Transformkodierung

Transformkodierung bezeichnet ein Verfahren der Datenkodierung, bei dem Eingangsdaten durch eine lineare Transformation in einen Transform- oder Frequenzbereich überführt werden. In diesem Bereich treten statistische Abhängigkeiten weniger stark zutage und die Koeffizienten lassen sich oft effizienter quantisieren. Anschließend erfolgt eine Entropie-Codierung der quantisierten Werte. Typische Transformarten sind die diskrete Kosinustransformation (DCT), die diskrete Wavelet-Transformation (DWT) und das Modulated Lapped Transform (MDCT). Transformkodierung wird häufig in verlustbehafteten und verlustfreien Kodierungsszenarien verwendet, je nach gewählter Quantisierung und Entropie-Codierung.

Der Kodierungsprozess beginnt typischerweise mit der Transformation der Eingangsdaten, gefolgt von einer Quantisierung der Koeffizienten, die die Daten weiter reduziert, und schließlich einer Entropie-Codierung zur effizienten Speicherung oder Übertragung. Häufig arbeiten Systeme block- oder framebasiert, das heißt, Daten werden in kleinen Abschnitten transformiert (z. B. 8×8-Blöcke im Bild), um lokale Redundanzen zu nutzen. In modernen Anwendungen kommen auch frame-übergreifende oder lapped-Transform-Ansätze zum Einsatz. Verlustfreie Transformkodierung nutzt minimale oder keine Quantisierung, während verlustbehaftete Varianten stärkere Quantisierung zulassen, um höhere Kompression zu erreichen.

Anwendungen finden sich vor allem in Bild-, Audio- und Video-Kompression. JPEG nutzt 8×8-DCT-Blöcke, um Bilder effizient zu komprimieren. JPEG 2000 setzt auf Wavelet-Transformationen. Moderne Audio- und Videocodes verwenden MDCT- oder ähnliche Transform-Ansätze, die eine gute Energie- und Klasseneffizienz liefern. Transformkodierung bleibt ein zentrales Prinzip der Reduktion redundanter Informationen durch frequenzbasierte Repräsentationen.