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title: "Fragenkatalog – Dateiformate (223015b)"
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# Klausurfragen – 223015b
**Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien · HdM Stuttgart · M. Czechowski**
Stand: 01.02.2026
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> **Legende – Moodle XML-Typen:**
> `[MC]` = `multichoice` (einzelne Auswahl)
> `[MM]` = `multichoice` + `false` (Mehrfachauswahl)
> `[MATCH]` = `matching` (Zuordnung)
> `[ORDER]` = `ordering` (Reihenfolge)
> `[ESSAY]` = `essay` (Freitext, manuell bewertet)
> `[SHORTANS]` = `shortanswer` (Stichwort/Satz, automatisch geprüft)
> `[NUMERIC]` = `numerical` (Zahlenwert ± Toleranz)
> `[CLOZE]` = `cloze` (Lückentext, gemischt)`
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## BLOCK J – Dateiformate: Grundbegriffe
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### J1 – Was bedeutet „komprimieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Kompression
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was bedeutet es, eine Datei zu komprimieren?
- [ ] Die Datei wird auf einem anderen Speichermedium gesichert.
- [x] **Die Dateigröße wird durch Entfernung oder Vereinfachung von Daten reduziert.** ✅
- [ ] Die Datei wird verschlüsselt, damit sie kleiner aussieht.
- [ ] Die Datei wird in ein anderen Format umgewandelt, ohne dass sich die Größe ändert.
> **Feedback:** Kompression = Dateigröße reduzieren. Zwei Familien: verlustfrei (alle Daten bleiben erhalten, z. B. ZIP, PNG) und verlustbehaftet (Daten werden dauerhaft weggeworfen, z. B. JPEG, MP3).
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### J2 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet
**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprimitiven
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jedem Format zu, ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert.
| Format | Kompressions-Typ |
|---|---|
| JPEG | Verlustbehaftet |
| PNG | Verlustfrei |
| MP3 | Verlustbehaftet |
| ZIP | Verlustfrei |
| FLAC | Verlustfrei |
| WebP (lossy) | Verlustbehaftet |
> **Feedback:** Verlustfrei = Originaldaten perfekt rekonstruierbar (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Daten dauerhaft weggeworfen, nicht mehr zurückholbar (JPEG, MP3).
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### J3 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet: Erkläre
**Thema:** Grundbegriffe – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`
Erkläre den Unterschied zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Kompression. Nenne je ein konkretes Beispiel und erkläre, warum man in unterschiedlichen Situationen unterschiedliche Kompressionstypen wählt.
> **Musterlösung:** Verlustfrei: Alle Originaldaten bleiben erhalten – die Datei kann perfekt rekonstruiert werden (z. B. ZIP, PNG). Verlustbehaftet: Daten werden dauerhaft weggeworfen – die Datei kann nicht mehr perfekt hergestellt werden (z. B. JPEG, MP3). Wahl: Fotos fürs Web → JPEG (verlustbehaftet), weil der Unterschied kaum sichtbar ist und die Datei deutlich kleiner wird. Archivierung oder Grafiken → PNG (verlustfrei), weil Qualitätsverlust inakzeptabel wäre.
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### J4 – Was bedeutet „skalieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Skalierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was passiert, wenn ein Rasterbild vergrößert wird?
- [ ] Neue Pixel werden aus dem Dateiformat automatisch geladen.
- [x] **Fehlende Pixel müssen durch Interpolation „erfunden" werden – es entsteht keine neue Information.** ✅
- [ ] Das Bild wird verlustfrei größer, weil Pixel automatisch duplifiziert werden.
- [ ] Die Dateigröße bleibt gleich, nur der Zoom im Betrachter ändert sich.
> **Feedback:** Ein Rasterbild hat eine native Auflösung. Alles darüber hinaus = Schätzung (Interpolation). Deshalb werden vergrößerte Rasterbilder unscharf – es gibt einfach keine Daten für die fehlenden Pixel.
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### J5 – Was bedeutet „konvertieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Konvertierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was bedeutet es, eine Datei zu konvertieren?
- [ ] Die Datei wird komprimiert und umbenannt.
- [x] **Die Daten werden von einem Format in ein anderes umgewandelt (z. B. JPEG → PNG, MP4 → WebM).** ✅
- [ ] Die Datei wird verschlüsselt und in ein neues Format gepackt.
- [ ] Die Dateiendung wird umbenannt, ohne dass sich der Inhalt ändert.
