{"id":922,"date":"2020-12-30T15:57:49","date_gmt":"2020-12-30T15:57:49","guid":{"rendered":"http:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/?p=922"},"modified":"2020-12-30T15:57:49","modified_gmt":"2020-12-30T15:57:49","slug":"videokodierung-wie-es-funktioniert-teil-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/video\/videokodierung-wie-es-funktioniert-teil-1\/","title":{"rendered":"Videokodierung, wie es funktioniert (Teil 1)"},"content":{"rendered":"

Videokodierung, wie es funktioniert (Teil 1)<\/strong><\/p>\n

\"video<\/p>\n

Die effektive Komprimierung von Videoinformationen basiert auf zwei Hauptideen: der Unterdr\u00fcckung kleiner Details der r\u00e4umlichen Verteilung einzelner Frames, die f\u00fcr die visuelle Wahrnehmung unbedeutend sind, und der Beseitigung zeitlicher Redundanz in der Reihenfolge dieser Frames. Folglich sprechen wir von r\u00e4umlicher und zeitlicher Komprimierung.<\/p>\n

\"Video<\/p>\n

Der erste nutzt die experimentell ermittelte geringe Empfindlichkeit der menschlichen Wahrnehmung gegen\u00fcber Verzerrungen kleiner Bilddetails. Das Auge bemerkt einen ungleichm\u00e4\u00dfigen Hintergrund schneller als die Kr\u00fcmmung einer d\u00fcnnen Kante oder eine \u00c4nderung der Helligkeit und Farbe eines kleinen Bereichs. Aus der Mathematik sind zwei \u00e4quivalente Darstellungen des Bildes bekannt: die bekannte r\u00e4umliche Verteilung von Helligkeit und Farbe und die sogenannte H\u00e4ufigkeitsverteilung, die mit der r\u00e4umlichen diskreten Kosinustransformation (DCT) verbunden ist. Theoretisch sind sie \u00e4quivalent und reversibel, speichern jedoch Informationen \u00fcber die Bildstruktur auf v\u00f6llig unterschiedliche Weise: Die \u00dcbertragung glatter Hintergrund\u00e4nderungen erfolgt durch niederfrequente (Mitten-) Werte der Frequenzverteilung und die hochfrequenten Koeffizienten. Sie sind oft f\u00fcr die feinen Details der r\u00e4umlichen Verteilung verantwortlich. Dadurch kann der folgende Komprimierungsalgorithmus verwendet werden. Der Rahmen ist in 16×16 Bl\u00f6cke unterteilt (720×576 entspricht 45×36 Bl\u00f6cken), von denen jeder im Frequenzbereich in DCT konvertiert wird. Dann werden die entsprechenden Frequenzkoeffizienten quantisiert (Rundung von Werten mit einem gegebenen Intervall). Wenn die DCT selbst nicht zu Datenverlust f\u00fchrt, bewirkt die Quantisierung der Koeffizienten offensichtlich eine Verdickung des Bildes. Die Quantisierungsoperation wird mit einem variablen Intervall durchgef\u00fchrt: Niederfrequenzinformationen werden genauer \u00fcbertragen, w\u00e4hrend viele Hochfrequenzkoeffizienten Nullwerte annehmen. Dies f\u00fchrt zu einer signifikanten Komprimierung des Datenstroms, f\u00fchrt jedoch zu einer Verringerung der effektiven Aufl\u00f6sung und dem m\u00f6glichen Auftreten kleinerer unechter Details (insbesondere an Blockgrenzen). Offensichtlich<\/p>\n

F\u00fcr aufmerksame Leser wiederholen wir, dass dieser Algorithmus aus der digitalen Fotografie stammt, wo er unter dem Namen JPEG entwickelt wurde, um einzelne Bilder effizient zu komprimieren (JPEG ist eine Abk\u00fcrzung f\u00fcr den Namen der Joint Photographic Experts Group, die ihn bef\u00fcrwortet hat). Es wurde dann erfolgreich auf Frame-Videosequenzen angewendet (jede vollst\u00e4ndig unabh\u00e4ngig verarbeitet) und in MJPEG (Motion-JPEG) umbenannt. Es sollte auch beachtet werden, dass die DV-Codierung der digitalen DV \/ DVCAM \/ DVCPRO-Standards im Wesentlichen auf demselben Algorithmus basiert, jedoch ein flexibleres Schema mit adaptiver Auswahl von Quantisierungstabellen verwendet. Das Komprimierungsverh\u00e4ltnis f\u00fcr verschiedene Bl\u00f6cke variiert im Gegensatz zu MJPEG mit dem Bild: Bei nicht informativen Bl\u00f6cken (z. B. an den Bildr\u00e4ndern) nimmt es zu und bei Bl\u00f6cken mit einer gro\u00dfen Anzahl kleiner Details relativ zu die mittlere Ebene des Bildes. Infolgedessen wird bei gleicher Qualit\u00e4t das Datenvolumen um ca. 15% reduziert (oder umgekehrt, bei gleichem Durchfluss ist die Qualit\u00e4t des Ausgangssignals h\u00f6her).<\/p>\n

