Habt ihr schon gehört?
Die Erde ist eigentlich flach.
Und eine der vielen Konsequenzen davon ist,
dass die Mondlandung ebenfalls gefälscht sein muss.
Denn wie würden sonst so viele Bilder der Erde aus verschiedenen Perspektiven existieren?
Einen Beweis dafür gibt uns dieses Video von ODD TV.
Oh, don’t mind if I do.
Ein Glück stellt die NASA die angeblich im
Weltall geknipsten Fotos online jedem frei
zur Verfügung, der die Lügen dieser Institution
aufdecken will.
Also begeben wir uns zur Apollo 17 Bilderbibliothek
und finden diesen speziellen Schnappschuss
unter dem griffigen Namen „AS17-134-20384HR“.
Ab in Photoshop damit.
Jetzt gehen wir wie im Video auf Bild, Korrekturen,
Tonwertkorrektur, ziehen diesen Slider nach
links und… oh.
Oh no.
Okay, ich will ganz ehrlich sein, davon bin
ich nicht ausgegangen, als ich dieses Video
geschrieben habe.
Ich habe keine Ahnung, wo zur Hölle der Typ,
den Odd TV hier ohne Quelle zitiert,
das Bild herhat.
Und dass er explizit zum Nachmachen eines
Vorgangs aufruft, der am Ende nicht das gezeigte
Ergebnis haben wird, ist wunderbar ironisch.
Das merke ich mir: Wenn ich irgendwas behaupte,
dann füge ich noch hinzu, dass das jeder
schnell selbst nachprüfen kann – denn das
scheint eine gute Methode zu sein, sicherzustellen,
dass es keiner tut.
Selbst HBomberguy sagt nur: „It’s JPEG-Compression
you fucking idio-“
statt es einfach mal nachzumachen.
Damit also die Narration des restlichen Videos
funktioniert, tun wir einfach mal so, als
hätte ich die gleichen Artefakte gefunden,
ja?
Cool.
Oh nein!
Das gibt es ja nicht, er hatte recht!
Die Erde IST flach!
Aber wenn ich das meinem Globus erzähle.
[Schluchzen]
Moment… Was beweist das hier jetzt eigentlich?
Also wie entstehen diese Artefakte denn jetzt?
Entstammen sie, wie Flatearther behaupten,
einer Fotomontage oder doch, wie Globeheads
entgegnen, dem reinen Abspeichern einer Bilddatei?
Nun, dafür haben wir ja einen Medieninformatiker
anwesend.
Und außerdem diesen Ball vor einem schwarzen
Hintergrund.
Machen wir ein Foto mit dem Handy und ziehen
es unbearbeitet auf den PC, so finden wir
genau die gleichen rechteckigen Artefakte
wie auf dem Bild der Erde, was sofort diese
Methode der Beweisführung zum Feststellen
einer Fotomontage völlig unbrauchbar macht.
Und seien wir mal ehrlich: Warum sollten Fehler
in quadratischen Pixelclustern auf Fotografien
von 1972 zu finden sein, die auf Film aufgenommen
wurden?
Auf einem Filmband gibt es kein Raster und
das Prinzip von Pixeln ergibt dort ebenfalls
keinen Sinn.
Und das ist gut so!
Deshalb können wir heute alte Analogproduktionen
neu scannen – wie die NASA es bei diesem
Bild 2004 tat – und in FullHD und höher
genießen.
Eine Bildmanipulation mit damaliger Technologie
würde außerdem komplett analog funktionieren.
Das heißt im Grunde hätte jemand ein Modell der Erde
anfertigen müssen, das dann fotografiert
und über eine Aufnahme des Bildes vor leerem
schwarzem Hintergrund belichtet wird.
Wie gesagt, Film.
Behind-the-Scenes-Material zu fast jedem effektlastigen Streifen aus den 80ern und davor
demonstriert das anschaulich; kann ich dem
neugierigen Zuschauer sehr empfehlen.
Als kleinen Einschub.
