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Video-Codecs - so funktionieren sie

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Balm
DVDtoOgm&DVDtoMkv-Team

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Beiträge: 2.397
Herkunft: Sachsen

Video-Codecs - so funktionieren sie

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Video-Codecs - so funktionieren sie
***********************************

Videobearbeitung am PC verlangt nach hohen Bandbreiten und viel
Plattenplatz: Ein einzelnes RGB-Bild, in der Fachsprache auch Frame
genannt, benötigt in voller PAL-Fernsehauflösung (768 x 576
Bildpunkte) und 24 Bit Farbtiefe (je 8 Bit für Rot, Grün und Blau,
auch Truecolor genannt) mehr als ein Megabyte an Speicher. Ein
einfaches Rechenbeispiel: 768 x 576 x 24 ergibt 10616832 Bits und das
sind umgerechnet etwa 1,3 Megabyte. Schnell wird es da auf der Platte
eng!

Weil die europäischen Fernsehnormen PAL und Secam mit 25 Bildern
pro Sekunde arbeiten, müsste ein Videobearbeitungssystem etwa 33
Megabyte pro Sekunde Durchsatz ermöglichen - auch moderne PCs sind da
schnell überfordert.

Grundsätzlich gibt es zwei Ansätze, um dieses Problem zu lösen:

Zum einen kann man mit der Bandbreitenkeule zuschlagen, etwa bei
der Datenübernahme in den PC mittels Aufnahme auf RAID-Systeme mit
riesigen und schnellen Festplatten. Doch das Internet wird die
erforderlichen Datenraten weder über die alten Telefon-
Kupferleitungen noch über moderne Glasfaser-Leitungen für Millionen
von Anwendern verkraften.

Den anderen Lösungsansatz bietet die Datenkompression: Mit ihrer
Hilfe lässt sich die vorhandene Bandbreite besser ausnutzen.

Datenkompression: Mutter Natur machts vor
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Die Natur macht es uns vor: Menschliche Sinnesorgane nehmen riesige
Datenmengen auf - viel mehr, als das Gehirn tatsächlich verarbeiten
kann. Etwa 800 Megabyte visuelle Informationen erreichen das Auge in
jeder Sekunde. Bevor sie das Gehirn erreichen, dampfen intelligente
Reduktionsverfahren die schiere Datenmasse etwa um den Faktor 100
ein, weniger wichtige Information bleiben einfach außen vor.
Technisch genutzte Kompressionsalgorithmen für Bilddaten eifern ihrem
natürlichen Vorbild nach - ohne allerdings dessen Effizienz derzeit
zu erreichen.

Gleiches gilt für akustische Signale: Nur ein Bruchteil der vom
Trommelfell aufgenommen Informationen erreicht das Gehirn. So wird
zum Beispiel von zwei Tönen, die eine ähnliche Tonhöhe haben und
dicht beieinander liegen, nur der lautere Ton wahrgenommen.

Codec-Programmierer (Codierung/Decodierung) nutzen diesen Hang
zum Minimalismus: Alle audiovisuellen Kompressionsverfahren
orientieren sich an der maximalen Wahrnehmungsfähigkeit des Menschen.

Sie filtern "überflüssige" Daten aus, und zwar so geschickt, dass
wir subjektiv keine qualitative Beeinträchtigung der
Sinneswahrnehmung empfinden. Die Algorithmen nehmen dem Gehirn
praktisch Arbeit ab.

Kompression: So funktionierts
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Codecs verwenden verlustfreie und die verlustbehaftete Kompressions-
und Dekompressionstechniken. Man kann die verlustfreie Kompression
mit dem Prinzip einer Luftpumpe vergleichen: Nach der Luftverdichtung
sind nach wie vor noch alle Luftmoleküle vorhanden, nur nehmen sie
nun ein deutlich geringeres Volumen ein. Ähnlich ergeht es auch den
digitalen Video- und Audiosignalen: Sie enthalten überflüssige
Informationen (Molekül-freier Raum), deren Verzicht sich nicht oder
nur wenig auf die Bild- oder Tonqualität auswirken. Die nutzbaren
Bits (Moleküle) rücken einfach enger zusammen. So wird keine
Information zerstört und trotzdem ein Kompressionsfaktor von 2:1 bis
3:1 erreicht.

