Auszug aus der Diplomarbeit

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1 FernUniversität Gesamthochschule in Hagen Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Auszug aus der Diplomarbeit im wirtschaftswissenschaftlichen Diplomstudiengang zum Thema: Entwurf eines computergestützten Lehrkonzeptes: Design und Bildbearbeitung für Ökonomen im Fach: Eingereicht bei: Bearbeitungszeit: Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. H. Gehring 12 Wochen als Teilzeitstudierende von: Katrin Schmid Matrikelnummer: Telefon: (089) Abgabedatum:

2 Entwurf eines computergestützten Lehrkonzeptes: Design und digitale Bildbearbeitung für Ökonomen 4.2 Bildbearbeitung

3 4. Lehrkonzept-Entwurf 4.2 Bildbearbeitung Bildbearbeitung Lernziele des Kapitels Digitale Bilder und Farbe Licht und Farbe Farbmodelle Begriffe Additive Farbmischung und RGB-Farbmodell Subtraktive Farbmischung und CMY-Farbmodell Das HSB-Farbmodell Das Modell Der Farbkreis: Farbton und Sättigung Helligkeit Farbsammlungen Farbwiedergabe Digitale Repräsentation von Bildern Pixel und Vektoren Informationsmenge eines Bildes Bildgröße und Auflösung Farbauflösung Datentiefe und Farbumfang Farbkanäle Farbtiefe Farbwiedergabe durch Druckverfahren Farbseparation Halbtöne, Raster- und Ditherverfahren Farbraumkonvertierung und Farbmanagement Belichtung, Tonwertverteilung und Kontrast Begriffe Histogramm Tonwertstatistik Diagnose typischer Probleme anhand des Histogramms Niedriger Kontrast Kontrastarme Bilder Überbelichtung Unterbelichtung Hoher Kontrast Banding Clipping Digitale Bildbearbeitung Bildoperationen Arithmetische Bildoperationen mit einem Eingangsbild Transformationskurve Helligkeitsänderungen Addition 59 40

4 4.2 Bildbearbeitung Multiplikation Gammakorrektur Umkehrbarkeit von Bildoperationen Kontraständerungen Farbkorrektur Allgemeines Farbstich Retusche und Effekte Filter Unerwünschte Bilddetails Räumliche Filter Funktionsweise Räumliche Filter und geometrische Transformationen Arithmetische Bildoperationen mit mehreren Eingangsbildern Allgemeines Ebenen Transparenz Masken, Alphakanäle und Transparenz Transparenz einer Palettenfarbe Überblendungsmethoden Abdunkeln Aufhellen Simulation von Beleuchtungssituationen Differenz Operationen mit den Eigenschaften des HSB-Farbmodells Kantenglättung durch Anti-Aliasing Speicherung von Bilddaten Kriterien für die Auswahl eines Grafikdateiformats Verwendungszweck Kompression Allgemeines Verlustfreie Kompressionsverfahren Verlustbehaftete Kompressionsverfahren Bildinhalt Tonwertumfang und Farbtiefe GIF-Format und Farbpalette JPEG Speziellen Anforderungen Fragen RGB-Farbmodell, Farbkreis und Farbkorrektur Dateigröße einer Bilddatei Histogramm und Transformationskurven Nicht reversible Bildoperationen Verzeichnisse Index Verzeichnis der Rezepthinweise 83 41

5 4.2 Bildbearbeitung Lernziele des Kapitels 4.2 Bildbearbeitung Nachdem der Lernende dieses Kapitel und die zugehörigen Rezepte bearbeitet hat, sollten er/sie: die digitale Darstellung, Speicherung und Wiedergabe von Farbe prinzipiell verstanden haben. grundlegende Aufgaben, Konzepte und Techniken der digitalen Bildbearbeitung und ihre Anwendungsgebiete kennen. Bildeigenschaften an hand des Hilfsmittels Histogramm und Bildoperationen mit Transformationskurven beschreiben können. einfache Bildbearbeitungsschritte selbstständig durchführen können. einen Einblick in produktionstechnische Standards, Arbeitsabläufe, Anforderungen und Qualitätskriterien gewonnen haben die verwendeten Fachbegriffe kennen und verstehen Digitale Bilder und Farbe Licht und Farbe Farbe ist ein Sinneseindruck, der im menschlichen Gehirn entsteht, wenn elektromagnetische Strahlung aus dem Wellenlängenbereich des sichtbaren Lichts in einer bestimmten spektralen Mischung auf das Auge trifft. Der Farbeindruck ist, wie KRAUS anmerkt, keine physikalische Größe, sondern ein physiologisches Phänomen und kann deshalb auch mit keiner physikalischen Einheit gemessen werden. 1 Trotzdem sind eine sinnvolle und präzise Beschreibung und Unterscheidung von Farben mit Hilfe verschiedener Farbmodelle möglich. Bei der numerischen Repräsentation von Farben im Computer finden verschiedene Modelle Anwendung Farbmodelle Begriffe 42 KRAUS definiert ein Farbmodell als die (mathematische) Beschreibung von Farben nach bestimmten Kriterien. 3 Solche Modelle können dabei helfen die Gesetzmäßigkeiten von Farbwiedergabe und Farbkorrekturen zu verstehen. Unterschiedliche Farbmodelle wurden entwickelt, um die unterschiedliche technische Entstehung der Farben durch selbstleuchtende Lichtquellen oder die selektive Reflexion von Licht oder die Zusammensetzung der Farben aus einzelnen Komponenten zu berücksichtigen. Da mindestens drei Parameter nötig sind um, die Eigenschaften einer Farbe zu beschreiben, nennt man das Farbspektrum, das von einem bestimmten Farbsystem (oder Gerät) abgedeckt wird, auch einem Farbraum. 4 Primärfarben oder Grundfarben sind Farben, durch deren Mischung alle anderen Farben des im jeweiligen Farbsystem abgedeckten Farbspektrums dargestellt werden können. 5 1 vgl. KRAUS (2001, S. 14) 2 vgl. MÜNZ (2001) 4 vgl. KRAUS (2001, S. 361) 5 vgl. KRAUS (2001, S. 362) 3 vgl. KRAUS (2001, S. 16)

