IM6 - Bilder als Pixel und Daten
IM6 - Bilder als Pixel und Daten
IM6 - Bilder als Pixel und Daten
Einleitung
Ein digitales Bild sieht für uns oft wie eine zusammenhängende Fläche aus. Ein Computer speichert ein Rasterbild aber als viele einzelne Bildpunkte. Diese Bildpunkte heißen Pixel. Jeder Pixel trägt Daten, zum Beispiel einen Helligkeitswert oder eine Farbe. Erst viele Pixel zusammen ergeben das Bild, das Du auf einem Bildschirm erkennst.
Beim starken Hineinzoomen wird sichtbar, dass ein Rasterbild aus einzelnen Bildinformationen aufgebaut ist. Genau dieses Prinzip untersuchst Du in diesem aiMOOC. Du lernst, wie ein Raster aufgebaut ist, wie Auflösung angegeben wird, wie Farben als Daten codiert werden und warum Bilder unterschiedlich viel Speicherplatz benötigen können.
Zielgruppe: Klasse 6
Du lernst in diesem aiMOOC:
- Pixel: Du erklärst, wie einzelne Bildpunkte ein digitales Rasterbild bilden.
- Rastergrafik: Du liest einfache Pixelraster und stellst eigene Rasterbilder her.
- Bildauflösung: Du berechnest die Anzahl der Pixel aus Breite und Höhe.
- RGB: Du beschreibst, wie Farben durch Rot, Grün und Blau codiert werden können.
- Icon: Du untersuchst, warum kleine Symbole mit wenigen Pixeln auskommen müssen.
- Bildschirmbild: Du erklärst, wie ein Bildschirmbild als Raster gespeichert werden kann.
- Datenkompression: Du probierst eine einfache Modellkompression aus und unterscheidest verlustfreie und verlustbehaftete Verfahren.
Was ist ein Pixel?
Das Wort Pixel wird im Schulunterricht meist als Bildpunkt erklärt. In einer Rastergrafik sind die Pixel in Zeilen und Spalten angeordnet. Jedem Pixel ist mindestens ein Bildwert zugeordnet, zum Beispiel Schwarz oder Weiß oder eine Farbe.
Für unser Lernmodell stellst Du Dir einen Pixel als ein kleines quadratisches Feld vor. Diese Vorstellung ist nützlich, weil sich damit Raster leicht zeichnen, zählen und codieren lassen. Technisch ist ein Pixel vor allem ein einzelner gespeicherter Bildwert innerhalb eines Rasters.
Merksatz: Ein Rasterbild besteht aus vielen Pixelwerten, die in einer festen Ordnung gespeichert sind.
Wenn ein Bild beispielsweise 8 Pixel breit und 8 Pixel hoch ist, enthält es:
8 · 8 = 64 Pixel
Ein Bild mit 16 Pixel Breite und 16 Pixel Höhe enthält dagegen:
16 · 16 = 256 Pixel
Die Breite wurde verdoppelt und die Höhe ebenfalls. Dadurch hat das zweite Bild nicht doppelt, sondern viermal so viele Pixel.
Das Raster als Datenmodell
Ein Raster kannst Du Dir wie kariertes Papier vorstellen. Jede Zelle hat eine Position und einen Wert. Bei einem Schwarz-Weiß-Bild reicht in einem vereinfachten Modell schon eine Entscheidung:
0 = weiß
1 = schwarz
So kann eine Bildzeile gleichzeitig als Folge von Daten geschrieben werden. Der Code
00111100
bedeutet zum Beispiel: zwei weiße Pixel, vier schwarze Pixel und wieder zwei weiße Pixel.
