, desto exakter kann auch das Bild reproduziert werden. Je mehr Punkte oder Pixel wir haben, desto besser wird das Bild auch wiedererkannt. + Folie: Lincoln Bilder Man bezeichnet die Punkte oder Pixel als SAMPLE-PUNKTE und die Anzahl der Punkte als SAMPLE-RATE. Die Anzahl der SAMPLES (Proben), sprich Pixel, die stellvertretend (als Repräsentanten) einem Signal zugewiesen werden und die anschließende Speicherung der daraus entstehenden Daten sind die zwei grundlegenden Fragen, die man an ein digitales Bildverarbeitungs- und Schnittsystem richten muß. Werden zum Beispiel zu wenige dieser Punkte eines Bildes gespeichert, so könnte unter Umständen das Bild qualitativ nicht mehr beurteilt werden. Wir erkennen es nicht wieder. Ein digitalisiertes Bild schaut einem Fernsehbild sehr ähnlich. Die einzelnen Pixel sind so klein, daß der Betrachter das Bild und nicht die einzelnen Teile sieht. Ein einzelnes Pixel eines Bildes enthält nun zwei Arten von Informationen: - zum einen die Helligkeit,

4 4 - zum anderen die Farbe, die durch Farbton und Sättigung gekennzeichnet ist. Diese Informationen werden bezeichnet als LUMINANZ UND CHROMINANZ. Die Skala der Helligkeit (Luminanz) reicht von Schwarz über Grau nach Weiß Der Umfang der Graustufenskala für Fernsehen und Video beträgt 256 Stufen. Dabei entspricht Schwarz dem Zahlenwert 0 und Weiß dem Zahlenwert = 2 8 = 8 bit für ein SW-Bild (Um SW zu digitalisieren, benötigt man die Anzahl der Pixel multipliziert mit 8 bit für die Helligkeit) Ein Fernsehbild hat pro Fläche 625 Zeilen und 833 Spalten. Dies ergibt Bildpunkte pro Fläche. Da jedes Pixel eines SW-Bildes eine Helligkeitsinformation von 8 bit besitzt, so beträgt die gesamte anfallende Datenmenge für ein SW-Bild x 8 bit bzw. 520 kbyte. Müßen wir ein farbiges Mattscheibenbild digitalisieren, so erhöht sich diese Datenmenge um das dreifache. Helligkeit und Farbe eines Fernseh- oder Videobildes können mittels verschiedener Wege in einem Fernseh- oder Videosignal kodiert bzw. enthalten sein. Einer der üblichsten Wege, um ein farbiges Bild zu übertragen, ist das RGB-Verfahren. Hierbei besteht das Bild aus drei Farbauszügen: jeweils einer für Rot, Grün und Blau. Mit Hilfe dieser Farben kann aufgrund der additiven Farbmischung jede Farbe eines Farbkreises dargestellt bzw. reproduziert werden. (16,7 Mill. Farbabstufungen für 24 bit Bild) In allen drei Farbauszügen ist das Helligkeitssignal enthalten.

5 5 Für die drei Farbauszüge benötigen wir jeweils 8bit an Informationen für jedes Pixel. 8 bit = 1 byte Ein farbiges Videobild hat demnach folgende Größe: Pixel x 3 byte = 1.561,875 kbyte pro Videobild. Das sind ungefähr 1,56 Mb. Bei 25 Bilder pro Sekunde sind das ungefähr 39 Mb/sec bzw. 2,34 Gb/minute. Um eine Minute Video in der Auflösung des Fernsehens digital zu speichern, benötigen wir also mehr als 2 Gigabyte Speicherplatz. Für ein 35mm Filmbild würden wir weitaus mehr Speicherplatz benötigen: horizontale Linien x ca Pixel pro Linien x 12 bit Farbe (4096 Farben) x 3 (35mm hat ca. 40 Mhz Videobandbreite) Im Vergleich zum Bild erhalten wir bei der Digitalisierung von Audiosignalen weitaus weniger Daten. Audio wird mit einer Sample-Rate von 44,1 khz gesampelt (siehe Sampling Theorem) und mit jedem dieser Samples wird ein 16 bit "Klumpen" oder Häppchen Amplitudeninformation gespeichert. Das sind pro Sekunde: x 16 bits = bits/sec = bytes pro Sekunde = 88,1 kbyte pro Kanal Audio (1kbyte = 1024 bytes, 1Mbyte = 1024 x 1024) 1 Minute Stereo auf einer CD sind 88,1Kb x 2 x 60sec. = kbyte/min. = 10,1 Mb/Min. Eine CD kann ungefähr 60 Minuten speichern, das sind ca. 600Mb. Das Bild hat also ca. das 230-fache an Information. Die Umwandlung eines Mattscheibenbildes in computerlesbare binäre Zahlencodes erfolgt durch einen A/D-Konverter. (Abbildung Flash-Converter) Dieser Konverter teilt das Bild in eine Pixelmatrix auf, liest die Helligkeits- und Farbinformation für jedes einzelne Pixel aus und wandelt diese in eine im Binärsystem dargestellte Zahl um.

