Diskrete Cosinustransformation (DCT)

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Diskrete Cosinustransformation (DCT)"

Transkript

1 Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Diskrete Cosinustransformation (DCT) Referat Björn Wöldecke Abgabe:

2 Inhaltsverzeichnis Einleitung / Vorwort Methoden zur Datenreduktion Diskrete Cosinustransformation (DCT) Quantisierung / Irrelevanzreduktion Redundanzreduktion Literaturverzeichnis

3 Einleitung / Vorwort In der heutigen Zeit, da die Digitalisierung der Medien immer weiter fortschreitet, werden auch die Kompressionsmethoden für multimediale Inhalte immer ausgefeilter. Eine wichtige Grundvoraussetzung für viele Datenreduktionsverfahren ist hierbei die diskrete Cosinustransformation, die unter anderem bei JPEG und MPEG zum Einsatz kommt. 1. Methoden zur Datenkompression Nach [SCHMIDT] gibt es zwei grundlegende Ansätze zur Datenkompression: die Redundanz- und die Irrelevanzreduktion. Mittels der Redundanzreduktion wird versucht, überflüssige (=redundante) Daten möglichst vollständig zu eliminieren. Die Daten werden dabei lediglich in eine kompaktere Form umgewandelt und es ist jederzeit möglich die ursprüngliche Form wiederherzustellen. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von verlustloser Kompression. Die Irrelevanzreduktion ist dagegen radikaler. Unwichtige (=irrelevante) Daten werden hier einfach weggelassen. Man spricht dann von verlustbehafteter Kompression. Die DCT allein ist noch kein Kompressionsverfahren. Sie wird lediglich eingesetzt, um Bilddaten in eine günstigere Form für die nachfolgende Datenreduktion umzuwandeln. Dazu wird das Bild zuerst in Blöcke von jeweils 8x8 Pixeln zerlegt. Jeder dieser Blöcke durchläuft anschließend die diskrete Cosinustransformation. Vereinfacht ausgedrückt, werden dabei Regelmäßigkeiten im Bild gefunden und in Form von Zahlenwerten (DCT-Koeffizienten) wiedergegeben. Diese werden dann durch Quantisierung gemäß psychophysischer Parameter in ihrer Genauigkeit beschränkt (Irrelevanzreduktion) wodurch sie optimal für eine abschließende Redundanzreduktion vorbereitet sind. Zerlegung in 8x8-Blöcke DCT Quantisierung Redundanzreduktion Abb. 1: Schema der JPEG-Kompression Abb. 1 zeigt eine schematische Darstellung des Kompressionsvorgangs, wie er auch bei JPEG zum Einsatz kommt. 1 Detaillierte Informationen zur JPEG-Kompression können bei [SCHMIDT] S und [REIMERS] S nachgelesen werden. Seite: 1

4 2. Diskrete Cosinustransformation (DCT) Ein digitalisiertes Graustufen-Bild besteht aus einer Abfolge von Helligkeitswerten. Im Prinzip ist das nichts anderes als eine mathematische Funktion von diskreten Werten (diskrete Funktion), die in einer Wertetabelle niedergeschrieben wurden. Eine Funktion lässt sich jedoch mittels Fourier-Analyse in eine Form überführen, die aus mehreren Sinus- und Cosinusfunktionen besteht (vgl. [PAPULA] S. 158 ff). Das bedeutet, dass sich die Bildinformation aus mehreren überlagerten Frequenzen zusammensetzen lässt. Da aber diskrete Werte vorliegen, muss die diskrete Fouriertransformation verwendet werden. Aufgrund der Möglichkeit, den unbenutzten negativen Wertebereich für t mit einer gespiegelten Version der Werte zu belegen, lässt sich eine gerade Funktion erzeugen. Dadurch werden alle Sinusanteile (ungerade Funktion) zu Null und fallen somit weg. Das heißt, man kann sich auf eine diskrete Cosinustransformation beschränken. 2 Helligkeitswerte DCT Abb. 2: Transformation eines Bildblocks (die Zahlenwerte stammen aus [SCHMIDT] S. 140 Abb. 3.50) ,2-3,2 0,4-0,8 1,2-6,4-0,4-0,8-0,4-1,2 1,76 4,4-0,8-3,2 DCT-Koeffizienten 2 Eine genauere mathematische Abhandlung hierzu lässt sich bei [SCHMIDT] S nachlesen. Seite: 2

5 Mit Gleichung (1.2) lassen sich die DCT-Koeffizienten für jeden Pixel eines Bild-Blocks bestimmen. Meistens wird N = 8 gewählt, so dass jeweils Blöcke von 8x8 Pixeln transformiert werden. Das Ergebnis ist dann wieder ein gleich großer Block bestehend aus den DCT-Koeffizienten (Abb. 2). Man kann sich das Ergebnis von Gleichung (1.2) auch als Überlagerung von DCT-Basisfunktionen vorstellen (Abb. 3). Jeder der Blöcke steht für eine horizontale und vertikale Ortsfrequenz. Von besonderem Interesse ist dabei der linke obere Block. Er besteht nur aus einer einheitlichen Fläche, die den durchschnittlichen Grauwert des Bild-Blocks angibt. In der bisherigen Betrachtung wurde der Einfachheit halber nur von einem Graustufen-Bild ausgegangen. Die Chrominanz-Werte (Farbton), die in Farbbildern zusätzlich zu den Luminanz-Werten (Helligkeit) gespeichert werden, lassen sich nach dem gleichen Prinzip transformieren. Horizontale Ortsfrequenz Vertikale Ortsfrequenz Abb. 3: DCT-Basisfunktionen [REIMERS] Seite: 3