Zoommodell: Aus Code wird ein Bild
Das folgende 8×8-Raster zeigt ein sehr einfaches Symbol. Jedes Feld steht für genau einen Pixel unseres Modells.
| □ | □ | □ | □ | □ | □ | □ | □ |
| □ | □ | □ | ■ | ■ | □ | □ | □ |
| □ | □ | ■ | ■ | ■ | ■ | □ | □ |
| □ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | □ |
| □ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | □ |
| □ | □ | ■ | ■ | ■ | ■ | □ | □ |
| □ | □ | □ | ■ | ■ | □ | □ | □ |
| □ | □ | □ | □ | □ | □ | □ | □ |
Die zugehörigen Datenzeilen lauten:
| Zeile | Pixelcode |
|---|---|
| 1 | 00000000 |
| 2 | 00011000 |
| 3 | 00111100 |
| 4 | 01111110 |
| 5 | 01111110 |
| 6 | 00111100 |
| 7 | 00011000 |
| 8 | 00000000 |
Wenn Du das Raster größer zeichnest, werden nicht automatisch neue Details erfunden. Du machst zunächst nur die vorhandenen Pixel besser sichtbar. Dieses Prinzip ist wichtig, wenn Du ein Rasterbild stark vergrößerst.
Vergrößern: Warum Rasterbilder pixelig werden
Beim Zoomen eines Rasterbildes bleiben die gespeicherten Bilddaten zunächst gleich. Eine Software muss entscheiden, wie sie die vorhandenen Pixel größer darstellen oder wie sie Zwischenwerte berechnen soll. Deshalb können starke Vergrößerungen kantig oder unscharf wirken.
Das Bild zeigt besonders anschaulich, dass ein kleiner Bildausschnitt beim Vergrößern in einzelne Pixelwerte zerfällt.
Wichtig: Mehr Anzeigegröße bedeutet nicht automatisch mehr Bildinformation. Wenn eine kleine Rastergrafik nur wenige Pixel enthält, kann ein nachträgliches Vergrößern die ursprünglich fehlenden Details nicht zuverlässig zurückholen.
Zum Vergleich: Eine Vektorgrafik beschreibt Formen mathematisch und kann deshalb anders skaliert werden. In diesem aiMOOC konzentrieren wir uns jedoch auf Rasterbilder, bei denen einzelne Pixelwerte gespeichert werden.
Auflösung: Breite mal Höhe
Im Alltag wird die Pixelabmessung eines Rasterbildes häufig als Auflösung bezeichnet. Für diesen aiMOOC verwenden wir die Angabe:
Breite in Pixel × Höhe in Pixel
Die Gesamtzahl der Pixel berechnest Du mit einer Multiplikation.
| Rastergröße | Gesamtzahl der Pixel | Typische Vorstellung |
|---|---|---|
| 8 × 8 | 64 | sehr kleines Übungsraster |
| 16 × 16 | 256 | kleines Symbol oder Übungsicon |
| 32 × 32 | 1.024 | kleines Rastericon |
| 128 × 128 | 16.384 | detaillierteres Icon |
| 1.280 × 720 | 921.600 | Bildschirmbild mit vielen Bildpunkten |
| 1.920 × 1.080 | 2.073.600 | Full-HD-Bildfläche |
Je mehr Pixel ein Bild enthält, desto mehr einzelne Bildwerte können gespeichert werden. Das bedeutet aber nicht automatisch, dass jedes Bild mit mehr Pixeln schöner sein muss. Auch die Qualität der Aufnahme, die Farbinformationen und die Kompression spielen eine Rolle.
Denkaufgabe: Ein Bild wird von 100 × 100 Pixel auf 200 × 200 Pixel vergrößert. Die Seitenlängen verdoppeln sich. Die Zahl der Pixel steigt von 10.000 auf 40.000. Sie vervierfacht sich.
Bildpixel und Bildschirmpixel sind nicht dasselbe
Ein Rasterbild besteht aus Bildpixeln. Ein Bildschirm besitzt ebenfalls sehr viele kleine Anzeigeelemente. Trotzdem muss ein Bildpixel nicht immer genau einem Bildschirmpixel entsprechen. Sobald Du zoomst, ein Fenster verkleinerst oder eine Anzeige skaliert wird, muss die Software das Bild an die Bildschirmdarstellung anpassen.
Die starke Nahaufnahme eines Bildschirms zeigt, dass auch die sichtbare Anzeige aus sehr kleinen Strukturen aufgebaut ist.