Hier ist ein Bild von mir.
Hier ist ein Bild der Erde.
Hier ist beides in einem.
Keine Artefakte, weil eine Fotomontage diese
Art von Rückständen nicht zwangsläufig
hinterlässt.
Wir haben nun also etabliert, dass die Artefakte,
die eine Manipulation von diesem speziellen
Bild beweisen sollten, darin gar nicht vorkommen.
Wie auch, denn digitale Fotomontage, die Fehler
solcher Formen potenziell hinterlassen könnte,
wurde erst 15 bis 20 Jahre nach Ersterscheinen
des Bildes möglich.
Außerdem kommen diese Fehler auch in Bildern
vor, die unbearbeitet sind – so wie es ebenfalls
problemlos für Laien möglich ist, Bilder
zu fälschen, die diese Pixelklumpen nicht
aufweisen.
Okay, aber was verursacht diese Artefakte
denn jetzt?
Jede Spekulation über „daher kommen sie
nicht“ ist ja völlig unnütz, solange man
keine Theorie aufstellen kann, die genau erklärt,
wie sich diese Cluster hier ergeben.
Nun, HBomberguy hat es vorweggenommen: „It’s
JPEG-Compression you fucking idio-“
Aber das reicht mir nicht.
Wir werden uns jetzt genau ansehen, wie und
warum eine Bildkomprimierung mit dem JPEG-Verfahren
solche Pixelklumpen verursacht.
Und es wird noch besser!
Ich werde euch simplen, kommentierten Python-Code
in der Beschreibung zur Verfügung stellen,
mit dem ihr den Vorgang wirklich bis ins kleinste
Detail exakt nachvollziehen könnt.
Ich musste mich durch diese Bücher arbeiten
und ihr müsst nun mit mir leiden.
1972 stellte Nasir Ahmed die Diskrete Kosinustransformation, kurz DCT, vor, die wir gleich verwenden werden.
Sie zerlegt Signale in deren Kosinusanteile
und kann diese Anteile auch wieder zurück
in das Signal verwandeln – und das alles
ohne Qualitätsverlust!
Hier sind die Formeln in beide Richtungen.
[Nervige Stimme] Ich verstehe kein Wort!
Was genau bekommen wir denn jetzt als Ergebnis?
Und was hat das mit JPEG-Bildern zu tun?
[Normale Stimme] Ruhig Blut, mein eifriger Zuschauer; das Schlimmste hast du überstanden.
Wir bekommen einen Haufen an Kosinusanteilen
des ursprünglichen Signals heraus – und
die sind tollerweise bereits geordnet; also
je weiter hinten die Dinger liegen, desto
unwichtiger sind sie für den Gesamteindruck
des Bildes.
Hier kommt jetzt die Idee von JPEG-Komprimierung
zum Einsatz: Zerlege ein Bild in Stückchen,
hier 16 mal 16 Pixel groß, und führe die
DCT auf jedem Block in
beide Richtungen einmal durch.
Statt uns jetzt alle Ergebnisse zu merken,
nehmen wir nur die wichtigsten, also die vorderen.
Dieser Kompressionsfaktor hier gibt an, wie
viele der hinteren Jungs wir pro Dimension
ausmustern und auf die Straße schicken werden.
Oh je, ob deren Ehe das überlebt?
Um das komprimierte Bild am Ende anzuzeigen
machen wir den Vorgang einfach rückgängig
und setzen für die verworfenen Zahlen ein
paar Nullen ein.
Ach ja, in der Praxis verwendet man 8 mal
8 große Pixelblöcke; ich habe hierfür aber
16 gewählt, um die Auswirkungen besser und
größer zeigen zu können.
Hier eine kleine Verdeutlichung der Bedeutung
dieser Werte: Mit dem ersten Koeffizienten
haben wir nur eine Farbe pro Block, also im
Grunde ein verpixeltes Bild.
Fügen wir den zweiten hinzu, so werden einfache
Farbübergänge in jedem Stückchen Bild sichtbar.
