Digitale Speicherung von Bildern. Optische Eingabe über Lichtsensoren. Digitalisierung von Bildern

Transkript

1 1 AGENDA Digitalisierung von Informationen Digitale Speicherung von Bildern Digitalisierung Informationsgehalt Speicherbedarf Kompression von Multimediadaten Methodik der Kompressionsverfahren Verlustfreie Verfahren Digitale Speicherung von Bildern Verlustbehaftete Verfahren Digitalisierung Informationsgehalt Speicherbedarf Diskretisierung (Sampling) Quantisierung 3 CCD (Charge Coupled Device) Analoger Sensor: die gelieferte Spannung ist proportional zur Lichtintensität Erkennt keine Farbe, d.h. das Licht wird über Filter oder Prismen aufgespalten Einsatzgebiete: Scanner, Digitalkamera, Video-Camcorder CCD-Prinzip: Lichtabhängig gesammelte Ladung Digitalisierung der analogen Ladungszustände je eines CCD-Elementes für jeden Bildpunkt und jede Farbe CCD-Einsatz in einem Flachbettscanner Erfasste Vorlagenbereiche Glasplatte CCD CCD CCD CCD CCD CCD CCD CCD CCD CCD Digitalisierung von Bildern Informationsgehalt in Bildern CCD-Chip, z.b. in einem Camcorder Segmentierung in quadratische Pixel (Picture Elements, Bildpunkte) Auflösung (Dichte der Pixelelemente) angegeben in dpi (dots per inch) Foto mit 256 Graustufen (Quantisierung) Grauwerttabelle, Grauwertverteilung 7 8 9

2 10 Quantisierung bei Bildern Speicherplatzbedarf 256 Graustufen = 8 bit pro Pixel Bezeichnung Auflösung Speicherplatz VGA 640 x kbyte 256 Farben = 8 bit pro Pixel Farben = 15bit pro Pixel ,7 Mio Farben = 24bit pro Pixel SVGA XGA SXGA UXGA 800 x x x x 1200 Übliche Bildschirmauflösungen TrueColor (24bit/Pixel) kbyte kbyte kbyte kbyte Kompression von Multimediadaten Methodik der Kompressionsverfahren Verlustfreie Verfahren Verlustbehaftete Verfahren 11 Warum Kompression? Warum Kompression? Anwendungsgebiete Historisch: Einsparung von Speicherplatz Aktuell: Einsparung von Übertragungsbandbreite Beispiele für unkomprimierte Daten: Stereo-Audiosignal in CD-Qualität: - Abtastung 44.1 khz, Quantisierung: 16 Bit - Datenrate: kbyte/s - Speicherplatz für 1 Stunde: 605 MB Videosequenz: 25 Bilder/s, PAL: Zeilen mit je 833 Bildpunkten, YUV-Verhältnis = 4:2:2, - Datenrate: ca. 26 Mbyte/s - Speicherplatz für 1 Stunde: 93,6 GB (ohne Ton) Kommunikationsbereich Telefonie (ISDN, GSM, Video-Conferencing,...) Fax (Group3, Group4,...) Netzwerktechnik (WAN, LAN, MAN, WLAN,...) Dokumentenkodierung (Bilder, Texte,...) AV- & Printmedien (Film, TV, Video, DVD, Druckvorstufe,...) Methoden der Kompression: Physikalisch/Logisch Physikalische Kompression Reduktion der Datenmenge durch weniger redundante Kodierung Beispiel: Run-Length-Encoding (RLE) Logische Kompression Verwendung einer Tabelle von Abkürzungen für wiederkehrende Datensequenzen. Beispiel: Lempel-Ziv-Welch (LZW) Methoden der Kompression: Symmetrie Symmetrische Kompression Verfahren verwendet wird für Kompression und Dekompression nahezu denselben Algorithmus. Zeitaufwand für Kompression und Dekompression etwa gleich. Beispiel: LZW & RLE Asymmetrische Kompression Kodierung deutlich aufwendiger als Dekodierung Höhere Kompressionsraten möglich, da Ausgangsdatei z. B. adaptiv (s. u.) kodiert werden kann. Beispiel: & MPEG Kompensation des zusätzlichen Zeitaufwand der Kompression durch steigende Leistungsfähigkeit der Hardware. Einsatz spezialisierter Hardware zur Kompression in Echtzeit. Beispiel: ATRAC, M-, MPEG-1 Methoden der Kompression: Adaption Adaptive Kodierung Abstimmung auf die Art der zu komprimierenden Daten, z. B. logisches Kompressionsverfahren mit vorgegebener Abkürzungstabelle Nichtadaptive Kodierung Keine Annahmen über die zu komprimierenden Daten Komprimierung erzielt abhängig vom Ausgangsmaterial unterschiedlich gute Ergebnisse Halbadaptive Kodierung Zweistufiges Verfahren: 1. Erstellung einer Abkürzungstabelle 2. Kodierung durch die Tabelle

