1

low:=low-Q2 high:=high-Q2

low:=low-Q1 high:=high-Q1

While cum<Hk[i]

7 7 7 3 0 0 1 1

7 7 5 3 2 1 2 1

6 2 2 2 1 1 2 1

4 2 3 2 1 2 2 2

4 5 6 4 2 2 2 2

7 6 7 5 3 3 3 2

6 6 5 5 3 4 3 2

6 6 5 5 4 4 3 2

7 7 7 3 1 1 1 1

7 7 5 3 1 1 1 1

6 2 2 2 1 1 1 1

4 2 2 2 1 1 1 1

4 5 6 4 3 3 3 3

7 6 7 5 3 3 3 3

6 6 5 5 3 3 3 3

6 6 5 5 3 3 3 3

Die Transformation von 8 mal 8 Grauwerten resultiert in8 mal 8 DCT-Koeffizienten. Man unterscheidet hierbei zwischen dem Gleichanteil (engl.: DC – direct current) und den 63 Wechselanteilen (engl.: AC – alternating current). Die Position der Koeffizienten sind in Abb. 10.3 a dargestellt

Huffman; ArithmetischeCodierung

Original

QFaktor:=2500

QFaktor:=88

Wavelet-basierte Bildcodierung

Die wavelet-basierte Codierung stellt prinzipiell kein völlig neues Konzept zur Kompresion von digitalen Signalen dar. Die diskrete Wavelet-Transformation offeriert jedoch eine Reihe von neuen Möglichkeiten. Grundsätzlich wäre es denkbar, die DCT im JPEG AIgorithmus (siehe Kapitel 10) durch eine DWT zu ersetzen und die Quantisierungs- und Codierungsstrategie beizubehalten. Dabei würde das Potential der Wavelet-Transformaion aber nicht ausgeschöpft werden. Der Vorteil der Wavelet-Transformation liegt im Konzept der Mehrfachauflösung und in der Begrenztheit der Basisfunktionen (Wavelets).

• Auch ohne Block-Segmentierung des Bildes werden die Instationarität des Bildinhaltes berücksichtigt und globale Korrelationen der Signalwerte ausgenutzt. Transformiert man das gesamte Bild mit drei Zerlegungsstufen und sortiert die Wavelet-Koeffizienten entprechend ihrer ortlichen Zusammengehörigkeit in 8x8-Blöcke, ist mit der standardisierten JPEG-Codierung bereits eine Leistungssteigerung gegenüber der DCT zu erreichen Abb. 7.1, [Que97]). Lediglich die Reihenfolge der Abtastung und die Quantisierungstabellen müssen modifiziert werden (vgl. Abb. 10.3). Günstiger sind jedoch Codierungstrategien, die an die Eigenschaften der Wavelet-Transformation angepasst sind.