6 Additive Farbmischung und RGB-Farbmodell 4.2 Bildbearbeitung Das Modell der additiven Farbmischung (Abbildung 1a) beschreibt die Entstehung eines Farbtons durch Überlagerung farbiger, selbst leuchtender Lichtquellen. Durch Variation der Helligkeit der drei Grundfarben-Komponenten Rot, Grün und Blau (RGB) lassen sich im RGB-Modell verschiedene Farben durch addierendes Mischen kombinieren. Abbildung 1: Farbmodelle, nach KRAUS (vgl. 2001, S. 19) a) Additve Farbmischung selbst leuchtender Lichtquellen (links) b) Subtraktive Farbmischung beleuchteter Körper (rechts) Bei der Mischung jeweils zweier Grundfarben eines Modells ergeben sich die Grundfarben des jeweils anderen Modells. Die Mischung von drei Farben ergibt additiv Weiß und subtraktiv Schwarz. Die Farbwerte werden also durch die RGB-Anteile charakterisiert. So werden z.b. für ein dunkles Blau nach diesem Schema die Farbwerte 10, 0, 153 (10 Rot, 0 Grün, 153 Blau) angegeben. Bei voller Lichtintensität aller drei Lichtquellen entsteht der Farbeindruck Weiß, haben alle drei Farbkomponenten die Intensität 0 (also kein Licht) ergibt sich Schwarz. Bei jeweils gleicher Intensität aller drei Farbkomponenten entstehen Grauwerte. KRAUS weißt darauf hin, dass der RGB-Farbraum kleiner ist als der Farbraum aller sichtbaren Farben, da nicht alle Farben des sichtbaren Lichts aus den Grundfarben Rot, Grün und Blau gemischt werden können. 6 Alle Farbtöne, die mit Hilfe des RGB-Farbmodells darstellbar sind, lassen sich als dreidimensionaler Farbraum in Form eines Würfels mit den Achsen Schwarz-Rot, Schwarz- Grün und Schwarz-Blau (vgl. Abbildung 2) veranschaulichen vgl. KRAUS (2001, S. 20)

7 4.2 Bildbearbeitung Abbildung 2: Der RGB-Farbraum als dreidimensionaler Würfel, nach KRAUS (vgl. 2001, S. 16) Bei Geräten, die Farbe mit Hilfe selbst leuchtender Lichtquellen generieren (z.b. Monitore und Fernsehbildröhren), aber auch bei Digitalkameras und Scannern, mischen sich die Farben additiv Subtraktive Farbmischung und CMY-Farbmodell KRAUS weißt daruf hin, dass Farbe keine Eigenschaft eines von uns als farbig empfundenen Körpers ist, sondern erst entsteht, wenn weißes Licht auf den Körper trifft. Je nach Beschaffenheit des Körpers wird ein Teil des Spektrums reflektiert, ein anderer absorbiert. 7 Das Modell der subtraktiven Farbmischung erklärt die Farbmischung von reflektiertem Licht bei beleuchteten (im Gegensatz zu selbst leuchtenden) Körpern. Der subtraktiven Farbmischung (vgl. Abbildung 1b) liegen die drei Grundfarben Cyan, Magenta und Gelb (CMY) zu grunde. Der Wert 0 für alle Farbkomponenten entspricht dem Farbeindruck Weiß (das Licht aller Farben wird reflektiert), während eine Mischung aller drei Grundfarben in voller Intensität (das Licht aller Farben wird absorbiert) Schwarz ergibt. Die Gesetzmäßigkeiten der subtraktiven Farbmischung sind uns, da sie dem Mischverhalten von Malfarben entsprechen, meist vertrauter als die der additiven Farbmischung. Unser Farbempfinden ist nicht absolut. Unter anderem kann die Lichtfarbe einer Lichtquelle, auch Farbtemperatur genannt, Einfluss auf unsere Farbwahrnehmung haben. So kann sich der Farbeindruck eines Körpers bei bläulicher Beleuchtung von dem Farbeindruck des selben Körpers bei der Beleuchtung mit rötlichem Licht deutlich unterscheiden vgl. KRAUS (2001, S. 14) 8 vgl. KRAUS (2001, S. 19)