Bei der zeitlichen MPEG-Komprimierung wird eine hohe Informationsredundanz in Bildern verwendet, die durch kleine Intervalle voneinander getrennt sind. Tats\u00e4chlich \u00e4ndert sich zwischen benachbarten Bildern normalerweise nur ein kleiner Teil der Szene. Zum Beispiel gibt es eine sanfte Bewegung eines kleinen Objekts auf dem Hintergrund eines festen Hintergrunds. In diesem Fall sollten die vollst\u00e4ndigen Informationen zur Szene nur selektiv f\u00fcr Referenzbilder gespeichert werden. Im \u00dcbrigen reicht es aus, nur Differenzinformationen zu \u00fcbertragen: \u00fcber die Position des Objekts, die Richtung und Gr\u00f6\u00dfe seiner Verschiebung, \u00fcber neue Hintergrundelemente (die sich hinter dem Objekt \u00f6ffnen, wenn es sich bewegt). Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sich diese Unterschiede nicht nur im Vergleich zu den vorherigen, sondern auch zu den sp\u00e4teren Bildern bilden (da sich in ihnen beim Bewegen des Objekts der Teil des Hintergrunds befindet, der zuvor hinter dem Objekt verborgen war). Beachten Sie, dass mathematisch gesehen das schwierigste Element die Suche nach verschobenen Bl\u00f6cken, aber nur eine geringe \u00c4nderung der Struktur (16 x 16) und die Bestimmung der entsprechenden Vektoren ihrer Verschiebung ist. Dieses Element ist jedoch das wichtigste, da es die erforderliche Informationsmenge erheblich reduzieren kann. Es ist die Effizienz der Echtzeitausf\u00fchrung dieses “intelligenten” Elements, die verschiedene MPEG-Codierer auszeichnet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Videokodierung, wie es funktioniert (Teil 1) Die effektive Komprimierung von Videoinformationen basiert auf zwei Hauptideen: der Unterdr\u00fcckung kleiner Details der r\u00e4umlichen Verteilung einzelner Frames, die f\u00fcr die visuelle Wahrnehmung unbedeutend sind, und der Beseitigung zeitlicher Redundanz in der Reihenfolge dieser Frames. Folglich sprechen wir von r\u00e4umlicher und zeitlicher Komprimierung. Der erste nutzt die experimentell ermittelte … Continue reading “Videokodierung, wie es funktioniert (Teil 1)”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[16293,16291,16294,16290,16292,16322,16325,16332,16321,16303,16312,16339,16340,16338,16333,16336,16334,16337,16284,16324,16323,16295,16289,16288,16287,16286,16285,16330,16328,16304,16305,16302,16298,16310,16311,16299,16297,16296,16314,16318,16317,16315,16316,16300,16301,16313,16306,16331,16307,16329,16319,5800,16326,16327,16320,16308,16309,16335],"class_list":["post-922","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-video","tag-amd-apu-videokodierung","tag-amd-epyc-videokodierung","tag-amd-fx-8350-videokodierung","tag-amd-ryzen-videokodierung","tag-amd-videokodierungsmaschine","tag-codierung-von-video-premiere-pro","tag-eine-videokodierungs-beschleunigungsarchitektur-fur-cloud-spiele","tag-kodierung-von-videos-mit-untertiteln","tag-scheda-video-per-codierung","tag-video-kodierung-durch-die-zahlen","tag-video-kodierung-fur-iphone","tag-video-ohne-codierung-bearbeiten","tag-video-ohne-codierung-teilen","tag-video-ohne-codierung-zusammenfuhren","tag-video-ohne-kodierung","tag-video-ohne-kodierung-drehen","tag-video-ohne-kodierung-schneiden","tag-video-ohne-kodierung-zuschneiden","tag-video-uber-codierung","tag-videocodierung-an","tag-videocodierungsformate-premiere-pro","tag-videokodierung-als-dienst","tag-videokodierung-amd","tag-videokodierung-amd-vs-intel","tag-videokodierung-amd-vs-nvidia","tag-videokodierung-auf-dem-iphone","tag-videokodierung-auf-gpu","tag-videokodierung-cbr-vs-vbr","tag-videokodierung-cpu-vs-gpu","tag-videokodierung-durch-die-zahlen-pdf","tag-videokodierung-durch-die-zahlen-pdf-download","tag-videokodierung-fur-anfanger","tag-videokodierung-fur-bewahrte-webmethoden","tag-videokodierung-fur-dummies","tag-videokodierung-fur-facebook","tag-videokodierung-fur-instagram","tag-videokodierung-fur-streaming","tag-videokodierung-fur-youtube","tag-videokodierung-in-android","tag-videokodierung-in-cuda","tag-videokodierung-in-hindi","tag-videokodierung-in-ios","tag-videokodierung-in-javascript","tag-videokodierung-in-multimedia","tag-videokodierung-in-python","tag-videokodierung-in-react-native","tag-videokodierung-mit-gpu","tag-videokodierung-mit-himbeer-pi","tag-videokodierung-mit-nvidia-gpu","tag-videokodierung-ryzen-vs-intel","tag-videokodierung-und-decodierung","tag-videokodierung-vs-transkodierung","tag-videokodierung-vs-dekodierung","tag-videokodierung-vs-komprimierung","tag-videokodierungsbits-an-sich-cond","tag-videokodierungsformat","tag-videokodierungsformate","tag-videoschneider-ohne-kodierung"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/922","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=922"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/922\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":923,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/922\/revisions\/923"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=922"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=922"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=922"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}