Bildkommunikation ist aus der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Allerdings entsteht damit auch eine Flut von digitalen Bildern, die schneller wächst als Speicherkapazitäten und Bandbreiten. Die rasante Entwicklung von Speicher- und Übertragungsmedien hat nicht verhindern können, daß man in der Praxis allzu oft an Leistungsgrenzen stößt, da die Bedürfnisse der Nutzer in gleichem Maße steigen. Als Beispiel für diese Datenflut sei die geplante komprimierte Übertragung von Filmen in Fernsehqualität im Internet (streaming video) genannt, die wohl bald die verfügbare Bandbreite des Netzes auslasten wird. Mit den technischen Möglichkeiten wachsen auch die Anforderungen an die Auflösung und Menge der digitalen Bilder, Bildserien und Filme. Bildkompressionsverfahren können hier Abhilfe schaffen. Der Begriff Bildkompression steht für die Reduzierung des Speicherplatzbedarfes von Rasterbildern bei einer aufgabenbezogen geforderten Bildqualität. Anwendungsbereiche sind überall dort, wo Engpässe bei der Datenspeicherung und -übertragung auftreten, wie z.B.: Bildtransfer über das Internet, Online-Shopping, Online-Werbung Telemedizin, Fernerkundung und -überwachung Recherche in Bilddatenbanken, Archivierung großer Bildmengen Digitalphotoapparate Nicht zu vergessen ist der ökonomische Aspekt der Kompression, fallen doch bereits bei einer moderaten Kompressionrate von 1: 10 nur noch 10 % der Kosten für Speicheroder Leitungskapazität an. Alternativ kann bei gleicher Bitrate die Auflösung von komprimierten Bildern ohne visuelle Qualitätseinbußen beträchtlich erhöht werden. Möglich wird dies durch die Fähigkeit moderner Kompressionsverfahren, moderate Kompressionsraten fast ausschließlich durch das Entfernen redundanter1 und irrelevanter Informationsanteile zu erreichen. Während verlustlose Verfahren Kompressionsraten von 1: 2 bis 1: 3 erreichen, können verlustbehaftete Methoden bei visuell guter Qualität das Bilddatenvolumen um das bis zu 100-fache reduzieren. Dies und die allgemeine Akzeptanz verlustbehafteter Methoden sind die Gründe dafür, weshalb sich diese Arbeit ausschließlich mit dieser Verfahrensgruppe beschäftigt. Viele Anstrengungen wurden unternommen, um Kompressionsalgorithmen für allgemeine Bildmengen zu verbessern, d.h. bei gleicher Bildqualität wird für ein Bild weniger Speicherplatz benötigt oder bei gleichem Speicherbedarf ist die Bildqualität besser. Dadurch wurde für die z.Zt. besten Kompressionsverfahren (Wavelet-Methoden) ein so hohes Niveau erreicht, daß aktuelle Ansätze nur noch minimale Verbesserungen erbringen. Wenig Aufmerksamkeit fand dagegen der Ansatz, das Vorwissen über bestimmte Klassen von Bildern zu nutzen, um eine bessere Kompression zu ermöglichen. Damit verbindet sich die Erwartung, daß speziell auf die Bildklasse zugeschnittene bzw. optimierte Kompressionsalgorithmen bessere Ergebnisse als allgemeine Ansätze ermöglichen. Diese Erwartung lieferte die Motivation zu dieser Arbeit, die die Möglichkeiten der inhaltsbezogenen (semantischen) Kompression untersucht und neue Kompressionsmethoden entwickelt. Einen weiterer Beweggrund, diesem Ansatz nachzugehen, lieferte die große Anzahl von praktisch relevanten Bildklassen, für die ein solcher semantischer Ansatz sinnvoll und und eine effektive Kompression notwendig ist.weiterlesen