6 6 Die sich so ergebenden Zahlenwerte werden nun in einem Bildspeicher (Framestore) zwischengespeichert. Der Computer ist jetzt in der Lage, diese Daten zu bearbeiten. Diese Umwandlung wird bereits als Digitalisierung bezeichnet. Das Mattscheibenbild wurde analysiert und in binäre Daten konvertiert. Will man das Originalbild aus den Daten wieder erhalten, so erhält der Computer die Aufgabe, den Vorgang der Umwandlung umzukehren. Der Konverter funktioniert nun als Digital-Analog-Wandler nach dem gleichen Prinzip: Den binären Zahlencodes werden wieder Helligkeits- und Farbwerte zugeordnet. Bemerkung: Problem der Darstellung - Video ist interlaced (50Hz/Zeilensprungverfahren), Computer zeigt das Bild als Ganzes (non-interlaced/66,7hz). 2. VIDEOKOMPRIMIERUNG Wir haben festgestellt, das 1 Minute Video mit einer Bandbreite von 5Mhz ca. 2,3 Gbyte Speicherplatz benötigt. Um also Video auf einem digitalen Schnittsystem bearbeiten zu können, muß also ein vielfaches mehr an Speicherkapazität und Bandbreite vorhanden sein, als dies gewöhnliche Standardcomputer besitzen. Denken wir daran, daß wir 25 Bilder bzw. 50 Halbbilder pro Sekunde auf diesem System wiedergeben wollen, so muß es von der Geschwindigkeit seines Datentransfers dazu in der Lage sein. Neben dem Problem der Datenmenge, die in einer bestimmten Zeit bewegt werden muß, entsteht auch innerhalb des Computers das Problem des Transportweges. Die Daten müßen ohne Stau fließen können. Während ein Bild auf dem Monitor gezeigt wird, muß bereits das nächste für die Wiedergabe zur Verfügung stehen. Ist dies nicht der Fall, so ist das System für den Schnitt eines Films nicht geeignet, währenddessen es für die Manipulation von Einzelbildern geeignet ist. Der Computer muß also in der Lage sein, die anfallende Datenmenge in einer bestimmten Zeit zu verarbeiten. Wenn er dies nicht kann, kommt es zu Störungen oder Problemen. (video underrun) Vielleicht kann nur jedes dritte Bild bearbeitet werden.

7 7 Aber nicht nur Computer haben Begrenzungen, sondern das Gleiche gilt auch für die Speichermechanismen. Wenn die Kapazität des Speichers zu gering ist, muß entweder weniger Material gespeichert werden oder die Datenmenge für jedes Bild verringert werden. Speichermedien haben drei Charakteristika: - Kapazität - Übertragungsrate der Daten (kb/sec) - Zugangszeit (access/millisec.) Für den digitalen Videoschnitt ist die Disk Transfer Rate die wichtigste Bedingung und nicht die Speicherkapazität. Floppy Disk: DTR = 80 kb/sec Kapazität = 1,4 Mb Access time = 180 ms Magnet. Festplatten: DTR = 0,5 bis 3 Mb/sec (SCSI) Kapazität = 2,4 Gb (bis 9 Gb Partitioniert) Access time = 8 bis 16ms Grundfrage: Wie schnell muß das Material zugänglich sein? Bei einer Disk Transfer Rate von 3 Mb/sec muß das Material im Verhältnis 10:1 verkleinert werden, um es abspielen zu können, erst dann kann der Computer damit arbeiten. In der Regel ist der Prozessor eher der Flachenhals als die Speichermedien und der Datenbus. Schlußfolgernd müßen wir in jedem Fall die anfallende Datenmenge reduzieren. Die besten Methoden dazu sind: 1) Das Bild verkleinern. 2) Die Farbqualität zu reduzieren und die Farbe auszubalanzieren. 3) Eine Art der Videokompression benutzen. Videokompression ist ein Weg, die digitale Information über ein Bild zu nehmen und in einer solchen Art und Weise zu kodieren, daß sie weniger Platz benötigt. Wir schrumpfen die Information eines Bildes.

