Kompression von Bildern

Um die Ursache dafür zu verstehen muss man sich zunächst klarmachen, dass die meisten Bilddaten im Internet komprimiert (also verkleinert) gespeichert und übertragen werden. Das liegt einfach am Speicherplatzbedarf: Das Google Pixel XL smartphone macht zum Beispiel Bilder in einer Auflösung von ungefähr 12 Megapixeln. Wenn man jedes der 12.305.920 Pixel mit einer Genauigkeit von drei Farbkanälen mit jeweils 255 Farbstufen speichert ergibt das eine unkomprimierte Dateigröße von fast 37 Megabyte. Solche riesigen Bilder möchte man im Normalfall weder auf der Speicherkarte haben noch mit dem ohnehin schon knappen Datenvolumen empfangen oder versenden.

Eine Möglichkeit die Bilder kleiner zu bekommen ist die verlustfreie Kompression. Du hast bestimmt schon mal .zip-Dateien oder .png-Bildern gesehen. Die Verfahren hinter diesen beiden Formaten nehmen die ursprünglichen Informationen und suchen darin nach Mustern. Wenn sich in dem Bild zum Beispiel viele große Flächen mit identischen Farben wiederholen, ist es ausreichend dieses Muster nur einmal zu speichern und dann immer wieder in das Bild einzusetzen. Diese Art der Kompression führt niemals zu schlechteren Bildern, eignet sich allerdings auch nicht für jedes Bild: Kamerasensoren neigen zu leichtem Rauschen und wirklich identische Flächen sucht man bei Digitalfotos daher oft vergebens. Für abstrakte Bilder wie z.B. Logos wie sie mit Grafikgestaltungsprogrammen erzeugt werden gilt dieses Problem jedoch nicht, diese Bilder kann man toll verlustfrei speichern.

Wenn das nicht reicht greift man zur verlustbehafteten Kompression. Diese Verfahren nutzen aus, dass man als Mensch viele Details in Bildern sowieso nicht exakt wahrnehmen wird und man daher ein bisschen mauscheln kann. Bei .jpg-Bildern kommt ein solches Verfahren mit Informationsverlust zum Einsatz, in der Praxis merken wir davon aber zunächst fast nur Vorteile: Plötzlich ist das mit dem Smartphone aufgenommene Bild nicht mehr 37 Megabyte groß, sondern nur noch 3 oder 4 Megabyte. Das exakte Verfahren ist ziemlich kompliziert, man kann sich aber ungefähr die folgende Analogie merken: Anstatt jedes Pixel für sich zu speichern werden diese Pixel in Gruppen zusammengefasst. Und weil die dicht beieinander liegenden Pixel oft gleiche Motive zeigen, zum Beispiel einen blauen Himmel, sind sich die Farbwerte sehr ähnlich. Und anstelle nun jeden Farbwert einzeln und für sich zu speichern, erfasst man teilweise die Differenz zum Nachbarn: "Dieses Pixel hat die gleiche Farbe wie das Pixel links davon, nur ein bisschen blauer".

Ein weiterer angewandter Trick ist die Verkleinerung der Bilddimensionen (also der Höhe und der Breite). Wenn das Smartphone-Display eh nicht alle Pixel eines 37-Megapixel-Bildes anzeigen kann, muss eine Plattform wie Instagram ja auch nicht ein so riesiges Foto ausliefern. Dieses Verfahren ist natürlich auch verlustbehaftet: Sobald jemand mit einem höher aufgelösten Bildschirm daherkommt, werden plötzlich doch wieder höhere Auflösungen benötigt. Deswegen sollte man bei verlustbehafteten Verfahren nie die Originaldaten wegwerfen.

Das Titelbild diese Woche stammt von Randall Munroe und zeigt einen weiteren Aspekt von digitalem Qualitätsverlust.