8 4.2 Bildbearbeitung Das HSB-Farbmodell Das Modell Die additive Farbmischung ist zwar der biologischen Funktionsweise des menschlichen Auges ähnlich, dennoch ist eine Beschreibung der Farben anhand ihrer Grundfarbenanteile wenig intuitiv. 9 So sprechen wir eher von hellem, gesättigtem Grün, als diese Farbe anhand ihrer Grundfarbenanteile zu beschreiben. Eine Repräsentation in Anlehnung an diesen Sprachgebrauch stellt das HSB-Farbmodell dar. Farben werden anhand von Farbton (Farbwert, Farbwinkel), Sättigung (Intensität) und Helligkeit (Luminanz) charakterisiert. Im Unterschied zu den Modellen der additven und subtraktiven Farbmischung, werden die Farben also nicht direkt anhand der jeweiligen Grundfarbenanteile charakterisiert Der Farbkreis: Farbton und Sättigung Der Farbwert (englisch: Hue) wird als Winkel zwischen 0 und 360 Grad auf einer kreisförmigen Farbpalette angegeben, wobei Rot gewöhnlich bei 0 liegt. Die Sättigung beschreibt die Intensität, Brillanz oder Reinheit einer Farbe. Im Farbkreis (vgl. Abbildung 3) wird sie durch den Radius repräsentiert. Die Sättigung nimmt zur Kreismitte hin ab, voll gesättigte Farben liegen also auf dem äußeren Umkreis. Ein völlig entsättigtes Bild (Sättigung = 0) gleicht einem Schwarz-Weißbild. Farben, die sich auf dem Farbkreis gegenüber liegen werden Komplementärfarben genannt. Die drei Grundfarben der additven Farbmischung und der subtraktiven Farbmischung sind jeweils Komplementärfarben zueinander. Rot und Cyan, Grün und Magenta, Blau und Gelb liegen also im Farbkreis jeweils 180 auseinander. Abbildung 3: Der Farbkreis, vgl. BRINKMANN (1999, Abb. 6b) Helligkeit Wird der Farbkreis um den Parameter Helligkeit (englisch: Brigthness) ergänzt, kann das HSB-Farbmodell als Zylinder dargestellt werden (vgl. Abbildung 4). Am unteren Rand des Zylinders befindet sich der niedrigste Helligkeitswert, also Schwarz, oben in der Mitte Weiß. Der Zusammenhang zum Farbkreis dürfte offensichtlich sein. Diese Beschreibung des Farbeindrucks 9 vgl. BRINKMANN (1999, S. 21) Abbildung 4: HSB-Modell, vgl. BRINKMANN (1999, Abb. 6b)

9 4.2 Bildbearbeitung hat sich für Farbmanipulationen wie z.b. für bestimmte Farbkorrekturen und auch für die Farbauswahl bewährt. Obwohl es prinzipiell möglich ist, den HSB-Farbraum zur Speicheung von Bilddateien zu verwenden, ist mir kein Bildbearbeitungsprogramm bekannt, das diese Option anbietet. REZEPTHINWEIS 1: siehe auch II. Farb- und Tonwertkorrekturen (Farbmodelle & Werkzeuge) Farbsammlungen Neben systematischen Farbordnungen haben sich in der Praxis zur exakten Farbauswahl und -kommunikation Farbsammlungen als Referenz bewährt. Die bekanntesten beiden Systeme in Deutschland heißen nach ihren Herstellern HKS und Pantone. Sie verwenden in ihren Farbmusterkatalogen eine eigene Systematisierung der Farben. In einigen Bildbearbeitungsprogrammen kann man Farben anhand dieser Farbsammlungen auswählen. Bei der Produktion von Drucksachen kommen dieses so genannte Schmuck-, Sonder- oder Volltonfarben zum Einsatz, wenn absolute Farbtreue erforderlich ist (vor allem im Bereich von Firmenfarben) oder Metallfarbe wie Gold, Silber, Bronze gedruckt werden sollen, deren Wiedergabe im Vierfarbdruck (siehe Abschnitt ) nicht möglich ist. 10 Bei einer Reproduktion im Offsetdruck erfordert der Einsatz einer Schmuckfarbe als Druckfarbe einen zusätzlichen, separaten Druckdurchgang. Im Vierfarbdruck ist nur eine angenäherte Zusammensetzung der ausgewählten Farbe möglich, wodurch eine leichte Abweichung von der Originalfarbe des jeweiligen Palettensystems entstehen kann. Abbildung 5: smart Primärfarben, Farbbezeichnungen als Pantone Farbnummern und Prozessfarben für den Vierfarbdruck, aus SMART (2001 D, S.1) Farbwiedergabe Digitale Repräsentation von Bildern Pixel und Vektoren 46 Ein digitales Bitmap-Bild wird mit einem zweidimensionalen Feld von Bildpunkten, einem Farbraster, dargestellt. Die Bildpunkte werden Pixel genannt. Man kann sich ein einzelnes Pixel prinzipiell wie einen Mosaikstein vorstellen. 11 Jedem Pixel ist eine bestimmte Position, ein Farbwert und eventuell zusätzlich weitere Information zugeordnet. 12 Bitmap-Bilder sind die gebräuchlichste elektronische Darstellungsform für Fotografien oder Zeichnungen, da sie Schattierungen und Farben in 10 vgl. KRAUS (2001, S.251) 11 vgl. ADOBE SYSTEMS INC. (2001b) 12 vgl. BRINKMANN (1999, S. 15)

