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2025-10-28T14:09:24Z

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'''Bildkompression''' ist die Reduzierung des [[Speicherbedarf]]s eines [[Digitales Bild|digitalen Bilds]]. Wie bei jeder Anwendung der [[Datenkompression]] geht es darum, die ursprünglichen Daten entweder in eine vollständig rekonstruierbare Form zu überführen oder Daten zu entfernen, deren Verlust kaum wahrnehmbar ist. Es gibt sehr viele Formate für [[Bilddatei]]en ([[Grafikformat]]e), von denen aber viele veraltet sind und viele keine Kompression unterstützen, da sie Formate zum Austausch unter Grafikprogrammen sind.

== Verlustfreie Kompression ==
Bei der [[Verlustfreie Kompression|verlustfreien Kompression]] geht keine Information verloren. Die Daten werden anders als vorher dargestellt, indem bestimmte [[Redundanz (Informationstheorie)|Redundanzen]] erkannt und entfernt werden. Zum Beispiel können sich wiederholende Bitfolgen einmal in einem Wörterbuch abgelegt und dann nur noch durch ihre Nummer repräsentiert werden. Bekannte Verfahren sind die [[Lauflängenkodierung]], [[LZW]] oder die [[Huffman-Kodierung]]. Es können beliebige allgemeine [[Kompressionsverfahren]] verwendet werden, die sich auch auf andere Arten von Daten wie Text anwenden lassen.

Eine [[Textdatei]] oder ein [[Computerprogramm]] kann ohne Fehler komprimiert werden, jedoch nur bis zu einem gewissen Grad. Dies wird als ''[[verlustfreie Kompression]]'' bezeichnet. Bei stärkerer [[Datenkompression]] gehen [[Information]]en verloren. In Textdateien und [[Programmdatei]]en ist es entscheidend, dass die Kompression verlustfrei ist, da ein einzelner Fehler die Bedeutung einer Textdatei ernsthaft beschädigen oder dazu führen kann, dass ein Programm nicht ausgeführt wird. Bei der Bildkompression ist ein kleiner Qualitätsverlust normalerweise nicht erkennbar. Es gibt keinen kritischen Punkt, bis zu dem die Kompression einwandfrei funktioniert, aber darüber hinaus wird sie unmöglich. Wenn eine gewisse Verlusttoleranz besteht, kann der Kompressionsfaktor größer sein als wenn keine Verlusttoleranz vorliegt. Aus diesem Grund können [[Grafik]]en stärker komprimiert werden als Textdateien oder [[Computerprogramm|Programme]].<ref>TechTarget: [https://whatis.techtarget.com/definition/image-compression image compression]</ref>

Zu den verlustfreien Bildtypen gehören:

* [[Portable Network Graphics]] (PNG) komprimiert Bilder, um ihre geringe Größe zu erhalten, indem nach Mustern auf einem Foto gesucht und diese zusammen komprimiert werden. Die [[Datenkompression|Kompression]] ist umkehrbar. Sobald eine PNG-Datei geöffnet wird, wird das Bild genau wiederhergestellt. Das Grafikformat PNG verwendet als Komprimierungsmethode [[Deflate]], eine Kombination aus [[LZ77]] und [[Huffman-Kodierung]]. Die gute Komprimierung von PNG erklärt sich durch die zusätzliche Anwendung von [[prädiktive Kodierung|prädiktiver Kodierung]] (bei PNG auch „Vorfilter“ genannt). Dabei werden aus Erfahrungswerten die nächsten Farbwerte vorhergesagt und nur die Abweichungen der Vorhersage von den wirklichen Bildinformationen gespeichert.<ref>TechTerms: [https://techterms.com/definition/png PNG Definition]</ref>
* Das [[Grafikformat]] [[Graphics Interchange Format|GIF]] verwendet dagegen zur [[Datenkompression|Kompression]] nur den [[Lempel-Ziv-Welch-Algorithmus]] und erreicht deshalb meistens keine so gute Kompression wie PNG. Außerdem kann es nur maximal 256 Farben pro Einzelbild anzeigen, dafür jedoch auch [[Animation]]en. Bei GIF sind die Farbinformationen in einer [[Indizierte Farben|Farbtabelle]] abgelegt. Diese kann bis zu 256 verschiedene Einträge enthalten, die frei aus 256<sup>3</sup> ≈ 16,7 Millionen möglichen Farbwerten auswählbar sind. Für einfache [[Zeichnung (Kunst)|Zeichnungen]], Schwarz-Weiß-[[Fotografie]]n sind 256 Farben oder Graustufen in der Regel auch heute noch ausreichend. Komplexere Bilder wie Farbfotos oder Zeichnungen mit umfangreichen Farbverläufen müssen demzufolge vor der Speicherung auf 256 Farben oder weniger reduziert werden ([[Farbquantisierung]]). Die so entstandenen Farbstufen oder [[Dithering (Bildbearbeitung)|Dithering]]-Effekte sind besonders bei großen Bildern störend sichtbar.<ref>TechTerms: [https://techterms.com/definition/gif GIF Definition]</ref>
* [[Windows Bitmap]] (BMP) ist ein Format, das ausschließlich [[Microsoft]] zur Verfügung steht. Es ist verlustfrei, wird aber nicht häufig verwendet. Windows-Bitmaps erlauben [[Farbtiefe (Computergrafik)|Farbtiefen]] von 1, 4, 8, 16, 24 oder 32 bpp (Bits pro [[Pixel]]), wobei bei 16 und 32 <abbr>bpp</abbr> nicht alle [[Bit]]s tatsächlich genutzt werden müssen.
* RAW – In vielen digitalen [[Spiegelreflexkamera]]s enthalten und speichert alle vom [[Kamerasensor]] empfangenen Lichtdaten. Diese Dateitypen sind in der Regel recht groß. Darüber hinaus gibt es verschiedene Versionen von RAW, und man benötigt möglicherweise bestimmte [[Software]], um die Bilddateien zu bearbeiten.
* [[JPEG XL]] – Dieses neue Bildformat bietet sowohl die verlustfreie als auch die verlustbehaftete Kompression an. Bei einer Studie 2021 erzielte JPEG XL für die Bitrate bei verlustloser Kompression deutlich bessere Werte als die meisten anderen Verfahren.<ref>{{Internetquelle |autor=Comparison of Lossless Image Formats |url=https://arxiv.org/pdf/2108.02557 |titel=Comparison of Lossless Image Formats |hrsg=Centre of Excellence IT4Innovations
Faculty of Information Technology
Brno University of Technology |datum=2021-06-25 |abruf=2024-08-06}}</ref>

