Begleitmaterial zum Unterricht M114 «Datenkompression»

Die verlustlose und verlustbehaftete Kompression von Daten

1.0 Verlustlose Komprimierung

Zum Beispiel ist der Morsecode ein historisches Verfahren zur verlustlos komprimierten akustischen oder optischen Übermittlung von Buchstaben, Zahlen und weiteren Zeichen in Seefunk und Telegrafie.

Die Codes haben unterschiedliche Codelängen. Häufig verwendete Zeichen erhalten einen kurzen Code, seltene einen langen. Ein Beispiel zu Morsecodes: Welche Botschaft beinhaltet die folgende Morsecodesequenz Morsecodebeispiel.mp3? Die Grenzen dieses Codes soll folgendes Beispiel aufzeigen: Was bedeutet nun diese Codesequenz « • • – • • • • – »?

Der Nachteil beim Morsecode liegt darin, dass es ohne spezielles Trennzeichen (Delimiter) oft Missverständnisse geben kann, wo das Zeichen beginnt und wo es endet. Dieses Problem besteht z.B. bei der Huffman-Kodierung nicht, weil hier die Eigenschaft erfüllt sein muss, dass kein Codewort der Beginn eines anderen Codewortes sein darf.

1.0 Studium der verlustlosen Komprimierungsverfahren

Erarbeiten sie die Theorie zu folgenden Themen:

  • Huffman
  • RLC
  • BWT
  • LZW

und erstellen sie eine Zusammenfassung in der Grössenordnung von 1..2 Seiten. Etwa so, wie wenn sie einen Spickzettel für eine Prüfung zusammenstellen würden. Sie finden z.B. auf dieser Webseite entsprechende Fachbeiträge.

1.2 Übung zu Huffman-Kodierung

Erstellen sie den Huffman-Code für die Textzeile: «GREIFENSEE SCHIFFFAHRT». Beachten sie, dass das Leerzeichen zwischen Greifensee und Schifffahrt auch ein zu codierendes Zeichen ist. Vergleichen sie die Codeeffizient gegenüber der ASCII-Codierung.

1.3 Übung zu RLC

Erstellen sie den RL-Code für das folgende Bitmap. Vergleichen sie den Speicherbedarf des Bitmap's mit und ohne RLC. Bei welchen Bildern ist RLE besonders effizient, wo eher nicht?

1.4 Übung zu BWT

  • Erstellen sie die BWT-Transformation für das Wort «ANANAS» und überprüfen sie mit der rücktransformation ihr Resultat.
  • Sie erhalten den Code «IICRTGH6» in der Burrows-Wheeler-Transformation. Was verbirgt sich dahinter?

1.5 Übung zu LZW

  • Erstellen sie die LZW-Codierung für das Wort «ANANAS» und überprüfen sie mit der Dekodierung ihr Resultat.
  • Sie erhalten den LZW-Code «ERDBE<256>KL<260>». Was verbirgt sich dahinter?

2.0 Verlustbehaftete Komprimierung

Bei der verlustbehafteten Komprimierung können die Originaldaten nicht mehr aus den komprimierten Daten zurückgewonnen werden. Darum ist für die Stärke der Komprimierung entscheidend, wie viel Datenverlust man gar nicht wahrnehmen oder allenfalls noch akzeptieren kann.

2.1 Studium der verlustbehafteten Komprimierungsverfahren bei Multimedia

Da verlustbehaftete Komprimierung häufig zur Bild-, Video- und Audiodatenkompression eingesetzt wird, sollten wir uns zuerst mit den wichtigsten Multimedia-Grundlagen (Bild & Ton) vertraut machen. Erarbeiten sie die Theorie zu folgenden Themen:

  • Farbmodelle RGB, CMYK, YCbCr
  • Bildformate JPG, TIF, GIF, PNG
  • Transparenzfarbe und Alphakanal
  • Medienformate/Fernsehformate
  • Bildkompression

und erstellen sie eine Zusammenfassung in der Grössenordnung von 1..2 Seiten. Etwa so, wie wenn sie einen Spickzettel für eine Prüfung zusammenstellen würden. Sie finden z.B. auf dieser Webseite bei den Fachartikeln zu Multimedia entsprechende Beiträge.