10 4.2 Bildbearbeitung feinen Abstufungen darstellen können. Vektorgrafiken bestehen aus Umrisslinien und Kurven, die durch mathematische Objekte, so genannte Vektoren, definiert werden. Vektoren beschreiben Formen anhand ihrer geometrischen Eigenschaften. Die Objekte und Formen in Vektorgrafiken können direkt als solche bearbeitet werden, während man bei Bitmap-Bildern nur Pixelgruppen ändern kann. Vektorgrafiken sind auflösungsunabhängig, d.h. die Detailtreue und die Bildschärfe bleiben auch beim Skalieren und Drucken mit veränderter Auflösung bzw. Bildgröße erhalten. Das liegt daran, dass Vektoren erst dann in Pixel umgewandelt werden, wenn sie auf dem Bildschirm dargestellt bzw. gedruckt werden. Die Zahl der Pixel, mit der eine Vektorgrafik dargestellt wird, ist von der Auflösung des Monitors oder Druckers abhängig, nicht von der Grafik selbst. 13 Vektorgrafiken eignen sich daher für Darstellungen, in denen Linien auch bei unterschiedlichen Ausgabegrößen scharf sein müssen (z.b. Unternehmenszeichen, Text, Stadtpläne oder technische Zeichnungen). Die Umwandlung von Vektorgrafiken in Bitmap- Grafiken wird Rastern genannt, die umgekehrte Konvertierung Vektorisierung. REZEPTHINWEIS 2: zu Vektoren siehe I. Start-Tutorial: Katalogtitel (2. Eine Vektorform erstellen, 4. Einen Titel hinzufügen, 5. Das Logo hinzufügen) Informationsmenge eines Bildes Bildgröße und Auflösung Bitmap-Bilder sind auflösungsabhängig, sie enthalten eine feste Anzahl an Pixeln. Die absolute Bildgröße und damit die Pixelmenge eines Bildes wird üblicherweise durch die horizontale und vertikale Pixelzahl beschrieben (z.b. 640 Pixel auf 480 Pixel). Je mehr Pixel ein Bild enthält, um so größer ist der Speicherplatzbedarf einer Bilddatei. Um die Abmessung des Bildes (Höhe und Breite) in einer anderen Maßeinheit (z.b. Zentimeter) oder für eine nicht pixelorientiertes Medium angeben zu können, muss man die Auflösung des Ausgabemediums kennen. Die Auflösung gibt an, wie viele Pixel auf der Länge eines Zentimeters (oder Inch) dargestellt, bzw. gedruckt werden. 14 Bei Druckern wird die Auflösung durch die Dichte der druckbaren Punkte bestimmt. Je dichter die Punkte zusammen liegen, desto feiner die Auflösung des ausgedruckten Bildes. Diese Dichte wird meist in Dots per Inch (dpi) gemessen. Beispielsweise ergibt sich bei einem 480 Pixel breiten Bild bei einer Auflösung von 254 dpi (entspricht 100 Pixeln pro Zentimeter) eine Breite von 4,8 cm; bei einer Auflösung von 72 dpi (entspricht der Bildschirmauflösung) dagegen 16,93 cm. us Auflösung und der Bildgröße ergibt sich die Größe, in der ein Bild ohne Qualitätsverlust maximal gedruckt werden kann. 15 Beim Ausdrucken mit für das Druckverfahren zu geringer Auflösung können Details verloren gehen und einzelne Pixel sichtbar werden. REZEPTHINWEIS 3: siehe Tabellen (Scanauflösung wählen) vgl. ADOBE SYSTEMS INC. (2001a) 14 vgl. KRAUS (2001, S. 210) 15 vgl. KRAUS (2001, S. 360)