Ein guter Kompressionsfaktor lässt sich mit diesen Verfahren aber nur erzielen, wenn die Bilder günstig für diese [[Kompressionsalgorithmus|Kompressionsalgorithmen]] sind. Das bedeutet, sie sollten möglichst große Flächen mit jeweils gleicher Farbe oder exakt gleichem Muster, bei [[Portable Network Graphics|PNG]] eventuell auch mit Farbverläufen, besitzen.

Auch [[Lossless JPEG]], JPEG 2000, [[JPEG XR]], [[High Efficiency Image File Format|HEIF]], [[AV1 Image File Format|AVIF]] und [[WebP]] erlauben verlustfreie Komprimierung, letzteres erzielte in oben genannter Studie ebenfalls eine gute [[Kompressionsrate]].

Durch das Zurückkonvertieren eines Bilds von einem verlustbehafteten [[Grafikformat]] in ein verlustfreies Grafikformat können die ursprünglichen Bilddaten nicht wiederhergestellt werden.<ref>KeyCDN: [https://www.keycdn.com/support/what-is-image-compression What Is Image Compression?]</ref>

== Verlustbehaftete Kompression ==
Bei der [[Verlustbehaftete Kompression|verlustbehafteten Kompression]] wird versucht, den Informationsverlust unmerklich oder wenigstens ästhetisch erträglich zu halten. Diese Methoden nutzen aus, dass kleine Farbänderungen für das Auge nicht sichtbar sind. Ähnlich wie bei der verlustbehafteten Audiokomprimierung basiert die Bildkomprimierung auf einem Modell der menschlichen Wahrnehmung. Der Komprimierungsalgorithmus soll bevorzugt die Bildinformationen entfernen, die über die Aufnahmefähigkeit der menschlichen Bildwahrnehmung hinausgehen. Das Wahrnehmungsmodell ist jedoch, im Gegensatz zur Audiokompression, nicht explizit formuliert und in die Algorithmen eingearbeitet, sondern mehr intuitiv.

=== JPEG und Nachfolger ===
[[Datei:JPEG-Kompressions-Demo.png|gerahmt|JPEG-Kompression mit zunehmender Quantisierung]]
Bei den [[Joint Photographic Experts Group|JPEG]]-Verfahren wird das Bild mit Hilfe eines Systems von [[Basisfunktion]]en transformiert. Bei JPEG ist das die [[Diskrete Kosinustransformation]], bei [[JPEG 2000]] die [[Wavelet-Transformation]]. Auf diese Weise erhält man eine andere, äquivalente Repräsentation des Bildes, die aus den Koeffizienten zu diesen Basisfunktionen besteht. Bei JPEG sind das die Amplituden der so genannten [[Ortsfrequenz]]en, bei JPEG 2000 eine Art von Mittelwerten über 4, 16, 64, … Pixel. Diese Koeffizienten werden durch die [[Quantisierung (Signalverarbeitung)|Quantisierung]] geändert. Kleine Koeffizienten verschwinden ganz und die größeren werden auf den nächstbesten Wert gesetzt. So lassen sie sich mit weniger Bits darstellen. Schließlich wird noch eine verlustlose Datenkompression durchgeführt.