6 3. Quantisierung / Irrelevanzreduktion Wie bereits in Abschnitt 2 erwähnt wurde, werden die DCT-Koeffizienten noch einer Irrelevanzreduktion unterzogen. Dies geschieht durch Division der DCT-Koeffizienten durch die Quantisierungsschrittweite und anschließender Rundung auf ganzzahlige Werte. Für jeden DCT-Koeffizienten wird eine eigene Quantisierungsschrittweite angegeben. Die Werte liegen als Quantisierungsmatrix (Abb. 4) vor, die dieselbe Größe hat, wie die DCT-Koeffizientenmatrix. Es existieren separate Quantisierungsmatrizen für Helligkeit und Farbe. Die Werte hierfür wurden empirisch in psychologischen Experimenten ermittelt. Dass die Quantisierung zu keinen bzw. nur gering sichtbaren Verlusten führt, liegt daran, dass der menschliche Sehsinn bei höheren Ortsfrequenzen schlechter zwischen Helligkeits- und Farbabstufungen unterscheiden kann. Da die hochfrequenten Anteile oft sehr klein sind, werden diese durch die Quantisierung meist vollständig eliminiert DCT-Koeffizienten Quantisierung DCT-Koeffizienten (quantisiert) 4. Redundanzreduktion Quantisierungsmatrix Abb. 4: Quantisierung und Sequenzierung von DCT-Koeffizienten (die Zahlenwerte stammen aus [SCHMIDT] S. 140 Abb. 3.50) Dadurch, dass die DCT-Koeffizienten durch die Quantisierung in ihrem Wertebereich beschränkt wurden, wird nicht mehr für alle Koeffizienten die gleiche Anzahl an Bits benötigt. Die höherwertigen Bits sind in den Fällen geringerer Bitanzahl also immer Null und können deshalb eingespart werden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, mittels Run- Length-Encoding alle restlichen DCT-Koeffizienten, die den Wert Null haben, komplett wegzulassen. Dazu müssen die DCT-Koeffizienten aber in eine spezielle Zickzack-Reihenfolge (Abb. 4) gebracht werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die höheren Frequenzen - bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass sie Null werden - erst zum Schluss kommen. (vgl. [REIMERS] S ) Seite: 4

7 5. Literaturverzeichnis [SCHMIDT] Ulrich Schmidt, Professionelle Videotechnik, 4. aktualisierte und erweiterte Auflage, Springer Verlag, 2005 [REIMERS] Ulrich Reimers, DVB, Second Edition, Springer Verlag, 2005 [PAPULA] Lothar Papula, Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 10. Auflage, Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft, 2001 Seite: 5

Bildkompression InTh, 2005, JPEG, Hak, Rur, 1

Bildkompression InTh, 2005, JPEG, Hak, Rur, 1 Bildkompression InTh, 25, JPEG, Hak, Rur, 1 Referenzen [1] D Salomon, Data Compression, Springer, 24 [2] Prof Dr A Steffen, Kurs SU, ZHW, 1999-24 [3] G Wallace, The JPEG Still Picture Compression Standard,

Mehr

Standbildcodierung. Dipl.-Ing. Guido Heising. Digitale Videotechnik, SS 02, TFH Berlin, Dipl.-Ing. G. Heising G. Heising, K.

Standbildcodierung. Dipl.-Ing. Guido Heising. Digitale Videotechnik, SS 02, TFH Berlin, Dipl.-Ing. G. Heising G. Heising, K. Standbildcodierung Dipl.-Ing. Guido Heising Digitale Videotechnik, SS 02, TFH Berlin, Dipl.-Ing. G. Heising G. Heising, K. Barthel 1 Gliederung der Vorlesung Einführung in die Bildcodierung - verlustlose/verlustbehaftete

Mehr

Grafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression

Grafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression Digitale Bildverarbeitung Bildkompression Einleitung Datenmenge für ein unkomprimiertes Bild Verwendungszweck des Bildes Bild soll weiterverarbeitet werden Bild soll archiviert werden Bild soll per E-Mail

Mehr

Digitalisierung. analoges Signal PAM. Quantisierung

Digitalisierung. analoges Signal PAM. Quantisierung Digitalisierung U analoges Signal t U PAM t U Quantisierung t Datenreduktion Redundanzreduktion (verlustfrei): mehrfach vorhandene Informationen werden nur einmal übertragen, das Signal ist ohne Verluste

Mehr

Multimediatechnik / Video

Multimediatechnik / Video Multimediatechnik / Video Video-Kompression Zusammenfassung http://www.nanocosmos.de/lietz/mtv 2009 1 Motivation: Video-Kompression Unkomprimierte Datenmengen sind zu groß! TV: 20 MB/s = 72 GB/h (720x576x2x25)

Mehr

MPEG Audio Layer 1. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Referat. Kolja Schoon. Thema: MPEG Audio Layer 1

MPEG Audio Layer 1. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Referat. Kolja Schoon. Thema: MPEG Audio Layer 1 Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz MPEG Audio Layer 1 Referat Kolja Schoon 10952 Abgabe: 15.01.2007 Stand: (Januar 2007) Autor: Kolja Schoon Seite 1 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung / Vorwort...3

Mehr

Proseminar Datenkomprimierung Dr. U. Tamm. JPEG - Kompression WS 2002/03. Torsten Zichner

Proseminar Datenkomprimierung Dr. U. Tamm. JPEG - Kompression WS 2002/03. Torsten Zichner Proseminar Datenkomprimierung Dr. U. Tamm JPEG - Kompression WS 2002/03 Torsten Zichner Inhaltsangabe: 1. Einleitung 2. JPEG Kompression 2.1. Konvertierung des Bildes in ein geeignetes Farbmodell 2.2.