11 4.2 Bildbearbeitung Farbauflösung Datentiefe und Farbumfang Die Farbauflösung oder Farbtiefe beschreibt den darstellbaren Farbumfang eines Bildes. Je höher die Farbtiefe, desto feinere Abstufungen innerhalb des Farbbereichs sind darstellbar. 16 Die Datentiefe gibt an, wie viele Bits zum Speichern des Farbwerts jedes Pixels zur Verfügung stehen. Eine hohe Datentiefe ist also die Vorraussetzung für eine hohe Farbtiefe. Ist die Datentiefe eines Bildes nur 1 Bit, kann jedes Pixel lediglich zwei verschiedene Werte annehmen: 0 (Schwarz) oder 1 (Weiß). Solche Bilder werden als Bitmap bezeichnet Farbkanäle Die Farbe eines Pixels wird als Funktion seiner Grundfarben-Komponenten gespeichert. Es wird also für die einzelnen Pixel nicht direkt ein Farbwert, sondern die Helligkeitswerte ihrer Grundfarben-Komponenten abgespeichert. Aus diesen Primärfarbenkomponenten lassen sich durch additive bzw. subtraktive Farbmischung in verschiedenen Intensitäten alle Farben des Farbraums kombinieren. Betrachtet man die einzelnen Komponenten aller Pixel eines Bildes, ergeben sich monochrome Bilder, so genannte Farbkanäle. Für jede Grundfarbe wird ein eigener Kanal benötigt. Wie BRINKMANN anmerkt, kann man kann sich ein digitales Bild also nicht nur als Ansammlung von Pixeln, sondern auch als eine mehrschichtige Kombination der Primärfarbenkanäle vorstellen. 17 Zur Darstellung eines Graustufenbildes benötigt man dagegen normalerweise nur einen einzigen Kanal. REZEPTHINWEIS 4: II. Farb- und Tonwertkorrekturen (Farbwiedergabe) KRAUS (2001, S.65) 17 vgl. BRINKMANN (1999, S. 15 und S.16)

12 4.2 Bildbearbeitung Farbtiefe Die Farbtiefe wird gewöhnlich in Bit (pro Pixel) pro Farbkanal angegeben. Für Farbbilder sind 8-bit pro Grundfarbenkanal (also insgesamt 24-bit bei einem RGB-Bild, 32-bit bei einem CMYK-Bild) ein gängiger Wert. Abbildung 6: Farbtiefe, nach KRAUS (vgl. 2001, S.65) Mit steigender Datentiefe wächst die Zahl der darstellbaren Abstufungen innerhalb des Farbbereichs, aber natürlich auch die Datentiefe und damit der Speicherplatzbedarf des Bildes. Für Bildoperationen ist eine Normierung der Helligkeitswerte auf den Wertebereich 0 (Schwarz) bis 1 (Weiß) praktisch, da die Berechnungen dadurch unabhängig von der verwendeten Farbtiefe des Bildes gleich ablaufen können Farbwiedergabe durch Druckverfahren Farbseparation 49 Ein Bild, das mehr als nur eine Farbe hat, muss bei der Reproduktion im Offsetdruck mit separaten Druckplatten für jede Grundfarbe gedruckt werden. Die Vorlagen von Bildern mit mehren Farben und Tonwerten (z.b. Farbfotografien) werden normalerweise Abbildung 7: Farbauszüge, aus ADOBE SYSTEMS INC. (2001 a)

13 4.2 Bildbearbeitung für die Reproduktion in vier Druckplatten für die Anteile der Grundfarben Cyan, Magenta, Gelb, und Schwarz getrennt. Vierfarb-Druckverfahren basieren auf dem Prinzip der subtraktiven Farbmischung (vgl. Abschnitt ). Die drei Grundfarben der subtraktiven Farbmischung Cyan (C), Magenta (M) und Gelb (Y, Yellow) werden durch Kontrast-Schwarz (K, Key) ergänzt. Schwarz wird zur Erzeugung dunkler Farbtöne und von Schwarz selbst und zur Verstärkung der Kontraste benötigt. Die Farben, die sich im Vierfarbdruck durch das Übereinanderdrucken der Grundfarbenanteile erzeugen lassen, nennt man Prozessfarben. Der Prozess, bei dem das Bild vor dem Drucken in die Anteile von zwei oder mehr Farben aufgeteilt wird, wird als Farbseparation oder Separation bezeichnet. Bei der digitalen Bildbearbeitung wird die Separation durch eine Umrechnung der Bilder, die zunächst als RGB Bilder vorliegen, in ihre CMYK- Anteile auch als Modusumwandlung bezeichnet. 18 Das resultierende Bild hat vier Farbkanäle für die Grundfarben CMYK. Es dient zur Belichtung von Filmen, die zur Herstellung der einzelnen Druckplatten benötigt werden. Da die Umrechnung in die CMYK-Anteile nicht direkt umkehrbar ist und mit Farbverlusten verbunden sein kann, sollte die Konvertierung erst als letzter Bildbearbeitungsschritt vorgenommen werden 19 (siehe auch Abschnitt ). Abbildung 8: Prinzip des Vierfarb- Offset-drucks a) Gerasterte Farbauszüge in den Grundfarben (oben) b) Rasterwinkel und Druckergebnis (unten) Halbtöne, Raster- und Ditherverfahren 50 Bilder mit stufenlosen kontinuierlichen Farbübergängen in denen Farbtöne und Helligkeitswerte in feinen Abstufungen wiedergegeben werden (Fotoabzüge, Zeichnungen), nennt man Halbtonbilder. Anders als bei der Malerei werden beim Offsetdruck die Grundfarben nicht direkt gemischt. Halbtöne können daher nur durch Raster- oder Ditheringverfahren simuliert 18 vgl. KRAUS (2001, S. 363) 19 vgl. KRAUS (2001, S. 243)