3 19 Methoden: Rekonstruierbarkeit Verlustfreie Kompression Entfernt keine Informationen aus dem Datenbestand Wiederherstellung der ursprünglichen Daten aus einer komprimierten Datei ist vollständig möglich Beispiele: - Run-Length-Encoding (RLE) - Lempel-Ziv-Welch (LZW) - Huffmann Codierung - CCITT - ZIP Verlustbehaftete Kompression Die verlustbehaftete Kompression ist nur bei Daten möglich, die für menschliche Sinnesorgane bestimmt sind. Aufgrund der Tätigkeit unseres Gehirns kann man bei Bildern, Audio- und Videodaten Informationen entfernen, ohne dass dies den subjektiven Eindruck verschlechtert. Die dekomprimierte Datei ähnelt nur der Ausgangsdatei Informationsverlust! Beispiele: - Joint-Picture-Experts-Group () - Motion-Picture-Experts-Group (MPEG) 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 zur Unterscheidung von Wiederholungsfaktor und Datenwort (z. B. 0). Einfachwiederholung zur Darstellung des Kennzeichens als Datenwort. Beispiel: Originaldaten: RLE-Kodierung: wobei die ''0'' das Wiederholungskennzeichen ist. Formate: TIFF, PCX 21 Lempel-Ziv-Welch (LZW) Urprungsformat 1977 von Abraham Lempel und Jakob Ziv»LZ77«Verwendung in Textverarbeitungsprogrammen, dem UNIX-Programm»compress«, in den Paketen»zoo«,»lha«,»pkzip«, und»arj«. Modifizierter»LZ78«Algorithmus für Binärdateien und Bitmaps Modifikation des»lz78«durch Terry Welch bei Unisys für»high-performance disc controller«in den heute bekannten»lzw«algorithmus. Stufenweise Erstellung eines Wörterbuches (Übersetzungstabelle) aus dem Datenstrom (substitutions- oder wörterbuchbasierender Algorithmus) Algorithmus patentgeschützt (Compuserve/Unisys) LZW-Algorithmus Kompression: set w = NIL loop read a character k if wk exists in the dictionary w = wk else output the code for w add wk to the dictionary w = k endloop Dekompression: read a character k output k w = k loop read a character k entry = dictionary entry for k output entry add w + first char of entry to the dictionary w = entry endloop LZW Beispiel Beispiel: Originaldaten: ABACABA LZW-Kodierung: Vorteil: Tabelle muss nicht mit übertragen werden Formate: GIF, TIFF, PostScript Level 2, V.42bis Modemkompression Index Substring A B C D AB BA AC CA ABA Huffman-Kodierung David A. Huffman 1952 Erstellung einer Tabelle mit variabler Wortlänge (Kodierung auf Bitebene) Häufige Werte erhalten kurze Tabellenworte Aufteilung eines Dokumentes in mehrere Blöcke Nachteil: Tabelle der Kodierung muss übermittelt werden Beispiele:, PNG, MP3, MPEG CCITT (International Telegraph and Telephone Consultative Committee) Kommunikationsprotokolle für die Übermittlung von Schwarzweiß - Bildern»CCITT T.4«entspricht»CCITT Group 3«-Kompression (Fax)»CCITT T.6«entspricht»CCITT Group 4«-Kompression (1-Bit-Bildformate) Vorgegebene Codetabelle, die durch die CCITT aus einer Sammlung von Referenzdokumenten mit Bildern und Texten gewonnen wurde CCITT-Kodierung ist Spezialfall der»huffman-kompression«(1952) Kompressionsverhältnis von 5:1 bis 8:1 bei»group 3«bei Auflösung von 200dpi (204x196dpi) auf DIN-A4 Seiten»Group 4«erzielt um das doppelte verbesserte Ergebnisse Beispiele: Fax, TIFF ZIP Archivierungs- und Kompressionsformat Ursprung auf dem PC (PKzip von PKware) 9 verschiedene Stufen/Kompressionen möglich Basis ist LZW-Kompression Verbreitung auf nahezu allen Plattformen Beispiele: PKzip, Acrobat

