Grundlagen digitaler Medientechnik. Von Bild, Audio und Video zu Digital

Eine Zusammenfassung in Stichpunkten (SS 2015)


Zusammenfassung, 2015

11 Seiten


Leseprobe

Grundlagen digitaler Medientechnik Klausur

2.VL: Analog vs. Digital (15.04.)

3. und 4. VL: Digitales Rechnen, die Turing-Maschine und das von-Neumann-Prinzip (22.04. + 29.04.)

5. und 6. VL: Der Medientyp Bild (6.05. + 13.05.)

7. und 8. VL: Medientyp Audio

10. VL - Video (10.06.)

11. VL und 12.VL – Technik und Dienste des Internets (17.06. + ???)

2.VL: Analog vs. Digital (15.04.)

Analog: -Ähnlichkeit zum Objekt

-irreversibel -> nicht rückgängig zu machen

-entropisch -> verlustbehaftet, vergänglich (Foto verbleicht) -analoge Größe = physikalische Größe, die jeden Wert in einem bestimmten Dynamikbereich annehmen kann -> zeit- und wertkontinuierlich (ununterbrochen)

-Messen und Zählen: kontinuierliche Messung durch physikalisches Verfahren -> Operanden werden auf einer kontinuierlichen Skala eingestellt und das Ergebnis auf dieser abgelesen -> Messungenauigkeit

-Analoge Medien rauschen immer -> Medium hörbar; kontinuierliche Form

Digital:

-Daten, die durch Ziffern wiedergegeben werden

-willkürlich-diskrete Kodifizierung -> irgendwie abgetastet

-reversibel

-verlustfrei

-Signal-Objekt-Beziehung zufällig (Signal und Objekt müssen nichts miteinander zu tun haben)

-Repräsentation einer Datei durch ein diskretes Elementset

-digitale Größe = physikalische Größe, die nur wertdiskrete Werte innerhalbe eines bestimmten Dynamikbereichs annehmen kann -> zeitkontinuierlich und wertdiskret oder wert- und zeitdiskret (trennbar, abzählbar)

-Messen und Zählen: diskrete Darstellung der Operanden, die Größenabstände unmissverständlich, unverwechselbar, ohne Ungenauigkeit und Übergang zwischen ihnen separat repräsentiert -> Paradigma ist die diskrete Abzählung von Zahlen, welche Zeit verbraucht (Zeichnung und Beispieltabelle)

-digitale Medien: gerastert auf der Ebene der Amplitude + Zeit -> Reihe von Messwerten; keine kontinuierliche Schwingung (negativ)

Abtastung: (analog)

-Nyquistisches Abtasttheorem: fs (Abtastfrequenz) ˃ 2 fg (höchste abgetastete Frequenz)

-> später wichtig für die Quantisierung, da dort die Punkte verbunden werden; damit alles abgedeckt wird (Folie S. 36) -> je höher die Frequenz, desto höher muss die Abtastfrequenz sein

-Abtastfrequenz (Abtastrate, Samplefrequenz, Samplerate) bestimmt, wie oft das Signal pro Sekunde abgetastet wird

-abgetastete Signale sind Punkte -> Abtastung merkt sich nicht die „Welle“, sondern die „Punkte“

-je mehr Punkte, desto besser die Qualität, die Datei wird jedoch größer

Quantisierung: (digital) -=Auflösung (in bit angegeben) legt die mögliche Wertemenge pro Sample fest -bezeichnet die Abbildung eines zeitdiskreten, kontinuierlichen Signals auf eine endliche Wertemenge

-ordnet/ verbindet die „Punkte“ -drei Schritte:

1. Kontinuierliche Werte (Welle) sind in zeitdiskreten Schritte unterteilt (Pfeile)
2. Diskrete Werte liegen in kontinuierlichen (aber verschiedenen) Zeitlängen vor (deshalb Stufen -> gleiche Zeitabstände)
3. Diskrete Werte in diskreten (gerundeten) Zeitwerten, um Datenmenge zu sparen -> gerundet reicht

Digitalisierung: -Umwandlung analoger/ kontinuierlicher Signale in diskrete Werte durch regelmäßige Abtastung (Rasterung) der Amplitude des Signals und Quantisierung

-alle Infos in Form von periodischen Schwingungen sind digitalisierbar

-Abtastung (Analog) -> Quantisierung -> Digitalisierung

-gemessen wird in regelmäßigen Zeitabständen -> Hertz

-Originalzustand kann nicht mehr erreicht werden (es wird immer etwas vergessen durch die Rasterung)

Urkilogramm:

-Masse ist durch internationalen Kilogrammprototyp festgelegt (vom internationalen Büro für Maß und Gewicht verwahrter Zylinder aus Platin-Iridium)

Image-Aliasing:

-periodische Bildstörungen, die in der Vorlage nicht vorhanden waren -> Ursache: Bildinfoverlust wegen zu grober Rasterung bei der Digitalisierung (Beispielbild Folie 40)

3. und 4. VL: Digitales Rechnen, die Turing-Maschine und das von-Neumann-Prinzip (22.04. + 29.04.)