Mehr

Multimediatechnik / Video

Multimediatechnik / Video Multimediatechnik / Video Codierung, Datenreduktion Quantisierung, Lauflängencodierung DCT, JPEG http://www.nanocosmos.de/lietz/mtv Inhalt Codierung digitaler Signale Datenreduktion (Kompression) Verlustfrei

Mehr

'LJLWDOH%LOGHUXQG'DWHLIRUPDWH

'LJLWDOH%LOGHUXQG'DWHLIRUPDWH 'LJLWDOH%LOGHUXQG'DWHLIRUPDWH Seminar: Simulation und Bildanalyse mit Java 07.07.2003 Seite 1 von 25 hehuvlfkw 1. Digitalisierung 2. Bilddateiformate 3. verlustfreie Datenkompression 4. JPEG Kompression

Mehr

Kompression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Folie 2

Kompression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Folie 2 Kompression Kompression Encoder Decoder Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz Folie 2 1 Inhalte Redundanz Channel Encoding Loss-less Compression Hufmann Coding Runlength Coding Lossy Compression

Mehr

Verlustbehaftete Kompression. JPEG: Joint Photographic Experts Group

Verlustbehaftete Kompression. JPEG: Joint Photographic Experts Group Verlustbehaftete Kompression JPEG: Joint Photographic Experts Group ITU T8.1 definiert Zusammenarbeit von ITU, IEC, ISO Verfahren zur verlustbehafteten Bildkodierung (auch Verlustloser Modus vorhanden)

Mehr

Digitales Video. Digitales Video

Digitales Video. Digitales Video Digitales Video Analoges Signal ist durch Bildwandlung weitgehend quantisiert Zeitlich in Einzelbilder und räumlich in Zeilen Beim Einsatz eines CCD-Bildwandlers werden Bildpunkte gebildet Videosignal

Mehr

Image Compression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Vorlesung FH-Hagenberg SEM. Backfrieder-Hagenberg. Backfrieder-Hagenberg

Image Compression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Vorlesung FH-Hagenberg SEM. Backfrieder-Hagenberg. Backfrieder-Hagenberg Image Compression Vorlesung FH-Hagenberg SEM Kompression Encoder Decoder Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz 1 Inhalte Redundanz Channel Encoding Error-Free Compression Hufmann Coding Runlength

Mehr

JPEG Kompression technische Realisierung

JPEG Kompression technische Realisierung Experimentalphysik V 20. Januar 2005 Schema der JPEG Kompression Farbraumkonvertierung RGB YCbCr Subsampling der Farbkomponenten Cb, Cr Zerlegung in Blöcke 8 8 2D Kosinustransformation (DCT) Quantisierung

Mehr

Image Compression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Vorlesung FH-Hagenberg SEM. Backfrieder-Hagenberg. Backfrieder-Hagenberg

Image Compression. Kompression. Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz. Vorlesung FH-Hagenberg SEM. Backfrieder-Hagenberg. Backfrieder-Hagenberg Image Compression Vorlesung FH-Hagenberg SEM Kompression Encoder Decoder Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz 1 Inhalte Redundanz Error-Free Compression Hufmann Coding Runlength Coding Lossy Compression

Mehr

Image Compression. Vorlesung FH-Hagenberg DSB

Image Compression. Vorlesung FH-Hagenberg DSB Image Compression Vorlesung FH-Hagenberg DSB Kompression Encoder Decoder Beseitigung der unnötigen Daten... Redundanz Inhalte Redundanz Loss-less Compression Hufmann Coding Runlength Coding Lossy Compression

Mehr

Datenkompression. 1 Allgemeines. 2 Verlustlose Kompression. Holger Rauhut

Datenkompression. 1 Allgemeines. 2 Verlustlose Kompression. Holger Rauhut Datenkompression Holger Rauhut 1. September 2010 Skript für die Schülerwoche 2010, 8.-11.9.2010 Hausdorff Center for Mathematics, Bonn 1 Allgemeines Datenkompression hat zum Ziel, Daten in digitaler Form,

Mehr

Verlustbehaftete Kompression. Verfahren zur verlustbehafteten Bildkodierung (auch verlustfreier Modus vorhanden)

Verlustbehaftete Kompression. Verfahren zur verlustbehafteten Bildkodierung (auch verlustfreier Modus vorhanden) Verlustbehaftete Kompression JPEG: Joint Photographic Experts Group ITU T8.1 definiert Zusammenarbeit von ITU, IEC, ISO Verfahren zur verlustbehafteten Bildkodierung (auch verlustfreier Modus vorhanden)

Mehr

Graphische Datenverarbeitung

Graphische Datenverarbeitung Graphische Datenverarbeitung Bildkompression & Dateiformate Prof. Dr. Elke Hergenröther Gründe für eine Kompression Unkomprimierte Rasterbilder benötigen: viel Speicherplatz hohe Bandbreite zur Übertragung

Mehr

JPEG - Kompression. Steffen Grunwald, Christiane Schmidt, Stephan Weck TIT01EGR BA-Mannheim 21. Mai 2002

JPEG - Kompression. Steffen Grunwald, Christiane Schmidt, Stephan Weck TIT01EGR BA-Mannheim 21. Mai 2002 JPEG - Kompression Steffen Grunwald, Christiane Schmidt, Stephan Weck TIT01EGR BA-Mannheim 21. Mai 2002 Inhaltsverzeichnis 1 Entwicklung von JPEG 2 1.1 Was heisst und was ist JPEG?................... 2

Mehr

Übung zur Vorlesung. Digitale Medien. Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid, Hanna Schneider

Übung zur Vorlesung. Digitale Medien. Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid, Hanna Schneider Übung zur Vorlesung Digitale Medien Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid, Hanna Schneider Wintersemester 2015/16 JPEG Kompression 2 JPEG Kompression Konvertierung von 8x8 Bildblöcken in

Mehr

ffl Die Portable Bitmap Utilities (PBM) manipulieren monochrome Bilder. ffl Die Portable Greymap Utilities (PGM) manipulieren Grauwert-Bilder.

ffl Die Portable Bitmap Utilities (PBM) manipulieren monochrome Bilder. ffl Die Portable Greymap Utilities (PGM) manipulieren Grauwert-Bilder. Kapitel 9 Pixeldateiformate Es gibt diverse Formate, in denen die generierten Grafiken abgespeichert werden können Stellvertretend soll hier nur auf 2 Formate eingegangen werden; eines, bei dem die Pixel

Mehr

Kompressionsverfahren

Kompressionsverfahren Kompressionsverfahren Quelle: Steinmetz, Ralf: Multimedia-Technologie: Einführung und Grundlagen, Springer, Verlag Verlustlose Kompressionsalgorithmen RLC Huffman Adaptive Huffman Kodierung Arithmetische

Mehr

Verlustfreie Kompressionsverfahren. RLE, LZW, Huffmann, CCITT, ZIP

Verlustfreie Kompressionsverfahren. RLE, LZW, Huffmann, CCITT, ZIP Verlustfreie Kompressionsverfahren RLE, LZW, Huffmann, CCITT, ZIP Run-Length-Encoding (RLE) Sinnvoll beim Auftreten von stark redundanten Datenmustern, wie z. B. flächige Farben Verwendung eines Kennzeichens