Das neuere JPEG 2000 konnte sich allerdings bisher nicht durchsetzen, da die nötigen Algorithmen für Digitalkameras und andere tragbare Geräte zu rechenaufwändig sind und rechtliche Unklarheiten bezüglich der Lizenzierung ([[Softwarepatent]]e) bestehen. Ein ähnliches Schicksal ereilte auch das nächste Verfahren JPEG XR. Bei JPEG XL setzte man dann konsequent auf eine quelloffene Entwicklung und Anpassungsmöglichkeiten für den Berechnungsaufwand beim Encoding.<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/libjxl/libjxl/blob/main/LICENSE |titel=libjxl/LICENSE at main · libjxl/libjxl |sprache=en |abruf=2024-09-21}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/libjxl/libjxl/blob/main/doc/encode_effort.md |titel=libjxl/doc/encode_effort.md at main · libjxl/libjxl |sprache=en |abruf=2024-09-21}}</ref>

Die größten visuellen Probleme ([[Kompressionsartefakt]]e) bei übermäßiger [[JPEG#Die JPEG-Komprimierung|JPEG-Kompression]] bereitet die Bildung sogenannter [[Blockartefakte]], welche bei der Aufteilung des Bildes in kleine Blöcke entstehen, sowie [[Gibbssches Phänomen|Ringing]], eine Konsequenz des ungünstigen Verhaltens der [[Diskrete Kosinustransformation|diskreten Kosinustransformation]] bei harten Farbübergängen. Bei JPEG XL sollen zwei Filter für die Reduzierung von Blockartefakten sorgen.<ref>{{Internetquelle |url=https://github.com/libjxl/libjxl/blob/main/doc/xl_overview.md |titel=libjxl/doc/xl_overview.md at main · libjxl/libjxl |sprache=en |abruf=2024-09-25}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=jonsneyers |url=https://www.reddit.com/r/jpegxl/comments/l6rv3u/updated_white_paper_on_jpeg_xl/?rdt=51832 |titel=Updated white paper on JPEG XL |werk=r/jpegxl |datum=2021-01-28 |abruf=2024-10-03}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=Jyrki Alakuijala – Google, Switzerland
Jon Sneyers – Cloudinary, Belgium
Luca Versari – Google, Switzerland
Jan Wassenberg – Google, Switzerland |Titel=JPEG White Paper:
JPEG XL Image Coding System |Hrsg=ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG1}}</ref>

=== Weitere Formate ===
Weitere wichtige Formate mit verlustbehafteter Kompression sind [[High Efficiency Image File Format|HEIF]], AVIF und WebP. Diese verwenden jeweils für [[Videocodec]]s entwickelte Methoden erneut für die Kodierung von Standbildern, wodurch ihre Entwicklung besonders effizient wurde.

=== Fraktale Bildkompression ===
{{Hauptartikel|Fraktale Bildkompression}}
Eine weitere verlustbehaftete Methode, die sich aber bei Grafikformaten nicht in breitem Maße durchsetzen konnte, ist die fraktale Bildkompression. Sie basiert auf der Erkenntnis der [[Chaostheorie]], dass fast jedes Bild [[Selbstähnlichkeit]] aufweist. Hierbei werden zu Gruppen von [[Pixel|Bildpunkten]] einer gewissen Größenordnung (z. B. 8×8 Punkte) ähnliche Gruppen der nächstkleineren Größenordnung (4×4 Punkte) im selben Bild gesucht. Gespeichert werden dann statt der tatsächlichen Gruppen nur die Position der ähnlichen Referenzgruppen, welche weniger Bilddaten aufweisen. Dieses Verfahren entspricht im Wesentlichen einem [[Codebook]]-Verfahren, mit dem Unterschied, dass das Codebook nicht separat gespeichert werden muss, sondern im selben Bild vorhanden ist. Da die Suche nach ähnlichen Gruppen gegebenenfalls recht aufwändig sein kann, werden hierbei [[Künstliches neuronales Netz|neuronale Netze]] eingesetzt. Die [[Code|Dekodierung]] ist jedoch nicht aufwändiger als bei herkömmlichen Verfahren.

