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Lu97] zugrunde liegt, durch die anfangs große Verbreitung des zugehörigen Shareware-Programms Fractal
Imager als Quasi-Standardformat für fraktale Bildkomprimierung durchsetzen. Dies lag nicht einzig an dem
relativ flotten Encoding-Prozess, sondern ebenso an den beeindruckenden Ergebnissen, die sich mithilfe des
Fractal Imagers erzielen ließen: So konnten digitale Bilddaten dank der Iterated-Software nicht nur drastisch
in ihrer Grösse reduziert werden – das Kompressionsresultat
sieht frappierenderweise sogar besser
aus und „fördert Details zutage, die im ursprünglichen
Bild nicht zu sehen waren“. [SeLo97]
Abb. 3.3.3.2: Fraktale Bildkomprimierung mit dem
Fractal Imager
Obwohl insbesondere das FIF-Format zunächst als
„Beginn einer großartigen Entwicklung“ angesehen
wurde [vgl. Jasn99, Stei99:113] und unter
anderem in der Encarta-CD von Microsoft zur
Anwendung kam [BaLy96:1, EfSt98:35], konnte
es sich bedauerlicherweise weder im Offline- noch im Internetbereich gegen den qualitativ zweifellos unterlegenen
1 JPEG-Standard durchsetzen. Nachdem auch die Entwicklung weiterer, fraktaler Kompressionsalgorithmen
seit Ende der 80er Jahre nicht mehr sichtbar fortgeschritten ist, findet der FIF-Ansatz aufgrund
mangelnder Browser-Unterstützung (trotz der Entwicklung eines entsprechenden Plug-Ins) im Internet
praktisch keinerlei Verwendung. Da Iterated Systems trotz des Misserfolgs der ursprünglichen FIF-Version 2
statt einer Freigabe auf erhebliche Lizenzgebühren für das Fraktal-Format bestand, versinken auch existierende
FIF-Implementierungen in zunehmender Bedeutungslosigkeit – ein gutes Beispiel, so [Voge02], wie
man „gute Ideen kaputtmachen kann“.
3.3.3.2 Wavelets
Erheblich langlebiger erwies sich an dieser Stelle hingegen der ebenso innovative, wenn auch ein gänzlich
anderes mathematisches Prinzip verfolgende Wavelet-Ansatz: Dieser geht, wie bereits die „konventionelle“
Fourier- bzw. DCT-Quellencodierung, von einer Überführung vom Orts- in den Frequenzbereich aus. Die
Wavelet-Theorie stellt uns allerdings nun eine Vielzahl unterschiedlicher Transformationen zur Verfügung:
Man könnte die so genannte „Schnelle Wavelettransformation“ auch als eine Folge von Hoch- und Tiefpassfiltern
beschreiben, wobei die durch Filterung entstandenen Verluste mithilfe einer Differenzinformation
abgespeichert werden und damit nicht verloren gehen
[Kres95:45]
Durch dieses Verfahren kann nicht nur eine erhöhte Qualität, sondern ebenso eine verbesserte Komprimierung
der Bilddaten erreicht werden. Aufgrund dessen kommt die Wavelet-Technik derzeit etwa beim FBI
zur Speicherung von Fingerabrücken 3 oder auch in der Medizintechnik [vgl. Lang99] zur Anwendung. Neben
wie bereits in der eben angesprochenen Fraktalkompression durchaus erwähnenswerten Implementierungen
der akademischen Welt, die überdies interessante Schnittstellen zwischen den beiden innovativen
Verfahren offenbaren [KSH01, 4 FRS94] fand das Wavelet-Verfahren im Gegensatz dazu auch in Bereichen
des Video-Encodings und ebenso des WWW Verwendung: Zwar waren die frühen Software-Produkte und
1
„Der Qualitätsvergleich zwischen gleich großen JPEG- und FIF-Dateien fällt bei fotografischem Bildmaterial zugunsten der fraktalen
Methode aus.“ [SeLo97]
2 So findet sich auf der Webseite der Firma (trotz mehrfacher Verweise hierauf) keinerlei Hinweis mehr auf das Format, noch auch eventuelle,
entsprechende Software: http://www.iterated.com [31.1.03]
3 vgl. [Kres95] p.45
4 “Wavelet coders are well suited for this purpose because the wavelet coefficients can be naturally ordered according to decreasing importance.
Progressive fractal coding is feasible, but it was proposed only for hybrid fractal-wavelet schemes” [KSH01]