4 Verlustbehaftete Kompressionsverfahren, MPEG»Joint Photographic Experts Group«ist ein Standardisierungskomitee der»international Standard Organization«(ISO) und der»international Telecommunication Union«(ITU). ist ein Zusammenschluß der ISO-PEG (»Photographic Experts Group«)»Entwicklung von Methoden zur effizienten Transmission von Text und Standbildern über ISDN-Verbindungen«(1987) und einer Untergruppe der CCITT (umbenannt in ITU)»Entwicklung von Kompression für Grauwertbildern bei FAX-Übertragungen«(1986) ist keine eigenständige Kompressionsmethode Bibliothek parametrisierbarer Algorithmen, die den Grad der Kompression und den Grad der entstehenden Verluste steuern (Qualitätsfaktor Q=1 hoher Verlust; Q = 100 geringer Verlust) Kompression für Fotos -Kompression entworfen für farbige oder grauwertbehaftete Abbildungen von natürlichen Objekten (typisch Fotos) Bilder mit mindestens vier oder fünf Bit Auflösung pro Pixel. benötigt Bilder, bei denen sich benachbarte Pixel nicht allzu stark unterscheiden.»psychovisuelle Kompression«Kleine Änderungen im Farbton registriert das menschliche Auge nicht so sehr wie kleine Helligkeitsänderungen. Dadurch Reduktion der Farben möglich Die -Kompression zerfällt in 5 Einzelschritte: 1. Transformation des Bildes aus RGB in einen geeigneten Farbraum (Standard: YUV) 2. Herunterskalieren der Farbtonkomponenten durch Mittelung über mehrere Pixel 3. Anwendung der diskreten Cosinustransformation (DCT) 4. Gewichtung (Quantisierung) der Koeffizienten der DCT 5. Codierung der gewichteten Koeffizienten mit variabler Wortlänge (Huffmann) 1. Farbraumtransformation (optional) 1 Kanal für Helligkeit Y = Luminanz = 0,299 R + 0,587 G + 0,114 B 2 Kanäle für Farbinformationen U = ChrominanzB = B - Y V = ChrominanzR = R - Y 2. Reduzierung der Farbinformation (optional) Herunterskalieren der Farbtonkomponenten durch Mittelung über mehrere Pixel Zusammenfassung benachbarter, nahezu gleichfarbiger Pixelwerte (»Psychovisuelle Kompression«) Diskrete Cosinustransformation (DCT) 3. Diskrete Cosinustransformation (DCT) 3. Diskrete Cosinustransformation (DCT) Zerlegung der jeweils drei Kanäle (YUV oder YIQ oder RGB) in Blöcke von 8 x 8 Pixeln DCT Funktion wandelt Intensitätswerte in Frequenzwerte (verlustfrei!!!) Frequenzwert beschreibt die Änderung der Details eines Macro-Blocks Hohe Detailänderung = hohe Frequenz = Werte im Bereich 0 Geringe Detailänderung = niedrige Frequenz = große Werte Ermittlung von jeweils 64 Koeffizienten anhand von 64 Basisfunktionen der DCT F(x)

5 4. Quantisierung der DCT Koeffizienten 5. Codierung der gewichteten Koeffizienten Division der 64 Koeffizienten durch die Quantisierungstabelle und ganzzahlige Rundung Die Quantisierungstabelle berücksichtigt die Farb- und Helligkeitsempfindlichkeit des Auges Verkleinerung des Wertebereiches, viele Koeffizienten werden Null Qualitätsfaktor wird mit der Quantisierungstabelle multipliziert (Übertragungs-)Modi Blockübergreifende Codierung der Koeffizienten: Verwendung von Huffmann Codes mit variabler Wortlänge Sequentiell Auch Baseline Modus genannt Progressiv Zunächst werden die wichtigsten Bits aller AC Koeffizienten übertragen (approximative Übertragung) Hierarchisch Bild wird zunächst in grober Auflösung codiert, die nächstfeinere Auflösung wiederum wird nur als Differenz zur gröberen übertragen usw. DIV = quantisation matrix im Dialog im Dialog Die -Standardisierung ist kein»starres«kompressionsverfahren sondern definiert nur die algorithmischen Grundprinzipien Die konkrete Implementierung bleibt flexibel (Farbmodell, Quantisierungstabellen, Koeffizientenkodierung, usw.) 2000»ISO/IEC «( Quellen, Links, Literatur Bewegtbildkodierung/Bewegungskompensation Standardisierungskomitee der ISO»International Standard Organization«Gremium aus ca. 350 Fachleuten aus 20 Ländern und ca. 200 Vertretern der Industrie MPEG-Standard definiert nur Datenmodell zur Kompression von Bewegtbildern und Tonspuren (Bauanleitung) Standardisierung umfasst sowohl das Kompressionsverfahren, als auch das Datenformat (MPEG 1 bis MPEG 10) Einzelbildkodierung nach -Standard Farbtransformation, DCT, Quantisierung, Kodierung Ergänzung zum -Format Wavelet Transformation an Stelle der DCT (keine Block-Artefakte mehr) Verlustfreie Kompression möglich Compound Documents (verschiedene Auflösungen innerhalb eines Bildes) Verschlüsselung und Zusatzinformationen Alpha-Kanäle MPEG»Moving Picture Experts Group«41 MPEG 39 The Graphics File Format Page Graphics Formats Explained I-Frames (Intra-Frames) geringe Kompression, Einstiegsbilder P-Frames (Predicted-Frames) Bildung von Makroblöcken 16 x 16 Pixeln, Definition von Bewegungsvektoren B-Frames (Bidirectional Frames) interpolative Bewegungskompensation in beide Richtungen Taschenbuch Multimedia HENNING, PETER A., Fachbuchverlag Leipzig, 2. Auflage 2001 MPEG ist stark asymmetrisches Kompressionsverfahren 43 Abhängig vom Aufwand der Bildanalyse (motion compensation, macro-blockmatching)und der Anzahl der verwendeten P- und B-Frames 44 45

6 46 Weiterführende Literatur