From 983cdea2357bc597020332bd7e0e9f52d6541fa2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Michael Czechowski Date: Thu, 2 Jul 2026 19:23:26 +0200 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?223015b=20klausurfragen:=20disabled-fragen=20+?= =?UTF-8?q?=20j6/j7/j8/j16=20entfernt,=20j14a=20(farbwerte=20pro=20byte)?= =?UTF-8?q?=20erg=C3=A4nzt,=20ecc-zeile=20raus,=20j22-frage=20layout=20ent?= =?UTF-8?q?zerrt?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- slides/223015b/klausurfragen.md | 898 ++------------------------------ 1 file changed, 32 insertions(+), 866 deletions(-) diff --git a/slides/223015b/klausurfragen.md b/slides/223015b/klausurfragen.md index 5b4d5a1..fb00fdd 100644 --- a/slides/223015b/klausurfragen.md +++ b/slides/223015b/klausurfragen.md @@ -132,6 +132,7 @@ Ordnen Sie jedem Format zu, ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert. - Verlustbehaftet - Verlustfrei - Verlustbehaftet + --- ### J2 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet (Lösung) @@ -237,95 +238,6 @@ Was bedeutet es, eine Datei zu konvertieren? --- -### J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"? -**Thema:** Grundbegriffe – Codec-Konzept -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Erklären Sie, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erklären Sie anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nennen Sie ein konkretes Beispiel. - - ---- - -### J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"? (Lösung) -**Thema:** Grundbegriffe – Codec-Konzept -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Erklären Sie, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erklären Sie anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nennen Sie ein konkretes Beispiel. - -> **Musterlösung:** Codieren = Daten in ein bestimmtes Format umwandeln (z. B. Rohvideodaten → H.264-komprimiertes Video). Decodieren = das Gegenteil: komprimierte Daten wieder in abspielbare Form zurückwandeln (z. B. H.264 → Pixeldaten für den Bildschirm). Codec = Co(der) + Dec(oder) – ein Algorithmus, der beides kann. Beispiel: H.264 ist ein Video-Codec: Der Encoder erzeugt die komprimierte Datei, der Decoder im Player spielt sie wieder ab. - ---- - -### J7 – Codec vs. Container -**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Unterschied -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MC]` - -Was ist der Unterschied zwischen einem Container und einem Codec bei Videodateien? - -- [ ] Container und Codec sind synonyme Begriffe für das gleiche Konzept. -- [ ] Der Container (z. B. MP4) ist die „Verpackung", die verschiedene Streams zusammenpackt. Der Codec (z. B. H.264) bestimmt, wie der Video-Stream komprimiert wird. -- [ ] Der Codec ist die Dateiendung, der Container der Kompressionsalgorithmus. -- [ ] Ein Container enthält immer genau einen Codec – es kann keine Kombination geben. - - ---- - -### J7 – Codec vs. Container (Lösung) -**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Unterschied -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MC]` - -Was ist der Unterschied zwischen einem Container und einem Codec bei Videodateien? - -- [ ] Container und Codec sind synonyme Begriffe für das gleiche Konzept. -- [x] **Der Container (z. B. MP4) ist die „Verpackung", die verschiedene Streams zusammenpackt. Der Codec (z. B. H.264) bestimmt, wie der Video-Stream komprimiert wird.