Einführung in die Medieninformatik 1
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- Kurt Schneider
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1 Einführung in die Medieninformatik 1 Wintersemester 2007/08 Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 1
2 Plan (vorläufig) Einführung Menschen: Wahrnehmung Menschen: Wahrnehmung Medien: Digitalisierung Medien: Bilder Medien: Kompression Medien: Texte und Typographie Medien: Audio: Grundlagen und Bearbeitung Menschen und Medien: Interaktion Web: Grundlagen + Techniken Medien: Video Zukunft Digitaler Medien, Zusammenfassung und Ausblick Abschluss-Event (ganztägig!) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 2
3 Einführung in die Medieninformatik 1 Teil 3: Digitalisierung Teile dieser Vorlesung wurden von Heinrich Hußmann (München) übernommen Vorlesung Wintersemester 2007/08 Rainer Malaka Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 3
4 Digitalisierung und Kodierung Digitale Medien liegen in digitaler Form vor Deshalb werden analoge Medien digitalisiert und geeignet kodiert Ziel der Digitalisierung: effiziente Berechnung wenig Verluste und hohe Qualität Ziel der Kodierung Effiziente Speicherung und Übertragung Kompakte Repräsentation Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 4
5 Analoge Signale Ein Signal ist die deterministische Änderung einer physikalischen Größe (über Raum und/oder Zeit) Ein Signal trägt Information durch Raum und Zeit Im allgemeinen sind physikalische Größen kontinuierlich (d.h. durch stetige Funktionen darstellbar) Extreme Bereiche der Physik (z.b. Quantenphysik) zeigen Ausnahmen von dieser Regel Ein Signal mit kontinuierlichem Verlauf (d.h. das als stetige Funktion modellierbar ist), heißt analog. In analogen Signalen sind prinzipiell beliebig genaue Beobachtungen möglich Analoge Signale sind sehr anfällig gegen Störungen und damit Informationsverluste (z.b. beim Kopieren) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 5
6 Beispiele analoger Signale Helligkeit einer Lichtquelle (Lichtstärke in cd, Candela) Farbton einer Lichtquelle Anteil von Licht einer bestimmten Wellenlänge Helligkeit/Farbton von reflektiertem Licht Luftdruck: Schwankungen im Bereich 20 Hz 20 khz hörbar Frequenz und Pegel Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung eines Objekts im Raum Drehzahl eines rotierenden Objekts Mechanische Kraft Elektrische Spannung, elektrischer Strom Elektrischer Widerstand, elektrische Kapazität Die digitale Verarbeitung basiert in der Regel auf analogen Signalen elektrischen Stroms, andere Signalarten werden umgewandelt Beispiel Mikrofon und Lautsprecher Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 6
7 Digitale Signale Ein digitales Signal gibt für ein Raster des Raums bzw. der Zeit jeweils diskrete Werte aus einem endlichen oder abzählbar unendlichen Wertebereich wieder. Bei digitalen Signalen existiert immer eine festgelegte maximale Auflösung, die die Genauigkeit der Wertangabe begrenzt. Beispiel: Abtast-Periode (Auflösung) Digitales Signal Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 7
8 Digitalisierung und Medienarten Verschiedene (Repräsentations-)Medien haben verschiedene Arten von x- Achsen für die Signale Diskretisierung wandelt kontinuierliche Signale in diskrete um Auch die Terminologie weicht leicht ab! Audio: Bild: x-achse = Zeit Genauigkeit der Abtastung = "Abtastrate" (sampling rate) Genauigkeit der Quantisierung = "Auflösung" (resolution) Zwei räumliche Achsen (x und y) Genauigkeit der Abtastung = "(räumliche) Auflösung" (Dichte der Bildelemente) (Bsp. 300 dots per inch) Genauigkeit der Quantisierung = "Farb- bzw. Grauwertauflösung" (color resolution) oder "Farb- bzw. Grauwerttiefe" (z.b. 16 Bit) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 8