> **Feedback:** Konvertierung = Format-Umwandlung. Der Inhalt bleibt inhaltlich gleich, aber die Art der Speicherung (Kompression, Struktur) ändert sich. Wichtig: Eine Dateiendung umzubenennen ist KEINE Konvertierung.
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### J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Codec-Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`
Erkläre, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erkläre anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nenne 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.
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### 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.
- [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.
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### J8 – Codec vs. Container: Zuordnung
**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne 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).
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### J9 – Redundanz vs. Irrelevanz
**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprinzipien
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression arbeiten nach unterschiedlichen Prinzipien. Ordne zu.
| Prinzip | Kompressionstyp |
|---|---|
| Redundanz entfernen (wiederholende Muster kompakter darstellen) | Verlustfrei |
| Irrelevanz entfernen (für Menschen nicht wahrnehmbar) | Verlustbehaftet |
> **Feedback:** Der Kernunterschied: Verlustfrei arbeitet mit Redundanz – Wiederholungen werden kompakter gespeichert, aber nichts geht verloren. Verlustbehaftet arbeitet mit Irrelevanz – Daten werden weggeworfen, die Menschen sowieso nicht wahrnehmen können (Psychovisuell bei Bildern, Psychoakustisch bei Audio).
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### J10 – Dateneinheiten: Größenordnungen
**Thema:** Grundbegriffe – Speichereinheiten
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`
Sortiere die Dateneinheiten von kleinster zu größter:
1. Byte
2. Kilobyte (KB)
3. Megabyte (MB)
4. Gigabyte (GB)
5. Terabyte (TB)
6. Petabyte (PB)
> **Feedback:** Jede Stufe = Faktor 1.000 (SI-Präfixe). Merkhilfe: „Komm Mit Großem Tee, Peter". Ein einzelnes Foto (12 MP, unkomprimiert) ≈ 36 MB. Ein FullHD-Kinofilm ≈ 1 GB. Ein 4K-Film pro Minute unkomprimiert ≈ 44 GB.
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### J11 – Bit und Byte: Umrechnung
**Thema:** Grundbegriffe – Bit/Byte-Verhältnis
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`
Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bit?
**Lösung:** **8** (±0)
> **Feedback:** 1 Byte = 8 Bit. Ein Byte kann einen Wert von 0 bis 255 darstellen (2⁸ − 1). Die Unterscheidung Bit/Byte ist fundamental – Bit wird mit kleinem „b" abgekürzt (b), Byte mit großem „B" (B). Deshalb: 1 Mbit/s ≠ 1 MB/s.
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### J12 – 7-Bit ASCII: Wie viele Zeichen?
**Thema:** Grundbegriffe – ASCII-Zeichenkodierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`
Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen können damit dargestellt werden?
**Lösung:** **128** (±0)
> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 7 Bit → 2⁷ = 128 Zeichen. Diese umfassen: Ziffern (0–9), Buchstaben (A–Z, a–z), Sonderzeichen und Steuerzeichen. Achtung: Umlaute (ä, ö, ü) sind nicht im ASCII-Sortiment – dafür braucht man z. B. UTF-8.
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### J13 – Hexadezimalzahlen: Zwei 4-Bit-Werte
**Thema:** Grundbegriffe – Hexadezimal
**Punkte:** 2
**Typ:** `[NUMERIC]`
Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschiedene Werte kann eine einzelne Hexadezimalziffer annehmen?
**Lösung:** **16** (±0)
> **Feedback:** 4 Bit → 2⁴ = 16 Werte (0–15). Diese werden in Hexadezimal als 0–9 und A–F dargestellt. Zwei Hex-Ziffern zusammen = 8 Bit = 1 Byte → ein Byte lässt sich immer als genau zwei Hex-Ziffern schreiben (z. B. Byte 255 = FF, Byte 10 = 0A).
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### J14 – Ein Pixel, drei Kanäle, 8 Bit
**Thema:** Grundbegriffe – Speicherbedarf eines Pixels
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`
Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele Byte Informationen enthalten ein solcher Pixel?
**Lösung:** **3** (±0)
> **Feedback:** 3 Kanäle × 8 Bit = 24 Bit = 3 Byte pro Pixel. Das entspricht einer 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Diese 3 Byte pro Pixel bilden die Basis für jede Speicherberechnung von Rasterbildern: Breite × Höhe × 3 Bytes = Gesamtgröße unkomprimiert.