** -- [ ] Der Codec ist die Dateiendung, der Container der Kompressionsalgorithmus. -- [ ] Ein Container enthält immer genau einen Codec – es kann keine Kombination geben. - -> **Feedback:** Container ≠ Codec. Ein MP4-Container kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten. Gleiche Endung `.mp4`, unterschiedlicher Inhalt. Der Container packt zusammen (Video, Audio, Untertitel, Metadaten), der Codec komprimiert. - ---- - -### J8 – Codec vs. Container: Zuordnung -**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MATCH]` - -Ordnen Sie zu: Container oder Codec? - -**Name:** -- MP4 -- H.264 -- WebM -- AV1 - -**Typ (ungeordnet):** -- Codec -- Container -- Codec -- Container ---- - -### J8 – Codec vs. Container: Zuordnung (Lösung) -**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MATCH]` - -Ordnen Sie zu: Container oder Codec? - -| Name | Typ | -|---|---| -| MP4 | Container | -| H.264 | Codec | -| WebM | Container | -| AV1 | Codec | -> **Feedback:** Container = Dateiformat, das Streams zusammenpackt (MP4, MKV, WebM). Codec = Kompressionsalgorithmus für einen bestimmten Stream (H.264, AV1, AAC). - ---- - ### J9 – Redundanz vs. Irrelevanz **Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprinzipien **Punkte:** 2 @@ -340,6 +252,7 @@ Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression arbeiten nach unterschiedlichen Pr **Kompressionstyp (ungeordnet):** - Verlustbehaftet - Verlustfrei + --- ### J9 – Redundanz vs. Irrelevanz (Lösung) @@ -401,7 +314,6 @@ Sortieren Sie die Dateneinheiten von kleinster zu größter: Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bit? - --- ### J11 – Bit und Byte: Umrechnung (Lösung) @@ -425,7 +337,6 @@ Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bi Ihr Internetanschluss bietet **150 Mbit/s**. Wie viele Megabyte pro Sekunde (MB/s) können Sie damit höchstens herunterladen? - --- ### J11a – Bandbreite: Mbit/s in MB/s umrechnen (Lösung) @@ -480,7 +391,6 @@ Ihr Tarif verspricht „250 Mbit/s", die Datei wird aber mit „~31 MB/s" herunt Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen können damit dargestellt werden? - --- ### J12 – 7-Bit ASCII: Wie viele Zeichen? (Lösung) @@ -504,7 +414,6 @@ Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen k Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschiedene Werte kann eine einzelne Hexadezimalziffer annehmen? - --- ### J13 – Hexadezimalzahlen: Zwei 4-Bit-Werte (Lösung) @@ -528,7 +437,6 @@ Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschi Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele Byte Informationen enthalten ein solcher Pixel? - --- ### J14 – Ein Pixel, drei Kanäle, 8 Bit (Lösung) @@ -544,6 +452,29 @@ Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farb --- +### J14a – Farbwerte pro Byte (RGB-Kanal) +**Thema:** Grundbegriffe – Farbtiefe pro Kanal +**Punkte:** 1 +**Typ:** `[NUMERIC]` + +Ein Farbkanal (z. B. Rot) wird mit 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele unterschiedliche Farbwerte kann dieser eine Kanal (1 Byte) annehmen? + + +--- + +### J14a – Farbwerte pro Byte (RGB-Kanal) (Lösung) +**Thema:** Grundbegriffe – Farbtiefe pro Kanal +**Punkte:** 1 +**Typ:** `[NUMERIC]` + +Ein Farbkanal (z. B. Rot) wird mit 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele unterschiedliche Farbwerte kann dieser eine Kanal (1 Byte) annehmen? + +**Lösung:** **256** (±0) + +> **Feedback:** 1 Byte = 8 Bit → 2⁸ = 256 mögliche Werte (0–255). Pro RGB-Kanal also 256 Helligkeitsabstufungen. Alle drei Kanäle kombiniert: 