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)

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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 ?

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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

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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

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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

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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

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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:

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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 jeeine Rot-, Grün-, und Blau-Komponente

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Helligkeitsverteilung optimieren

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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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Bildmanipulation: Ausgangslage (identische Abbildung)

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Gradationskurven: Treppenfunktion

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Gradationskurven: Werte nullen (Rot- und Grün-Kanal)

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Gradationskurven: Negativ erstellen

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Gradationskurven: Gammakorrektur

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Gradationskurven: S-Kurve I

• „normale“ S-Kurve• Mittenkontraste werden erhöht• Randkontraste werden verringert

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Gradationskurven: S-Kurve II

• S-Kurve an der Diagonale gespiegelt• Mittenkontraste werden verringert• Randkontraste werden erhöht

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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?

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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

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Tonwertspreizung per Gradationskurve

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Farbräume: RGB, CMYK

• RGB (z.B. Kamera, LCD)• additive Farbmischung von rot, grün und blau zu weiß

• S-RGB ist eine Untermenge von RGB

• CMYK (z.B. Drucker)• subtraktive Farbmischung von cyan, magenta und gelb

• Hinzufügen von Schwarz (K von „Key“ aus der Drucktechnik)

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Farbräume: RGB, CMYK

• die Mengen der jeweils darstellbaren Farben (Farbräume)• sind unterschiedlich!• CMYK-Farbraum ist keine Teilmenge von S-RGB oder umgekehrt• überlappen sich

RGB:CMYK (DIN ISO 2846-1):

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Farbräume: CIE-LAB

• Farbraum, der CMYK und RGB enthält:• CIE-LAB, charakterisiert durch die 3 Parameter

• Helligkeit• grün-rot, blau-gelb

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Bildmanipulation: Gradationskurven: Weißabgleich

• falscher Weißabgleich bedeutet• Dezentrierung der Farben

auf den Achsen• rot-grün• blau-gelb

• folglich korrigiert man• mit einer Gradationskurve

• im CIE-LAB-Farbraum• da der Farbraum mit diesen

Farbachsen parametrisiert ist

• das Bild zeigt eine Korrektur wahlweise• zu mehr rot auf der grün-rot-Achse• zu mehr gelb auf der blau-gelb-Achse

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

HSV-Farbraum

• definiert durch• Farbe (Winkel zur Punktgeraden)• Sättigung (Weg zum Punkt)• Helligkeit (im Bild 100%)

• die Farbräume• HSB/HSL• HIS

sind ähnlich• unterschiedliche Definition

• der „Helligkeit“

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Bildmanipulation: Gradationskurven: Farbsättigung

• Farbsättigungskorrektur • über den Sättigungskanal

• bspw. im HSV-Farbraum

• rechts: sattere Farben → • unten: Verwandlung in ein Graubild

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Gradationskurven: Sättigung raus + Treppenfunktion

• Reduktion auf 8 Farben (2*2*2)• eine Schwarz-Weiß-Version

• ergibt sich (erst) durch← vorherige Verwandlung in ein Graubild

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Dozent: A. Scheffer Datum: 30.4./07.05.2014

Fazit: Gradationskurven → „eierlegene Wollmilchsau“

• im RGB-Farbraum• durch Anwendung auf alle Farbkanäle (Summe):

• Helligkeitsänderungen• Kontraständerungen

• andere Farbräume (s.u.) haben dafür dedizierten Luminanzkanal• durch Anwendung auf nicht alle Farbkanäle

• Farbveränderungen/~reduktionen• im Lab-Farbraum

• durch Anwendung auf die Farbkanäle: Weißabgleich• grün-rot verschieben• blau-gelb verschieben

• im HSV/HIS/HSL/HSB-Farbraum• durch Anwendung auf den Sättigungskanal

• Farbsättigung ändern