Im folgenden werden sie eine Grafik-SW ausprobieren. Das mächtigste Werkzeug ist dabei ADOBE's Photoshop. Allerdings ist diese App nicht billig und zurzeit ist auch keine Trial-Version verfügbar. Es gibt aber Alternativen:

2.2 Experimentieren mit der DCT-Komprimierung bei JPG

Laden sie die JAVA-Applikation DCTDemo.zip herunter und entpacken sie diese ZIP-Datei. Sie können DCTDemo verwenden, indem sie die Batch-Datei JPEG.bat starten. Falls sie bei der Ausführung dieses Java-Programm Sicherheitsbedenken haben, führen sie es in einer Sandbox wie z.B. einer Windows-VM aus. DCTDemo besitzt übrigens eine Info-Funktion mit einer ausführlichen Beschreibung des Komprimierungsvorgangs bei DCT. Starten sie nun die Applikation mit JPEG.bat.

Für diese Übung benötigen sie das Bild Demo192x144.gif. Laden sie dieses Bild mit «Eigenes Bild laden...» in die Applikation. Mit diesem Bild soll ihnen die «DCT-Diskrete Cosinus Transformation» etwas näher gebracht werden, ohne näher auf die mathematischen Zusammenhänge einzugehen:

  • Untersuchen sie in «Schritt1: Farbraumkonvertierung» die Aufteilung des Farbbilds in seine drei Farbkanäle RGB und YCrCb.
  • Gehen sie zu «Schritt2: Diskrete Cosinus Transformation» und setzen sie den gelben Cursor in die linke schwarze, danach in die rechte weisse Fläche. Wie lauten die originalen und wie die transformierten Werte? Was bringt diese Umwandlung für die Datenreduktion?
  • Nun setzen sie den gelben Cursor auf die Grenzfläche (Schwarz-Weiss-Grenzlinie). Sie finden dort horizontal angeordnet vier verschiedene Grenzflächen. Wie lauten in diesen vier Fällen die originalen und wie die transformierten Werte?
  • Welche Schlüsse ziehen sie aus den unterschiedlichen Werten bei dem scharf grenzflächigen Pixelblock gegenüber dem unscharf grenzflächigen bzw. den strichlierten? Bei welchem Pixelblock wird eine höhere Datenreduktion erreicht und welcher «Arbeits-Schritt» führt schlussendlich dazu?
  • In der Applikation hat es noch weitere Bilder, die sie auch untersuchen können.

2.3 Vermischte Übungen zum Thema Multimedia

  • Wo sind Vektorgrafiken sinnvoll und wo Bitmapgrafiken?
  • Was ist ein Alphakanal und was versteht man unter Bild-Compositing?
  • Welche Bildformate unterstützen Alphakanal?
  • Was ist der Unterschied zwischen einem Alphakanal und einer Transparenzfarbe?
  • Wie setzt sich ein einzelnes Pixel zusammen?
  • Welche Komprimierungsverfahren kommen bei JPG, BMP, TIF, GIF und PNG zum Einsatz?
  • Welche Verfahren führen bei JPG schlussendlich zur Datenreduktion?
  • Ein RGB-Farbbild benutzt nur die Farbe Weiss als Hintergrund und ein Hellblau mit folgenden Werten: R=33, G=121, B=239 (8 Bit pro Farbkanal). Das Bild soll in ein Graustufenbild umgewandelt werden. Berechnen sie den für das Hellblau entsprechenden Grauwert. (8 Bit pro Farbkanal)
  • Berechnen Sie die Bandbreite in GigaBit per Second oder kurz Gbps für die Übertragung eines unkomprimierten digitalen Videosignals HD1080i50 ohne Unterabtastung und 8 Bit Auflösung pro Kanal.
  • Nach wie vielen Minuten unkomprimierten HD1080i50 Video wäre eine DVD-5 (Single-Layer DVD mit 4.7GB) voll?
  • Berechnen Sie den Datenstrom und den Speicherbedarf für den 90 minütigen Stereo-Audio-Track eines Films in:
    CD-Qualität (44,1kHz bei 16Bit)
    Studio-Qualität (96kHz bei 24Bit)
  • Was versteht man unter verlustloser und verlustbehafteter Kompression? In was unterscheiden sich diese? Nennen sie Einsatzgebiete.
  • Video sind bewegte Bilder. Wie können die dabei anfallenden Datenmengen effektiv komprimiert werden? (Ansätze und Strategien)
  • Im Wort «Verlustbehaftete Komprimierung» steht ja bereits der Hinweis, dass Informationen verloren gehen. Ziel ist es, im vertretbaren Bereich zu bleiben. Kann es auch übertrieben werden? Wo liegen die Grenzen?
  • Was versteht man unter dem Begriff I-, B- und P-Frame?
  • Was bedeutet GOP12 bezüglich I-Frames?
  • Wäre GOP120 sinnvoll?

