Für die weitere Kompression wird das Bild in 8 x 8 große Pixelblöcke aufgeteilt. Warum gerade die Größe gewählt wurde, hat mathematische Hintergründe, die an dieser Stelle nicht interessieren. Wichtig ist für Sie nur, dass das Bild in diese Blöcke zerlegt wird, und diese einzeln weiter komprimiert werden. Einen schlechten Encoder (oder schlecht eingestellte Parameter) erkennt man schnell daran, dass diese Pixelblöcke nach dem Encoding im Videobild sichtbar sind.
Diskrete Cosinustransformation, Quantisierung und Huffmanncodierung
Im nächsten Schritt werden diese Pixelblöcke durch eine sogenannte Diskrete Cosinus Transformation (DCT) in spektrale Komponenten überführt. Wichtig ist nur, dass hierbei kein eigentlicher Verlust entsteht, sondern der Inhalt des Pixelblocks nur durch andere Zahlenpaare beschrieben wird, die sich für die weitere Kompression besser eignen. Der MPEG-Encoder versucht hier einfach die 8 x 8 Pixel in eine Form zu zerlegen, die sich durch Quantisierung effektiver speichern läßt.
Bei der Quantisierung werden -einfach gesagt- die Pixel nach Aspekten der menschlichen Sehgewohnheit grob gerundet. Diese "Sehgewohnheiten" sind in sogenannten Quantisierungstabellen zusammengefasst. Multipliziert man die spektralen Komponenten aus der DCT mit diesen Quantisierungstabellen entstehen hierbei zahlreiche Werte, die fast Null sind. Das besondere an diesen Nullen ist, dass diese Werte fast keine Information enthalten, die für das menschliche Auge relevant ist. Wie stark das Bild komprimiert wird hängt nur von der "Grobheit" der Rundung ab. Werden dabei viele ähnliche Zahlen (vor allem die besagten Nullen) erzeugt, können diese im letzten Schritt mit der Huffmann-Codierung speichersparend zusammengefasst werden. Die Huffmancodierung kann man sich dabei wie ein nachgeschaltetes WinZip-Programm vorstellen. Er komprimiert die entstandenen Daten verlustfrei um Speicherplatz zu gewinnen.
Die Details dieses Abschnitts können zwar ebenfalls die Qualität des MPEG-Stroms verändern, jedoch bringt eine Veränderung dieser Parameter nur etwas, wenn man die tiefen mathematischen Hintergründe der DCT und Quantisierung versteht. Außerdem lassen selbst die meisten Profis bei der Encodierung die Finger von diesen Parametern, weil man hier meistens die Ergebnisse eher verschlimmert als verbessert. Nur in wenigen Fällen macht hier ein Eingriff (wie bei Zeichentrickanimationen) wirklich Sinn. Ansonsten sei die DCT mit Quantisierung und Huffmancodierung an dieser Stelle nur der Vollständigkeit halber erwähnt. Viel entscheidender ist dagegen die..
Scoop: Das perfekte Lossless-Taschenmesser? Der neue UT-Codec Fr, 6.November 2009 Es klingt fast zu schön, um wahr zu sein: Bei dem kostenlosen UT-Codec handelt es sich um einen Lossless Codec für Windows, der in diversen Farbräumen (YUV422, YUV420, RGB und RGBA!!) arbeitet, und dabei besonderen Wert auf die Decoding -Geschwindigkeit legt.
Benchmark
Zerlegung des Bildes in einzelne Pixelblöcke / Diskrete Cosinustransformation, Quantisierung und Huffmanncodierung