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### J15 – Analoge Medien: Übersicht
**Thema:** Medientypen – Analog
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jedem Medientyp ein typisches analoges Format zu.
| Medientyp | Analoges Format |
|---|---|
| Text | Buch, Zeitung, Lochkarte |
| Bild | Fotografie (Negativ, Dia), Mikrofilm |
| Audio | Schallplatte (Vinyl), Tonband, Musikkassette |
| Video | Film (35mm, Super 8), VHS, Betamax |
> **Feedback:** Analoge Medien speichern Information als kontinuierliche physikalische Größe – Rillentiefe, Magnetfeldstärke, Silberkorn-Dichte. Distribution erfolgt physisch: Kauf, Verleih, Kopie.
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### 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.
- [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).
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### J17 – Digitale Medien: Formate zuordnen
**Thema:** Medientypen – Digital
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jedem Medientyp typische digitale Formate zu.
| Medientyp | Digitale Formate |
|---|---|
| Text | PDF, EPUB, TXT, DOCX |
| Bild | JPEG, PNG, RAW, WebP, GIF |
| Audio | MP3, FLAC, WAV, AAC, OGG |
| Video | MP4, MKV, AVI, WebM |
> **Feedback:** Digitale Medien werden über Datenträger (CD, USB), Download, Streaming oder P2P verteilt. Der entscheidende Vorteil: bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust.
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### J18 – Analog vs. Digital: Der Hauptunterschied
**Thema:** Analog vs. Digital – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`
Was ist der fundamentale Unterschied zwischen analoger und digitaler Speicherung?
- [ ] Analog speichert in diskreten Stufen, digital als kontinuierliches Signal.
- [ ] Analog nutzt Elektrizität, digital nutzt Magnetismus zur Speicherung.
- [x] **Analog speichert kontinuierlich (z.B. Rillentiefe), digital in diskreten Bits.** ✅
- [ ] Analog ist für Audio, digital ist ausschließlich für Text geeignet.
> **Feedback:** Analog = kontinuierlich (Rillentiefe, Magnetfeldstärke). Digital = diskret (0 und 1). Die Quantisierung ist der „Preis" der Digitalisierung, aber danach bleibt die Information exakt – perfekte Kopien möglich.
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### 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.
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### J20 – Digitale Distribution: Die vier Wege
**Thema:** Distribution – Digital
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne 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).
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### 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.
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### J22 – Analog vs. Digital: Vor- und Nachteile
**Thema:** Analog vs. Digital – Vergleich
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jede Eigenschaft zu: Vorteil von Analog oder Vorteil von Digital?
| Eigenschaft | Vorteil von |
|---|---|
| Kein Abspielgerät nötig (Buch lesen) | Analog |
| Bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust | 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.
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### 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 zum Nutzer gelangen, (2) ob der Nutzer eine dauerhafte Kopie erhält, und (3) nennen Sie je ein Beispiel.
> **Musterlösung:** **Download:** Datei wird vollständig vom Server heruntergeladen und lokal gespeichert. Nutzer erhält dauerhafte Kopie. Beispiel: iTunes Store, Steam. **Streaming:** Daten werden während des Abspielens übertragen, keine dauerhafte lokale Kopie. Beispiel: Netflix, Spotify. **P2P:** Nutzer laden Teile der Datei gleichzeitig von vielen anderen Nutzern herunter (dezentral). Dauerhafte Kopie möglich. Beispiel: BitTorrent.
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### J24 – Analog vs. Digital: Kopieren und Archivieren
**Thema:** Analog vs. Digital – Transfer
**Punkte:** 3
**Typ:** `[ESSAY]`
Vergleichen Sie **analoge** und **digitale** Medien hinsichtlich (1) Kopierqualität, (2) Langzeitarchivierung und (3) Abhängigkeit von Technik. Nennen Sie je einen konkreten Vor- und Nachteil.
> **Musterlösung:** **Kopierqualität:** Analog: Jede Kopie verschlechtert sich (Generationsverlust). Digital: Bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust. **Langzeitarchivierung:** Analog: Physischer Verschleiß, aber lesbar ohne spezielle Software (Buch). Digital: Bits altern nicht, aber Formate können obsolet werden (DOCX in 50 Jahren?). **Technikabhängigkeit:** Analog: Buch braucht keinen Strom. Digital: Abhängig von funktionierender Hard- und Software. Vorteil Analog: Unabhängigkeit. Nachteil Analog: Generationsverlust. Vorteil Digital: Perfekte Kopien. Nachteil Digital: Formatobsoleszenz.
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## BLOCK K – Bildformate & Raster vs. Vektor
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### K1 – Was ist ein Pixel?