2.4 Übung Praxis JPG und GIF

  • Analysieren sie die 5 Graphikdateien in dieser ZIP-Datei Testbilder.zip. Es handelt sich um 2x JPG und 3x GIF.
  • Stellen sie von den TBZ-Tower-Bilder die Auflösung (Breite x Höhe) fest und
    berechnen sie die Anzahl Pixel/Bild, und die theoretischen Speichergrösse bei Annahme von "TrueColor" und "unkomprimiert" (Was bedeutet übrigens TrueColor?)
  • Vergleichen sie die tatsächlichen Speichergrössen und interpretieren
    sie diese bezüglich Bildqualität und Artefakte. Welche unterschiede bestehen zwischen den JPG und den GIF-Bildern bezüglich Farbauflösung?
  • Was ist das besondere am MisterDD-Bild? Laden sie dazu das Bild in das Graphikprogramm ihrer Wahl

2.5 Übung Praxis Transparenzfarbe und Alphakanal

  • Laden sie sich die folgenden Dateien herunter: Micky.gifMicky.tif und MickyBGD.jpg.
    Micky.gif besitzt eine Transparenzfarbe und Micky.tif einen Alphakanal. Erstellen sie nun je eine Bildkomposition: Micky.gif mit MickyBGD.jpg als Hintergrund und Micky.tif mit MickyBGD.jpg als Hintergrund. Vergleichen sie die Resultate. Was ziehen sie für einen Schluss daraus?

Aufgabe 2.6 Audioqualitätsstufen vergleichen

Sehen sie sich auf ihrem Notebook den Film Vimeo-Videoclip zu Audioqualitaet an. Benutzen sie dazu Kopfhörer. Was haben sie gelernt? Notieren sie sich ihre neuen Erkentnisse.

Lösung zu 1.2 Huffman-Kodierung

Erstellen sie den Huffman-Code für die Textzeile: «GREIFENSEE SCHIFFFAHRT». Beachten sie, dass das Leerzeichen zwischen Greifensee und Schifffahrt auch ein zu codierendes Zeichen ist. Vergleichen sie die Codeeffizient gegenüber der ASCII-Codierung.

Lösung zu 1.3 RLC

Erstellen sie den RL-Code für das folgende Bitmap. Vergleichen sie den Speicherbedarf des Bitmap's mit und ohne RLC. Bei welchen Bildern ist RLE besonders effizient, wo eher nicht? =
Ohne RLC: 11111111111'00'111111'00'1111'000000'11'000000'1111'00'111111'00'11111111111 = 64 Bit
Beginnend bei Rot wechseln sich die beiden Farben ständig ab:

RLC Dezimal: 11 / 2 / 6 / 2 / 4 / 6 / 2 / 6 / 4 / 2 / 6 / 2 / 11
4 Bit ergeben die Anzahl nacheinander angeordneten Pixel's

RLC Binär: 1011'0010'0110'0010'0100'0110'0010'0110'0100'0010'0110'0010'1011 = 52 Bit