Mehr

Perlen der Informatik I Wintersemester 2012 Aufgabenblatt 6

Perlen der Informatik I Wintersemester 2012 Aufgabenblatt 6 Technische Universität München WS 2012 Institut für Informatik Prof. Dr. H.-J. Bungartz Prof. Dr. T. Huckle Prof. Dr. M. Bader Kristof Unterweger Perlen der Informatik I Wintersemester 2012 Aufgabenblatt

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester 2012/13 Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Informationen zur Klausur Termin: 21. Februar 2013,

Mehr

Lossy Bildkompression: Techniken und Bildqualität

Lossy Bildkompression: Techniken und Bildqualität Lossy Bildkompression: Techniken und Bildqualität Brigitte Forster Zentrum Mathematik, Technische Universität München, und Institut für Biomathematik und Biometrie, Helmholtz-Zentrum München Konsensuskonferenz:

Mehr

1 Einführung. Bildformate Analyse der LSB-Ersetzung Weitere steganographische Algorithmen. Syndromkodierung in der Steganographie

1 Einführung. Bildformate Analyse der LSB-Ersetzung Weitere steganographische Algorithmen. Syndromkodierung in der Steganographie Gliederung Einführung 1 Einführung 2 3 4 WS 2012/2013 Steganographie und Multimedia-Forensik Folie 121 Farbwahrnehmung Blau: 435,8 nm Grün: 546,1 nm Rot: 700 nm (445 nm) (535 nm) (575 nm) Empfindlichkeit

Mehr

Universität Trier. Fachbereich IV. Wintersemester 2004/2005. Wavelets made easy. Kapitel 2 Mehrdimensionale Wavelets und Anwendungen

Universität Trier. Fachbereich IV. Wintersemester 2004/2005. Wavelets made easy. Kapitel 2 Mehrdimensionale Wavelets und Anwendungen Universität Trier Fachbereich IV Wintersemester 2004/2005 Wavelets made easy Kapitel 2 Mehrdimensionale Wavelets und Anwendungen Thomas Queckbörner 16.11.2004 Übersicht des Kapitels: 1. Einführung 2. Zweidimensionale

Mehr

Thema: JPEG / Motion JPEG. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. JPEG / Motion JPEG. Referat. Autor: Andreas Janthur

Thema: JPEG / Motion JPEG. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. JPEG / Motion JPEG. Referat. Autor: Andreas Janthur Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz JPEG / Motion JPEG Referat Andreas Janthur 9962 Abgabe: 15.01.2007 Seite: 1 Inhaltsverzeichnis Einleitung... I 1 JPG... 1 1.1 DC Transformation (discrete cosinus

Mehr

Datenkompression. Vortrag von Markus Durzinsky Student der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Datenkompression. Vortrag von Markus Durzinsky Student der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Vortrag am 25. Januar 200 Werner von Siemens Gymnasium Magdeburg Zeitansatz: 5h (inklusive Programmieraufgaben) Datenkompression Vortrag von Markus Durzinsky Student der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Mehr

Bildkompression Proseminar Datenkompression Daniel Koch

Bildkompression Proseminar Datenkompression Daniel Koch Bildkompression Proseminar Datenkompression Daniel Koch 0 Inhalt INHALT...1 VERLUSTFREIE KOMPRESSIONSVERFAHREN...2 VERLUSTBEHAFTETE KOMPRESSIONSVERFAHREN...3 YUV-FARBREDUKTION...3 QUANTISIERUNG...3 JPEG...4

Mehr

Die diskrete Cosinustransformation

Die diskrete Cosinustransformation Die diskrete Cosinustransformation Übersicht: Einleitung Die Cosinusfunktion Die eindimensionale DCT und idct Das Prinzip Die Berechnung Die zweidimensionale DCT und idct Das Prinzip Die Berechnung Anhang

Mehr

Digitale Medien. Übung zur Vorlesung. Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid

Digitale Medien. Übung zur Vorlesung. Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid Übung zur Vorlesung Digitale Medien Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid Wintersemester 2016/17 JPEG Kompression 2 JPEG Kompression Konvertierung von 8x8 Bildblöcken in den Frequenzraum

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Einführung 1

Inhaltsverzeichnis. 1 Einführung 1 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis IX 1 Einführung 1 2 Grundlagen der Datenkompression 5 2.1 Informationsgehalt und Entropie....................... 5 2.2 Kriterien zur Kompressionsbewertung....................

Mehr

Invertierung, Separierbarkeit

Invertierung, Separierbarkeit Invertierung, Separierbarkeit DCT Gleichung: (Typ 2) Coder: N 1 y(k )= n=0 x(n) cos( π N K (n+05)) K=0,, N-1 Dh wir haben N Gleichungen, eine für jedes k, also auch N Summen Weiterhin: N Eingangswerte

Mehr

JPEG, MPEG & Co. Alex Titze Angewandte Informatik FHTW-Berlin

JPEG, MPEG & Co. Alex Titze Angewandte Informatik FHTW-Berlin Referat KIM Alex Titze Angewandte Informatik FHTW-Berlin 76900504811 Einleitung JPEG Geschichte & Überblick Komprimierungsablauf Farbformat DCT (Diskrete Cosinus Transformation) Quantisierung Koeffizientenkodierung

Mehr

Kap.4 JPEG: Bildkompression. Ziel: Gegeben sind Daten y R N. Bestimme C R N N mit C C T = I, so dass x = C y dünbesetzt ist.

