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Kompression

Durch Kompression wird das Volumen von Daten reduziert, um z.B. Speicherplatz und/oder Bandbreite einzusparen. Dass Kompression notwendig ist, soll anhand von vier Beispielen belegt werden. In jedem Beispiel wird gezeigt, wie viele Daten auf einer handelsüblichen 1.44 MByte Diskette Platz finden. Auf eine Diskette passen, bei Formatierung mit dem FAT Dateisystem, 1.423 KByte. Das entspricht 1.457.152 Byte und das wiederum 11.657.216 Bit. 

Man sieht also, dass die Archivierung und Übertragung von Daten ein Problem darstellt, da das Datenvolumen zu groß ist. Möchte man z.B. eine Stunde Videomaterial archivieren, so wäre ein Speichermedium nötig mit einer Kapazität von 3600 Sekunden x 622.080.000 Bit/Sekunde = 2,24 x 1012 Bit. Um das Problem zu lösen, muss man das Datenaufkommen reduzieren, indem die Daten komprimiert werden. Es gibt zwei Grundideen bei der Datenkompression: Einerseits kann ein verlustfreies Kompressionsverfahren verwendet werden oder andererseits kann ein verlustbehaftetes Kompressionsverfahren benutzt werden:

Verlustfreie Kompressionsverfahren zeichnen sich dadurch aus, dass nach der Rekonstruktion zuvor komprimierter Daten (z.B. Bilder, Videos oder Audioinformationen), die Originalinformationen wieder vollständig wiederhergestellt werden können.

Die Idee der verlustbehafteten Komprimierung ist, Informationen, welche für den Menschen gar nicht oder nur teilweise wahrzunehmen sind, einfach aus den Originaldaten zu entfernen und dadurch die zu komprimierende Datenmenge zu verkleinern. Als Bespiel für eine verlustbehaftete Komprimierung lässt sich die Umwandlung von Audiodaten in das MP3 Format aufführen. Hier wird unter anderem eine Kompression dadurch erzielt, dass für das menschliche Ohr unhörbare Frequenzen nicht abgespeichert werden. Das menschliche Ohr vermag Frequenzen aus einem Bereich von 20 Hertz bis 20.000 Hertz wahrzunehmen.

Im Gegensatz zu Audiodaten bietet sich bei Bildern eine Möglichkeit das Datenvolumen zu verringern, durch die Wahl des Farbmodells zur Speicherung des Bildes. Benutzt man das RGB-Farbmodell so werden für jeden einzelnen Bildpunkt die Werte für Rot-,Gelb- und Blauanteil gesichert (4 Pixel x 3 Farben x 8 Bit = 96 Bit/4 Pixel). Macht man sich hingegen die Schwäche des menschlichen Sehvermögens zunutze, empfindlicher auf Helligkeitsveränderungen als auf Farbveränderungen zu reagieren, kann man das YUV-Farbmodell heranziehen. Dort werden zwar, wie beim RGB-Modell auch, drei Komponenten gespeichert, aber nicht für jeden Bildpunkt. Bei YUV kommt nämlich noch ein Quantisierungsschritt hinzu. In der Y-Komponente wird für jeden Bildpunkt der Helligkeitswert gesichert, aber nur für jeden 2x2 Bildpunkte großen Block wird ein Farbwert erfasst (siehe Abbildung).

Betrachtet man nur die Farbkomponenten (U und V Komponente), so hat das Bild nur noch die halbe Auflösung der Helligkeitskomponente. Durch die bereits genannte Sehschwäche des menschlichen Auges erzielt man eine Reduzierung des Datenvolumens, durch Bevorzugung des YUV Bildformates gegenüber dem RGB Bildformat, auf die Hälfte des Volumens: (4 Pixel x 8 Bit + 2 x 8 Bit = 48 Bit/4 Pixel) bei einem Informationsverlust, der kaum oder sogar überhaupt nicht feststellbar ist.

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