Lösung zu 1.4 BWT

  • Erstellen sie die BWT-Transformation für das Wort «ANANAS» und überprüfen sie mit der rücktransformation ihr Resultat. = SNNAAA1
  • Sie erhalten den Code «IICRTGH6» in der Burrows-Wheeler-Transformation. Was verbirgt sich dahinter? = RICHTIG

Lösung zu 1.5 LZW

  • Erstellen sie die LZW-Codierung für das Wort «ANANAS» und überprüfen sie mit der Dekodierung ihr Resultat. = AN«256»AS
  • Sie erhalten den LZW-Code «ERDBE<256>KL<260>». Was verbirgt sich dahinter? = ERDBEERKLEE

Lösung zu 2.2 Experimentieren mit der DCT-Komprimierung bei JPG

  • Untersuchen sie in «Schritt1: Farbraumkonvertierung» die Aufteilung des Farbbilds in seine drei Farbkanäle RGB und YCrCb.
    Der Y-Kanal besteht aus zwei Graustufenflächen, im oberen Bildteil mit hartem, im unteren Bildteil mit weichem Graustufenübergang.
  • Gehen sie zu «Schritt2: Diskrete Cosinus Transformation» und setzen sie den gelben Cursor in die linke schwarze, danach in die rechte weisse Fläche. Wie lauten die originalen und wie die transformierten Werte? Was bringt diese Umwandlung für die Datenreduktion?
    Der schwarze 8x8-Pixel-Block der Y-Komponente zeigt 64 Mal den Graustufenwert 0 an. Der DCT-transformierte 8x8 Block besteht allerdings aus nur einem einzelnen Wert. Die anderen 63 Werte sind 0. Bei diesem nur aus einer Schwarzfläche bestehenden Pixelblock bringt DCT nichts, weil ja bereits der nichttransformierte Pixelblock mit RLC stark Datenreduziert werden könnte. Beim weissen Pixelblock sieht es ähnlich aus.
  • Nun setzen sie den gelben Cursor auf die Grenzfläche (Schwarz-Weiss-Grenzlinie). Sie finden dort horizontal angeordnet vier verschiedene Grenzflächen. Wie lauten in diesen vier Fällen die originalen und wie die transformierten Werte?
    Scharfer Übergang: Die Originalwerte im 8x8 Pixelblock sind auf der linken Bildhälfte 0 und auf der rechten Bildhälfte 255. Bei den transformierten Werten erkennen wir 4 Säulen mit jeweils unterschiedlicher Höhe.
    Längstreifen: Bei den transformierten Werten erkennen wir wiederum 4 Säulen mit jeweils unterschiedlicher Höhe.
    Querstreifen: Bei den transformierten Werten erkennen wir mehrere Säulen mit jeweils unterschiedlicher Höhe.
    Weicher Übergang: Die Originalwerte vergrössern sich kontinuierlich von links nach rechts. Wir erhalten bei den transformierten Werten nur eine ausgeprägte Säule.
  • Welche Schlüsse ziehen sie aus den unterschiedlichen Werten bei dem scharf grenzflächigen Pixelblock gegenüber dem unscharf grenzflächigen? Bei welchem Pixelblock wird eine höhere Datenreduktion erreicht und welcher «Arbeits-Schritt» führt schlussendlich dazu?
    Wir stellen fest: Die scharfe Grenze erzeugt mehr Werte in der DCT-Matrix als die unscharfe oder umgekehrt formuliert: Weniger DCT-Werte führen zu einem unschärferen Bild. Im Extremfall sehen wir nur noch eine Farbe. Etwas salopp ausgedrückt kann man sagen, dass eine hohe Quantisierung in «Schritt3: Quantisierung» zu weniger, oder gleichartigen DCT-Werten und somit einem unschärferen Bild führt. Allerdings mit dem Vorteil, dass in beiden Fällen durch «Schritt5: DPCM- und RLE-Kodierung» eine starke Datenreduzierung bewirkt wird.

Zusammenfassend:

  • DCT ist nur eine Vorbereitung der Pixelwerte (ählich bei BWT und LZW), um anschliessend mit RLC effizient die Datenmenge zu reduzieren.
  • Wenn bei DCT die Qualität zu stark reduziert wird, ergeben sich sogenante Block-Artefakte, das heisst 8x8 Pixelblöcke gleicher Farbe.

