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1 low:=low-Q 2 high:=high-Q 2 low:=low-Q 1 high:=high-Q 1.

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22 While cum { "@context": "http://schema.org", "@type": "ImageObject", "contentUrl": "http://images.slideplayer.org/1/626951/slides/slide_22.jpg", "name": "While cum

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36 Die Transformation von 8 mal 8 Grauwerten resultiert in 8 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

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38 Huffman; Arithmetische Codierung

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53 Original QFaktor:=2500 QFaktor:=88

54 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.

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