9 Darstellungsdimensionen Ein (Einzel-)Medium kann bis zu drei räumliche Dimensionen und eine zeitliche Dimension enthalten: Text: Eine räumliche (oder zeitliche) Dimension Bild: Zwei räumliche Dimensionen Video: Zwei räumliche Dimensionen, eine zeitliche Dimension Raumklang: Drei räumliche Dimensionen, eine zeitliche Dimension Begriffe: Raumabhängige und zeitabhängige Medien Prinzipiell kann man (unter Erhalt der Information) eine räumliche Dimension in eine zeitliche Dimension umkodieren und umgekehrt (Transformation in Darstellungsräumen). Beispiel: Scrollen (Raumdimension in Zeitdimension umgewandelt) Beispiel: Notenschrift (Zeitdimension in Raumdimension umgewandelt) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 9
10 Was ist so gut an digitaler Qualität? U U U t t t Analoge Übertragung oder Speicherung: Signalfremde Bestandteile (Rauschen) nicht vom Nutzsignal unterscheidbar Nutzsignal (z.b. Musik) Rauschen Gesamtsignal (verfälscht durch Rauschen) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 10
11 Was ist so gut an digitaler Qualität? U U U t Digitale Übertragung oder Speicherung: Signalfremde Bestandteile (Rauschen) durch geeignete Kodierung vom Nutzsignal trennbar (Amplitude und Zeit) Originalsignal ohne Verlust rekonstruierbar Nutzsignal (z.b. Musik) Rauschen t Gesamtsignal (verfälscht durch Rauschen) t Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 11
12 Vorteile: Vor- und Nachteile digitaler Signale Unempfindlichkeit gegen Störungen des unterliegenden Übertragungsmediums (z.b. Einstrahlung von Störfeldern) bzw. Speichermediums (z.b. magnetische Instabilitäten) Fehler erst ab einem Schwellwert bemerkbar Zusätzlich Fehlererkennung und -korrektur möglich Verlustfrei kopierbar Viele Signale entstehen bereits in digitaler Form (z.b. Computergrafik) Nachteile: Informationsverlust gegenüber einem analogen Original Hoher Speicheraufwand bzw. große benötigte Kanalkapazität Früher: Spezielle Computersysteme notwendig (z.b. schnelle Festplatten) Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 12
13 Abtastung Bei der Abtastung wird ein festes Raster von Messpunkten gleichen Abstands auf der Achse festgelegt, über die sich das Signal verändert (z.b. Zeitachse, räumliche Dimension) Zu jedem Messpunkt wird der aktuelle Wert des Signals (Sample) bestimmt (Sampling). Abstand zwischen Messungen Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 13
14 Quantisierung Die Quantisierung besteht in der Darstellung der Messwerte in einem festen ganzzahligen Werteraster (letztlich dargestellt durch Binärzahlen). Jeder Messwert (jedes Sample) wird als Wert im Raster abgebildet, entweder direkt durch Messgeräte oder durch Berechnung (z.b. Runden) aus analogen Messungen. Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 14
15 Digitalisierung = Diskretisierung+Quantisierung Durch zu grobe Raster bei Diskretisierung und Quantisierung entstehen Digitalisierungsfehler. Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 15
16 Digitalisierungsfehler Fehlerursachen: Zu grobe Quantisierung: Linearer Zusammenhang Fehler/Ursache Zu grobe Diskretisierung, d.h. Fehler in der Abtastrate: Zusammenhang schwerer zu verstehen; führt zu gravierenden Fehlern! Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 16
17 Abtastrate: Einführendes Beispiel Warum drehen sich in Kinofilmen die Räder von Postkutschen oft scheinbar rückwärts? Rad (über die Zeit): Aufnahmen (über die Zeit): Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 17