Bei vielen Farbbildschirmen lassen sich in starker Vergrößerung rote, grüne und blaue Teilbereiche erkennen. Sie helfen dabei, unterschiedliche Farben darzustellen.
Farben als Daten: Das RGB-Modell
Viele digitale Bildschirmfarben lassen sich mit dem RGB-Modell beschreiben. RGB steht für:
- R = Rot
- G = Grün
- B = Blau
In einem weit verbreiteten vereinfachten Modell erhält jeder Farbkanal einen Wert von 0 bis 255. Ein Pixel kann dann zum Beispiel mit drei Zahlen beschrieben werden.
| Farbe | R | G | B |
|---|---|---|---|
| Schwarz | 0 | 0 | 0 |
| Rot | 255 | 0 | 0 |
| Grün | 0 | 255 | 0 |
| Blau | 0 | 0 | 255 |
| Gelb | 255 | 255 | 0 |
| Weiß | 255 | 255 | 255 |
Rot, Grün und Blau werden bei Bildschirmen additiv gemischt. Volles Rot und volles Grün ergeben im RGB-Modell Gelb. Sind alle drei Kanäle auf 255 gesetzt, entsteht Weiß. Sind alle drei Werte 0, entsteht Schwarz.
Die Fotos zeigen Bildschirmstrukturen in starker Vergrößerung. Damit kannst Du das abstrakte RGB-Modell mit einer realen Anzeige verbinden.
Mini-Codierung: Wie viele Daten braucht ein Farbpixel?
Wenn Rot, Grün und Blau jeweils mit 8 Bit gespeichert werden, benötigt ein solcher Farbpixel:
8 Bit + 8 Bit + 8 Bit = 24 Bit
Damit sind im Modell 256 Werte pro Farbkanal möglich. Insgesamt ergeben sich sehr viele mögliche Farbkombinationen.
Für Klasse 6 ist vor allem wichtig: Eine Farbe kann als Zahlenkombination gespeichert werden.
Interaktive Codier-Challenge
Use-Case 1: Das Icon
Ein Icon ist ein kleines Bildsymbol, das eine Funktion, ein Programm, eine Datei oder eine Information darstellen kann. Weil Icons oft sehr klein angezeigt werden, müssen sie mit wenig Platz klar erkennbar bleiben.
Dieses Pixel-Art-Icon zeigt, wie mit relativ wenigen Bildpunkten eine erkennbare Form entstehen kann.
Ein besonders kleines Websymbol ist das Favicon. Klassische Favicons wurden häufig in sehr kleinen Rastergrößen wie 16 × 16 Pixel dargestellt.
Ein 16×16-Raster enthält nur 256 Pixelpositionen. Jede einzelne Entscheidung zählt deshalb stark. Ein zusätzliches Pixel kann bei einem sehr kleinen Symbol bereits sichtbar die Form verändern.
Icon-Experiment: Zeichne ein 8×8- oder 16×16-Icon zuerst auf kariertes Papier. Übertrage anschließend jede Zeile als Folge von 0 und 1. Tausche Deinen Code mit einer anderen Person und prüft, ob aus dem Code wieder dasselbe Bild entsteht.
Use-Case 2: Das Bildschirmbild
Ein Screenshot ist ein gespeichertes Bildschirmbild. Ein Screenshot kann zum Beispiel eine Fehlermeldung dokumentieren, eine Anleitung ergänzen oder einen Zwischenstand sichern.
Ein Bildschirmbild enthält häufig:
- Schrift mit scharfen Kanten
- Symbole und Schaltflächen
- einfarbige Flächen
- manchmal Fotos oder Videos
Für Bildschirmoberflächen ist ein verlustfreies Format wie PNG oft praktisch, weil Text und harte Kanten scharf erhalten bleiben. Ein stark komprimiertes JPEG kann an solchen Kanten sichtbare Störungen erzeugen.
Untersuchung: Erstelle mit Erlaubnis der Lehrkraft einen Screenshot einer ungefährlichen Programmoberfläche. Zoome auf 400 Prozent oder stärker. Suche Buchstaben, Linien und Icons. Beschreibe, an welchen Stellen Du die Rasterstruktur besonders gut erkennst.