 

Lösungen zu 2.3 Multimedia

  • Wo sind Vektorgrafiken sinnvoll und wo Bitmapgrafiken?
    Vektorgrafik für z.B. Grafiksymbole oder Schriften (Font).
    Bitmapgrafik für Fotografien.
    Ein Bitmap zu vektorisieren macht wenig Sinn.
    Vektorgrafiken lassen sich beliebig vergrössern.
    Bitmapgrafiken zeigen beim Vergrössern Treppenartefakte.
  • Was ist ein Alphakanal und was versteht man unter Bild-Compositing?
    Ein Alphakanal ist ein Graustufenkanal, der angibt, wo das Bild transparent werden soll. Dies ist im Zusammenhang mit einem Bildcompositing interessant. Compositing: Es werden zwei oder mehr voneinander getrennt aufgenommene Elemente zu einem Bild vereint.
  • Welche Bildformate unterstützen Alphakanal?
    Alphakanal unterstützen z.B. PSD (Photoshop), TIF, PNG.
  • Was ist der Unterschied zwischen einem Alphakanal und einer Transparenzfarbe?
    Alphakanal: Graustufenbild, dass eine Stanzmaske darstellt.
    Transparenzfarbe: Das Bildformat GIF unterstützt eine Transparenzfarbe. Eine zu bestimmende Farbe dient als Stanzmaske. Weil so nur «Maskieren» oder «Nicht Maskieren» möglich sind, können keine Halbtransparenzen erzeugt werden.
  • Wie setzt sich ein einzelnes Pixel zusammen?
    RGB: 3 Farbkanäle mit je 8 Bit Auflösung.
    Es gibt auch Formate mit höheren Auflösungen wie z.B. 12 Bit/Farbkanal oder 16Bit/Farbkanal.
    RGB mit 8Bit/Farbkanal ergibt 16.7 Millionen verschieden Farben (256x256x256)
  • Welche Komprimierungsverfahren kommen bei JPG, BMP, TIF, GIF und PNG zum Einsatz?
    JPG: Unterabtastung, DCT, RLC, Huffman
    BMP: RLC
    TIF: LZW (als JPG-Container wie JPG)
    GIF: LZW
    PNG: Deflate (wie bei ZIP)
  • Welche Verfahren führen bei JPG schlussendlich zur Datenreduktion?
    Die Unterabtastung, bei DCT die Quantisierung der Koeffizienten mit anschliessender RLC und Huffman-Codierung.
    Anmerkung: Bei der DCT wird das Bild blockweise (8x8 Pixel) umgewandelt, was bei einer zu starken Komprimierung zu Blockartefakten führen kann.
  • Ein RGB-Farbbild benutzt nur die Farbe Weiss als Hintergrund und ein Hellblau mit folgenden Werten: R=33, G=121, B=239 (8 Bit pro Farbkanal). Das Bild soll in ein Graustufenbild umgewandelt werden. Berechnen sie den für das Hellblau entsprechenden Grauwert. (8 Bit pro Farbkanal)
    R: 33 x 0.3 = 10
    G: 121 x 0.6 = 73
    B: 239 x 0.1 = 24
    Sume: 10+73+24=107 Y=107 (Y=Luminanz)
  • Berechnen Sie die Bandbreite in GigaBit per Second oder kurz Gbps für die Übertragung eines unkomprimierten digitalen Videosignals HD1080i50 ohne Unterabtastung und 8 Bit Auflösung pro Kanal.
    Digitalisiertes Vollbild 1920 x 1080 Bildpunkten (16:9)
    Eine Vollseite 2'073'600 Pixel
    Bei 3 Byte/Pixel 6'220'800 Bytes
    50 Halbbilder ergeben 25 Vollbilder.
    Bei 25 Bilder/sec. 155'520'000 Byte/sec
    155.52 MBps oder 1.24416 Gbps (B=Byte, b=bit)
  • Nach wie vielen Minuten unkomprimierten HD1080i50 Video wäre eine DVD-5 (Single-Layer DVD mit 4.7GB) voll?
    4700 MB / 155.52 MBps = 30.22 Sekunden
  • Berechnen Sie den Datenstrom und den Speicherbedarf für den 90 minütigen Stereo-Audio-Track eines Films in:
    CD-Qualität (44,1kHz bei 16Bit)
    Studio-Qualität (96kHz bei 24Bit)
    CD: 44'100 Hz x 2 B = 88'200 B
    (60 sec x 60 sec x 1.5) * 88'200 = 476.28 MB