Rechnen (und Schalten) mit Binärzahlen: -Stellenwertsystem = polyadisches Zahlensystem: (additive) Wertigkeit eines Symbols hängt von seiner Position ab z0 × bn + … + zn × b0 -Basis= 2 (so viele Ziffern dürfen eingesetzt werden) -Z= 0 und 1 -> -Duales/ Binäres System: -> bi ( Wertigkeit an der i-ten Stelle) -> zi (Ziffer der Stelle i) -> z ϵ Z = { 0,1,2, … R-1} -> Hexadezimal (Folie 6): gut auf Vierergruppen von Bitfolgen darstellbar, daher Verwendung in der Computerinformatik; immer: b=16, z=0-15 -> wie kann mein eine Zahl damit darstellen? Z.B. 3072 -Zahlen von 0-9, nur einstellige Zahlen -Potenz kann unendlich hoch sein

Rechnen im Dualsystem:

(Folien 7 und 8)

-Addition: linke Zeile hat den Wert 8 (2 hoch 3), danach 4 (2 hoch 2), 2 (2 hoch 1) und 1 (2 hoch 0) -> Zeilen können auch weiter nach links fortgeführt werden -> 16 (2 hoch 4), 32 (2 hoch 5) usw.; die Stelle die benötigt wird, wird mit 1 markiert und die Stellen, die mit 1 versehen werden, werden addiert

-Subtraktion: Problem: Computer können keine Subtraktion/ Minus-Zeichen darstellen

-> Lösung: Subtraktion per Addition- „Zweierkomplement“

-> vorher Einerkomplement

-> Zahl umdrehen/ ersetzen (0 wird 1, 1 wird 0)

-> dann Zweierkomplement, dort bleiben die umgedrehten Zahlen vom Einerkomplement erhalten und am Ende wird eine 1 ersetzt (zwei hintereinander gehen aber nicht

-> dann muss man mit der 1 nach vorne, bis eine Null kommt)

-> Schritt 1: den Wert nach dem Minuszeichen in ein Acht-Bit-Format umsetzen

-> Schritt 2: -4 im Zweierkomplement darstellen (Abbildung Folie 12)

-> Schritt 3: Addieren 4 dargestellt in 00000100

-> Einerkomplement: 11111011 -> Zweierkomplement: hinten eine 1 dazurechnen, wenn hinten eine 1 steht, wäre es theoretisch 2, das geht aber nicht, also wird es 11111100, da bis zur ersten 0 durchgerückt wird und die anderen rechten zur 0 werden)

-Multiplikation: von rechts nach links rechnen; von der linken nehmen ich alle Zahlen (jede einzelne rechte Zahl mit allen linken Zahlen)

-Division: 0 heißt passt, 1 heißt passt nicht rein (am Ende nochmal die Nullen hinschreiben)

Moore’sches Gesetz: (Abbildung Folie 16) -alle 2 Jahre verdoppelt sich die Transistor-Dichte auf einem Chip

-> PC wird schneller und stärker, Transistor wird kleiner

-> immer leistungsfähigere Rechner entstehen

Das Hilbertsche Hotel (Abzählbarkeit/ Überabzählbarkeit): -unendlich viele Zimmer mit unendlich vielen Menschen -> ein Gast kommt -> Lösung: jeder Gast rückt ein Zimmer weiter und der Neue zieht in Zimmer 1 -> ∞ + 1 = ∞

-Bus mit unendlich vielen Menschen -> alle wollen ins Hotel -> Lösung: jeder rückt in das Zimmer, dass die doppelte Zahl hat ( 1->2, 2-> 4, 3->6 …) -> alle ungeraden Zimmer frei, weil alle geraden Zimmer besetzt sind -> ∞ + ∞ = ∞

-unendlich viele Busse mit unendlich vielen Menschen -> alle wollen ins Hotel -> Lösung: ungerade Zimmer frei machen, indem deren Bewohner auf gerade Zimmer geschickt werden -> jeder Bus erhält eine Primzahl und seine Potenzen ist die Zimmernummer -> z.B. 3 -> 3 hoch 1 = 3; 3 hoch 2 = 9 usw. -> ∞ × ∞ = ∞ à gleichmächtige Unendlichkeit -> Unendlich bleibt Unendlich

Wie funktioniert eine Turing-Maschine? (Berechenbarkeit/ Nicht-Berechenbarkeit): -Vorläufer des Computers bzw. erster Computer -1. Mathematischer Beweis: auf dem Stellenwertsystem basierende Maschine, welche jede mathematische Berechnung , die durch einen Algorithmus repräsentiert wird, vornehmen kann -> eine Turing-Maschine hat dann den Beweis für die Berechenbarkeit eines Problems erbracht, wenn sie zu einem HALT kommt -> es gibt keine Turing-Maschine, die beweisen könnte, dass eine andere Turing-Maschine zu einem Halt kommt, da sie dadurch definiert ist, dass sie zu einem HALT kommt -> Turing-Maschine kann Funktion der Turing-Maschine nicht beweisen -Turing Maschine: man kann nicht mehr unterscheiden, ob Mensch oder Maschine -Maschinen können sich nicht untereinander beweisen, weil es dann nie zu einem Halt kommen würde, da man nie weiß, ob eine Maschine funktioniert und immer wieder einen Beweis braucht für deren Funktion usw.