8 8 Wie gut eine spezielle Technik der Kompression ist, hängt von der Art und Weise der Bilder ab, die komprimiert werden sollen. Alle Firmen, die digitale Schnittsysteme entwickeln, müßen diese Parameter in der Entwicklung berücksichtigen. Die verbleibenden Faktoren - Bildgröße, Auflösung, Farbbereich und Kompression - müßen im Bezug auf die Einschränkungen der Systemspeicher und der Computerarbeitsgeschwindigkeit behandelt werden. Letztendlich muß die Frage beantwortet werden, wie gut die Qualität eines Bildes für den Schnitt sein muß? Die Antwort scheint sehr davon abzuhängen, wen man fragt - der Bereich geht von gerade wahrnehmbar bis zum Stichwort der Sendequalität. WELCHE BILDQUALITÄT IST AKZEPTIERBAR? TECHNIKEN DER VIDEOKOMPRESSION (Abbildung) Kompression ist einfach gesagt die Aufgabe, etwas großes auf etwas kleines zusammenzupressen, weil a) der zur Verfügung stehende physikalische Platz zu gering ist, b) die Information durch einen begrenzten Bereich transportiert werden muß. Das Ziel jeder Kompressionstechnik ist es, die Daten so klein wie nur möglich zu schrumpfen und dabei so wenig Information wie möglich zu verlieren. Es gibt zwei Arten der Kompression: - Verlustfreie Kompression - Kompression mit Verlusten Ein grobes aber effektives Beispiel für eine Kompression: Originalsatz: Das Gesicht in der Menge Verlustfreie Kompression: DasGesichtinderMenge Kompression mit Verlusten: DGschtndrMng Wenn man keinerlei Informationen verlieren will, kann man nicht allzuviel komprimieren. Je geringer die Verluste durch den Kompressionsvorgang sein sollen, desto aufwendiger muß ein Bild analysiert und codiert werden. Abhängig von der Datenmenge benötigt die Analyse viel Zeit und belegt zudem den Computer. Da wir aber 25 Bilder pro Sekunde digitalisieren wollen, steht diese Zeit nicht zur Verfügung. Es gibt nur eine begrenzte Zeit, um ein Videosignal zu analysieren, zu codieren und zu komprimieren.

9 9 Soll ein Videosignal komprimiert werden, so kann diese Kompression in der geforderten Zeit nicht ohne Verluste geschehen. Es gehen Informationen im Bild verloren. Nach der Kompression ist der Datensatz durch eine kleinere Anzahl von Daten repräsentiert. Diese Daten sollen die Charakteristik der Ursprungsinformation erhalten, so daß sie trotz Kompression gelesen, wiedergegeben und identifiziert werden kann. Die Informationen, die durch die Kompression verloren gehen, müßen also unwichtige, redundante Informationen sein. Während der Analyse des Bildes muß also entschieden werden, wieviele Informationen und welche weglaßbar sind. Für die Entwicklung solcher Kompressionsverfahren müßen also Vermutungen angestellt werden, die sich an der Frage orientieren, wieviele Informationen mindestens notwendig sind. Dabei sollen soviele Details wie möglich erhalten bleiben. Orientierung an der visuellen Wahrnehmung des Menschen: - Welche Frequenzen sieht das menschliche Auge gut? - Welche nicht? - Wie verhält sich das Auge im Bezug auf Bewegung? - Wie verhält es ich im Bezug auf ein statisches Bild? - Welche Helligkeitsinformationen können weggelassen werden? - Welche Farbinformationen können weggelassen werden? Helligkeit und Farbe werden vom Menschen nicht gleichwertig wahrgenommen. Die Helligkeit eines Bild ist die wichtigere Information. Kompression, d.h. die Reduktion des Datenvolumens, kann mittels Software oder einer Kombination aus Soft- und Hardware ausgeführt werden. Die besten und leistungsstärksten Kompressionsmethoden bestehen sowohl aus Soft- und Hardware. Die zusätzliche Hardware ist so konzipiert, daß sie wesentlich mehr Befehle innerhalb einer bestimmten Zeit ausführen kann als eine Software-kompression. Mit ihr können Kompressionsraten zwischen 2:1 und 150:1 erreicht werden. Die Entlastung des Arbeitsspeichers des Computers bedeutet weiterhin, daß mehr Bits bei der Komprimierung intakt bleiben, d.h. es können demnach bessere Bilder wiedergegeben werden. Durch die zusätzliche Hardware steht mehr Zeit für die Analyse und Kodierung jedes einzelnen Bildes zur Verfügung.

10 10 Diese Kompressionsmethoden entwickeln mathematische Abläufe, um die Analyse eines Videobildes zu erreichen. Diese mathematischen Abläufe sind bezogen auf die Diskrete Cosinus Transformation (DCT). DCT ist ein mit Verlust arbeitender Algorithmus, ein nach einem bestimmten Schema ablaufender Rechenvorgang. Bildinformationen gehen bei diesem Teil des Komprimierungsvorgangs verloren. Es gibt im wesentlichen zwei Komprimierungstechniken, die von speziellem Interesse für digitale Schnittsysteme sind: - JPEG und MPEG

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