**Thema:** Digitale Bilder – Grundbegriffe
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was ist ein Pixel in einem digitalen Bild?
- [ ] Ein winziges physisches Kameraobjektiv.
- [x] **Ein einzelner Farbpunkt in einem Rasterbild – der kleinste Baustein.** ✅
- [ ] Eine Einheit zur Messung der Dateigröße.
- [ ] Ein Synonym für eine Farbe im RGB-Farbraum.
> **Feedback:** Pixel = Picture Element. Ein digitales Rasterbild ist ein 2D-Array aus Pixeln, jeder mit einem Farbwert (z. B. RGB).
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### K2 – Speicherbedarf berechnen
**Thema:** Rastergrafiken – Berechnung
**Punkte:** 2
**Typ:** `[NUMERIC]`
Ein Bild ist 1920 × 1080 Pixel groß und nutzt 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Wie groß ist das Bild unkomprimiert in Megabyte? (Runde auf eine Dezimalstelle)
**Formel:** Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes
**Lösung:** 1920 × 1080 × 3 = 6.220.800 Bytes ≈ **6,2 MB** (±0,1)
> **Feedback:** 24 Bit = 3 Bytes pro Pixel (8 Bit pro Kanal: R, G, B). 1920 × 1080 = 2.073.600 Pixel × 3 Bytes = 6.220.800 Bytes. Durch 1.000.000 ≈ 6,2 MB.
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### K3 – Farbtiefe: Bedeutung
**Thema:** Rastergrafiken – Farbtiefe
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jeder Farbtiefe ihre Bedeutung zu.
| Farbtiefe | Bedeutung |
|---|---|
| 1 Bit | 2 Farben (Schwarz/Weiß) |
| 8 Bit | 256 Farben (Graustufen, GIF) |
| 24 Bit | 16,7 Millionen Farben (True Color, Standard) |
| 32 Bit | 16,7 Millionen Farben + Alpha (Transparenz) |
> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 24 Bit = 8 Bit pro Kanal (R, G, B). 32 Bit = 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal für Transparenz.
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### K4 – Was ist Alpha-Transparenz?
**Thema:** Rastergrafiken – Transparenz
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was bedeutet ein 32-Bit-Bild gegenüber einem 24-Bit-Bild?
- [ ] Es hat doppelt so viele Pixel.
- [x] **Es hat einen zusätzlichen Alpha-Kanal (8 Bit), der die Transparenz jedes Pixels speichert.** ✅
- [ ] Es nutzt eine höhere Auflösung.
- [ ] Es kann mehr Dateiformate speichern.
> **Feedback:** 32 Bit = 24 Bit (RGB) + 8 Bit Alpha. Der Alpha-Kanal bestimmt, wie durchsichtig jeder Pixel ist (0 = vollständig transparent, 255 = vollständig undurchsichtig). Wichtig für PNGs mit Hintergrund-Transparenz.
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### K5 – Raster vs. Vektor: Kern-Unterschied
**Thema:** Raster vs. Vektor – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`
Was ist der fundamentale Unterschied zwischen Raster- und Vektorgrafiken?
- [ ] Vektorgrafiken sind immer farbiger als Rastergrafiken.
- [x] **Rastergrafiken speichern einzelne Pixel; Vektorgrafiken speichern geometrische Beschreibungen (Pfade, Formen), die beliebig skaliert werden können.** ✅
- [ ] Rastergrafiken können keine Farben darstellen, Vektorgrafiken schon.
- [ ] Der Unterschied liegt nur in der Dateiendung, nicht im Inhalt.
> **Feedback:** Raster = „Malen nach Zahlen" (jeder Pixel einzeln). Vektor = „Bauanleitung" (Formen beschreiben). Diese Unterschied bestimmt alles: Skalierung, Dateigröße, Einsatzbereich.
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### K6 – Raster vs. Vektor: Vergleich
**Thema:** Raster vs. Vektor – Eigenschaften zuordnen
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jeder Eigenschaft zu: Raster oder Vektor?
| Eigenschaft | Typ |
|---|---|
| Skalierung ohne Qualitätsverlust | Vektor |
| Ideal für Fotos | Raster |
| Dateigröße abhängig von der Auflösung | Raster |
| Ideal für Logos und Icons | Vektor |
| Speicherung als 2D-Array von Pixeln | Raster |
| Dateigröße abhängig von der Komplexität | Vektor |
> **Feedback:** Raster = Pixel-basiert, auflösungsabhängig, ideal für Fotos. Vektor = Beschreibungs-basiert, beliebig skalierbar, ideal für Grafiken/Logos.
