Digitale Bildbearbeitung und Fotografie - uni- Digitale Bildbearbeitung und Fotografie Dozent: A....
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Dozenten: Arne Scheffer
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Wiederholung: Kompression: Einführung zum Verständnis
• Teil 1: nicht fertig, Teil 2: nicht fertig, Teil 3: nicht fertig, Teil 4: nicht fertig
• Fortsetzung Teil 2: • Teil 2.2: blau! • Teile 2.1, 2.3, 2.4: nicht fertig
• Fortsetzung Teil 2.1: • Teile 2.1.1, 2.1.2, 2.1.4: nicht fertig • Teil 2.1.3: grün!
• … • Fortsetzung Teil 2.4.1: fast blau!
• verlustbehaftet → blau! • verlustfrei → nicht fertig
• Teile 2.4.1.1, 2.4.1.2, 2.4.1.4: blau! • Teil 2.4.1.3: nicht fertig
• ... CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer
(Tree: Photoline Clip Art)
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Wiederholung: Was bisher geschah...
• Der Weg des Bildes in der/die Kamera • bis auf die Speicherkarte • Konzentration zunächst auf die Belichtung
• Möglichkeiten der Manipulation • Geschehen beim Auslösen
• Veschlusszeit und danach • Rasterung und Aufnahme durch den CCD/CMOS-Sensor • Speicherung in verschiedenen Bildformaten
• Was fehlt noch ?
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Was nun ansteht
• Was fehlt noch ? • Schärfen (und Entrauschen/Entschärfen) • Anpassung der Belichtung/Farben
• möglich • in der Kamera • durch eine Software auf dem PC
• Bildbearbeitung • RAW-Workflow-Software
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Schärfeeindruck
• Welches Bild ist schärfer ?
CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Schärfeeindruck
• Kontraste (= Helligkeitsunterschiede) • im Bild bestimmen den Schärfeeindruck
• weiche Übergänge wirken unscharf • harte Übergänge wirken scharf
• Schärfe insbesondere an Kanten gefragt
CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Unscharf Maskieren: Einführung zum Verständnis
• bedeutet schärfen • Methode: Addieren einer Konturen enthaltenen Ebene zum Ursprungsbild
• Schritt 1: Nochmaliges Addieren der Helligkeitswerte des Ursprungsbildes • (möglichen Überlauf beachten)
• Schritt 2: Subtrahieren der Helligkeitswerte eines erstellten unscharfen Abbildes • dazu: Erstellen eines unscharfen Abbildes vom Ursprungsbild • Methode: Abschwächen großer Helligkeitsunterschiede/Peaks
• z.B. „Gaußscher Weichzeichner“ • Verfahren: neue Bildpunkte aus Durchschnitt umgebender Punkte errechnen
• dazu wird ein zu verwendender Radius angegeben • Ergebnis
• deutlichere Kontrastunterschiede im Bild = erhöhter Schärfeeindruck
• weitere Parameter in einer Bildbearbeitung: • Stärke: Maß der Änderung • Schwellenwert: ab welchem Kontrastunterschied werden wir aktiv
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Wiederholung: RGB-Farben
• Helligkeitswerte allein machen kein buntes Bild.
• Auf modernen TFTs werden • rote, grüne und blaue Bildpunkte verwendet • um bunte Bilder darzustellen
• Die Bildpunkte sind in einem Bayer-Muster angeordnet:
• Dieses Verfahren • ist einfach realisierbar • simuliert für das Auge den RGB-Farbraum
• durch eng beieinander liegende einfarbige Punkte • zeigt einen oft ausreichenden Teil der durch das Auge erkennbaren Farben
CC BY-NC-ND 3.0: Arne Scheffer
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Farbräume: RGB
• additive Farbmischung von rot, grün und blau zu weiß:
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Helligkeitsverteilung, Histogramm
• dargestellt durch • eine Mengenverteilung der
Helligkeitswerte im Bild • ordnet man jedem Wert die
Anzahl der Punkte zu • ergibt sich ein
„Säulendiagramm“ • stilisiert man dieses Diagramm
wird als Kurve • ergibt sich das Histogramm
• dieses Histogramm besitzt in RGB je eine Rot-, Grün-, und Blau- Komponente
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Helligkeitsverteilung optimieren
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Tonwertspreizung
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Bildmanipulation: Gradationskurven
• Verfahren • Jedem der verfügbaren Helligkeitswerte eines Bildes
• wird ein Ergebnis-Helligkeitswert zugeordnet • Geschieht dies nach einer relativ stetigen Regel
• lässt sich dies in einer Kurve darstellen
• durch Anwendung dieser Regel • basierend zumeist auf initial erstellten Kurven • ergibt sich im Ergebnisbild eine neue Helligkeitsverteilung
• Man beginnt jede Manipulation mit einer identischen Abbildung, Mit dieser verändert sich das Bild ja noch nicht:
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Bildmanipulation: Ausgangslage (identische Abbildung)
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Treppenfunktion
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Werte nullen (Rot- und Grün-Kanal)
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Negativ erstellen
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Gammakorrektur
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: S-Kurve I
• „normale“ S-Kurve • Mittenkontraste werden erhöht • Randkontraste werden verringert
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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: S-Kurve II
• S-Kurve an der Diagonale gespiegelt • Mittenkontraste werden verringert • Randkontraste werden erhöht
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Tonwertspreizung → Histogrammkorrektur
• Kombiniert man eine Tonwertspreizung mit einer Gammakorrektur, • spricht man auch häufig von
• Histogrammkorrektur
• Dieses Werkzeug gibt es in jeder guten Bildbearbeitung.
• Frage: eine Gammakorrektur haben wir gesehen, aber … • Wie realisiert man nun eine Tonwertspreizung mit einer Gradationskurve?
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014
Gradationskurven: Kontraste, Tonwertspreizung
• Vergleich: Die „normale“ S-Kurve • erhöht den Kontrast
• in den Mitten • verringert den Kontrast
• an den Rändern • verteilt Schatten und Lichter
• auf wenige Werte
• Die Kurve zur Tonwertspreizung: • erhöht den Kontrast linear
• in den Mitten • verteilt die Schatten und Lichter
(ganz am Rand) • auf schwarz bzw. weiß
Digitale Bildbearbeitung und Fotografie
Dozent: A. Scheffer
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