== Kompressionsverfahren im Vergleich ==
Die verbreiteten Formate weisen Vor- und Nachteile auf und eignen sich daher für den jeweiligen Zweck mehr oder weniger gut. [[Computergrafik]]en, die harte Kanten enthalten – etwa einfache Grafiken oder [[Screenshot]]s – können durch verlustfreie Verfahren meist besser komprimiert werden, wie folgender Vergleich zeigt:

<gallery heights="128" widths="128">
Gibbs-Beispiel-1.png|PNG: 1007 [[Byte]]
Gibbs-Beispiel-1.gif|GIF: 1847 Byte
Gibbs-Beispiel-2.jpg|JPEG: 4273 Byte
Gibbs-Beispiel-1.png|WebP lossless: 908 Byte
</gallery>

Es ist deutlich zu sehen, dass JPEG trotz der großen Dateigröße sichtbare [[Artefakt (Computergrafik)|Artefakte]] bildet. PNG komprimiert hier wesentlich besser als [[Graphics Interchange Format|GIF]] und gibt das Bild dennoch originalgetreu wieder. Die Kompression lässt sich unter Verwendung von JPEG XL mit verlustloser Kompression noch steigern:
[[Datei:JPEG XL- 644 Bytes.png|ohne|mini|JPEG XL: 644 Byte]]
Eine fast artefaktfreie Darstellung mit ''verlustbehafteter'' Kompression lässt sich aber auch mit dem Format AVIF und mittleren Qualitätseinstellungen erzielen. Mit dem experimentellen Testmodell für den zukünftigen Videoencoder AV2 kann dabei die Dateigröße noch weiter verkleinert werden:
<gallery heights="128" widths="128">
Avif 38 0.png|AVIF: 739 Byte
AVIF AVM 38 0.png|AVIF mit Testmodell AVM: 510 Byte
</gallery>

Bei Fotografien und ähnlichen nichtgrafischen Bildern ist bisher JPEG unter den verbreiteten Formaten die erste Wahl, wenn der [[Speicherbedarf]] eine Rolle spielt. Neuere Geräte wie Smartphones setzen inzwischen teilweise auf HEIF. Verlustfreie Formate wie PNG eignen sich in der Regel nicht für Fotografien, da sie erheblich größere Dateien produzieren. Bei GIF kommt noch die Beschränkung auf 256 Farben je Einzelbild hinzu.

Im professionellen Bereich (z. B. in der [[Druckvorstufe]]) finden meist verlustfreie Formate oder [[Vektorgrafik]]en Verwendung, da dort die Möglichkeit der mehrmaligen Bearbeitung wichtiger als der Speicherverbrauch ist; außerdem ist die Bildqualität besser als bei JPEG. Hier wird in der Regel [[Tagged Image File Format|TIFF]] verwendet, weil es auch das in Druckereien benutzte [[CMYK-Farbmodell]] unterstützt. Verlustfreie [[Rohdatenformat]]e bieten außerdem die größten Möglichkeiten und beste Qualität für Fotografien. Es gibt aber auch „Mischformate“ wie JPEG 2000, bei denen verlustfreie und verlustbehaftete Komprimierung kombiniert werden können.

Für Animationen wurde bisher gerne die Formate [[GIF]] und [[Scalable Vector Graphics|SVG]] verwendet, aber die meisten neueren Verfahren (wie WebP, JPEG XL und AVIF) unterstützen ebenfalls Animationen.

Beim Vergleich von Kompressionsverfahren muss ferner der Berechnungsaufwand für die Kompression betrachtet werden. Durch immer hochauflösendere Bildsensoren steigt auch die Anzahl der für die Kompression benötigten Rechenoperationen. Dieses ist von Bedeutung, weil auch ein Energieaufwand hierdurch entsteht, eventuell auf einem mobilen Gerät zu Lasten eines Akkus. Aber auch auf stationären Geräten wie Internetservern kann der Kompressionsvorgang zu einer unbequemen Wartezeit für den Benutzer führen oder durch intensive Auslastung mehrerer CPU-Kerne andere Aktivitäten auf demselben Gerät verzögern. Die meisten neueren Verfahren (wie WebP, JPEG XL und AVIF) bieten daher Möglichkeiten an, unter Inkaufnahme einer niedrigeren Kompressionsrate den Berechnungsaufwand erheblich zu reduzieren.

== Siehe auch ==
* [[Videokompression]]
* [[Audiodatenkompression]]
* [[Wavelet-Kompression]]

== Literatur ==
* Tilo Strutz: ''Bilddatenkompression''. 5. Auflage. Springer Vieweg, Wiesbaden 2017, ISBN 978-3-8348-1427-2.

== Weblinks ==
* [http://www.faqs.org/faqs/compression-faq/ Compression FAQ] – Häufig gestellte Fragen zur Datenkompression
* [https://home2.htw-berlin.de/~barthel/paper/barthel_it.pdf Übersichtsartikel zur verlustlosen Bildkompression] (PDF; 1,24 MB)

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Datenkompression]]
[[Kategorie:Bildverarbeitung]]

Bildkompression - Versionsgeschichte

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