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### K7 – Skalierung: Warum werden Rasterbilder unscharf?
**Thema:** Rastergrafiken – Skalierung Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`
Erkläre, warum ein Rasterbild beim Vergrößern unscharf wird, während ein Vektorbild bei beliebiger Größe scharf bleibt. Nenne einen konkreten Anwendungsfall, in dem diese Eigenschaft ausschlaggebend ist.
> **Musterlösung:** Ein Rasterbild hat eine feste Auflösung (eine bestimmte Anzahl von Pixeln). Beim Vergrößern müssen neue Pixel „erfunden" werden (Interpolation) – es gibt keine echten Daten für die fehlenden Stellen → Unschärfe. Ein Vektorbild speichert nur Beschreibungen (Pfade, Formen). Beim Vergrößern werden einfach die Koordinaten skaliert – keine Information geht verloren → immer scharf. Anwendungsfall: Ein Logo auf einer Visitenkarte UND auf einem Plakat → SVG nutzen, damit es bei beliebiger Größe scharf bleibt.
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### 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.
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### K9 – Interpolation: Welches Verfahren wofür?
**Thema:** Rastergrafiken – Interpolationsverfahren
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne 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.
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### K10 – Bildtypen vergleichen: Foto, Screenshot, Logo
**Thema:** Bildformate – Anwendungsfälle
**Punkte:** 3
**Typ:** `[ESSAY]`
Sie haben drei Bilder: ein **Foto**, einen **Screenshot** und ein **Logo**. Erklären Sie für jedes Bild, welches Format (JPEG, PNG oder SVG) Sie wählen würden und warum. Begründen Sie Ihre Wahl mit den technischen Eigenschaften des Formats.
> **Musterlösung:** **Foto → JPEG:** Verlustbehaftete Kompression ist akzeptabel, da kleine Artefakte bei natürlichen Bildern kaum auffallen. Dateigröße deutlich kleiner als PNG. **Screenshot → PNG:** Verlustfreie Kompression erhält scharfe Texte und Linien. JPEG würde sichtbare Artefakte an Kanten erzeugen. **Logo → SVG:** Vektorgrafik ist beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust – ein Logo muss auf Visitenkarte und Plakatwand gleich scharf sein. Dateigröße bei einfachen Formen minimal.
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### 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.
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## BLOCK L – JPEG: Innenleben
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### L1 – JPEG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
**Thema:** JPEG – Grundeigenschaft
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
JPEG ist ein …
- [x] **…verlustbehaftetes Bildformat. Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen.** ✅
- [ ] …verlustfreies Bildformat wie PNG.
- [ ] …Videoformat für Streaming.
- [ ] …Vektorgrafik-Format.
> **Feedback:** JPEG = Joint Photographic Experts Group. Verlustbehaftet: Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen – eine gespeicherte JPEG kann nicht perfekt zum Original zurückgeführt werden. Quality 100 ≠ verlustfrei, nur „wenig wegwerfen".
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### L2 – Psychovisuelle Kompression: Das Auge austricksen
**Thema:** JPEG – Wahrnehmungsprinzip
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`
Wie nutzt JPEG die Schwächen des menschlichen Auges aus?
- [ ] Das Auge kann keine Farben wahrnehmen – daher werden Farben komplett entfernt.
- [x] **Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. JPEG behält die Helligkeit (Y) nahezu vollständig, reduziert aber die Farbauflösung (Cb, Cr) – der Verlust wird kaum wahrgenommen.** ✅
- [ ] Das Auge kann keine Details sehen – daher werden alle Details entfernt.
- [ ] JPEG nutzt keine Wahrnehmungsforschung, komprimiert rein mathematisch.
> **Feedback:** Psychovisuelle Kompression = Schwächen des Auges ausnutzen. Kern: Mehr Stäbchen (Helligkeit) als Zapfen (Farbe) im Auge → Helligkeit sichern, Farbe reduzieren. Der Verlust ist für Menschen kaum sichtbar.
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### L3 – Farbraumkonversion: RGB → YCbCr
**Thema:** JPEG Schritt 1 – Farbraum
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`
Warum wird bei JPEG von RGB in YCbCr konvertiert?
- [ ] YCbCr nutzt weniger Speicher pro Pixel als RGB.
- [x] **In YCbCr sind Helligkeit (Y) und Farbe (Cb, Cr) getrennt – die Farbauflösung kann unabhängig von der Helligkeit reduziert werden.** ✅
- [ ] RGB kann keine Transparenz darstellen, YCbCr schon.
