add quantization visual to termin-2, restructure jpeg section
This commit is contained in:
@@ -183,6 +183,18 @@ Die Frage ist nicht ob, sondern wie komprimiert wird.
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# Zwei Philosophien der Kompression
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Was ist überhaupt KOMPRESSION?
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- Luftdruck in Auto/Fahrradreifen
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- LNG Flüssiggas
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- Tripsdrill, Disneyland
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- Oper/Theater/Telenovela
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- Cola Sirup für den Sodastream
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# Verlustfreie Kompression (Lossless)
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@@ -922,6 +934,15 @@ Prognose 2028: 394 ZB
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: 'Floridi, L.: The forth Revolution' -->
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# AI-generierte Inhalte 2025
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**Wie viel Content ist heute synthetisch?**
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@@ -106,7 +106,7 @@ Hochschule der Medien Stuttgart
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**Ein Dateiformat definiert:**
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- Ob und wie Daten komprimiert werden
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- Welche Metadaten enthalten sind
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- Wie Daten *codiert* und *decodiert* (*Co·dec*)
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- Wie Daten *»codiert«"* und *»decodiert«* (*Co·dec*)
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| Ziel | Bild | Audio | Dokument |
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|------|------|-------|----------|
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@@ -354,9 +354,9 @@ Banding: Zu wenig Bits für feine Farbabstufungen.
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| 30 | ~50 KB | Deutlich sichtbar |
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**Sweet Spot: 85-90**
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~10× Kompression, für Menschen kaum unterscheidbar.
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~10× Kompression ist für den Menschen kaum unterscheidbar.
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<small>¹ je nach Programm seine eigene Bedeutung von bspw. f80%</small>
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<small>¹ je nach Programm unterschiedliche Kompression</small>
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Quality 100 ist nicht "unkomprimiert".
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@@ -377,9 +377,15 @@ Für Archivierung: 90-100 oder gleich PNG/RAW.
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<!-- _class: klausur -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #e3f2fd -->
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# JPEG: Schritt 1 – Farbraum wechseln
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# JPEG: Schritt 1 – Farbraumkonversion
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**RGB → Y'CbCr** (seltener Y'UV)
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@@ -431,47 +437,100 @@ Das Auge merkt es kaum, weil Helligkeit erhalten bleibt.
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# JPEG: Schritt 3 – DCT
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# JPEG: Schritt 3 – Block-Aufteilung
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**Discrete Cosine Transform:**
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Bild in 8×8-Pixel-Blöcke aufteilen.
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Jeden Block in **räumliche Frequenzen** zerlegen.
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**Das Bild wird in 8×8-Pixel-Blöcke zerlegt.**
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**Räumliche Frequenz = Wie schnell ändern sich Pixelwerte?**
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- **Niedrig:** Große, gleichmäßige Flächen (Himmel)
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- **Hoch:** Schnelle Wechsel, feine Details (Haare, Kanten)
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Jeder Block wird unabhängig verarbeitet.
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Bei 1920×1080: Das sind 240 × 135 = 32.400 Blöcke.
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**Level Shift:**
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Alle Pixelwerte werden um −128 verschoben.
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Bereich vorher: 0 bis 255
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Bereich nachher: −128 bis +127
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**Warum −128?**
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Die DCT arbeitet besser mit Werten, die um Null zentriert sind.
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Die Block-Aufteilung ist der Grund für "Blocking-Artefakte" bei starker Kompression.
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Benachbarte Blöcke werden völlig unabhängig verarbeitet.
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**Vorteil:** Die meiste Bildinformation steckt in niedrigen Frequenzen.
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NICHT Tonhöhe! Räumliche Frequenz = Änderungsrate der Helligkeit im Raum.
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Niedrige Frequenz: Langsamer Übergang von hell zu dunkel
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Hohe Frequenz: Schneller Wechsel (z.B. Schachbrettmuster)
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DCT ist wie ein Prisma: Zerlegt das Bild in seine Frequenzkomponenten.
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Falls Bildbreite/Höhe nicht durch 8 teilbar:
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Rand wird aufgefüllt (Padding).
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# JPEG: Schritt 4 – Quantisierung
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# JPEG: Schritt 4 – DCT
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**Discrete Cosine Transform**
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Jeder 8×8-Block wird von Pixelwerten in 64 Frequenzkoeffizienten umgewandelt.
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**Die 64 Koeffizienten:**
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| Position | Name | Bedeutung |
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|----------|------|-----------|
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| (0,0) | DC | Durchschnittshelligkeit des Blocks |
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| Rest | AC | Helligkeitsänderungen (Frequenzen) |
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**Energy Compaction – der Schlüssel zur Kompression:**
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Bei typischen Fotos landet über 90% der visuellen Information in den ersten 10–15 Koeffizienten (oben links). DCT selbst ist verlustfrei und reversibel!
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Zwei-dimensionales Array mit 64
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"Frequenz" hier = räumliche Frequenz = wie schnell ändert sich die Helligkeit?
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Niedrige Frequenz (oben links): Langsame Änderungen, große gleichmäßige Flächen
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Hohe Frequenz (unten rechts): Schnelle Änderungen, feine Details, Kanten
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Energy Compaction bedeutet: DCT "sortiert" die Information nach Wichtigkeit.
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Das ermöglicht gezieltes Wegwerfen im nächsten Schritt.
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# JPEG: Schritt 5 – Quantisierung
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**Hier passiert der Datenverlust.**
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Hohe räumliche Frequenzen (Details) → grob speichern oder weglassen
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Niedrige Frequenzen (Flächen) → erhalten
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Die DCT hat sortiert: Wichtiges von Unwichtigem getrennt
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**Jetzt wird aufgeräumt:**
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- Wichtige Werte (niedrige Frequenz, große Flächen) → präzise behalten
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- Unwichtige Werte (hohe Freqzenz, feine Details) → vergröbern oder auf Null setzen
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**Das Ergebnis:**
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Von den 64 Werten pro Block bleiben oft nur 5–15 übrig.
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Der Rest wird zu Nullen (lassen sich extrem gut komprimieren)
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Quantisierung = Division durch Quantisierungsmatrix + Rundung.
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Je höher die Zahl in der Matrix, desto mehr wird verworfen.
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Quality 100 ist nicht verlustfrei! Es ist nur minimaler Verlust.
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**Quality-Einstellung im Bildprogramm:**
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Hohe Quality = mehr Werte behalten = größere Datei
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Niedrige Quality = mehr Nullen = kleinere Datei, mehr Artefakte
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Die Entscheidung "was ist wichtig" trifft nicht der Encoder spontan –
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sie basiert auf Forschung darüber, was das menschliche Auge wahrnimmt.
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Große gleichmäßige Flächen: Auge sehr empfindlich → behalten
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Feine schnelle Wechsel: Auge weniger empfindlich → darf weg
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Quality 100 ist übrigens nicht verlustfrei.
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Es bedeutet nur: sehr wenig wegwerfen.
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: 'https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization' -->
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# JPEG: Schritt 5 – Zigzag & RLE
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**Nach Quantisierung:** Viele Werte sind 0 (v.a. hohe Frequenzen).
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@@ -496,6 +555,11 @@ Lange Null-Sequenzen sind ideal für RLE.
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<!-- _class: klausur -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #e3f2fd -->
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# JPEG: Schritt 6 – Huffman-Coding
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**Verlustfreie Kompression der Restwerte**
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Reference in New Issue
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