256³ = 16.777.216 (16,7 Mio.) darstellbare Farben (True Color). + +--- + ### J15 – Analoge Medien: Übersicht **Thema:** Medientypen – Analog **Punkte:** 2 @@ -562,6 +493,7 @@ Ordnen Sie jedem Medientyp ein typisches analoges Format zu. - Schallplatte (Vinyl), Tonband, Musikkassette - Fotografie (Negativ, Dia), Mikrofilm - Buch, Zeitung, Lochkarte + --- ### J15 – Analoge Medien: Übersicht (Lösung) @@ -582,37 +514,6 @@ Ordnen Sie jedem Medientyp ein typisches analoges Format zu. --- -### J16 – Generationsverlust: Das Problem analoger Kopien -**Thema:** Analog vs. Digital – Kopierqualität -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Was passiert, wenn eine VHS-Kassette auf eine andere VHS-Kassette kopiert wird? - -- [ ] Die Kopie ist bit-identisch mit dem Original – kein Unterschied erkennbar. -- [ ] Jede Kopie verschlechtert die Qualität – Rauschen nimmt zu, Schärfe ab. -- [ ] Die Kopie wird besser, weil das Kopiergerät Rauschen herausfiltert. -- [ ] Die Qualität bleibt exakt gleich, nur das Medium wechselt. - - ---- - -### J16 – Generationsverlust: Das Problem analoger Kopien (Lösung) -**Thema:** Analog vs. Digital – Kopierqualität -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Was passiert, wenn eine VHS-Kassette auf eine andere VHS-Kassette kopiert wird? - -- [ ] Die Kopie ist bit-identisch mit dem Original – kein Unterschied erkennbar. -- [x] **Jede Kopie verschlechtert die Qualität – Rauschen nimmt zu, Schärfe ab.** -- [ ] Die Kopie wird besser, weil das Kopiergerät Rauschen herausfiltert. -- [ ] Die Qualität bleibt exakt gleich, nur das Medium wechselt. - -> **Feedback:** Generationsverlust ist ein fundamentales Problem analoger Medien: Jede Kopie addiert neues Rauschen. Bei der 3. Generation ist das Material oft unbrauchbar. Digital: Kopie = Original (bit-identisch). - ---- - ### J17 – Digitale Medien: Formate zuordnen **Thema:** Medientypen – Digital **Punkte:** 2 @@ -631,6 +532,7 @@ Ordnen Sie jedem Medientyp typische digitale Formate zu. - MP3, FLAC, WAV, AAC, OGG - JPEG, PNG, RAW, WebP, GIF - PDF, EPUB, TXT, DOCX + --- ### J17 – Digitale Medien: Formate zuordnen (Lösung) @@ -682,62 +584,6 @@ Was ist der fundamentale Unterschied zwischen analoger und digitaler Speicherung --- - - -### J19 – Analoge Distribution: Wie kam Musik zum Käufer? -**Thema:** Distribution – Analog -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Wie wurden analoge Medien typischerweise verbreitet? - -- [ ] Per Download aus dem Internet auf den heimischen Computer. -- [ ] Über Streaming-Dienste wie Spotify oder Apple Music. -- [x] **Physisch: Kauf im Laden, Verleih, Kopie auf Kassette.** -- [ ] Über dezentrale Peer-to-Peer-Netzwerke zwischen Nutzern. - -> **Feedback:** Analoge Distribution war immer physisch gebunden: Man musste das Medium besitzen oder ausleihen. Kopieren war möglich (Kassette), aber mit Qualitätsverlust verbunden. - ---- - - - -### J20 – Digitale Distribution: Die vier Wege -**Thema:** Distribution – Digital -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MATCH]` - -Ordnen Sie jeder Distributionsform ein Beispiel zu. - -| Distributionsform | Beispiel | -|---|---| -| Datenträger | CD, DVD, USB-Stick | -| Download | iTunes Store, Steam, Bandcamp | -| Streaming | Netflix, Spotify, YouTube | -| Peer-to-Peer (P2P) | BitTorrent, eDonkey | - -> **Feedback:** Digital ermöglicht vier Distributionswege: physische Datenträger (wie analog, aber ohne Generationsverlust), Download (Besitz einer Kopie), Streaming (Zugriff ohne Besitz), P2P (dezentrale Verteilung zwischen Nutzern). - ---- - - - -### J21 – Streaming vs. Download: Was ist der Unterschied? -**Thema:** Distribution – Streaming -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Was unterscheidet Streaming von einem Download? - -- [ ] Streaming speichert die Datei dauerhaft, Download nur temporär. -- [ ] Streaming ist immer kostenlos, Download immer kostenpflichtig. -- [x] **Streaming überträgt während des Abspielens, ohne dauerhafte Kopie.** -- [ ] Streaming funktioniert offline, Download braucht ständig Internet. - -> **Feedback:** Streaming = „Wasserhahn" (Daten fließen, solange man zuschaut/hört). Download = „Flasche füllen" (Datei bleibt). Streaming braucht ständige Internetverbindung; Downloads funktionieren offline. - ---- - ### J22 – Analog vs. Digital: Vor- und Nachteile **Thema:** Analog vs. Digital – Vergleich **Punkte:** 2 @@ -751,15 +597,9 @@ Ordnen Sie jede Eigenschaft zu: Vorteil von Analog oder Vorteil von Digital? - Unabhängig von Strom und Internet - Einfache Durchsuchbarkeit (Strg+F) - Haptisches Erlebnis -- Fehlerkorrektur möglich (ECC, RAID) -**Vorteil von (ungeordnet):** -- Digital -- Analog -- Digital -- Analog -- Digital -- Analog +**Zuordnen zu:** Analog · Digital + --- ### J22 – Analog vs. Digital: Vor- und Nachteile (Lösung) @@ -776,25 +616,11 @@ Ordnen Sie jede Eigenschaft zu: Vorteil von Analog oder Vorteil von Digital? | Unabhängig von Strom und Internet | Analog | | Einfache Durchsuchbarkeit (Strg+F) | Digital | | Haptisches Erlebnis | Analog | -| Fehlerkorrektur möglich (ECC, RAID) | Digital | > **Feedback:** Analog: physisch, unabhängig, haptisch – aber Verschleiß und Generationsverlust. Digital: perfekte Kopien, durchsuchbar, korrigierbar – aber abhängig von Technik und Formaten. --- - - -### J23 – Distribution vergleichen: Download, Streaming, P2P -**Thema:** Distribution – Vergleich -**Punkte:** 3 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Erklären Sie die drei digitalen Distributionswege **Download**, **Streaming** und **Peer-to-Peer (P2P)**. Beschreiben Sie für jeden Weg: (1) wie die Daten zu Nutzenden gelangen, (2) ob Nutzende eine dauerhafte Kopie erhalten, und (3) nennen Sie je ein Beispiel. - -> **Musterlösung:** **Download:** Datei wird vollständig vom Server heruntergeladen und lokal gespeichert. Nutzende erhalten dauerhafte Kopie. Beispiel: iTunes Store, Steam. **Streaming:** Daten werden während des Abspielens übertragen, keine dauerhafte lokale Kopie. Beispiel: Netflix, Spotify. **P2P:** Nutzende laden Teile der Datei gleichzeitig von vielen anderen herunter (dezentral). Dauerhafte Kopie möglich. Beispiel: BitTorrent. - ---- - ### J24 – Analog vs. Digital: Kopieren und Archivieren **Thema:** Analog vs. Digital – Transfer **Punkte:** 3 @@ -816,19 +642,6 @@ Vergleichen Sie **analoge** und **digitale** Medien hinsichtlich (1) Kopierquali --- - - -### J25 – Redundanz vs. Irrelevanz erklären -**Thema:** Kompression – Prinzipien -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression nutzen unterschiedliche Prinzipien. Erklären Sie: (1) Was bedeutet **Redundanz entfernen**? (2) Was bedeutet **Irrelevanz entfernen**? (3) Welches Prinzip nutzt welcher Kompressionstyp? - -> **Musterlösung:** **(1) Redundanz:** Wiederholende Muster kompakter darstellen – z.B. "AAAAAAA" → "7×A". Die originalen Daten können perfekt rekonstruiert werden. **(2) Irrelevanz:** Daten