- [ ] Die Konvertierung ist ein verlustfreier Schritt, der die Dateigröße halbiert.
> **Feedback:** Y = Helligkeit (Luminanz), Cb/Cr = Farbdifferenzen (Chrominanz). Diese Trennung ermöglicht Chroma Subsampling: Helligkeit voll behalten, Farbe reduzieren – ohne sichtbaren Verlust.
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### 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.
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### L5 – JPEG-Schritte: Richtige Reihenfolge
**Thema:** JPEG – Kompressionsablauf
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`
Sortiere 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.
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### 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.
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### 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.
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### 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.
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### L9 – JPEG-Artefakte: Benennen
**Thema:** JPEG – Artefakte identifizieren
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne 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.
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### 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.
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### 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.
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## BLOCK M – Bildformate: PNG, GIF, WebP, SVG
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### M1 – PNG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
**Thema:** PNG – Grundeigenschaft
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Wie komprimiert PNG?
- [ ] Verlustbehaftet – wie JPEG, aber mit besserer Qualität.
- [x] **Verlustfrei – die Originaldaten können perfekt rekonstruiert werden.** ✅
- [ ] Gar nicht – PNG speichert Daten unkomprimiert.
- [ ] PNG nutzt eine Kombination aus verlustfrei und verlustbehaftet.
> **Feedback:** PNG nutzt DEFLATE-Kompression (wie ZIP) – verlustfrei. Deshalb ist PNG ideal für Grafiken, Screenshots und Bilder mit Transparenz, aber größer als JPEG für Fotos.
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### M2 – PNG vs. JPEG: Wann was?
**Thema:** Bildformate – Formatwahl
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`
Erklären Sie, wann Sie PNG und wann JPEG wählen würden. Nenne je zwei konkrete Anwendungsfälle und begründen Sie Ihre Wahl.
> **Musterlösung:** PNG: (1) Screenshots – Texte und Linien bleiben scharf, keine Artefakte. (2) Logos mit Transparenz – PNG unterstützt Alpha-Transparenz, JPEG nicht. JPEG: (1) Fotos fürs Web – deutlich kleiner bei kaum sichtbarem Qualitätsverlust. (2) Social Media – Plattformen re-komprimieren sowieso, PNG würde nur unnötig groß sein.
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### M3 – GIF: Wie viele Farben?
**Thema:** GIF – Eigenschaften
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Wie viele Farben kann ein GIF-Bild gleichzeitig anzeigen?
- [ ] 16 Farben
- [ ] 16,7 Millionen Farben
- [x] **256 Farben (8-Bit-Palette)** ✅
- [ ] Unbegrenzt – GIF unterstützt alle Farben.
> **Feedback:** GIF = 8-Bit-Palette = 256 Farben maximal. Deshalb sehen GIF-Bilder bei Fotos oft banding/posterisiert aus. GIF überlebt heute wegen Animationen.
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### 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.
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### M5 – SVG: Was ist es?
**Thema:** SVG – Grundbegriff
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`
Was ist SVG?
- [ ] Ein verlustbehaftetes Rasterbild-Format wie JPEG.
- [x] **Ein Vektorgrafik-Format, das Bilder als geometrische Beschreibungen (XML) speichert – beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust.** ✅
- [ ] Ein Video-Container wie MP4.
- [ ] Ein komprimiertes Archivformat wie ZIP.
> **Feedback:** SVG = Scalable Vector Graphics. Web-Standard für Vektorgrafiken. Beschreibt WAS gezeichnet werden soll (``, ``, ``), nicht wie jeder Pixel aussieht. Ideal für Logos, Icons, Illustrationen.
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### M6 – Formatwahl: Szenario zuordnen
**Thema:** Bildformate – Formatwahl Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`
Ordne jedem Szenario das optimale Bildformat zu.
| Szenario | Format |
|---|---|
| Ein Foto für eine Webseite (klein, OK-Qualität) | JPEG |
| Ein Screenshot einer Benutzeroberfläche | PNG |
| Ein Logo, das auf allen Bildschirmgrößen scharf sein muss | SVG |
| Ein animiertes Reaktionsbild für einen Chat | GIF |
> **Feedback:** JPEG = Fotos (klein, lossy OK). PNG = Screenshots, Grafiken mit Transparenz (verlustfrei). SVG = Logos, Icons (skalierbar). GIF = Animationen (256 Farben, aber Animations-Support).
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### 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.
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### 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 `