Pixel-Art: Gestalten mit sichtbaren Bildpunkten
Bei Pixel-Art werden einzelne Bildpunkte bewusst als Gestaltungsmittel eingesetzt. Anders als bei einem Foto sollen die Pixel oft sichtbar bleiben.
Pixel-Art eignet sich besonders gut, um die Datenidee hinter Rasterbildern zu verstehen: Du entscheidest Feld für Feld, welcher Wert gespeichert werden soll.
Eigenes 8×8-Pixelbild
Verwende vier Farben und gib jeder Farbe einen Buchstaben:
W = Weiß
S = Schwarz
R = Rot
B = Blau
Ein Beispiel für vier Pixel könnte so aussehen:
W W R R
Der gleiche Bildausschnitt lässt sich also als Folge von Symbolen notieren. Damit wird aus einer Zeichnung eine Codierung.
Aufgabe: Entwirf ein 8×8-Bild. Schreibe anschließend acht Codezeilen mit jeweils acht Zeichen. Eine andere Person soll das Bild nur mithilfe Deines Codes rekonstruieren.
Use-Case 3: Einfache Kompressionserfahrung
Bilder können sehr viele Daten enthalten. Deshalb versucht Kompression, die Darstellung platzsparender zu speichern.
Für ein einfaches Schulmodell verwenden wir eine Idee, die als Lauflängencodierung bekannt ist: Gleiche Werte, die direkt hintereinander vorkommen, werden als Länge und Wert notiert.
Angenommen, eine Bildzeile lautet:
W W W W W W W W B B B B W W W W
Statt alle 16 Farbsymbole einzeln aufzuschreiben, kann das Modell lauten:
8W 4B 4W
Das bedeutet:
- acht weiße Pixel
- vier schwarze Pixel
- vier weiße Pixel
Dieses Modell ist besonders nützlich, wenn viele gleiche Werte nebeneinander vorkommen. Bei einem unruhigen Muster wie
W B W B W B W B W B W B W B W B
entstehen dagegen sehr viele kurze Läufe. Dann bringt diese einfache Methode kaum einen Vorteil.
Wichtig: Dieses Experiment ist ein Lernmodell. Echte Bildformate wie PNG oder JPEG verwenden deutlich komplexere Verfahren.
Verlustfrei und verlustbehaftet
Bei einer verlustfreien Kompression kann das ursprüngliche Bild aus den gespeicherten Daten wieder vollständig rekonstruiert werden. PNG ist ein bekanntes Rasterformat mit verlustfreier Kompression.
Bei einer verlustbehafteten Kompression dürfen Bildinformationen verändert oder weggelassen werden, damit die Datei kleiner wird. JPEG arbeitet typischerweise verlustbehaftet und ist besonders für fotografische Bilder gedacht.
Die Gegenüberstellung zeigt, wie starke JPEG-Kompression Details sichtbar verändern kann.
Bei sehr starker verlustbehafteter Kompression können sogenannte Kompressionsartefakte entstehen. Diese Störungen sind nicht Teil des ursprünglichen Motivs.
Kompressionslabor
Vergleiche zwei Modellzeilen:
| Bildzeile | Modellcode | Beobachtung |
|---|---|---|
| W W W W W W W W B B B B W W W W | 8W 4B 4W | wenige lange Wiederholungen |
| W B W B W B W B W B W B W B W B | 1W 1B 1W 1B 1W 1B 1W 1B 1W 1B 1W 1B 1W 1B 1W 1B | viele kurze Wiederholungen |
Erkenntnis: Kompression funktioniert nicht für jedes Datenmuster gleich gut. Regelmäßige Wiederholungen lassen sich mit einer Lauflängencodierung besonders einfach zusammenfassen.
Rasterbild, Dateiformat und Speicheridee
Ein Rasterbild und sein Dateiformat sind nicht dasselbe. Das Raster beschreibt, welche Bildwerte an welchen Positionen vorkommen. Ein Dateiformat legt zusätzlich fest, wie diese Daten gespeichert und organisiert werden.
Typische Rasterformate sind PNG, JPEG, GIF, TIFF und BMP. Sie unterscheiden sich unter anderem bei Farbmöglichkeiten, Transparenz und Kompression.
Für diesen aiMOOC reichen drei Grundideen:
- Ein Rasterbild enthält geordnete Pixelwerte.
- Ein Dateiformat verpackt diese Werte nach bestimmten Regeln.
- Kompression kann die benötigte Datenmenge verringern.
Vom Motiv zu den Daten
Wenn ein digitales Rasterbild entsteht, laufen vereinfacht mehrere Schritte zusammen:
- Ein Motiv oder eine grafische Oberfläche wird erfasst oder erzeugt.
- Das Bild wird in ein Raster aus Zeilen und Spalten eingeteilt.
- Für jede Rasterposition wird ein Bildwert gespeichert.
- Bei Farbbildern können Farbkanäle wie Rot, Grün und Blau verwendet werden.
- Das Ergebnis wird in einem Bildformat gespeichert.
- Je nach Format kann Kompression angewendet werden.
- Beim Anzeigen werden die gespeicherten Bilddaten auf dem Bildschirm dargestellt.
Diese Beschreibung ist bewusst vereinfacht. Sie hilft Dir, ein digitales Bild nicht nur als Bild, sondern auch als strukturierte Menge von Daten zu verstehen.
Typische Denkfehler
Denkfehler 1: Mehr Zoom erzeugt automatisch mehr Details.
Nein. Zoom kann vorhandene Details größer anzeigen. Fehlende Originalinformationen entstehen dadurch nicht zuverlässig neu.
Denkfehler 2: Ein Pixel hat immer dieselbe Größe.
Nein. Ein Bildpixel ist ein Datenwert im Raster. Wie groß er auf einem bestimmten Bildschirm erscheint, hängt von Anzeige, Zoom und Skalierung ab.
Denkfehler 3: Mehr Pixel bedeuten immer ein besseres Bild.
Nein. Die Pixelanzahl ist wichtig, aber auch Aufnahmequalität, Farbinformationen, Verarbeitung und Kompression beeinflussen die sichtbare Qualität.
Denkfehler 4: Jede Kompression macht Bilder schlechter.
Nein. Verlustfreie Kompression kann Daten verkleinern, ohne den ursprünglichen Bildinhalt zu verändern. Verlustbehaftete Kompression kann dagegen Bildinformationen verändern oder entfernen.
Videos zur Vertiefung
Das folgende deutschsprachige Video erklärt Grundideen von Pixelgrafiken und Bildauflösung:
Das nächste Video behandelt Grundlagen der Pixelgrafik, Auflösung und Farbmodelle:
Dieses englischsprachige Lernvideo zeigt anschaulich, wie Bilder aus Pixeln und RGB-Werten aufgebaut werden:
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Woraus besteht eine Rastergrafik? (Aus einem geordneten Raster von Pixeln) (!Nur aus mathematischen Kurven) (!Nur aus Buchstaben) (!Nur aus Audiodaten)
Wie viele Pixel enthält ein Bild mit 32 × 32 Pixeln? (1024 Pixel) (!64 Pixel) (!512 Pixel) (!2048 Pixel)
Welche Farbe entsteht im RGB-Modell aus maximalem Rot und maximalem Grün bei keinem Blau? (Gelb) (!Schwarz) (!Blau) (!Violett)
Was wird bei starker Vergrößerung einer kleinen Rastergrafik sichtbar? (Die begrenzte Rasterstruktur) (!Unendlich viele neue Originaldetails) (!Eine Tonspur) (!Ein dreidimensionales Modell)
Welches Format eignet sich häufig gut für Screenshots mit Text und scharfen Kanten? (PNG) (!MP3) (!WAV) (!TXT)
Was bedeutet verlustbehaftete Bildkompression? (Bildinformationen können verändert oder weggelassen werden) (!Jeder Pixel bleibt garantiert exakt gleich) (!Das Bild erhält automatisch mehr Pixel) (!Das Bild wird zu einer Audiodatei)
Wann funktioniert eine einfache Lauflängencodierung besonders gut? (Bei langen Folgen gleicher Werte) (!Bei ständig wechselnden Einzelwerten) (!Nur bei Musik) (!Nur bei Vektorgrafiken)
Wie viele Pixelpositionen hat ein 16 × 16-Raster? (256) (!16) (!32) (!512)
Welche Aussage zu Bildpixeln und Bildschirmpixeln ist richtig? (Ein Bildpixel muss bei Skalierung nicht genau einem Bildschirmpixel entsprechen) (!Beide Begriffe bedeuten immer exakt dasselbe) (!Bildschirme besitzen keine Rasterstruktur) (!Bildpixel können nur schwarz sein)
Was passiert mit der Pixelzahl, wenn Breite und Höhe eines Rasters jeweils verdoppelt werden? (Sie vervierfacht sich) (!Sie halbiert sich) (!Sie bleibt gleich) (!Sie verdoppelt sich immer nur)
Memory
| Pixel | Bildpunkt einer Rastergrafik |
| Raster | Ordnung aus Zeilen und Spalten |
| RGB | Rot Grün Blau |
| Auflösung | Breite mal Höhe in Pixeln |
| PNG | verlustfreie Bildspeicherung |
| JPEG | verlustbehaftete Fotokompression |
| Favicon | kleines Websymbol |
| Lauflängencodierung | Wiederholungen zusammenfassen |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Rastergrafik | Gitter aus Bildpunkten |
| Icon | kleines grafisches Symbol |
| Bildschirmbild | gespeicherte Darstellung eines Bildschirminhalts |
| PNG | häufig geeignet für scharfe Kanten und Text |
| JPEG | häufig geeignet für fotografische Bilder |
Kreuzworträtsel
| Pixel | Wie heißt ein einzelner Bildpunkt einer Rastergrafik? |
| Raster | Wie heißt die Ordnung aus Zeilen und Spalten? |
| Favicon | Wie heißt ein kleines Symbol einer Website? |
| Screenshot | Wie nennt man ein gespeichertes Bildschirmbild? |
| Kompression | Wie heißt das Verringern der benötigten Datenmenge? |
| Farbkanal | Wie heißt ein einzelner Anteil wie Rot im RGB-Modell? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Pixelbild: Zeichne ein 8×8-Raster auf Papier und gestalte darin ein einfaches Schwarz-Weiß-Symbol. Notiere anschließend jede Zeile mit 0 und 1.
- Icon: Untersuche fünf Icons auf einem Gerät oder in einer schulisch freigegebenen Anwendung. Beschreibe, welche Formen auch in sehr kleiner Darstellung noch gut erkennbar sind.
- Bildauflösung: Erstelle eine Tabelle für 8×8, 16×16, 32×32 und 64×64 Pixel und berechne jeweils die Gesamtzahl der Bildpunkte.
- RGB-Farbraum: Mische in einem Zeichenprogramm verschiedene Rot-, Grün- und Blauwerte und dokumentiere sechs Farbcodes mit den entstehenden Farben.
Standard
- Screenshot: Erstelle mit Erlaubnis einen Bildschirmmitschnitt einer ungefährlichen Programmoberfläche, zoome stark hinein und markiere Stellen, an denen die Rasterstruktur sichtbar wird.
- Pixel-Art: Gestalte ein 16×16-Pixelmotiv mit höchstens vier Farben. Begründe, welche Details Du weggelassen hast, damit das Motiv trotz kleiner Auflösung erkennbar bleibt.
- Datenkompression: Erfinde zwei 20 Pixel lange Schwarz-Weiß-Zeilen. Eine soll sich mit Lauflängencodierung gut, die andere schlecht zusammenfassen lassen. Vergleiche die Codes.
- PNG: Speichere ein selbst erstelltes Symbol nach Möglichkeit als PNG und JPEG. Zoome beide Versionen stark hinein und dokumentiere sichtbare Unterschiede.
Schwer
- Rastergrafik: Entwickle ein eigenes Codiersystem für ein 8×8-Bild mit vier Farben. Schreibe eine kurze Anleitung, sodass eine andere Person Dein Bild nur aus den Daten rekonstruieren kann.
- Bildkompression: Plane ein Experiment mit mehreren einfachen Pixelmustern und untersuche, bei welchen Mustern eine Lauflängencodierung besonders kurz oder besonders lang wird.
- Digitale Bildverarbeitung: Erkläre in einem Lernplakat den Unterschied zwischen Bildpixel, Bildschirmpixel, Auflösung und Zoom. Verwende eigene Skizzen und mindestens zwei Rechenbeispiele.
- Mediengestaltung: Entwirf ein Icon zuerst in 8×8 und anschließend in 32×32 Pixeln. Vergleiche beide Versionen und erkläre, welche zusätzlichen Details die größere Rastergröße ermöglicht.
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Lernkontrolle
- Icon-Entscheidung: Du sollst ein Warnsymbol für eine sehr kleine Anzeige entwerfen. Erkläre, warum Du wenige klare Formen und starke Kontraste verwendest und wie die Rastergröße Deine Gestaltung beeinflusst.
- Auflösungsvergleich: Zwei Bilder zeigen dasselbe Motiv. Bild A hat 100×100 Pixel, Bild B 200×200 Pixel. Erkläre, warum Bild B viermal so viele Pixelwerte enthält und warum es trotzdem nicht automatisch viermal besser aussehen muss.
- Screenshot-Format: Eine Bildschirmaufnahme enthält vor allem Text, Menüs und scharfe Linien. Begründe, warum ein verlustfreies Rasterformat häufig sinnvoller ist als starke JPEG-Kompression.
- Kompressionsstrategie: Vergleiche eine einfarbige Fläche mit einem Schachbrettmuster. Begründe, welches Muster sich mit einer einfachen Lauflängencodierung leichter zusammenfassen lässt.
- Fehleranalyse: Eine Person sagt: „Wenn ich ein kleines Bild auf 800 Prozent zoome, bekomme ich achtmal mehr echte Details.“ Widerlege die Aussage mit einem verständlichen Rastermodell.
- Datenmodell: Entwickle eine Methode, mit der Du ein 4×4-Bild mit vier Farben eindeutig als Textdaten weitergeben kannst. Erkläre, wie Empfängerinnen und Empfänger daraus wieder das Bild herstellen.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis zu diesem Thema solltest Du zeigen können, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern digitale Bilder als Datenmodell verstehst.
- Pixel: Du kannst erklären, was ein Bildpixel in einer Rastergrafik bedeutet.
- Rastergrafik: Du kannst ein kleines Raster lesen, zeichnen und als Datenfolge codieren.
- Bildauflösung: Du kannst Breite und Höhe multiplizieren und daraus die Gesamtzahl der Pixel bestimmen.
- RGB-Farbraum: Du kannst einfache RGB-Werte lesen und Grundfarben zuordnen.
- Zoom: Du kannst erklären, warum starkes Vergrößern einer kleinen Rastergrafik keine ursprünglichen Details zurückbringt.
- Icon: Du kannst begründen, warum kleine Rastericons besonders klar gestaltet werden müssen.
- Screenshot: Du kannst ein Bildschirmbild als Rasterdatensatz beschreiben.
- Datenkompression: Du kannst an Beispielen erklären, wann eine einfache Lauflängencodierung gut funktioniert.
- PNG und JPEG: Du kannst den Unterschied zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Bildspeicherung an einem einfachen Beispiel erläutern.
- Transfer: Du kannst für einen konkreten Anwendungsfall begründen, welche Rastergröße oder Speicheridee sinnvoll erscheint.
OERs zum Thema
Der Wikipedia-Artikel zur Rastergrafik bietet eine weiterführende Übersicht:
Weitere passende Lernbereiche sind Pixel, Bildauflösung, RGB-Farbraum, Bildkompression, PNG, JPEG und Computergrafik.
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