Beim dritten Wert ist das Raster der Blöcke
auf dem kontrastarmen Hintergrund kaum noch
zu erkennen, aber selbst beim vierten bleiben
harte Kanten kritisch.
Ich füge nun nach und nach Koeffizienten
hinzu; bei 16 haben wir dann wieder das Originalbild,
aber es wird schnell ersichtlich, dass sich
schon bei der Hälfte nur noch wenig tut.
Je mehr wir wegwerfen, desto weniger Daten
müssen wir abspeichern, aber man kann dann
auch immer besser einen Verlust an Details
erkennen.
Diese Art der Komprimierung nennt sich daher
„verlustbehaftet“ oder einfach
„nicht verlustfrei“.
So habe ich hier die Hälfte der Werte pro
Richtung verworfen und dadurch die
Originaldateigröße geviertelt.
Es sieht nicht mehr ganz so schön aus, aber
dafür kann ich jetzt vier Mal so viele Bilder
auf dasselbe Speichermedium packen.
Die Vorteile des Verfahrens sind hoffentlich
offensichtlich.
Ähm, übrigens… Dieses konkrete Programm
von mir arbeitet nur auf schwarz-weiß-Bildern,
um den Vorgang hier für die Erklärung nicht
unnötig zu verkomplizieren.
In der Realität komprimiert man bei Buntbildern
einen Helligkeitskanal und zwei Farbkanäle
voneinander getrennt, weil das menschliche
Auge viel empfindlicher auf Helligkeitsunterschiede
reagiert als auf Farbunterschiede.
Also schmeißt man ausgiebig bei den Farben weg und behält nur bei der
Helligkeit möglichst viel.
Dadurch ergibt sich am Mondbeispiel eine sehr
detaillierte Kante des hellen Mondes auf dunklem
Weltraum, aber verhältnismäßig starke Farbfehler
drum herum:
Weil unsere Augen richtig beschissen sind
und wir das ausnutzen, um mehr enttäuschende
Selfies auf diesem Smartphone abzuspeichern
als es Sandkörner im uns bekannten Universum gibt.
JPEG ist bis heute ein sehr übliches Format
für Fotografien und 3D-Renderings – auch
weil fast jedes technische Gerät unter der
Sonne es unterstützt.
Und weil Speicher Geld kostet und die meisten
Leute für diverse Webangebote selbiges nicht
ausgeben wollen, schmeißt deine Lieblingsseite
beim Hochladen eines Bildes einen großen
Teil der Details weg, um Cash zu sparen.
Und meistens fallen die Artefakte dieser Effizienz
gar nicht auf, es sei denn man öffnet das
Bild in Photoshop und zieht an einem Slider
genau so, dass man die Überreste der simplen
und doch genialen JPEG-Methode erkennen kann.
Alternativ verwendet man Whatsapp.
[Gerufen aus dem Hintergrund] What the fuck?!?!?
…Oder ein Bild wird dutzende Male von Nutzern
gespeichert und erneut hochgeladen, sodass
diese verlustbehaftete Komprimierung es nach
und nach zerstört.
Und wenn dann erst die ganze Schule deine
Nacktfotos gesehen hat, sind sie von einem
deep fried Meme kaum zu unterscheiden.
Ich hoffe, wir haben heute alle etwas dazugelernt
und somit ein für alle Mal bis ins kleinste
Detail anhand dieses Beispiels geklärt, dass
die Erde flach ist.
Warte, was?
Dieses Video war frühzeitig für Unterstützer
des Kanals verfügbar.
Hier sind die aktuellen ab Rang „Mitglied“.
Ich freue mich über Kommentare, Bewertungen
und deep fried Nudes.
Sagt bitte Bescheid, ob euch diese Art von
Video gefällt!
Ich wollte hier mal etwas Erklärendes mit
ordentlich Details machen.
Und hier ist ein Video davon, wie ich meinen
2DS beim Versuch
ihn zu reparieren völlig entstelle.
