Leistungscharakteristika von ATM-Netzen für ... - Torsten E. Neck

DATENKOMPRESSION FÜR DIGITALE BILDER UND SZENEN 81
Für die Kompression gibt es zwei grundsätzliche Verfahrenstypen:
Verlustfreie Verfahren
nutzen die in der digitalen Repräsentation der Bilder vorhandene Redundanz aus und
wählen eine effizientere Codierung. Dabei gehen keine Informationen des Bildes
verloren.
Verlustbehaftete Verfahren,
im Gegensatz dazu, bewerten die das Bild repräsentierenden Informationen in
relevante und irrelevante für den Bildeindruck. Alle als irrelevant eingestuften Informationen
werden verworfen, wodurch sich aus dem komprimierten Bild die ursprünglichen
Daten nicht mehr vollständig rekonstruieren lassen.
Während die Codierungsverfahren der rein technischen Beurteilung unterliegen, ist beim
Einsatz der Irrelevanz-Reduktion die Bildquelle und der spätere Betrachter ausschlaggebend.
Zur Entscheidung, welches Verfahren mit welchen Parametern (Schwellwerte) zum Einsatz
kommen kann, müssen dafür umfangreiche empirische Untersuchungen mit Testpersonen —
im Umfeld dieser Arbeit also mit Chirurgen der Minimal Invasiven Therapie — vorgenommen
werden. Dies konnte bisher nicht durchgeführt werden, die Einschätzungen beruhen auf der
subjektiven Erfahrung des Verfassers mit wenigen Testszenen.
5.4.1 Verlustfreie Kompressionsverfahren
Für die Bestimmung eines effizienten Codierungsverfahrens sind Ansätze aus der
Informationstheorie erforderlich. Die digitalisierte Quelle wird als Nachricht über einem
bestimmten Alphabet S aufgefaßt; die Zeichen sind die aus der Amplituden-Diskretisierung
enstandenen abstrakten Intervalle, die typischerweise schon in einem Code vorliegen. Eben
die Umcodierung macht die Kompressionseigenschaft der Codierverfahren aus!
Jedem Zeichen wird gemäß seiner Auftretenswahrscheinlichkeit p(s i
) ein Entscheidungsgehalt
E(s i
) zugeordnet, der als Maßzahl für eine optimale Codelänge des Zeichens bei
Codierung mit variabler Länge über dem Ziel-Codealphabet der Mächtigkeit b dient (bei
binärer Codierung ist b=2).
1
E ( si
) = logb
p(
s )
Der mittlere Entscheidungsgehalt, die Entropie, H(S) der gesamten Quelle ist ein Maß für die
durchschnittliche Länge des optimalen Codes.
i
H ( S)
=
n
∑( p(
si ) ⋅ E(
s i
))
i=
1
Die Codefestlegung geschieht dann nach dem Huffmann-Verfahren mit variabler
Codelänge so, daß den Zeichen mit der höchsten Auftretenswahrscheinlichkeit die
kürzesten Codes zugeordnet werden und den Zeichen geringster Wahrscheinlichkeiten
die längsten. Dabei ist eine Präfix-Bedingung („Fano-Eigenschaft“) zu beachten, die
besagt, daß keiner der kurzen Codes als Anfang (Präfix) eines länger codierten
Zeichens auftreten darf (/Koch77/ Kap. 2). Der Huffmann-Algorithmus achtet bei der
Codierung durch ein zweiphasiges Prinzip von Analyse und Codegenerierung auf die
Erstellung eines ausgeglichenen Codes mit einer durchschnittlichen Länge im Bereich
der Entropie.
Die optimale Codierung erlaubt die Zuordnung einer exakt der Entropie entsprechenden
Anzahl von Codebits zu einem Zeichen der Quelle. Dies ist nicht immer
Diplomarbeit Torsten Neck