14 4.2 Bildbearbeitung werden. Die Farbauszüge der vier Grundfarben werden fein gerastert und in unterschiedlichen Winkelstellungen übereinander gedruckt, um störende Musterbildung zu vermeiden (vgl. Abbildung 8). So können Farbtonabstufungen erzeugt werden. Die dabei verwendeten Raster bestehen aus Linien kleiner Rasterpunkte, deren konstanter Abstand zueinander durch die Rasterweite festgelegt wird. Der Anteil einer Druckfarbe an der entstehenden Mischfarbe wird über die Größe der Rasterpunkte gesteuert. 20 Ein Rasterpunkt kann aus mehreren Druckpunkten zusammengesetzt sein, wobei ein Druckpunkt die kleinste vom Drucker bedruckbare Fläche bezeichnet. Bei einem Tintenstrahlfarbdruck ist nur ein einziger Druckdurchgang erforderlich. Alle Grundfarben werden gleichzeitig mit separaten Düsen zeilenweise gedruckt. Einige neuere Tintenstrahldrucker-Modelle haben zusätzlich zu den Farben CMYK zwei weitere Grundfarben, entweder Orange und Grün oder helles Magenta und helles Cyan. Orange und Grün erweitern beim Sechs-Farbdruck mit dem Hexachrome-System den Farbraum des Druckers (vgl. Abschnitt ), wodurch eine Kontraststeigerung, erhöhte Sättigung und natürlichere Farbwiedergabe möglich sein soll. Der zusätzliche Einsatz von hellem Magenta und hellem Cyan erlaubt weichere Farbabstufung und macht sich beispielsweise bei der Reproduktion von Hauttönen bemerkbar. Der Sechs-Farbdruck muss durch entsprechende Softwarelösungen unterstützt werden. 21 Tintenstrahldrucker nutzen, im Unterschied zu den beim Offsetdruckverfahren eingesetzten Rasterverfahren, Ditherverfahren, die nicht auf regelmäßigen Punkterastern basieren. Ditherverfahren dienen zur Simulation zusätzlicher Farben durch Verwendung eines Punktemusters. Das menschliche Auge nimmt die einzelnen Farbpunkte als Zwischenfarben wahr, wenn das Punktemuster ausreichend klein ist. 22 Beim so genannten Diffusion- Dithering, werden die Druckpunkte zufällig gestreut, wobei die Anzahl der Druckpunkte innerhalb eines Bereiches von dessen Helligkeit abhängt. 23 Abbildung 9: Simulation von Halbtönen durch Diffussion-dither KRAUS (2001, S. 363) 21 vgl vgl. KRAUS (2001, S. 360) 23 vgl. KRAUS (2001, S. 316 und 317) Glossary und hexfaqs.htm

15 4.2 Bildbearbeitung Neben dem Druckverfahren und der Auflösung des Druckers haben die Auflösung des Bildes (vgl. Abschnitt ), die verwendete Papiersorte und die Anzahl und Art der Druckfarben Einfluss auf die Qualität des Druckergebnisses. REZEPTHINWEIS 5: II. Farb- und Tonwertkorrekturen (Farbwiedergabe) Farbraumkonvertierung und Farbmanagement Unterschiedliche Geräte und Medien, die zur Herstellung von Publikationen verwendet werden, können aufgrund der verwendeten Farbmischverfahren (vgl. die Abschnitte und ) und Farbwiedergabeverfahren (vgl. Abschnitt ) nur Teile des sichtbaren Farbspektrums wiedergeben. Bei Druckern ist dieser Gerätefarbraum nicht nur von Gerät selbst und den verwendeten Druckfarben, sondern auch von den Bedruckstoffen abhängig. 24 Da sich die Farbräume der einzelnen Geräte stark unterscheiden, kann es beim Austausch von Bilddaten zwischen ihnen zu geräteabhängigen Farbverfälschungen kommen. Damit der Farbeindruck eines gedruckten Bildes mit dem seiner Anzeige am Bildschirm übereinstimmt und sinnvolle Farbkorrekturen möglich sind, müssen zunächst alle Ein- und Ausgabegeräte (Scanner, Bildschirm, Drucker) aufeinander abgestimmt werden. Diese Abstimmung bezeichnet man als Farbkalibrierung. 25 Farben mit gleichen Anteilen von CMYK müssen auf allen Ausgabegeräten gleich erscheinen. KRAUS beschreibt als Aufgabe des Farbmanagementsystems konsistente Farben zwischen unterschiedlichen Geräten zu gewährleistet und die gesamte Produktionskette von der Bilderfassung bis zur Druckausgabe so zu standardisieren, dass eine Weitergabe von Farbdaten nicht den (eingeschränkten) Farbräumen der beteiligten Geräte wie Scanner, Bildschirm und Drucker unterliegt. 26 Abbildung 10: Farbräume unterschiedlicher Medien und Geräte, nach ADOBE SYSTEMS INC., (2002) Schwarze Begrenzungslinien in der Darstellung des Lab-Farbraum stellen hier den Gerätefarbraum von Geräten dar, bei denen sich Farben nach dem additiven RGB-Prinzip mischen, weiße Kurven den von solchen Geräten, die die subtraktive CMYK-Farbmischung nutzen oder simulieren können vgl. KRAUS (2001, S.32) 25 vgl. KRAUS (2001, S. 361) 26 vgl. KRAUS (2001, S. 30)

