Vorwort zur sechsten Auflage

Die vorangegangenen Auflagen von „Bilddatenkompression“ reflektierten regelmäßig auch die Neuentwicklungen im Bereich Videokompression durch zusätzliche Abschnitte im Kapitel „Standards zur Bildsequenzkompression“. Inzwischen gibt es wieder neue Standards sowohl in der Einzelbild- als auch in der Bildsequenzkompression und viele vorangegangene Konzepte sind erweitert und ergänzt worden. Ich habe deshalb die neue Auflage für eine wesentliche Umstrukturierung genutzt. Standards zur Videokompression werden nicht mehr separat besprochen. Stattdessen finden sich nun die wesentlichen Methoden in den thematisch passenden Kapiteln wieder, wobei viele Textpassagen deutlich gestrafft oder komplett entfernt wurden, wenn sie keine Relevanz mehr für aktuelle Kompressionssysteme haben. Das Kapitel „Standards zur Einzelbildkompression“ wurde dagegen signifikant erweitert. Hinzugekommen ist ein Überblick über die wichtigsten JPEG- und andere Aktivitäten nach JPEG-2000 (JPEG-XR, -XT, -XS, -XL, -AI, HEIC) und ein Vergleich dieser Verfahren für verlustbehaftete und verlustlose Kompression in Anwendung auf verschiedene Farb- und Graustufenbilder. 

Den Ausführungen in Kapitel 1 wurde ein Abschnitt vorangestellt, welcher den Unterschied zwischen Daten und Information dediziert erklärt.
Das Kapitel „Entropiecodierung“ wurde mit ausführlichen Beschreibungen von weiteren Codierungsmethoden ergänzt, welche eine ähnliche Kompressionseffizienz wie die konventionelle arithmetische Codierung aufweisen, aber unter bestimmten Voraussetzungen schneller sind: Range-Codierung und Codierung basierend auf asymmetrischen Zahlensystemen. Die Ausführungen zu Move-to-Front und Incremental-Frequency-Count wurden ins Kapitel der Präcodierungsverfahren verschoben.
Der Abschnitt zu den Qualitätsmaßen (Abschnitt 2.5.2.1) erläutert neben dem Spitzen-Signal-Rausch-Verhältnis ein strukturelles Ähnlichkeitsmaß (SSIM). Im Abschnitt zur Prädiktion finden sich jetzt auch die blockbasierten Verfahren, welche in Videokompressionsstandards zum Einsatz kommen.

Kapitel 7 enthält neben den alten Ausführungen zu Wahrnehmung und Farbe nun einen Abschnitt zu verschiedenen Eigenschaften von Bildern, welche bei der Auswahl oder Entwicklung eines Kompresionsverfahrens berücksichtigt werden sollten. An vielen Stellen im Buch wurden Aussagen aktualisiert oder präzisiert, die Verständlichkeit erhöht oder kleinere Korrekturen vorgenommen. Beispielrechnungen wurden vom Fließtext in separate Boxen verschoben und zusätzliche Übungsaufgaben wurden formuliert. Auf abgedruckte Quelltexte im Anhang wird in dieser Auflage verzichtet.