Die verlustbehaftete Kompression hingegen entfernt Informationen
aus dem Signal, die für die Wahrnehmung irrelevant oder wenig wichtig
ist. Der Vorteil, die hohe Kompressionsrate, geht mit einem Nachteil
einher: Diese Informationen gehen unwiederbringlich verloren.
Außerdem ist die Entscheidung schwierig, welche Daten wichtig sind
für eine ungestörte Wahrnehmung und welche nicht. Diese Frage
entscheidet der Codec-Programmierer abhängig von der Anwendung. Er
kann Einzelbilder komprimieren (Intraframe), Bildfolgen (Interframe)
oder auch beide Verfahren gemeinsam anwenden.

Die zeitliche Komprimierung bringt nur dann einigermaßen
brauchbare Ergebnisse, wenn ein Video wenig Bewegung enthält. In
diesem Fall gibt es von Bild zu Bild viele Wiederholungen. Es genügt
dann, nur die Differenz von Keyframe zu Keyframe zu speichern. Das
führt aber oft zu Pixelhaufen und Farbblöcken, die man auch als
Artefakte bezeichnet.

Filter sorgen für gehörigen Druck
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Codecs leisten in kurzer Zeit beachtliches. Um hohe
Bearbeitungsgeschwindigkeiten zu erreichen, arbeitet ein Codec mit
verschiedenen Stufen.

Sein erstes Werkzeug versucht erst gar nicht, das Video direkt zu
komprimieren, sondern macht es durch Filterverfahren
»komprimierbarer«.

Filter eliminieren scharfe Kanten, die gleichzusetzen sind mit
hohen Frequenzen, und verringern so die Datenrate. Ein Filter sorgt
für die Umrechnung benachbarter Pixel, indem er einen Mittelwert
bildet: Aus einer dünnen schwarzen Linie neben einer weißen Linie
entsteht zum Beispiel eine breite graue Linie. Bereits diese
Vorfilterung entscheidet maßgeblich über die bei der Komprimierung
erreichbare Videoqualität: Je aufwändiger der Filter, desto besser
die Bildqualität nach der Reduktion.

Als nächstes ist die Konvertierung des sogenannten Farbraums an
der Reihe (Color Space Conversion). Wieder gibt das menschliche Auge
zu diesem Schachzug die Anregung. Es nimmt Farben (Chrominanz, »U«
und »V«) viel schlechter wahr als Helligkeit (Luminanz, »Y«).

Das Fernsehen arbeitet deswegen im RGB- statt im YUV-Farbmodell:
Einer Luminanz-Bandbreite von 4,5 MHz steht eine Farb-Bandbreite von
nur 1,5 MHz gegenüber. Allein die Umwandlung von RGB in YUV kann die
Datenmenge eines Signals etwa um die Hälfte reduzieren. Bereits
analoge Videos verwenden dieses Verfahren.

Ein wichtiges Kriterium für Videoberabeitung am PC ist die Art
der Digitalisierung. Das sogenannte Sampling misst die Spannung eines
analogen Signals in bestimmten Abständen und speichert sie als
digitalen Zahlenwert. Wegen der Sehschwäche des menschlichen Auges
werden im YUV-Farbraum die Farbsignale nur halb so oft gesampelt wie
die Helligkeit.

Vier Messungen von Y pro Zeiteinheit stehen nur je zwei Messungen
von U und V gegenüber (4:2:2-Modell). Von den 24 Bit pro Pixel des
RGB-Signals wird auf 16 Bit pro Pixel YUV reduziert, der Faktor liegt
bei 2:1. Gut für den Anwender: Das Signal hat immer noch volle
Studioqualität.

Datenreduzierung durch Skalierungs-Routinen
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Die größte Datenreduzierung erreicht die sogenannte Skalierung; die
Verringerung der drei Parameter Auflösung, Farbtiefe und
Bildwiederholfrequenz. Manche Software-Codecs verzichten ganz einfach
auf drei von vier Pixeln der ursprünglichen Auflösung (kodieren also
nur 1/16 der Bildpunkte), wiederholen nur 10 Bilder pro Sekunde
(2,5:1) und arbeiten mit einer Farbtiefe von 8 Bit statt 24 Bit
(3:1).

