Semantische Kompression

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Bildkommunikation ist in der heutigen Zeit unverzichtbar, führt jedoch zu einer Flut digitaler Bilder, die die Speicherkapazitäten und Bandbreiten übersteigt. Trotz der rasanten Entwicklung von Speicher- und Übertragungsmedien stoßen Nutzer oft an Leistungsgrenzen. Ein Beispiel ist die geplante komprimierte Übertragung von Filmen in Fernsehqualität über das Internet, die die verfügbare Bandbreite stark beanspruchen wird. Mit den technischen Möglichkeiten steigen auch die Anforderungen an die Auflösung und Menge digitaler Bilder und Filme. Bildkompressionsverfahren bieten hier Lösungen, indem sie den Speicherplatzbedarf von Rasterbildern reduzieren, ohne die geforderte Bildqualität zu beeinträchtigen. Anwendungsbereiche sind vielfältig, darunter Internet-Bildtransfer, Online-Shopping, Telemedizin und Archivierung großer Bildmengen. Ökonomische Aspekte spielen ebenfalls eine Rolle, da bereits bei moderater Kompression die Kosten für Speicher- oder Leitungskapazität signifikant sinken. Verlustbehaftete Methoden können das Bilddatenvolumen erheblich reduzieren, während verlustlose Verfahren geringere Kompressionsraten erreichen. Diese Arbeit konzentriert sich auf verlustbehaftete Verfahren und untersucht die Möglichkeiten der inhaltsbezogenen (semantischen) Kompression, um speziell optimierte Algorithmen zu entwickeln, die bessere Ergebnisse liefern als allgemeine Ansätze.