wegwerfen, die Menschen nicht wahrnehmen – z.B. unhörbare Frequenzen in Audio, unsichtbare Farbunterschiede in Bildern. Nicht umkehrbar. **(3) Zuordnung:** Verlustfrei = Redundanz (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Irrelevanz (JPEG, MP3). - ---- - ## BLOCK K – Bildformate & Raster vs. Vektor @@ -876,7 +689,6 @@ Ein Bild ist 1920 × 1080 Pixel groß und nutzt 24-Bit-Farbtiefe (True Color). W **Formel:** Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes - --- ### K2 – Speicherbedarf berechnen (Lösung) @@ -912,6 +724,7 @@ Ordnen Sie jeder Farbtiefe ihre Bedeutung zu. - 16,7 Millionen Farben (True Color, Standard) - 256 Farben (Graustufen, GIF) - 2 Farben (Schwarz/Weiß) + --- ### K3 – Farbtiefe: Bedeutung (Lösung) @@ -1016,6 +829,7 @@ Ordnen Sie jeder Eigenschaft zu: Raster oder Vektor? - Raster - Raster - Vektor + --- ### K6 – Raster vs. Vektor: Vergleich (Lösung) @@ -1059,44 +873,6 @@ Erklären Sie, warum ein Rasterbild beim Vergrößern unscharf wird, während ei --- - - -### K8 – Vektor → Raster: Wie heißt das? -**Thema:** Raster vs. Vektor – Konvertierung -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Wie heißt der Prozess, bei dem eine Vektorgrafik in eine Rastergrafik umgewandelt wird? - -- [ ] Vektorisierung -- [x] **Rasterisierung** -- [ ] Pixelierung -- [ ] Komprimierung - -> **Feedback:** Rasterisierung = Vektor → Raster (trivial, immer möglich). Der umgekehrte Prozess (Raster → Vektor) heißt „Tracing" und funktioniert oft nur unbefriedigend. - ---- - - - -### K9 – Interpolation: Welches Verfahren wofür? -**Thema:** Rastergrafiken – Interpolationsverfahren -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MATCH]` - -Ordnen Sie jedem Interpolationsverfahren seine Eigenschaft zu. - -| Verfahren | Eigenschaft | -|---|---| -| Nearest Neighbor | Schnell, pixelig – gut für Pixel-Art | -| Bilinear | Glättet, Standard-Verfahren | -| Bicubic | Hohe Qualität, rechenintensiver | -| Lanczos | Beste Qualität, mathematisch komplex | - -> **Feedback:** Bei der Wahl: Pixel-Art → Nearest Neighbor (soll pixelig bleiben). Normale Bilder → Bilinear oder Bicubic. Maximale Qualität bei Fotos → Lanczos. - ---- - ### K10 – Bildtypen vergleichen: Foto, Screenshot, Logo **Thema:** Bildformate – Anwendungsfälle **Punkte:** 3 @@ -1118,32 +894,6 @@ Sie haben drei Bilder: ein **Foto**, einen **Screenshot** und ein **Logo**. Erkl --- - - -### K11 – Farbtiefe erklären: 1-Bit, 8-Bit, 24-Bit, 32-Bit -**Thema:** Rastergrafiken – Farbtiefe -**Punkte:** 3 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Erklären Sie die Farbtiefen **1-Bit**, **8-Bit**, **24-Bit** und **32-Bit**. Beschreiben Sie für jede: (1) wie viele Farben dargestellt werden können, (2) einen typischen Anwendungsfall. - -> **Musterlösung:** **1-Bit:** 2¹ = 2 Farben (Schwarz/Weiß). Anwendung: Strichzeichnungen, Fax, QR-Codes. **8-Bit:** 2⁸ = 256 Farben. Anwendung: GIF-Bilder, Graustufen, Paletten-Bilder. **24-Bit:** 2²⁴ = 16,7 Millionen Farben (8 Bit pro Kanal: R, G, B). Anwendung: Standard für Fotos und Webgrafiken ("True Color"). **32-Bit:** 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal (Transparenz). Anwendung: PNG mit Transparenz, Compositing in Grafikprogrammen. - ---- - - - -### K12 – Rasterisierung vs. Vektorisierung -**Thema:** Raster vs. Vektor – Konvertierung -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Erklären Sie die beiden Konvertierungsprozesse **Rasterisierung** und **Vektorisierung** (Tracing). Beschreiben Sie: (1) die Richtung der Umwandlung, (2) ob Qualitätsverlust entsteht, (3) warum einer der Prozesse problematischer ist. - -> **Musterlösung:** **Rasterisierung (Vektor → Raster):** Trivial und verlustfrei bei gewählter Auflösung. Aus mathematischen Beschreibungen werden Pixel berechnet. Funktioniert immer perfekt. **Vektorisierung (Raster → Vektor):** Problematisch. Software muss Kanten "erraten" und als Pfade nachzeichnen. Funktioniert gut bei einfachen Grafiken (Logos), schlecht bei Fotos. Immer mit Qualitätsverlust/Interpretation verbunden. - ---- - ## BLOCK L – JPEG: Innenleben @@ -1243,156 +993,6 @@ Warum wird bei JPEG von RGB in YCbCr konvertiert? --- - - -### L4 – Chroma Subsampling: Was ist 4:2:0? -**Thema:** JPEG Schritt 2 – Subsampling -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MC]` - -Was bedeutet das Subsampling-Schema 4:2:0? - -- [ ] 4 Pixel teilen sich eine Helligkeit, aber jeder hat eigene Farbe. -- [x] **4 Pixel teilen sich einen Farbwert (Chrominanz), aber jeder hat eine eigene Helligkeit (Luminanz). Die Farbauflösung wird auf 25% reduziert.** -- [ ] 4:2:0 bedeutet, dass keine Farbe gespeichert wird – nur Graustufen. -- [ ] Die Notation beschreibt die Blockgröße, nicht die Farbauflösung. - -> **Feedback:** 4:2:0 = JPEG-Standard. Von 4 Pixeln wird nur 1 Farbwert gespeichert (2×2-Block teilt Farbe), aber jeder Pixel behält seine eigene Helligkeit. Ergebnis: 50% Datenreduktion, kaum sichtbar. - ---- - - - -### L5 – JPEG-Schritte: Richtige Reihenfolge -**Thema:** JPEG – Kompressionsablauf -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ORDER]` - -Sortieren Sie die Schritte der JPEG-Kompression in der richtigen Reihenfolge: - -1. Farbraumkonversion (RGB → YCbCr) -2. Chroma Subsampling -3. Block-Aufteilung (8×8) -4. DCT (Frequenzanalyse) -5. Quantisierung (hier passiert der Verlust!) -6. Huffman-Coding (verlustfrei) - -> **Feedback:** Der einzige verlustbehaftete Schritt ist die Quantisierung (Schritt 5). Alles davor bereitet die Daten vor, alles danach komprimiert die Ergebnisse verlustfrei weiter. - ---- - - - -### L6 – Welcher Schritt ist verlustbehaftet? -**Thema:** JPEG – Verlust lokalisieren -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Bei welchem Schritt der JPEG-Kompression werden Daten dauerhaft weggeworfen? - -- [ ] Farbraumkonversion (RGB → YCbCr) -- [ ] DCT (Discrete Cosine Transform) -- [x] **Quantisierung – hier werden unwichtige Frequenzkoeffizienten auf Null gesetzt oder vergröbert.** -- [ ] Huffman-Coding - -> **Feedback:** DCT selbst ist verlustfrei und reversibel – es sortiert nur die Daten nach Wichtigkeit. Die Quantisierung ist der einzige verlustbehaftete Schritt: Sie wirft hohe Frequenzen (feine Details) weg. Huffman-Coding danach ist wieder verlustfrei. - ---- - - - -### L7 – DCT: Was macht sie? -**Thema:** JPEG – DCT-Prinzip -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Was leitet die DCT (Discrete Cosine Transform) bei JPEG? - -- [ ] Sie komprimiert die Daten verlustbehaftet. -- [x] **Sie wandelt 64 Pixelwerte eines 8×8-Blocks in 64 Frequenzkoeffizienten um – sortiert die Information nach Wichtigkeit (niedrige Frequenz = wichtig, hohe Frequenz = Details).** -- [ ] Sie verschlüsselt die Daten für sichere Übertragung. -- [ ] Sie reduziert die Farbauflösung des Bildes. - -> **Feedback:** DCT = Herzstück von JPEG, aber selbst verlustfrei. Sie sortiert: Der DC-Koeffizient (0,0) = Durchschnittshelligkeit eines Blocks. Die AC-Koeffizienten = Helligkeitsänderungen. 