Kap.4 JPEG: Bildkompression. Ziel: Gegeben sind Daten y R N. Bestimme C R N N mit C C T = I, so dass x = C y dünbesetzt ist. Kap.4 JPEG: Bildkompression Ziel: Gegeben sind Daten y R N. Bestimme C R N N mit C C T = I, so dass x = C y dünbesetzt ist. Originalbild y (30Kbt) Komprimiertes Bild z y(7kbt) JPEG (Joint Photographic

Mehr

Kompressionsverfahren

Kompressionsverfahren Kompressionsverfahren Quelle: Steinmetz, Ralf: Multimedia-Technologie: Einführung und Grundlagen, Springer, Verlag Adaptive Huffman - Kodierung Nach 17 Zeichen: A(1),B(2),C(2),D(2),E(10) Kodierung A: 000

Mehr

Hauptdiplomklausur Informatik Februar 2006: Multimedia Systems

Hauptdiplomklausur Informatik Februar 2006: Multimedia Systems Universität Mannheim Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrstuhl für Praktische Informatik IV Prof. Dr.-Ing. W. Effelsberg Hauptdiplomklausur Informatik Februar 2006: Multimedia Systems Name: Matrikel-Nr.:

Mehr

Datenkompressionsverfahren für mobile Endgeräte

Datenkompressionsverfahren für mobile Endgeräte Datenkompressionsverfahren für mobile Endgeräte Dr.-Ing. Michael Thierschmann IfKom-Forum 2002 15. März 2002 Übersicht Firmenprofil Grundlagen der Datenkompression Kompressionsverfahren Kodierungstechniken

Mehr

compressed domain image retrieval

compressed domain image retrieval Compressed domain image retrieval Christian Ott Seminar Inhaltsbasierte Bildsuche - Universität reiburg - 4. ebruar 25 4. ebruar 25, C.Ott Seite 1 Übersicht 1. Einleitung 2. JPEG 3. Merkmalsextraktion

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester 2012/13 Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Informationen zur Klausur Termin: 21. Februar 2013,

Mehr

Bildkompression am Beispiel JPEG

Bildkompression am Beispiel JPEG Bildkompression am Beispiel JPEG Medientechnologie IL Andreas Unterweger Vertiefung Medieninformatik Studiengang ITS FH Salzburg Sommersemester 2014 Andreas Unterweger (FH Salzburg) Bildkompression am

Mehr

Datenkomprimierung. Lauflängenkodierung

Datenkomprimierung. Lauflängenkodierung Datenkomprimierung Datenkomprimierung dient der Einsparung von Speicherplatz und von Übertragungskapazität für digitale Daten. Dabei werden Daten in neuen Datenstrukturen platzsparender repräsen@ert. Wir

Mehr

J.P.E.G. Standard. J.P.E.G. Eigenschaften. J.P.E.G. System. JPEG Verschlüsselungsschritte. Farbmodell

J.P.E.G. Standard. J.P.E.G. Eigenschaften. J.P.E.G. System. JPEG Verschlüsselungsschritte. Farbmodell Inhaltsbasierte Bildsuche J.P.E.G = Joint Photographic Expert Group Informatica Feminale Universität Bremen, Aug. 2005 Maja Temerinac Albert-Ludwigs-Universität Freiburg J.P.E.G. Standard Standard zur

Mehr

Einführung Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011

Einführung Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011 Einführung Aufgabe 3 - MPEG Tobias Reinsch 2011 Allgemeines Aufgabe 3 - MPEG Ziel der Aufgabe Kennenlernen der Bildkodierungsverfahren des MPEG Standards Praktische Umsetzung dieser Techniken mit Java

Mehr

5 JPEG. 5.1 Bayer Filter. 5.2 Überblick. 5.3 Diskrete Cosinus-Transformation. 5.4 Bildmodell. 5.5 Codierung. 5.6 Übertragungsmodi

5 JPEG. 5.1 Bayer Filter. 5.2 Überblick. 5.3 Diskrete Cosinus-Transformation. 5.4 Bildmodell. 5.5 Codierung. 5.6 Übertragungsmodi 5 JPEG Bayer Filter: G01 R02 G03 R04 G05 R06 G07 R08 5.1 Bayer Filter B09 G10 B11 G12 B13 G14 B15 G16 B17 R18 G19 R20 G21 R22 G23 G24 5.2 Überblick B25 B26 B27 G28 B29 G30 B31 G32 5.3 Diskrete Cosinus-Transformation

Mehr

Grafikformate: JPG - PNG

Grafikformate: JPG - PNG Grafikformate: JPG - PNG JPG JPG ist die Kurzform von JPEG (Joint Photographic Experts Group) Das Dateiformat nennt sich eigentlich JFIF (JPEG File Interchange Format) Spezifikation Bezeichnungen JPEG

Mehr

Mathematische Methoden der graphischen Datenverarbeitung

Mathematische Methoden der graphischen Datenverarbeitung Teil I: Aufgaben der Bildverarbeitung: Komprimierung (compression); Mathematische Methoden der graphischen Datenverarbeitung PD Dr.(USA) Maria Charina Originalbild, 30Kbt Komprimiertes Bild, 7Kbt Teil

Mehr

Einführung Medienforscher Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011

Einführung Medienforscher Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011 Einführung Medienforscher Tobias Reinsch 2011 Allgemeines Ziel der Aufgabe Kennenlernen der Bildkodierungsverfahren des MPEG Standards Praktische Umsetzung dieser Techniken mit Java Bearbeitungszeitraum:

Mehr

Darstellung als Filterbank. Annahme für die Codierung: bestimmter Betrachtungsabstand, Wiedergabegröße Bestimmter Betrachtungswinkel für das Auge.

Darstellung als Filterbank. Annahme für die Codierung: bestimmter Betrachtungsabstand, Wiedergabegröße Bestimmter Betrachtungswinkel für das Auge. Darstellung als Filterbank Annahme für die Codierung: bestimmter Betrachtungsabstand, Wiedergabegröße Bestimmter Betrachtungswinkel für das Auge. - Trifft in bestimmten Maße auch auf das Original zu, da

Mehr

Run Length Coding und Variable Length Coding

Run Length Coding und Variable Length Coding Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Run Length Coding und Variable Length Coding Referat Matthias Zittlau 11034 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis 1. RLC...1 2.1 Einführung...1 2.2 Prinzip...1

Mehr

DCT: Diskrete Kosinus-Transformation

DCT: Diskrete Kosinus-Transformation DCT: Diskrete Kosinus-Transformation Kosinusfunktionen für die 1D DCT: zunehmende Frequenz entsprechende Abtastpunkte (Salomon) DCT: 8x8 2D-Transformation DCT: IDCT: effiziente Implementierung? Vorberechnung

Mehr

2. Digitale Codierung und Übertragung

2. Digitale Codierung und Übertragung 2. Digitale Codierung und Übertragung 2.1 Informationstheoretische Grundlagen 2.2 Speicherbedarf und Kompression 2.3 Digitalisierung Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Digitale Medien

Mehr

(Bitte geben Sie bei der Beantwortung von Fragen eine Begründung bzw. bei der Lösung von Kurzaufgaben eine kurze Berechnung an!)