    Bei Stereo: 476.2 MB x 2 Kanäle = 952.56 MB
    Zum Vergleich: Eine Audio-CD hat eine Kapazität von ca. 650MB
    Studio: 96'000 Hz x 3B = 288'000 B
    (60 x 60 x 1.5) * 288'000 = 1.5552 GB

    Bei Stereo: 2 x 1.5552 GB = 3.1104 GB
  • Was versteht man unter verlustloser und verlustbehafteter Kompression? In was unterscheiden sich diese? Nennen sie Einsatzgebiete.
    Verlustlos: Huffman, RLC, BW, ZLW  → Das Original kann wieder vollständig hergestellt werden. (zB. ZIP)
    Verlustbehaftet: Reduktion der Farben/Auflösung, Unterabtastungm DCT → Man verliert Information. Es stellt sich die Frage: Wie viel Informationsverlust ist vertretbar? Verlustlose Komprimierung bei Datenreduzierung von z.B. Programmen (EXE) und Daten (Text) mit ZIP, RAR etc. Verlustbehaftete  Komprimierung bei Multimedia.
  • Video sind bewegte Bilder. Wie können die dabei anfallenden Datenmengen effektiv komprimiert werden? (Ansätze und Strategien)
    Intraframe: Bild unschärfer werden lassen. Komprimierung innerhalb eines Bildes und Unterabtastung (Reduktion in den Chromakanälen)
    Interframe: Komprimierung über Bildserien hinweg. Bilddifferenzen zum vorangegangenen Bild.
  • Im Wort «Verlustbehaftete Komprimierung» steht ja bereits der Hinweis, dass Informationen verloren gehen. Ziel ist es, im vertretbaren Bereich zu bleiben. Kann es auch übertrieben werden? Wo liegen die Grenzen?
    Intraframe: Bei DCT wird das Bild in Blöcke aufgeteilt. Wird nun zu stark quantisiert, treten die Blockgrenzen immer mehr zum Vorschein. Dies nennt man Blockbildung. Somit erhält man sogenannte Artefakte (Bildanomalitäten).
    Bei der Interframe-Komprimierung führen zu lange GOP-Sequenzen bzw. zu weit auseinanderliegende Schlüsselbilder zu entsprechend langen Bildstörungen, wenn ein Zwischenbild beschädigt ist.
  • Was versteht man unter dem Begriff I-, B- und P-Frame?
    I-Frame: Intraframe kodiertes Bild oder Schlüsselbild.
    P-Frame: Bild mit unidirektionaler Prädiktion. Dh. zur Rekonstruierung des Bildes wird das vorangegangene Bild benötigt.
    B-Frame: Bild aus bidirektionaler Prädiktion. Dh. zur Rekonstruierung des Bildes werden das vorangegangene und das darauffolgende Bild benötigt.
  • Was bedeutet GOP12 bezüglich I-Frames?
    GOP12: Alle 12 Frames folgt ein I-Frame oder Schlüsselbild. Liegen die I-Frames zu weit auseinander, wird im Fehlerfall die Rekonstruktion der Zwischenbilder immer schwieriger. Etwa so wie bei den differentiellen Datenbackup's, wo im Extremfall auf das letzte Fullbackup zurückgegriffen werden muss. Somit wirkt sich die Wahl einer zu langen GOP-Sequenz ungünstig aus.
  • Wäre GOP120 sinnvoll?
    Nein. Siehe vorangegangene Antwort. Ausserdem unterstützt VideoDVD keine überlangen GOP-Sequenzen.

