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Bildkompression


       Teil V

 Prof. Dr. H.L.Cycon
Warum Bildkompression?



   Digitale Bilder
   erzeugen grosse
   Datenmengen!
Beispiele
• Ein Bild mit einer handelsüblichen digitalen
  Kamera (10 MPixel) erzeugt ca
• 10 MByte = 80 MBit pro Bild (un...
Codec Prinzip
                     (z.B. JPEG)


                       Übertragung/
      Coder                          ...
Konzepte
  der Bildkompression

• verlustlos, durch Entfernen von
  Redundanz (= mehrfach-Information)

• verlustbehaftet,...
Problem: verlustbehaftete
Kompression     Bildqualität




            1:64
zZt. bestes Verfahren:

   Transformationscodierung

                       Idee:
• Transformationen “drehen” das Bild in ...
Transformationsbasierte
                Codierung
                    T             Q          EC
   Eingangsbild         ...
Transformationen:
       DCT und DWT

• DCT Diskrete Cosinus
Transformation: JPEG, Video
codecs

• DWT Wavelettransformati...
Transformation: DCT DWT




              JPEG 1:64   JPEG2000 1:64
Original
                DCT          DWT
Konventionelles Prinzip DCT:
                            Kodierung (JPEG, MPEG, H.26x)
                                   ...
Leistungsmerkmale
        (JPEG 2000)
• bessere Kompressionsleistung
  bei mittleren und niedrigen
  Bitraten (im Vgl. zu ...
Anwendungsgebiete
          (JPEG2000)
• Medizin
  – verlustfrei sehr wichtig
• Archivierung
  – Angepasste Extraktion für...
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Bildkompression

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Bildkompression

  1. 1. Bildkompression Teil V Prof. Dr. H.L.Cycon
  2. 2. Warum Bildkompression? Digitale Bilder erzeugen grosse Datenmengen!
  3. 3. Beispiele • Ein Bild mit einer handelsüblichen digitalen Kamera (10 MPixel) erzeugt ca • 10 MByte = 80 MBit pro Bild (unprocessed = raw) • 100 Bilder erzeugen damit 1GByte Daten Kompression mit JPEG: • 10 MByte ~ 4 MByte
  4. 4. Codec Prinzip (z.B. JPEG) Übertragung/ Coder Decoder Speicherung Bitrateneinsparung Rekonstruktion
  5. 5. Konzepte der Bildkompression • verlustlos, durch Entfernen von Redundanz (= mehrfach-Information) • verlustbehaftet, durch Entfernen von (visuell) irrelevanter Information
  6. 6. Problem: verlustbehaftete Kompression Bildqualität 1:64
  7. 7. zZt. bestes Verfahren: Transformationscodierung Idee: • Transformationen “drehen” das Bild in eine “günstige” Lage d.h. • einfachere Trennung von (visuell) relevanter und nicht-relevanter Information
  8. 8. Transformationsbasierte Codierung T Q EC Eingangsbild Kompressor Bitstrom • Transformation: „Drehung“ des Bildes in eine andere“Darstellung“ so dass irrelevante Teile besser abgetrennt werden können • Quantisierung: Entfernung visuell irrelevanter Information, • Entropie-Coder: Kompaktere Darstellung der Daten
  9. 9. Transformationen: DCT und DWT • DCT Diskrete Cosinus Transformation: JPEG, Video codecs • DWT Wavelettransformation: JPEG 2000
  10. 10. Transformation: DCT DWT JPEG 1:64 JPEG2000 1:64 Original DCT DWT
  11. 11. Konventionelles Prinzip DCT: Kodierung (JPEG, MPEG, H.26x) ÜKanal Quanti- zig-zag Block VLC DCT sierung Scanning Scanning 90, 70, 10, 20, 92 72 11 31 0 0 0 0 90 70 10 30 0 0 0 0 10, 10, 30, 10, 14 13 5 0 0 0 0 0 10 10 10 0 0 0 0 0 30, 0, 0, 0, .... 20 30 0 0 0 0 0 0 15 26 3 0 0 0 0 0 4 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01, 00111, 01, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01, 01, 01, 010, 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01, 000001 8 x 8 x 8 bit 8 x 8 x 8 bit = 8 x 8 x 4 bit 000001 = EOB = 512 bit 512 bit = 256 bit -> 26 bit Kompressions Faktor = 512/26 ≈ 20 Quelle: Schäfer HHI [W2]
  12. 12. Leistungsmerkmale (JPEG 2000) • bessere Kompressionsleistung bei mittleren und niedrigen Bitraten (im Vgl. zu JPEG) • Skalierbarkeit (verlustlos bis verlustbehaftet)
  13. 13. Anwendungsgebiete (JPEG2000) • Medizin – verlustfrei sehr wichtig • Archivierung – Angepasste Extraktion für spezielle Darstellungsmedien (Bildschirm, Drucker..) • MJPEG 2000 – Digital Cinema, Kameras (Next Generation)-JPEG XR (HD Photo)?

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