16 4.2 Bildbearbeitung Farbmanagementsysteme basieren auf dem ICC-Standard (International Color Consortium), der ein geräteunabhängiges, aber auch programm- und plattformunabhängiges Farbmanagement definiert. Geräte und Farbräume werden über Farbprofile beschrieben und mit einem ColorManagementModul (CMM) ineinander umgerechnet. Mit dem CMM werden Farben des Quellfarbraums (Gerätefarbraum) in den Zielfarbraum (Referenzfarbraum) umgerechnet und umgekehrt. 27 ICC-Farbsysteme sind bei Windows und MacOS Bestandteile des Betriebsystems. Als Referenzfarbraum wird der geräteunabhängige Lab-Farbraum genutzt. 28 Alle Gerätefarbräume sind Teilmengen dieses Farbraums und können durch eine geschlossene Kurve in der 2-dimensionalen Darstellung des Farbraums visualisiert und verglichen werden 29 (vgl. Abbildung 10). Farbprofile legen fest, wie Farbwerte in die optische Darstellung der Farben umgesetzt werden. In einem ICC-Farbprofil werden die Gerätefarben über Lab-Farbwerte beschrieben. Da in einem Farbprofil nicht für jede mit dem Gerät darstellbare Farbe ein Referenzwert angegeben wird, müssen dazwischenliegende Farben durch das CMM berechnet werden. Bilddokumente können mit einem Farbprofil verknüpfen werden, das definiert, wie die Farben im Dokument tatsächlich aussehen sollen. Wird das Profil geändert, ändert sich auch das Aussehen der Farben. Dokumente, die nicht mit einem Profil verknüpft sind, enthalten nur die Farbwerte Belichtung, Tonwertverteilung und Kontrast Begriffe Die Tonwertverteilung eines digitalen Bildes beschreibt die Häufigkeit von Pixeln mit vorgegebenen Helligkeitsstufen. Generell sollte ein Bild von der ganzen verfügbaren Palette, dem Tonwertbereich Gebrauch machen. Dieser Tonwertbereich wird von den Maximalwerten für Schwarz und Weiß begrenzt. Die dunklen Tonwertbereiche werden auch als Schatten oder Tiefen bezeichnet, die mittleren Werte als Mitteltöne und die hellen als Lichter (vgl. Abbildung 11). Starke Belichtungsfehler entstehen meist bereits bei der fotografischen Aufnahme. Auch beim Benutzen von Desktop Scannern können Verfälschungen von Farb- und Tonwerten entstehen. 31 Fehlen in einem Bild bestimmte Tonwertbereiche, handelt es sich nicht notwendigerweise um einen Belichtungsfehler: zum einen kann dies am gewählten Motiv liegen, zum anderen beabsichtigt sein, um einen speziellen Effekt zu erzielen. BRINKMANN definiert Kontrast als die Helligkeitsdifferenz zwischen den hellsten und dunkelsten Bereichen eines Bildes vgl. KRAUS (2001, S. 33) 28 vgl. KRAUS (2001, S. 362) 29 vgl. KRAUS (2001, S. 32) 30 vgl. ADOBE SYSTEMS INC. (2001 b) 31 vgl. KRAUS (2001, S. 186) 32 vgl. BRINKMANN (1999, S. 40)