(Bitte geben Sie bei der Beantwortung von Fragen eine Begründung bzw. bei der Lösung von Kurzaufgaben eine kurze Berechnung an!) Teil 1: Fragen und Kurzaufgaben (Bitte geben Sie bei der Beantwortung von Fragen eine Begründung bzw. bei der Lösung von Kurzaufgaben eine kurze Berechnung an!) Frage 1 (6 Punkte) Es wird ein analoges

Mehr

Digitale Bilder. Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am

Digitale Bilder. Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am Digitale Bilder Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am 06.05.2015 Inhaltsverzeichnis Einheiten Grafiktypen Bildformate Farbtiefe Farbbilder/ Farbräume Quellen Einführung in die Bildverarbeitung

Mehr

JPEG. Seminar: Kompressionsalgorithmen. Ruslan Ragimov. 5. September 2012

JPEG. Seminar: Kompressionsalgorithmen. Ruslan Ragimov. 5. September 2012 JPEG Seminar: Kompressionsalgorithmen Ruslan Ragimov 5. September 2012 Zusammenfassung Die allgemeinen verlustfreien Verfahren zur Datenkompression können gute Kompressionsraten für verschiedene Dateitypen

Mehr

Grafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression

Grafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression Digitale Bildverarbeitung Bildkompression Einleitung Datenmenge für ein unkomprimiertes Bild Verwendungszweck des Bildes Bild soll weiterverarbeitet werden Bild soll archiviert werden Bild soll per E-Mail

Mehr

Digitales Rauschen. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Digitales Rauschen. Referat. Joachim Schenk. Abgabe:

Digitales Rauschen. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Digitales Rauschen. Referat. Joachim Schenk. Abgabe: Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Digitales Rauschen Referat Joachim Schenk 10707 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis Vorwort...I 1 Einleitung...1 2 Digitalisierung...2 2.1 Digital-Analog-Umsetzer...2

Mehr

Bilddatenformate BMP GIF JPG. Digitale Bildverarbeitung Liedtke 7.1. Bezeichnung: Microsoft Windows Bitmap, BMP, DIB

Bilddatenformate BMP GIF JPG. Digitale Bildverarbeitung Liedtke 7.1. Bezeichnung: Microsoft Windows Bitmap, BMP, DIB Bilddatenformate BMP Bezeichnung: Microsoft Windows Bitmap, BMP, DIB Format: Raster Farben: 1 Bit (s/w), 4 Bit (16 Farben), 8 Bit (256 Farben), 24 Bit (16,7 Mio. Farben) Kompression: Keine (meist) oder

Mehr

Relevante Frequenztransformationen

Relevante Frequenztransformationen Relevante Frequenztransformationen Medientechnologie IL Andreas Unterweger Vertiefung Medieninformatik Studiengang ITS FH Salzburg Sommersemester 206 Andreas Unterweger (FH Salzburg) Relevante Frequenztransformationen

Mehr

Datenkompression. Theorie

Datenkompression. Theorie Datenkompression Theorie Einleitung Übersicht Wie lassen sich beliebige Daten verdichtet (komprimiert) darstellen? verlustfreie Kompression: Programme Texte verlustbehaftete Kompression: Audio Video Kompressionsfaktor:

Mehr

Curriculum. Lineare Algebra 1.

Curriculum. Lineare Algebra 1. Curriculum Lineare Algebra 1 Dozent: E-Mail: Web: Modul : Umfang: Datum: Dr. Donat Adams donat.adams@fhnw.ch http://adams-science.com/lineare-algebra-1/ Lineare Algebra 1 3 ECTS 16. September 017 1 Funktion

Mehr

Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Lineare Quantisierung

Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Der JPEG-Standard. Lineare Quantisierung 09.05.006 8x8 DCT Berechnungsvorschrift (horiz. Frequenz) k D DCTKoeffizienten X [l, k ] = Ck Cl x[n, m] /, für i = 0 Ci = /, für i > 0 l=3 l= l=5 D DCT Basisfunktionen Normierungsfaktoren Direkte D 8-DCT

Mehr

Inhalte. Photogram. Aufnahmesysteme. HS BO Lab. für Photogrammetrie: Digitalisierung analoger Bilder 1

Inhalte. Photogram. Aufnahmesysteme. HS BO Lab. für Photogrammetrie: Digitalisierung analoger Bilder 1 Inhalte Photogram. Aufnahmesysteme Metrische Kameras (Definition der Inneren Orientierung) Analoge Messkameras Fotografische Aspekte Digitalisierung analoger Bilder Digitale Aufnahmesysteme (Messkameras)

Mehr

Quantisierung, Umwandlung der Werte in Bits

Quantisierung, Umwandlung der Werte in Bits Quantisierung, Umwandlung der Werte in Bits Wir haben gesehen dass wir fuer reine Helligkeitswerte ca. 100 Stufen benoetigen, wofuer 7 bits reichen. Wie sieht es bei den DCT Koeffizienten aus? Wir sahen

Mehr

MPEG Video Layer 1. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Referat. Kolja Schoon. Thema: MPEG Video Layer 1

MPEG Video Layer 1. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Referat. Kolja Schoon. Thema: MPEG Video Layer 1 Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz MPEG Video Layer 1 Referat Kolja Schoon 10952 Abgabe: 15.01.2007 Stand: (Januar 2007) Autor: Kolja Schoon Seite 1 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung / Vorwort...3

Mehr

9 Fourier-Transformation

9 Fourier-Transformation 9 Fourier-Transformation Zoltán Zomotor Versionsstand: 5. September 2015, 18:26 Die nummerierten Felder bitte mithilfe der Videos ausfüllen: http://www.z5z6.de This work is based on the works of Jörn Loviscach

Mehr

Beschränktheit, Monotonie & Symmetrie

Beschränktheit, Monotonie & Symmetrie Beschränktheit, Monotonie & Symmetrie ein Referat Dies ist eine Beilage zum Gruppen-SOL - Projekt Potenz- & Exponentialfunktionen Ronald Balestra CH - 8046 Zürich www.ronaldbalestra.ch November 2015 Inhaltsverzeichnis

Mehr

Kompressionsverfahren- JPEG 2000

Kompressionsverfahren- JPEG 2000 Kompressionsverfahren- JPEG 2000 eingereicht durch Jan-Hendrik Sondermann 20.03.2013 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis INHALTSVERZEICHNIS... 2 VORWORT... 3 1. EINLEITUNG... 4 1.1. DATENKOMPRESSION...