Das vorliegende Buch ist im Einzelnen wie folgt gegliedert:
Kapitel 1 führt den Leser in die Problematik der Übertragung von Daten und in die Notwendigkeit der Kompression ein. Anschließend werden im zweiten Kapitel die Grundlagen der Datenkompression behandelt. Es wird begründet, warum Kompression möglich ist und wie man die Leistungsfähigkeit eines Kompressionsalgorithmus bewerten kann. Die Kapitel 3 und 4 befassen sich mit den Codierungsverfahren. Anhand von einfachen Beispielen wird zunächst die Codierung einzelner Symbole und die Anpassung an die statistischen Eigenschaften des zu verarbeitenden Signals beschrieben. Anschließend werden Präcodierungsverfahren erläutert, welche die Beziehungen zwischen den Symbolen eines Signals zur Steigerung der Kompression ausnutzen.
Kapitel 5 beschäftigt sich mit der Datenreduktion, also demWeglassen von (irrelevanter) Information. Es werden die Abtastratenumsetzung und Verfahren zur Quantisierung diskutiert.
Die Ausführungen im Kapitel 6 beinhalten nach einer Einführung in das Thema „Korrelation“ drei wesentliche Methoden zur Dekorrelation von Signalwerten. Den Beginn machen Techniken zur Prädiktion von Signalwerten. Danach werden die Grundlagen diskreter Transformationen erläutert und verschiedene Transformationsarten vorgestellt (DCT, DST, WHT, Ganzzahl-DCT, DWT). Eine besondere Stellung nehmen dabei die diskrete Wavelet-Transformation und die fraktale Transformation ein. Im dritten Teil dieses Kapitels werden die Grundlagen von Filterbänken behandelt. Sie sind für das Verständnis der praktischen Umsetzung von Wavelet-Transformationen hilfreich. Ein schneller Algorithmus für bestimmte Filterbank-Arten (das Lifting-Schema) wird vorgestellt.
Das folgende Kapitel 7 greift dieses Schema wieder auf, da es auch zur Dekorrelation der Farbkomponenten zur Anwendung kommt. Außer dem beschreibt Kapitel 7 die Eigenschaften des menschlichen Auges, das Helligkeits- und Farbsehen und befasst sich mit wesentliche Eigenschaften von Bildern. Das Verständnis der visuellen Wahrnehmung ist eine Voraussetzung für die sinnvolle Entwicklung von Algorithmen zur Bilddatenkompression.
Es werden alle modernen Farbräume und die entsprechenden Transformationen erläutert.
Das Kapitel 8 befasst sich mit Verfahren zur Kompression von einzelnen Bildern. Anhand der Standards JPEG-1, JPEG-LS und JPEG-2000 wird detailliert gezeigt, wie Verfahren und Methoden der Datenkompression zu leistungsfähigen Systemen kombiniert werden können. Ziel ist dabei nicht die vollständige Darlegung der Standards, sondern die Darstellung der Konzepte unter Bezugnahme auf die in den vorangegangenen Kapiteln beschriebenen Grundlagen. Des Weiteren wird ein Überblick über jüngere Standardisierungsaktivitäten gegeben und die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Standards und proprietären Verfahren verglichen.
Kapitel 9 stellt grundlegende Methoden zur Bildsequenzkompression vor. Dabei geht es im Wesentlichen um das Verringern der zeitlichen Korrelation durch Methoden der Bewegungskompensation und die Kompensation der dabei auftretenden Kompressionsartefakte. Den Ausführungen wurde ein Überblick über Standardisierungen im Bereich Bildsequenzkompression vorangestellt.
Im Anhang des Buches finden sich die verwendeten Testbilder, die mathematischen Ableitungen sowohl der diskreten Kosinus- als auch der Sinus-Transformation (DCT, DST), ein vollständiges Beispiel für das Decodieren eines JPEG-1-Bitstroms, ein Beispiel zur Codierung in JPEG-2000 und Lösungen zu ausgewählten Testfragen.

Coburg, im September 2025 , Tilo Strutz

With the emergence of new technologies, numerous options for stress management are becoming available. One promising approach to support individuals in coping with stress is virtual reality (VR). A variety of relaxation techniques, such as guided imagery and breathing meditation, have recently been translated into virtual environments, providing easily accessible alternatives to traditional approaches. As studies suggest that VR interventions are effective in reducing stress, the consortium project AI4Coping aims to develop a toolbox for individually adaptive, digitally supported coping strategies. Furthermore, the project evaluates the efficacy of VR interventions across various application fields and addresses the societal, ethical, and economic dimensions that determine its use in the general population.

New quantitative data processing methods could enable ultrasound as a potential diagnostic method for hip implant integration monitoring. For development of such methods, suitable acoustic simulation tools are essential. In this work, a novel 1D FDTD simulation tool for multilayer structures, considering frequency-dependent properties, is introduced, particularly meeting the special needs of this application. Simulation results show excellent agreement with experimental data, confirming accurate prediction of wave propagation in multilayer systems.

Background, Motivation and Objective

Hip joint prostheses (HJP) are increasingly common with an aging population. The most frequent complication is aseptic loosening, linked to bone resorption and a growing soft tissue gap between bone and implant. However, integration monitoring and loosening diagnosis still rely on expensive, static X-ray imaging. Ultrasound, despite cheaper, dynamic, and radiation-free, is not yet viable due to its limits in resolving tissue beyond the bone.

This work presents how a novel quantitative ultrasound (QUS) data processing approach could improve HJP monitoring by quantitatively assessing osteointegration. While the basic concept was already tested on artificial models, we now show first clinical results for ultrasonic thickness measurements of the bone-implant gap at hip implant patients compared to X-ray imaging.

Statement of Contribution/Methods

Our approach is based on an analysis of raw (RF) beamformed ultrasonic data. A scan line perpendicular to the bone surface is extracted and a certain signal range following the dominant bone reflection is transformed to the frequency domain using a Fast Fourier Transform (FFT) (a). The gap thickness, indicating local osteointegration quality and potential loosening signs, is then determined by evaluating the frequency spacing of minima in the amplitude spectrum.

To demonstrate the potential of our QUS method, we analyzed ultrasonic scans from six HJP patients at one fixed position each (sagittal and transversal) using a handheld scanner (C3 HD3, Clarius, Canada) and compared the measured gap thicknesses with x-ray images.

Results/Discussion

(b) shows the gap thicknesses determined using our QUS method in comparison with the visual assessment of corresponding X-ray images. Despite the small sample size and some simplifying assumptions used for this first feasibility test, the clear trend highlights the approach’s potential for assessing local implant integration. The cases where no gap could be seen in the x-ray image illustrate its potential for gap detection beyond X-ray resolution limits.

Besides gap thickness, our QUS approach could also reveal elasticity changes in the soft-tissue gap, potentially indicating critical biofilm formation. Further steps also include extending our method to an automated thickness detection during dynamic scanning and integrating results into B-mode images, e. g., using color coding.