Beim Lifting-Schema handelt es sich um eine Technik zur Bildkomprimierung, die auf den Prinzipien der Wavelet-Transformationen basiert. Wavelet-Transformationen zerlegen ein Bild in eine Reihe von Koeffizienten, die das Bild in verschiedenen Frequenzbändern darstellen. Das Lifting-Schema bietet eine effiziente Möglichkeit, die Wavelet-Transformation auf ein Bild anzuwenden, sodass es für die Bildkomprimierung geeignet ist.
Die Grundidee des Lifting-Schemas besteht darin, die Wavelet-Transformation in zwei Schritte aufzuteilen:
1. Aufteilen: Das Bild wird in zwei Pixelsätze aufgeteilt, die als Hochpass- und Tiefpasskomponenten bezeichnet werden. Die Hochpasskomponenten stellen die höherfrequenten Details im Bild dar, während die Tiefpasskomponenten die niederfrequenten Informationen darstellen.
2. Vorhersage: Die Hochpasskomponenten werden basierend auf den Werten der Tiefpasskomponenten vorhergesagt. Der Vorhersagefehler wird dann als Differenz zwischen den vorhergesagten Hochpasskomponenten und den tatsächlichen Hochpasskomponenten berechnet.
Die Aufteilungs- und Vorhersageschritte werden mehrmals wiederholt, um mehrere Zerlegungsebenen zu erhalten. Die resultierenden Koeffizienten können quantisiert und komprimiert werden, um eine Bildkomprimierung zu erreichen.
Ein Vorteil des Lifting-Schemas besteht darin, dass es direkt implementiert werden kann, was bedeutet, dass die ursprünglichen Bilddaten während der Wavelet-Transformation nicht gespeichert werden müssen. Dadurch kann eine beträchtliche Menge an Speicher eingespart werden, wodurch sich das Lifting-Schema für Echtzeit-Bildkomprimierungsanwendungen eignet.
Zusammenfassend ist das Lifting-Schema eine effiziente Technik zur Implementierung von Wavelet-Transformationen zur Bildkomprimierung. Es bietet eine Möglichkeit, ein Bild in verschiedene Frequenzbänder zu zerlegen, die dann quantisiert und komprimiert werden können, um die Gesamtdateigröße des Bildes zu reduzieren.