Mehr

Independent JPEG Group. JPEG Software Tools

Independent JPEG Group. JPEG Software Tools Independent JPEG Group JPEG Software Tools cjpeg Pixelmap Bildfileformat JPEG Bildfileformat jpegtran djpeg Beiträge zu: jpegtran: Verlustfreie Transformationsfunktionen (Rotation in 90 Grad Schritten,

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Lektion 19 8. Juli 2010 Kapitel 14. Gewöhnliche Differentialgleichungen zweiter Ordnung 14.1 Systeme gewöhnlicher linearer Differentialgleichungen erster

Mehr

Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3

Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3 Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3 Michael Korn Raum: BC414, Tel.: 0203-379 - 3583, E-Mail: michael.korn@uni-due.de Michael Korn (michael.korn@uni-due.de) Grundlagen der Bildverarbeitung: Übung 3

Mehr

HTBLA Neufelden Fourierreihen Seite 1 von 14. Peter Fischer

HTBLA Neufelden Fourierreihen Seite 1 von 14. Peter Fischer HTBLA Neufelden Fourierreihen Seite von 4 Peter Fischer pe.fischer@atn.nu Fourierreihen Mathematische / Fachliche Inhalte in Stichworten: Fourierreihe, Fourierkoeffizienten, gerade und ungerade Funktionen,

Mehr

HTBL Steyr Bildkomprimierung Seite 1 von 9. Ernst Geretschläger

HTBL Steyr Bildkomprimierung Seite 1 von 9. Ernst Geretschläger HTBL Steyr Bildkomprimierung Seite von Ernst Geretschläger ernst.geretschlaeger@htl-steyr.ac.at Bildkomprimierung Mathematische / Fachliche Inhalte in Stichworten: Matrizenrechnung, diskrete Kosinustranformation

Mehr

Zusatzaufgabe 3 für Informatiker

Zusatzaufgabe 3 für Informatiker Mathematisches Praktikum Sommersemester 2016 Prof. Dr. Wolfgang Dahmen Felix Gruber, Michael Rom Zusatzaufgabe 3 für Informatiker Bearbeitungszeit: drei Wochen (bis Montag, 18. Juli 2016) Mathematischer

Mehr

Spektrumanalyse. Inhalt. I. Einleitung 2. II. Hauptteil 2-8

Spektrumanalyse. Inhalt. I. Einleitung 2. II. Hauptteil 2-8 Fachhochschule Aachen Campus Aachen Hochfrequenztechnik Hauptstudium Wintersemester 2007/2008 Dozent: Prof. Dr. Heuermann Spektrumanalyse Erstellt von: Name: Mario Schnetger Inhalt I. Einleitung 2 II.

Mehr

Digitale Bildverarbeitung (DBV)

Digitale Bildverarbeitung (DBV) Digitale Bildverarbeitung (DBV) Prof. Dr. Ing. Heinz Jürgen Przybilla Labor für Photogrammetrie Email: heinz juergen.przybilla@hs bochum.de Tel. 0234 32 10517 Sprechstunde: Montags 13 14 Uhr und nach Vereinbarung

Mehr

, Franz J. Hauck, Verteilte Systeme, Univ. Ulm, [2006w-MMK-D-VoD.fm, ]

, Franz J. Hauck, Verteilte Systeme, Univ. Ulm, [2006w-MMK-D-VoD.fm, ] 1.6 Ausspieloptionen (2) Anhalten des Ausspielens PAUSE-Anfrage stoppt alle PLAY-Anfragen (auch gestapelte) optionale Angabe eines Pausezeitpunkts stoppt an bestimmter Stelle Wiederaufnahme des Ausspielens

Mehr

Analyse und Vergleich aktueller Videokompressionsverfahren

Analyse und Vergleich aktueller Videokompressionsverfahren Analyse und Vergleich aktueller Videokompressionsverfahren 29.05.2008 Inhalt 1 Grundlagen der Videocodierung Frame-Typen & Farbraum Diskrete Konsinustransformation & Quantisierung MPEG Encoder 2 MPEG4

Mehr

Beispielhafte Testfragen (auch aus Schülerreferaten, Fragen können redundant sein, keine Audio Kompression berücksichtigt):

Beispielhafte Testfragen (auch aus Schülerreferaten, Fragen können redundant sein, keine Audio Kompression berücksichtigt): Beispielhafte Testfragen (auch aus Schülerreferaten, Fragen können redundant sein, keine Audio Kompression berücksichtigt): Was versteht man unter PCM, DPCM, DM, ADPCM? Skizze! Was versteht man unter PCM

Mehr

Angewandte Mathematik und Programmierung

Angewandte Mathematik und Programmierung Angewandte Mathematik und Programmierung Einführung in das Konzept der objektorientierten Anwendungen zu mathematischen Rechnens SS2013 Inhalt Fourier Reihen Sehen wir in 2 Wochen Lösung der lin. Dgln.