90% der Information steckt in den ersten 10–15 Koeffizienten. - ---- - - - -### L8 – Huffman-Coding: Prinzip -**Thema:** JPEG – Huffman -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MC]` - -Wie funktioniert Huffman-Coding? - -- [ ] Alle Zeichen bekommen gleich lange Codes – einfach und effizient. -- [x] **Häufige Werte bekommen kurze Codes, selten vorkommende lange Codes – variable Bitlänge statt fester 8 Bit.** -- [ ] Huffman-Coding verschlüsselt die Daten zusätzlich. -- [ ] Es funktioniert nur für Texte, nicht für Bilddaten. - -> **Feedback:** Huffman = verlustfrei, optimal für bekannte Häufigkeiten. Präfix-frei: Kein Code ist Anfang eines anderen → eindeutig decodierbar. Auch in ZIP, PNG, MP3 verwendet. - ---- - - - -### L9 – JPEG-Artefakte: Benennen -**Thema:** JPEG – Artefakte identifizieren -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[MATCH]` - -Ordnen Sie jedem JPEG-Artefakt seine Beschreibung zu. - -| Artefakt | Beschreibung | -|---|---| -| Blocking | 8×8-Blöcke werden sichtbar als Rechteckmuster | -| Ringing | „Geister" oder Halos an scharfen Kanten | -| Posterization | Farbverläufe werden stufig statt fließend | - -> **Feedback:** Alle drei sind Folgen der Quantisierung. Blocking: Weil jeder 8×8-Block unabhängig komprimiert wird. Ringing: DCT hat Probleme mit harten Kanten (Gibbs-Phänomen). Posterization: Zu wenige Bits für feine Farbabstufungen. - ---- - - - -### L10 – JPEG-Kompression erklären: RGB, YCbCr, DCT -**Thema:** JPEG – Pipeline verstehen -**Punkte:** 3 -**Typ:** `[ESSAY]` - -JPEG komprimiert in mehreren Schritten. Erklären Sie die Rolle von: (1) **RGB → YCbCr Konversion**, (2) **DCT (Discrete Cosine Transform)**, (3) **Quantisierung**. Welcher dieser Schritte ist verlustbehaftet und warum? - -> **Musterlösung:** **(1) RGB → YCbCr:** Trennt Helligkeit (Y) von Farbe (Cb, Cr). Ermöglicht Chroma Subsampling – Farbauflösung wird reduziert, Helligkeit bleibt voll erhalten. Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. **(2) DCT:** Wandelt 8×8 Pixelblöcke in Frequenzkoeffizienten um. Sortiert Information nach Wichtigkeit: niedrige Frequenzen = grobe Struktur (wichtig), hohe Frequenzen = feine Details (weniger wichtig). Die DCT selbst ist verlustfrei. **(3) Quantisierung:** Hier passiert der Verlust! Frequenzkoeffizienten werden gerundet/auf Null gesetzt – hohe Frequenzen (Details) werden stärker reduziert. Dieser Schritt ist nicht umkehrbar. - ---- - - - -### L11 – JPEG-Artefakte erklären: Blocking, Ringing, Posterization -**Thema:** JPEG – Artefakte verstehen -**Punkte:** 3 -**Typ:** `[ESSAY]` - -JPEG-komprimierte Bilder zeigen bei niedriger Qualität typische Artefakte. Erklären Sie die drei Artefakte **Blocking**, **Ringing** und **Posterization**. Beschreiben Sie für jedes: (1) wie es aussieht und (2) warum es entsteht. - -> **Musterlösung:** **Blocking:** Sichtbare 8×8-Pixel-Rechtecke. Entsteht, weil jeder Block unabhängig komprimiert wird – bei starker Kompression passen Nachbarblöcke nicht mehr zusammen. **Ringing:** „Geister" oder Halos an scharfen Kanten (z.B. schwarze Schrift auf weißem Hintergrund). Entsteht, weil die DCT mit harten Übergängen schlecht umgehen kann (Gibbs-Phänomen). **Posterization:** Farbverläufe werden stufig statt fließend. Entsteht, weil zu wenige Bits für feine Farbabstufungen übrig bleiben – ähnlich wie ein Poster mit wenigen