Webdesign - Netzmafia

verlassen, daß der Betrachter jedes Detail sehen kann.
Das Beispiel zeigt, daß Dithering auch Übergänge erzeugen kann (Fehlerdiffusion). Dabei wird
versucht, sich der wirklichen Übergang von einer Farbe über Zwischentöne zur anderen durch ein
Muster verfügbarer Farben anzunähern. Stellt man sich jedoch eine Zeile Text vor, so kann dieser
Effekt zur oben bereits erwähnten Unleserlichkeit führen.
Bildkompressionsverfahren
Bilder mit hoher Auflösung im Computer zu speichern kostet Platz. Bei einer Auflösung von 640 x
480 Bildpunkten und 16 Millionen Farben (24 Bit pro Bildpunkt), benötigt man für ein Bild 921600
Bytes, also fast 1 MByte, Speicherplatz. Bilddateien sind also äußerst unhandlich, besonders dann,
wenn ein größeres Bildarchiv angelegt oder ein Farbbild via Modem und Telefonleitung oder per
ISDN übertragen werden soll. Daher versucht man Bilder komprimiert abzuspeichern.
Erste Schritte zur Verringerung der Dateigröße unternehmen Grafikformate, die intern
Kompressionsmethoden wie Lauflängencodierung, LZW- oder Huffman-Codierung verwenden, wie
z.B. GIF, PCX oder TIFF. Allerdings überschreiten diese Methoden selbst in ihrer modernsten Form
selten den Kompressionsfaktor drei. Jedoch komprimieren diese Verfahren ohne Verluste und das
Original läßt sich bis aufs letzte Bit wieder herstellen. Bei der Reduktion von Bilddaten kann man
sogenannte 'Kompressionsverfahren' verwenden, um die Redundanz in der Bildinformation zu
beseitigen. Dabei unterscheidet man zwischen verlustfreier Kompression, bei der das unrsprüngliche
Bild wieder originalgetreu hergestellt wird und verlustbehafteter Kompression, wo bei der
Kompression ein mehr oder minder großer Teil der Bildinformation verloren geht.
Ein einfaches Kompressionsverfahren ist die Run-Length-Codierung (RLE). Dabei verfährt man wie
folgt: Das Bild wird z. B. Zeile für Zeile abgespeichert. Wenn mehrere aufeinanderfolgende
Bildpunkte die gleiche Farbe haben, so speichert man einen Zähler ab, der angibt, wie oft diese Farbe
folgt. Der Zähler ist eine Bildpunktfarbe, die nicht vorkommt und über einen Sonderfall abgehandelt
wird. Dieses Verfahren eignet sich am Besten für Bilder die eine Palette verwenden und keine
Farbverläufe (z.B. bei Fotos) oder komplizierte Muster enthalten. Bilder in Echtfarben, z.B. von
Fotoaufnahmen eignen sich für dieses Verfahren nicht sehr gut. So lassen sich umgekehrt z.B.
Grafiken, die farbige Flächen enthalten sehr gut mit dem Verfahren abspeichern.
Wenn man komplexere Codierungen z. B. LZW (GIF) verwendet, lassen sich noch bessere
Kompressionsfaktoren erreichen, da dann auch sich wiederholende Muster erkannt werden. Auch hier
gilt, daß Echtfarbenbilder nur schlecht komprimiert werden können.
Verlustfreie Kompression
Nach dem Satz von Shannon ist die maximale Entropie einer Informationsquelle S definiert durch
H(S) = Summe(Pi * ld(1/Pi))
wobei Pi die Wahrscheinlichkeit des Auftretens vom Symbol Si ist. ld(1/Pi) ist der Logarithmus zur
Basis 2 von 1/Pi und gibt an, wieviele Bits benötigt werden, um das Symbol Si zu codieren. Dazu ein
Beispiel:
Für ein Bild mit gleichverteilten Graustufenwerten gilt pi = 1/256. Es werden also 8 Bit benötigt, um
jede Graustufe zu codieren. Die Entropie des Bildes ist 8.
Die folgenden Algorithmen können mit einem einfachen Beispiel erläutert werden. Es sei die folgende
Häfigkeitsverteilung gegeben:
Symbol A B C D E
---------------------------------
Anzahl 15 7 6 6 5
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Bildkompressionsverfahren 26