Die „Von Neumann Architektur des Computers“: -Prinzip 1: Programme und Daten sind im selben Speicher -Prinzip 2: Programmanweisungen werden „Bit für Bit“, also strikt sequentiell, abgearbeitet -Prinzip 3: kein Computerprogramm kann beweisen, dass ein Computerprogramm richtig läuft -> Erweiterung der Turing-Maschine in technischer Umsetzung

5. und 6. VL: Der Medientyp Bild (6.05. + 13.05.)

Objektorientierte Vektorgrafik: -Objektorientierte Programme gehen von bekannten, einfachen Objekten aus (z.B. Aussehen eines Quadrats) und sichern nur die Eigenschaften (z.B. Seitenlänge) -(+): numerisches Arbeiten (mit Zifferncodes); Objekt-/Attributtrennung (Eigenschaften unabhängig vom Objekt); beim Skalieren werden Attribute beibehalten -> Objekt bleibt ganz; kleine Dateien -(-): Objekte nur bedingt editierbar; keine Pixelentfernung; kaum natürlich wirkend -von Objekt- zu Pixelorientiert (da Objektorientiert bekannte Objekte braucht) kann überführt werden, anders herum nicht (Grafik Folie 7)

Pixelorientierte (Programm erzeugen) Bitmapgrafik: -> Bildqualität bemisst sich an der Anzahl der zerlegten Punkte, sowie an der Genauigkeit der Bildpunkterfassung -(+) Vorteil gegenüber objektorientiert: Zugriff auf jeden Bildpunkt (da Bitmapgrafik speichert, welcher Bildpunkt wie angesteuert wird(an oder aus)); jeder Punkt editierbar; problemloses Pixelentfernen durch Bitänderung; natürliches Aussehen -(-) verzogenes Bild beim Skalieren, da Algorithmus versucht die Form beizubehalten; Objekte werden bei Überlappungen nicht erhalten; große Dateien durch Sicherung jedes Bildpunktes (Grafik Folie 7)

Zwei Paradigmen für Bilder: Zerlegung als

-diskrete Objekte (Operationen auf der Objektebene, z.B. Flächenberechnung) -> gesamtes Objekt

-diskrete Punkte (Operationen auf der Punktebene, z.B. Farbkorrekturen) -> Teil eines Objekts

Auflösung (Fragmentierung): -Zerlegung in einzelne Bildpunkte (Pixel) -doppelte Auflösung -> vierfache Datenmenge (weil Pixel unterteilt wird)

-> exponentiell steigend, da bei steigender Auflösung der Pixel immer kleiner unterteilt wird in dots

-bei Auflösung: x- und y-Achse identisch, damit Bild in quadratische Pixel zerfällt -Auflösung wird kleiner

-> Pixel werden größer (bis zur Sichtbarkeit)

-in Bildpunkten pro Strecke gemessen

-> dpi (dots per inch)

-> je mehr, desto besser die Qualität

Farbtiefe (Quantisierung):

-Def.: Differenzierungsmöglichkeit bei der Messung einzelner Bildpunkte (Einheit: Bit)

-> geringe Tiefe = schlechtere Qualität (Farbkanten) -exponentielle Erhöhung der Farbtiefe durch mehr Bits

-> Dateigröße steigt nur minimal -Schwarzweißbilder werden mit 8 Bit angelegt (28)

-> können also 256 Grautöne unterscheiden -Menschen können dunkle Abstufungen besser sehen, als helle

Moiré: -entsteht durch Überlagerung zweier Raster, die nicht deckungsgleich sind -> Interferenzmuster (Beispielbild Folie 39 der 2. VL)

-beim Scannen eines gedruckten Bildes (Druckraster + Scannerraster)

-beim Darstellen eines digitalen, gerasterten Bildes auf dem Monitor (Raster des Bildes + Bildschirmraster)

-beim Einlesen von Fotos (Scannerraster + inhaltliches Raster (z.B. Ziegeldach)) -> Vermeidung von Moirés durch Abtasttheorem: Scanauflösung doppelt so hoch wie Bildfrequenz

[...]

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Details

Titel
Grundlagen digitaler Medientechnik. Von Bild, Audio und Video zu Digital
Untertitel
Eine Zusammenfassung in Stichpunkten (SS 2015)
Hochschule
Leuphana Universität Lüneburg
Veranstaltung
Grundlagen digitaler Medientechnik
Autor
Jahr
2015
Seiten
11
Katalognummer
V335079
ISBN (eBook)
9783668250246
Dateigröße
685 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
grundlagen, medientechnik, bild, audio, video, digital, eine, zusammenfassung, stichpunkten
Arbeit zitieren
Ricarda Fritzsche (Autor), 2015, Grundlagen digitaler Medientechnik. Von Bild, Audio und Video zu Digital, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/335079

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