Lösungen zu 2.4 Praxis JPG und GIF

  • Analysieren sie die 5 Graphikdateien in dieser ZIP-Datei Testbilder.zip. Es handelt sich um 2x JPG und 3x GIF.
  • Stellen sie von den TBZ-Tower-Bilder die Auflösung (Breite x Höhe) fest und
    berechnen sie die Anzahl Pixel/Bild, und die theoretischen Speichergrösse bei Annahme von "TrueColor" und "unkomprimiert" (Was bedeutet übrigens TrueColor?)
  • Vergleichen sie die tatsächlichen Speichergrössen und interpretieren
    sie diese bezüglich Bildqualität und Artefakte. Welche unterschiede bestehen zwischen den JPG und den GIFBildern bezüglich Farbauflösung?
  • Was ist das besondere am MisterDD-Bild? Laden sie dazu das Bild in
    ein Graphikprogramm ihrer Wahl (z.B. Photoshop)
  • TBZTowerHi.gif: 33'501B bei 320x240Pixel
  • TBZTowerLow.gif: 22'874B bei 320x240Pixel
  • TBZTowerHi.jpg: 165'838B bei 320x240Pixel
  • TBZTowerLow.jpg: 107'297B bei 320x240Pixel

TBZTower-Bild in Truecolor (TrueColor bedeutet RGB mit je 8Bit = 24Bit oder 3Byte):
320x240Pixel=76'800 → 76'800 x 3B = 230'400B

TBZTower-Bild in 8Bit pro Pixel (GIF):
320x240Pixel=76'800 → 76'800 x 1B = 76'800B

Das besondere am MisterDD-GIF-Bild ist die Transparenzfarbe, die es ermöglicht, mit einem entsprechenden Hintergrundbild eine Bildkomposition zu erstellen.

GIF (Graphics Interchange Format): Pro Pixel 8Bit und somit max. 256 unterscheidbare Farben. Somit muss das Bild mit weniger Farben auskommen, was gleiche Farbbereiche wahrscheinlich macht und RLC effizient wirken lässt.

Wissenswertes zu JPG und GIF:

  • GIF  für Grafiken und Logos
  • GIF kann jeder Webbrowser seit der ersten WWW-Generation darstellen
  • GIF kann eine gestimmte Farbe als Transparenz darstellen
  • GIF für kleine Animationen Animated-GIF wie z.B. der bekannte schaufelnde Bauarbeiter bei «Under construction»
  • Umwandlung in GIF ergibt Artefakte infolge Komprimierung und Farbreduzierung gegenüber dem Originalbild.
  • JPG für Fotos und Bilder
  • JPG kann jeder Webbrowser seit der ersten WWW-Generation darstellen
  • JPG ist beliebig stark verlustbehaftet komprimierbar (Achtung: Artefakte)

Lösung zu 2.5 Praxis Transparenzfarbe und Alphakanal

  • Laden sie sich die folgenden Dateien herunter: Micky.gifMicky.tif und MickyBGD.jpg.
    Micky.gif besitzt eine Transparenzfarbe und Micky.tif einen Alphakanal. Erstellen sie nun je eine Bildkomposition: Micky.gif mit MickyBGD.jpg als Hintergrund und Micky.tif mit MickyBGD.jpg als Hintergrund. Vergleichen sie die Resultate. Was ziehen sie für einen Schluss daraus?
    Da GIF nur eine Farbe als Transparenz definieren kann, entstehen harte Übergänge vom Vordergrundbild zum Hintergrundbild. TIF besitzt einen Alphakanal. Dies ist ein Graustufenbild mit 255 Graustufenwerten. 0 bedeutet Schwarz bzw. Transparenz (Der Hintergrund scheint durch). Der Graustufenwert 255 bedeutet Weiss bzw. keine Transparenz (Dieser Bildteil wird angezeigt). Die dazwischenliegenden Graustufenwerte haben Halbtransparenzen zur Folge. Damit entstehen weichere Übergänge vom Vordergrundbild zum Hintergrundbild.