Der Komprimierungsfaktor: 16 x 2,5 x 3 ergibt 120:1, also ein
stark "gestauchtes" Videobild. Stehen diese drei wichtigen Parameter
vor der Komprimierung fest, so lassen sich Datenmenge und benötigte
Rechenzeit stark verringern, indem das Video zuvor auf diese
niedrigere Auflösung, Farbtiefe und Bildwiederholfrequenz
heruntergerechnet wird.

Ein weiteres wichtiges Werkzeug ist die Transformation, die bei
Codecs wie JPEG, MJPEG, MPEG und Px64 Verwendung findet. Sie benutzen
die sogenannte DCT (Diskrete Cosinus-Transformation):
Bildinformationen zerlegt sie in Blöcke von 8x8 Pixeln und teilt sie
in niedrige und hohe Frequenzbereiche auf.

Das Zauberwort heißt Quantisierung
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Der nächste Schritt der Komprimierung ist die Quantisierung: Sie
reduziert oder entfernt hohe Frequenzen (zum Beispiel scharfe
Kanten). Das Ergebnis ist ein Bild mit weicheren Konturen, die man
aber wegen der Datenreduktion in Kauf nimmt.

Bei der Quantisierung dienen wenige Bits als »Platzhalter« für
die Gesamtmenge. Bei leistungsfähigen Codecs reichen bei manchen
Bildern lediglich 2 Bits (4 Farben) aus, um das Bild adäquat zu
beschreiben (statt 8 Farbbits pro Pixel im RGB-Modell). Die
Datenmenge lässt sich auf diese Weise noch einmal dritteln.

Zum Schluss packen viele Codecs die Daten noch einmal verlustfrei
zusammen - ähnlich den Verfahren LHA, PKZIP etc., die man zum
Komprimieren von herkömmlichen Dateien verwendet. In der RLE-Methode
(Run-Length Encoding) ersetzt identische Bits durch Art und Anzahl
(zum Beispiel 1111222 durch 4132, also 4x1 und 3x2); das Huffman
Coding ersetzt identische, häufig auftauchende Bitfolgen durch
Abkürzungen (wie beim Morsen). Die Komprimierung der Einzelbilder ist
damit abgeschlossen. Eine Kombination der sieben Intraframe-Verfahren
lässt von dem ein Megabyte großen Originalbildes nur noch 24 Kilobyte
übrig.

Manche Codecs lassen es dabei bewenden, andere legen jetzt erst
richtig los. Denn bei Digitalvideos liegt die größte Datenredundanz
nicht innerhalb der Einzelbilder, sondern dazwischen. Viele Pixel
verändern sich von Bild zu Bild entweder gar nicht oder nur wenig,
zum Beispiel Hintergründe.

Jetzt setzen Interframe-Codecs wie MPEG den Kompressionshebel an:
Sie sagen sozusagen die Pixelveränderungen über mehrere Bilder hinweg
voraus und speichern nur noch die Bildunterschiede ab, nicht aber die
Einzelbilder. Das spart viel Platz: MPEG 4 beispielsweise benötigt
für eine Videodatei in der Größe 320 x 240 Pixeln bei vergleichbarer
Qualität nur ein Viertel des Platzes, den Cinepak trotz Komprimierung
braucht.

Predictive Coding legt ein komprimiertes Referenzbild fest (I-
Frame oder Key-Frame - wie bei Animationsberechnungen). Von diesem
aus wird ein weiteres, P-Frame genanntes Bild vorhergesagt - bei MPEG
das nächste, übernächste oder vierte. Aus beiden - dem I- und dem P-
Frame - können dazwischenliegende Bilder errechnet werden (B-Frames).
So »mogelt« sich der Codec durch das Movie, bis das nächste I-Frame
wieder gesicherte Daten liefert.

Cu Balm

PS: Is nicht von mir, hatte es als txt-File noch auf meiner Platte...

__________________

...auch im IRC-Channel zu finden...

04.06.2002 09:55

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@Selur, könntest du das Posting oben bitte mal Toppen, ich darf das ja hier nicht, halte es aber für sinnvoll den Post an den Anfang zu schieben.
Wenn nicht, dann nicht cool