Mehr

Rudolf Mäusl. Fernsehtechnik. Vom Studiosignal zum DVB-Sendesignal 4., erweiterte und überarbeitete Auflage. lhp Hüthig Verlag

Rudolf Mäusl. Fernsehtechnik. Vom Studiosignal zum DVB-Sendesignal 4., erweiterte und überarbeitete Auflage. lhp Hüthig Verlag Rudolf Mäusl Fernsehtechnik Vom Studiosignal zum DVB-Sendesignal 4., erweiterte und überarbeitete Auflage lhp Hüthig Verlag Vorwort zur 4. Auflage V Vorwort zur 3. Auflage VII 1 Geschichte der Fernsehtechnik

Mehr

2. Digitale Codierung und Übertragung

2. Digitale Codierung und Übertragung 2. Digitale Codierung und Übertragung 2.1 Informationstheoretische Grundlagen 2.2 Speicherbedarf und Kompression 2.3 Digitalisierung Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Digitale Medien

Mehr

Videos für das Internet

Videos für das Internet Videos für das Einleitung Verfahren zur Datenkompression MPEG, die 3 Großen und andere Encoder und Decoder (Codec) Streaming Video Literatur und Links 25. DECUS Symposium 3K03 Videos für das Dr. Norbert

Mehr

Bilder. Bildsuchmaschiene. Bildsuche. Überblick. Beispiele im WWW. Inhaltsbasierte Bildsuche Motivation

Bilder. Bildsuchmaschiene. Bildsuche. Überblick. Beispiele im WWW. Inhaltsbasierte Bildsuche Motivation Bilder Inhaltsbasierte Bildsuche Motivation Informatica Feminale Universität Bremen, Aug. 2005 Maja Temerinac Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Chinesisches Sprichwort

Mehr

Filtern, JPEG, MP3. Fourier-Analyse JPEG MP3. Filtern - Wavelet

Filtern, JPEG, MP3. Fourier-Analyse JPEG MP3. Filtern - Wavelet Filtern, JPEG, MP3 Fourier-Analyse JPEG MP3 Filtern - Waelet Filtern Ausgangspunkt: Gegebenes Signal soll -erändert werden (Hifi, Weichzeichner, ) -analysiert werden (EKG Herztöne, ) -komprimiert werden

Mehr

Puls-Code-Modulation. Thema: PCM. Ziele

Puls-Code-Modulation. Thema: PCM. Ziele Puls-Code-Modulation Ziele Mit diesen rechnerischen und experimentellen Übungen wird die Vorgehensweise zur Abtastung und linearen Quantisierung eines analogen Signals erarbeitet. Bei der Abtastung werden

Mehr

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 2: Stetigkeit

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 2: Stetigkeit Mathematik I Herbstsemester 2018 Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/ farkas 1 / 33 2. Stetigkeit Reelle Zahlenfolgen Grenzwert einer Folge Grenzwert einer Funktion Stetigkeit einer Funktion

Mehr

Digitales Fernsehen DVB

Digitales Fernsehen DVB Digitales Fernsehen DVB Thomas Lauterbach DL1NAW 1. Video- und Audiokodierung (MPEG) 2. DVB 3. DVB-T in Nürnberg Quellen: U. Reimers, Digitale Fernsehtechnik http://www.dvb-t-baern.de Referate und Ausarbeitungen

Mehr

Datenkompression: Fraktale Kompression. H. Fernau

Datenkompression: Fraktale Kompression. H. Fernau Datenkompression: Fraktale Kompression H. Fernau email: fernau@informatik.uni-trier.de SoSe 2006 Universität Trier 1 Fraktale Codierung mathematische Grundgedanken Statt ein Datum zu übertragen, übertrage

Mehr

Quellencodierung NTM, 2006/05, 9.3 Quellencodierung, Rur, 1

Quellencodierung NTM, 2006/05, 9.3 Quellencodierung, Rur, 1 Quellencodierung NTM, 2006/05, 9.3 Quellencodierung, Rur, 1 Referenzen [1] Proakis, Salehi, Grundlagen der Kommunikationstechnik, Pearson, 2004. [2] D. Salomon, Data Compression, Springer, 2004. [3] D.

Mehr

Huffman-Kodierung. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Huffman-Kodierung. Referat. Henner Wöhler. Abgabe:

Huffman-Kodierung. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Huffman-Kodierung. Referat. Henner Wöhler. Abgabe: Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Huffman-Kodierung Referat Henner Wöhler 11459 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis Einleitung...I 1. Entropiekodierung...1 1.1 Morse Code...2 1.2 Shannon-Fano-Kodierung...3

Mehr

Digitalisierung. Vorlesung FH-Hagenberg MBI

Digitalisierung. Vorlesung FH-Hagenberg MBI Digitalisierung Vorlesung FH-Hagenberg MBI Biomedizinische Bildverarbeitung Werner Backfrieder Abbildungssysteme Camera obscura einfachstes Abbildungssystem bekannt seit dem Altertum Licht fällt durch

Mehr

Basisinformationstechnologie II

Basisinformationstechnologie II Basisinformationstechnologie II Sommersemester 2015 13. Mai 2015 Algorithmen der Bildverarbeitung I: Kompression Universität zu Köln. Historisch-Kulturwissenschaftliche Informationsverarbeitung Dr. Jan

Mehr

Pulse Code Modulation

Pulse Code Modulation Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Pulse Code Modulation Referat Johannes Bastian 11038 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis Einleitung / Vorwort...1 1 Analoge Signale als Grundlage von PCM...1

Mehr

Woraus besteht ein Bild? 28.02.2008 (c) Winfried Heinkele 2006 2

Woraus besteht ein Bild? 28.02.2008 (c) Winfried Heinkele 2006 2 Woraus besteht ein Bild? 28.02.2008 (c) Winfried Heinkele 2006 2 Was ist ein Pixel? Die durch das Objektiv einer Kamera auf einen Film oder einen elektronischen Bildsensor projizierte Wirklichkeit ist

Mehr

Musterlösung. Prüfung: Datenformate für interaktive Medien + Computergrafik und Bildverarbeitung

Musterlösung. Prüfung: Datenformate für interaktive Medien + Computergrafik und Bildverarbeitung Musterlösung Prüfung: Datenformate für interaktive Medien + Computergrafik und Bildverarbeitung DFIM+CGBV (SS 2006) 13.10.2006 Name (bitte in Blockschrift) Matrikelnummer Unterschrift Hinweise: Überprüfen

Mehr