MPEG-4-Video Standard Seite 25 von 103 Technische Informatik 10.10.2003 vernachlässigt   werden.  Rechnerisch  geschieht  dies,  indem  die  Koeffizienten  so  in ganzzahlige Werte überführt werden, dass die Koeffizienten hochfrequenter Bildteile zu Null  werden  und ähnliche Frequenzen (homogenes Bild ohne harte Übergänge) durch Rundung   übereinstimmen   (Quantifizierung),   was   die   eigentliche   Kompression   des Videoframes bewirkt. Man durchläuft nun die 8x8-Matrix (Abb.6) im Zickzack-Kurs und bildet sie auf einen 64-Vektor ab. Durch die Quantizierung sind die Werte in der linken oberen Ecke groß und nehmen nach rechts unten hin ab. Im Idealfall sind sie Null. Mit dem RLE streicht man die Nullen und ersetzt sie durch ein neues Blockende-Zeichen. In weiterer Folge werden die so entstandenen Zahlenreihen, in denen hoffentlich so wenig unterschiedliche  Koeffizienten  wie  möglich  vorkommen,  vorlustlos  komprimiert.  Zuerst durch  Lauflängenkodierung,  anschließend  durch  Huffmankodierung.  Der  erste  Wert eines  errechneten  Blocks  wird  als  DC-  (Gleichanteil),  die  restlichen  Werte  als  AC- Koeffizienten bezeichnet.   Abb.6  Verarbeitungsstadien der DCT Durch  die  Quantisierung  können  Pixelmuster  entstehen,  die  im  Ausgangsbild  nicht vorhanden sind. Bei hoher Komprimierung bleibt im Extremfall für einen 8x8-Pixelblock nur ein Koeffizient übrig. Je stärker die Komprimierung, umso deutlicher werden diese Blöcke   sichtbar,   es   entsteht   ein   Klötzchenmuster,   die   man   Kompressionsartefakte nennt.  Der  umgekehrte  Vorgang,  also  das  Berechnen  von  Pixeln  aus  den  DCT- Koeffizienten, wird als inverse Diskrete Cosinus-Transformation (iDCT) bezeichnet. 3.1.3   Wavelet Transformation Die  Wavelet  Transformation  (Grundlage  von  JPEG2000)  basiert  auf  einem  Verfahren, welches schon seit einiger Zeit aus der Signalverarbeitung bekannt ist. Man verwendet hierbei  verschiedene  Filter,  um  entsprechende  Informationen  aus  einem  Signal  (z.B. Pixelwerte    in    den    Zeilen    und    Spalten    eines    Bildes)    zu    extrahieren.    Dieser Zusammenhang  wird  in  der  sogenannten  Mehrfachauflösung  (Multiresolution  Analysis: