Softwareeinstellungen

Bildparameter

Gemeinsame Begriffe

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Bildqualität	1 ~ 100	Niedrigere Werte bedeuten niedrigere Qualität
Alpha-Qualität	0 ~ 100	Bei Bildern mit Alpha-Kanälen (etwa PNG oder bestimmte PSD-Formate) steuert die Anpassung der Alpha-Ebenen-Treue, wie stark Alpha-Kanal-Informationen bei der Kompression verloren gehen. Höhere Treue behält mehr Details, die Dateigröße wird jedoch relativ größer; niedrigere Treue opfert Details für eine kleinere Datei. Niedrigere Werte bedeuten niedrigere Qualität
Bittiefe	1 ~ 16	Bittiefe (Bit Depth) bezeichnet in der Bildverarbeitung die Anzahl der Bits pro Pixel und bestimmt, wie viele Farben ein Bild darstellen kann. Höhere Bittiefe bedeutet reichere Farben und weichere Übergänge. Beispielsweise kann 8-Bit-Tiefe 256 Farben darstellen, 16-Bit-Tiefe 65536 Farben. Niedrigere Werte bedeuten kleinere Dateien, aber schlechtere Farbqualität. Es wird empfohlen, moderat anzupassen oder unverändert zu lassen
Subsampling-Modus (Chroma-Subsampling)	ON/OFF/AUTO	Bei der Bild- und Videokodierung ist Chroma-Subsampling eine Technik, das Datenvolumen zu reduzieren, indem die Auflösung der Chrominanz- (Farb-) Informationen gesenkt wird. Das menschliche Auge ist empfindlicher für Helligkeitsänderungen als für Chrominanzänderungen.
Metadaten erhalten	Erhalten / Nicht erhalten	Metadaten sind Daten über Daten und können detaillierte Informationen über Dateien liefern, einschließlich unter anderem: - Erstellungsdatum und -uhrzeit - Änderungsdatum und -uhrzeit - Geräteinformationen (Kameramodell, Objektivinformationen) - Bildparameter (Auflösung, Farbraum, Belichtungseinstellungen) - Geografische Standortinformationen (GPS-Koordinaten) - Urheberrechtsinformationen - Beschreibende Tags oder Schlüsselwörter In manchen Fällen müssen Nutzer zum Schutz der Privatsphäre, zur Verringerung der Dateigröße oder zur Vereinfachung der Datenverwaltung einen Teil oder alle Metadaten erhalten oder bestimmte Typen vollständig löschen. Diese Option erscheint üblicherweise in Einstellungsmenüs von Medienverarbeitungssoftware oder Geräten.
Verlustfreie Kompression	-	Verlustfreie Kompression ist ein Verfahren, bei dem die Originaldaten vollständig wiederhergestellt werden können: Daten vor und nach der Kompression sind identisch, ohne Informationsverlust. Sie wird häufig verwendet, wenn Datenintegrität erforderlich ist, etwa bei Textdateien, Programmcode, bestimmten Bildtypen (Berufsfotografie oder wissenschaftliche Bildgebung) und Audiodateien. Bei aktivierter verlustfreier Kompression sucht die Software oder das Gerät per Algorithmus nach Wiederholungsmustern oder redundanten Informationen und speichert sie effizienter, wodurch die Dateigröße sinkt, ohne Qualität oder Integrität zu opfern. Bei Bedarf können diese Daten unverändert in den Originalzustand dekomprimiert werden. Verlustfreie Kompression erhält die Originaldaten. Für eine kleinere Datei diese Option nicht aktivieren.
Progressives Bild	Boolean	Beim traditionellen Baseline-JPEG werden Bilder zeilenweise von oben nach unten dekodiert und angezeigt. Vor dem vollständigen Laden sieht man nur den oberen Teil, der untere bleibt leer. Beim progressiven JPEG wird das Bild zuerst in sehr niedriger Auflösung angezeigt, also einer sehr unscharfen Version. Mit mehr geladenen Daten steigt die Schärfe schrittweise, bis es schließlich vollständig klar ist. Der Vorteil: selbst bei langsamer Verbindung können Nutzer den groben Bildinhalt schnell vorab sehen, was die Erfahrung verbessert.
Dithering	0~1

WebP

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Intelligentes Chroma-Subsampling	Boolean	Passt Chroma-Subsampling intelligent an
Intelligente Mindestgröße	Boolean	Optimieren, um die minimale Dateigröße zu erreichen
Gemischte Kodierung	Boolean	Bei der Bild- oder Videokodierung können Regionen oder Frames unterschiedliche Eigenschaften haben, etwa statische Hintergründe mit dynamischem Vordergrund, texturreiche Bereiche und glatte Verläufe. Strategien gemischter Kodierung können je nach Inhalt die geeignetste Methode wählen, etwa verlustfrei für statische und verlustbehaftet für dynamische Teile, oder mehrere verlustbehaftete Parametereinstellungen kombinieren, um das beste Gesamtkompressionsverhältnis zu erreichen

JPEG

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Vordefinierte Quantisierungstabelle mit gegebenem Index verwenden	0 ~ 8	Unterschiedliche Quantisierungstabellen erzeugen unterschiedliche Kompressionsgrade und entsprechende Qualitätsverluste. Vordefinierte Tabellen sind im Voraus entworfene, für bestimmte Anwendungsszenarien und Qualitätsanforderungen optimierte Quantisierungsmatrix-Sätze. Über einen angegebenen Index lässt sich die passende Tabelle wählen, um das erwartete Gleichgewicht aus Kompression und Bildqualität zu erreichen. 0 - Quantisierungstabelle aus JPEG Appendix K (Standard bei vips und libjpeg) 1 - Flache Quantisierungstabelle 2 - Für die MSSIM-Metrik auf dem Kodak-Bildsatz optimierte Tabelle 3 - Von N. Robidoux für ImageMagick entworfene Tabelle (derzeit Standard für mozjpeg) 4 - Für die PSNR-HVS-M-Metrik auf dem Kodak-Bildsatz optimierte Tabelle 5 - Tabelle aus dem Paper “Correlation Between Human Visual Perception and JPEG-DCT Compression” (1992) 6 - Tabelle aus dem Paper “DCTune: Perceptual Optimization of Compressed Dental X-rays” (1997) 7 - Tabelle aus dem Paper “Application of a Visual Detection Model to DCT Coefficient Quantization” (1993) 8 - Tabelle aus dem Paper “An Improved Visual Detection Model for DCT Coefficient Quantization” (1993) Jede Tabelle hat eigene Eigenschaften und ist für unterschiedliche Bildqualität und Kompressionseffizienz optimiert.
Restart-Marker nach angegebener MCU-Anzahl einfügen	0 - 2147483647	In Bildkompressionsstandards wie JPEG ist die MCU die kleinste Kodier- und Dekodiereinheit, enthält üblicherweise einen Luminanzblock und zwei Chrominanzblöcke; ihre Größe hängt vom verwendeten Chroma-Subsampling-Modus ab. Restart-Marker sind spezielle Marker im JPEG-Format, die während der Kodierung als Prüfpunkte in den Bilddatenstrom eingefügt werden. Bei Fehlern (Datenbeschädigung oder Übertragungsunterbrechung) kann der Decoder vom nächsten Restart-Marker neu synchronisieren, statt das gesamte Bild von vorn zu dekodieren. Das verbessert Robustheit und Fehlertoleranz, besonders bei instabiler Netzübertragung oder Speichermedien. Indem man festlegt, nach wie vielen MCUs ein Restart-Marker folgt, findet man ein Gleichgewicht zwischen Bildqualität und Dekodierrobustheit. Mehr Marker erhöhen die Robustheit, können die Dateigröße aber leicht erhöhen, da jeder Marker eine bestimmte Bytezahl belegt.
Optimale Huffman-Kodiertabelle	Boolean	Auf Basis der tatsächlichen statistischen Eigenschaften der Bilddaten eine Huffman-Kodiertabelle berechnen, die das Kompressionsverhältnis maximiert. Üblicherweise in der Kodierphase durch Analyse der Bilddaten, Zählen der Häufigkeit jedes DCT-Koeffizienten, Aufbau eines Huffman-Baums und Erzeugen einer Kodiertabelle. Beim Dekodieren verwendet der Decoder dieselbe Tabelle, um die Originaldaten wiederherzustellen und so eine verlustfreie Dekompression abzuschließen.
Trellis-Quantisierung auf jeden 8x8-Block anwenden	Boolean	Um Kodiereffizienz und Bildqualität zu verbessern, eine optimierte Quantisierungsstrategie — Trellis-Quantisierung — auf jeden 8x8-Pixel-Bildblock anwenden. Die Technik verbessert die Gesamteffizienz, indem sie an jedem Quantisierungsschritt feine Entscheidungen trifft, um optimale Rate-Distortion-Leistung zu erreichen.
Overshoot auf Samples mit Extremwerten anwenden	Boolean	Bei der Verarbeitung von Signalen oder Bildern Overshoot-Effekte für Punkte mit besonders großen oder kleinen Werten absichtlich verstärken, um lokale Merkmale zu betonen; der Grad muss kontrolliert werden, um Qualitätsverlust zu vermeiden.
DCT-Koeffizientenspektrum in getrennte Scans aufteilen	Boolean	Bei der JPEG-Kompression das Spektrum der Diskrete-Kosinus-Transformation-(DCT-)Koeffizienten in mehrere unabhängige Scan-Prozesse aufteilen. Bei der JPEG-Kodierung wird das Bild zuerst in 8x8-Pixel-Blöcke geteilt; nach DCT jedes Blocks erhält man eine Reihe von DCT-Koeffizienten. Diese enthalten Frequenzinformationen des Bildes und sind besonders wichtig bei progressivem JPEG, sodass das Bild beim Download schrittweise klarer wird: zuerst niederfrequente Information (Grundkontur), dann mehr Details. Nutzer können den groben Inhalt schneller vorab sehen, besonders bei langsamer Verbindung.

PNG

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Kompressionsfaktor	0~9	Niedrigere Werte bedeuten niedrigere Qualität
libspng-Zeilenfilter-Flags	none, sub, up, avg, paeth, all	Bei der PNG-Kompression ist Filter-Vorverarbeitung ein wichtiger Schritt zur Effizienzsteigerung. Oben sind die von PNG unterstützten Filtertypen beschrieben: NONE: keinen Filter verwenden, also keine Vorverarbeitung, Rohdaten direkt komprimieren. SUB: Differenz zum linken Nachbarpixel zur Vorhersage. Jeder Pixelwert subtrahiert den linken Pixelwert, um Redundanz zu verringern. UP: Differenz zum Pixel darüber zur Vorhersage. Jeder Pixelwert subtrahiert den Wert direkt darüber, ebenfalls um Korrelation zu verringern. AVG: Mittelwert aus linkem Nachbarn und Pixel darüber zur Vorhersage. Jeder Pixelwert subtrahiert den Mittelwert der beiden Pixel oben links und kombiniert horizontale und vertikale Information. PAETH: Paeth-Prädiktor wählt automatisch das beste Nachbarpixel. Komplexerer Algorithmus, der je nach umgebenden Pixeln den passendsten Vorhersagewert wählt, um bessere Kompression zu erreichen. ALL: Adaptive Filterauswahl. Beim Kodieren versucht PNG alle fünf Filter und wählt pro Zeile den Typ mit der besten Kompression. Das liefert meist das höchste Verhältnis, bei höherem Rechenaufwand. Diese Filter verringern vor dem Kodieren die Korrelation benachbarter Pixel, damit die nachfolgende Entropiekodierung (etwa DEFLATE) Daten wirksamer komprimiert und das Verhältnis verbessert.
8bpp-Palettenquantisierung verwenden	false	Das Bild auf einen Palettenfarbmodus mit 8 Bit pro Pixel (bpp) quantisieren. Die Farben des gesamten Bildes werden auf eine Palette mit höchstens 256 Farben beschränkt. Diese Methode eignet sich sehr gut für Bilder mit begrenzter Farbanzahl ohne hohe Farbtreue, etwa einfache Grafiken, Icons oder bestimmte Cartoons. Eine 8bpp-Palette in PNG ermöglicht effiziente verlustfreie Kompression bei guter visueller Qualität, besonders bei farblich begrenzten Bildern.

GIF

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Maximaler Inter-Frame-Fehler	0~32	„Maximaler Inter-Frame-Transparenzfehler“ bezeichnet die maximal zulässige Differenz der Transparenzänderungen von einem Frame zum nächsten in Mehrframe-Animationen. Das ist bei der Kompression wichtig, weil GIF-Animationen üblicherweise aus einzelnen Frames bestehen, von denen jeder eigene transparente Bereiche haben kann. Um die Dateigröße zu senken, werden ähnliche Teile benachbarter Frames effizient kodiert und nur geänderte Pixel gespeichert. In der Praxis müssen Ersteller diesen Parameter je nach Bedarf anpassen, um das beste Gleichgewicht aus Kompression und Qualität zu erreichen.
Maximaler Fehler zwischen Paletten	0~256	Bei der Palettenwiederverwendung vergleicht der Animationskompressionsalgorithmus den Farbbedarf des aktuellen Frames mit der Palette des vorherigen (oder anderer verfügbarer Frames), um den Übereinstimmungsgrad zu bestimmen. Dieser Grad lässt sich durch den „Fehler“ zwischen den Paletten quantifizieren, wobei der Fehler üblicherweise die Summe der Farbdifferenzen ist. Ist die Differenz klein genug, dass sie visuell kaum unterscheidbar sind, kann die vorherige Palette wiederverwendet und Speicherplatz gespart werden.
Palette wiederverwenden	true	Hilft, die Dateigröße zu senken, indem ähnliche Paletten nicht doppelt gespeichert werden. Wenn zwei oder mehr aufeinanderfolgende Frames viele gleiche Farben teilen, spart die Wiederverwendung der Palette des vorherigen Frames deutlich Platz.

TIFF/JP2K

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Kachelbreite (in Pixeln)	1- 32768	Im TIFF-Format bezeichnet die Kachelbreite die horizontale Abmessung der Kacheln, aus denen das Bild besteht, also die Pixelanzahl einer Kachel in horizontaler Richtung. Kacheln sind rechteckige Regionen, in die das Bild zur blockweisen Speicherung und zum Lesen geteilt wird, was die Verarbeitung großer Bilder erleichtert.
Kachelhöhe (in Pixeln)	1-32768	Die Kachelhöhe ist die Pixelanzahl einer Kachel in vertikaler Richtung. Zusammen mit der Breite definieren diese Parameter die Größe einer einzelnen Kachel.
Horizontale Auflösung (Pixel/mm)	0.001 ~ 1e+06	Die horizontale Auflösung gibt die Pixelanzahl pro Millimeter horizontaler Distanz an. Das ist ein Maß für die Detaildichte. Höhere horizontale Auflösung bedeutet mehr Pixel im gleichen physikalischen Raum und reichere Details.
Vertikale Auflösung (Pixel/mm)	0.001 ~ 1e+06	Die vertikale Auflösung misst analog die Pixelanzahl pro Millimeter vertikaler Distanz. Sie spiegelt den Detailgrad in vertikaler Richtung wider und bestimmt zusammen mit der horizontalen Auflösung die Gesamtschärfe und Detailwiedergabe.
Pyramid-TIFF schreiben	Boolean	Mehrstufiges Format zum Speichern von Bildern mit mehreren Kopien in unterschiedlichen Auflösungen, von voller Auflösung bis niedrigeren Auflösungen. Geeignet für schnelle Vorschau oder Skalierung, da unterschiedliche Detailstufen schnell zugänglich sind.
Gekacheltes TIFF schreiben	Boolean	Gekacheltes TIFF teilt das Bild in mehrere Kacheln oder Blöcke, die jeweils unabhängig komprimiert und gespeichert werden können. Das verbessert Lese- und Schreibeffizienz großer Bilder, besonders für wahlfreien Zugriff und Netzübertragung.
0 als Weiß in 1-Bit-Bildern verwenden	Boolean	In 1-Bit-Bildern (Binärbildern) wird jedes Pixel nur durch ein Bit dargestellt, üblicherweise 0 für eine Farbe und 1 für die andere. Traditionell steht 0 für Schwarz und 1 für Weiß. In manchen Fällen kann 0 jedoch, wie erwähnt, als Weiß konfiguriert werden — eine konfigurierbare Konvention in Bildverarbeitung und Kodierung. Diese Einstellung beeinflusst, wie Bilddaten dekodiert werden, um das Bild korrekt anzuzeigen.

HEIF

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
Kompressionsformat	hevc, avc, jpeg, av1	Bei der HEIF-(High Efficiency Image File Format-)Kompression sind oben mehrere Kompressionsalgorithmus-Optionen aufgeführt: HEVC: Kompression nach HEVC (High Efficiency Video Coding, auch H.265). HEVC ist ein effizientes Bild- und Videokompressionsformat mit höherer Effizienz als frühere Standards. x265 ist eine Open-Source-Bibliothek für HEVC-Kodierung. AVC: Kompression nach AVC (Advanced Video Coding, auch H.264). AVC ist ein weit verbreiteter Videokompressionsstandard, der Kompressionseffizienz und Rechenbedarf ausbalanciert. x264 ist ein beliebter AVC-Encoder. JPEG: Kompression nach JPEG. JPEG ist ein verlustbehaftetes Format, das für statische Bilder weit verbreitet ist und bei kleinerer Dateigröße gute Qualität hält. Hier wird der Standard-JPEG-Encoder verwendet. AV1: Kompression nach AV1 (AOMedia Video 1). AV1 ist ein Next-Generation-Videocodec der Alliance for Open Media, der höhere Kompressionseffizienz als HEVC bei Open-Source-Lizenz bieten soll. aom ist eine von Google geführte Bibliothek für AV1-Kodierung.
Encoder	auto, aom, rav1e, svt, x265	Bei der HEIF-(High Efficiency Image File Format-)Kompression sind oben verschiedene Encoder-Optionen aufgeführt, um Bilddaten in HEIF-unterstützte Formate zu komprimieren. Erläuterungen: AUTO: automatische Encoder-Auswahl. In diesem Modus wählt System oder Software automatisch den geeignetsten Encoder nach Umständen und verfügbaren Ressourcen. AOM: Encoder von AOMedia (AOM), hauptsächlich für AV1-Videokodierung. AOMedia ist eine von Google geführte Allianz; der AV1-Encoder ist auf effiziente Kompression ausgelegt. RAV1E: RAV1E ist ein Open-Source-AV1-Encoder, bekannt für hohe Leistung und hochwertige Videokompression. Community-Projekt mit Fokus auf effiziente AV1-Lösungen. SVT: SVT-AV1 ist ein weiterer AV1-Encoder, gemeinsam von Socionext Inc. und Amazon Lab126 entwickelt. Er soll effiziente Videokompression für verschiedene Szenarien bieten. X265: x265 ist ein effizienter HEVC-(H.265-)Videoencoder, weit verbreitet für HD- und UHD-Videos. Bekannt für ausgezeichnetes Kompressionsverhältnis und Bildqualität. Die Wahl unterschiedlicher Encoder bei HEIF beeinflusst finale Dateigröße, Kodiergeschwindigkeit, Dekodierkompatibilität und Bildqualität. Nutzer können den geeignetsten Encoder nach Bedarf und Gerätefähigkeiten wählen.

AVIF

Name	Wertebereich	Einflussfaktoren
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Zuletzt aktualisiert 18. September 2026

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