18 Sehr niedrige Abtastrate Original (Sinusfunktion) Abtastfrequenz niedriger als Signalfrequenz Rekonstruktion Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 18
19 Abtastrate gleich Signalfrequenz Original (Sinusfunktion) Rekonstruktion Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 19
20 Abtastrate größer als Signalfrequenz Original (Sinusfunktion) Rekonstruktion Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 20
21 Hohe Abtastrate (1) Original (Sinusfunktion) Rekonstruktion Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 21
22 Hohe Abtastrate (2) Original (Sinusfunktion) Rekonstruktion Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 22
23 Wie groß muss die Abtastrate sein? Bei der doppelten Abtastrate gegenüber einer Sinus- Signalfrequenz ist die Abtastung noch nicht korrekt. Mindestabtastung: Mehr als doppelte Frequenz im Vergleich zur Frequenz eines reinen Sinus-Signals Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 23
24 Realistische Beispiele: Bandbegrenzung Reale Signale bestehen immer aus einer Überlagerung von Signalanteilen verschiedener Frequenzen Bandbreite = Bereich der niedrigsten und höchsten vorkommenden Frequenzen Untere Grenzfrequenz Obere Grenzfrequenz Grundfrequenz = Frequenz der Wiederholung des Gesamtsignals Beispiel: Überlagerung von Signalen mit 50 Hz (Grundfrequenz), 100 Hz und 150 Hz Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 24
25 Abtasttheorem Nach Harry Nyquist (1928) oft auch Nyquist-Theorem genannt. (Beweis von Claude Shannon) Wenn eine Funktion mit höchster vorkommender Frequenz f g (Bandbegrenzung) mit einer Abtastrate f S abgetastet wird, so dass f S > 2*f g, dann kann die Funktion eindeutig aus den Abtastwerten rekonstruiert werden. Praktisches Beispiel: CD-Abtastrate 44,1 khz Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 25
26 Aliasing Zu niedrige Abtastfrequenz Hochfrequenter Signalanteil wird unzureichend abgetastet Statt des hochfrequenten Signalanteils wird eine niedrigere Frequenz wiedergegeben Audio-Beispiel Bild-Beispiel (Moiré-Muster) Quelle: Wikipedia Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 26
27 Vermeidung von Aliasing: Filterung Vor digitaler Abtastung: Nyquist-Bedingung sicherstellen! Wenn höherfrequente Anteile ( 1/2 f S ) vorhanden, Entfernen! Filterung Bei Bildern und Ton anwendbar Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 27
28 Wie perfekt ist die Rekonstruktion? Das Nyquist-Theorem ist ein mathematisches Theorem Keinerlei Verlust bei Rekonstruktion innerhalb der angegebenen Rahmenbedingungen Praktische Rekonstruktion Moderne Geräte verwenden digitale Filter, um das Signal zwischen den Abtastpunkten zu rekonstruieren. Praktisches Beispiel: Audio-/Videosignale von CD-/DVD-Spielern Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 28
29 Speicherbedarf multimedialer Information Bsp. Audio-Signale Sprache, niedrige Qualität (Mono, 8 bit, 8 khz): 64 kbit/s CD-Qualität (Stereo, 16 bit, 44,1 khz): 0,7 Mbit/s pro Kanal Eine Minute Musik in CD-Qualität: 10,5 MByte Bsp. Bilder (9x13cm mit 300 ppi = 1062x1536 Pixel) Schwarz/weiß (1 bit Farbtiefe): ca. 200 kbyte TrueColor (24 bit Farbtiefe): 4,5 MByte Bsp. Video (ohne Ton) 720 x 525 Pixel, 25 Bilder/s, 16 bit Farbtiefe: 151,2 Mbit/s 1280 x 720 Pixel, 60 Bilder/s, 24 bit Farbtiefe: 1,32 Gbit/s Pixel= Bildpunkt ppi = Pixel per inch Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 29
30 Anwendungstutorium Nächster Termin: Kommenden Freitag 15:00 (Bildbearbeitung, Anmeldung gibt es schon) Dann: Audiobearbeitung (Audacity) Wer will dabei sein? Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 30
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