Farben. - ---- - - - -### L12 – Warum 8×8-Blöcke bei JPEG? -**Thema:** JPEG – Blockgröße -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -JPEG teilt Bilder in 8×8-Pixel-Blöcke auf. Erklären Sie: (1) warum überhaupt Blöcke verwendet werden, (2) warum genau 8×8 (nicht 4×4 oder 16×16), (3) welches Artefakt durch diese Blockaufteilung entstehen kann. - -> **Musterlösung:** **(1) Warum Blöcke:** DCT arbeitet effizienter auf kleinen Bereichen. Globale Analyse wäre rechenintensiv und würde lokale Unterschiede verwischen. **(2) Warum 8×8:** Kompromiss – klein genug für lokale Anpassung, groß genug für effiziente DCT. 64 Koeffizienten sind mathematisch handlich (8² = 64). Historisch auch wegen begrenzter Rechenleistung gewählt. **(3) Artefakt:** Blocking – bei starker Kompression werden die 8×8-Grenzen sichtbar, weil Nachbarblöcke nicht mehr zusammenpassen. - ---- - ## BLOCK M – Bildformate: PNG, GIF, WebP, SVG @@ -1482,24 +1082,6 @@ Wie viele Farben kann ein GIF-Bild gleichzeitig anzeigen? --- - - -### M4 – WebP vs. JPEG: Vorteil? -**Thema:** Bildformate – WebP -**Punkte:** 1 -**Typ:** `[MC]` - -Was ist der hauptsächliche Vorteil von WebP gegenüber JPEG? - -- [ ] WebP unterstützt Videos, JPEG nicht. -- [x] **WebP erzeugt bei gleicher Qualität 25–35% kleinere Dateien als JPEG.** -- [ ] WebP ist verlustfrei, JPEG nicht. -- [ ] WebP kann keine Fotos speichern, nur Grafiken. - -> **Feedback:** WebP (Google, 2010) kann sowohl lossy als auch lossless komprimieren, unterstützt Transparenz und Animationen. Bei gleicher visueller Qualität sind WebP-Dateien deutlich kleiner als JPEG. - ---- - ### M5 – SVG: Was ist es? **Thema:** SVG – Grundbegriff **Punkte:** 1 @@ -1549,6 +1131,7 @@ Ordnen Sie jedem Szenario das optimale Bildformat zu. - SVG - PNG - JPEG + --- ### M6 – Formatwahl: Szenario zuordnen (Lösung) @@ -1569,298 +1152,18 @@ Ordnen Sie jedem Szenario das optimale Bildformat zu. --- - - -### M7 – Bildformate vergleichen: JPEG, PNG, WebP -**Thema:** Bildformate – Vergleich -**Punkte:** 3 -**Typ:** `[ESSAY]` - -Vergleichen Sie die drei Bildformate **JPEG**, **PNG** und **WebP**. Beschreiben Sie für jedes: (1) ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert, (2) ob es Transparenz unterstützt, (3) einen idealen Anwendungsfall. - -> **Musterlösung:** **JPEG:** Verlustbehaftet. Keine Transparenz. Ideal für Fotos im Web – kleine Dateien, Qualitätsverlust bei natürlichen Bildern kaum sichtbar. **PNG:** Verlustfrei. Unterstützt Alpha-Transparenz (8 Bit). Ideal für Screenshots, Grafiken mit Text, Bilder mit Transparenz. **WebP:** Kann beides – lossy (wie JPEG) und lossless (wie PNG). Unterstützt Transparenz und Animation. Ideal als moderner Ersatz für beide – 25-35% kleiner als JPEG bei gleicher Qualität. - ---- - - - -### M8 – GIF vs. moderne Alternativen -**Thema:** Bildformate – Animation -**Punkte:** 2 -**Typ:** `[ESSAY]` - -GIF ist ein altes Format (1987), wird aber noch für Animationen verwendet. Erklären Sie: (1) die Haupteinschränkung von GIF, (2) warum es trotzdem noch populär ist, (3) welche moderne Alternative es gibt. - -> **Musterlösung:** **(1) Haupteinschränkung:** Nur 256 Farben (8-Bit-Palette). Farbverläufe werden stufig, Fotos sehen schlecht aus. **(2) Popularität:** Universelle Browser-Unterstützung, einfach zu teilen, "Meme-Kultur" hat das Format am Leben gehalten. **(3) Alternativen:** WebP (Animation + Millionen Farben + kleiner), APNG (animiertes PNG), oder kurze Videos (MP4/WebM mit `