17 4.2 Bildbearbeitung Histogramm Tonwertstatistik Die Tonwertverteilung kann mit einem Histogramm (vgl. Abbildung 11), veranschaulicht werden, das die Tonwertstatistik als Balkendiagramm zeigt. Das Diagramm zeigt die Pixelanzahl (Y-Achse) für jede Helligkeitsstufe (X-Achse), also den Tonwertbereich. Je nach Aufgabenstellung kann es sinnvoll sein, das Histogramm für alle Grundfarbenkanäle oder separat für einzelne Grundfarbkanäle des Bildes anzuzeigen. Histogramme eignen sich zur Diagnose von Belichtungsproblemen, zum Überprüfen von Scan-Qualität und Tonwertbereich und zur Kontrast- und Farbkorrektur. Abbildung 11: Histogramm eines Bildes a) Histogramme des Gesamtbildes (rechts) und der drei Grundfarbenkanäle (Mitte) b) Bild (rechts) Diagnose typischer Probleme anhand des Histogramms Niedriger Kontrast Kontrastarme Bilder Bei einem kontrastarmen Bild konzentrieren sich alle Tonwerte in einem schmalen Bereich des Histogramms bzw. einige Tonwertbereiche sind im Bild nicht vorhanden. Bei stark reduziertem Kontrast (Abbildung 12) fehlen dem Bild, wie auch im Histogramm zu erkennen ist, die hellsten und/oder die dunkelsten Töne. Das Bild wirkt dadurch neblig und zeigt einen Grauschleier. MAESTRI merkt an, dass technisch betrachtet auch überbelichtete und unterbelichtete Aufnahmen wenig Kontrast haben Abbildung 12: Niedriger Kontrast, nach MAESTRI (vgl. 2000, S. 155) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) 33 vgl. MAESTRI (2000, S. 150)

18 4.2 Bildbearbeitung Überbelichtung Ein überbelichtetes (zu stark bzw. zu lang belichtetes) Bild enthält hauptsächlich die hellen Töne des verfügbaren Tonwertbereiches. Im Histogramm zeigt sich Überbelichtung als Konzentration der Werte auf rechten Seite. Abbildung 13: Überbelichtung, nach MAESTRI (vgl. 2000, S. 155) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) Unterbelichtung Ein unterbelichtetes (nicht ausreichend bzw. zu kurz belichtetes) Bild besitzt verstärkt dunkle Töne. Eine Konzentration der Werte auf der linken Seite des Histogramms kann darauf hin deuten, dass ein Bild unterbelichtet ist. Abbildung 14: Unterbelichtung, nach MAESTRI (vgl. 2000, S. 152) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) Hoher Kontrast In einem Bild mit hohem Kontrast ist die Verteilung der Tonwerte ungleichmäßig. Das Histogramm in Abbildung 15 ist in zwei Säulen sehr heller und sehr dunklere Pixel an den Rändern getrennt, während die Mitteltöne weitgehend fehlen. 34 Obwohl dies als dramatischer Effekt durchaus beabsichtig sein kann, sind bei stark erhöhtem Kontrast in Teilen des Bildes durch Überbelichtung bzw. Unterbelichtung keine Details mehr zu erkennen. 55 Abbildung 15: Hoher Kontrast, nach MAESTRI (vgl.2000, S. 156) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) 34 vgl. MAESTRI (2000, S. 156)

19 4.2 Bildbearbeitung Banding Bilder mit Banding-Problemen zeigen eine Konzentration der Pixel in bestimmten Tonwertbereichen, statt kontinuierlicher Farbverläufe. Ein Anzeichen für dieses, auch als Konturierung oder Posterization bezeichnete Problem, sind Lücken zwischen den Säulen im Histogramm. 35 Das Fehlen der Tonwerte kann verschiedene Ursachen haben. Mangelnde Farbtiefe (vgl. Abschnitt ) oder eine Reduzierung der Farbtöne durch ein Kompressionsverfahren (vgl. Abschnitt ) können zu Banding führen. In Abbildung 16 zeigen sich getrennte, monochrome Flächen statt kontinuierlicher Farbverläufe. In regelmäßigen Intervallen auftretende Lücken deuten dagegen auf digitale Bildbearbeitung 36, z.b. eine Verstärkung des Kontrastes, hin (vgl. Abbildung 17). Die Ursache für Lücken im Histogramm kann aber auch einfach das Fehlen bestimmter Tonwerte im aufgenommenen Motiv sein. Abbildung 16: Banding durch Reduzierung der Farbtiefe, nach MAESTRI (vgl.2000, S. 154) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) Abbildung 17: Banding durch Bildbearbeitung, nach MAESTRI (vgl. 2000, S. 154) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) Clipping Digitale Bilder haben einen begrenzten Tonwertbereich. Jenseits von reinem Weiß (1) und Schwarz (0) können keine Tonwerte dargestellt werden. Alle Pixel, deren Werte außerhalb dieser Maximalwerte liegen, werden als reines Weiß oder reines Schwarz dargestellt. Durch Überbelichtung oder digitale Manipulation können deshalb Tonwerte am linken oder am rechten Rand des Histogramms unwiederbringlich verloren gehen. 37 Abbildung 18 zeigt ein Bild, bei dem Clipping in den Lichtern auftritt. Bilddetails in den hellen Flächen gehen so verloren. Im Histogramm zeigt sich dies als Konzentration der Tonwerte am rechten Rand. 35 vgl. MAESTRI (2000, S.153 und S. 154) 36 vgl. MAESTRI (2000, S.153 und S. 154) 37 vgl. MAESTRI (2000, S. 157)

20 4.2 Bildbearbeitung Abbildung 18: Clipping, nach MAESTRI (vgl. 2000, S.157) a) Bild (links) b) Zugehöriges Histogramm (rechts) Digitale Bildbearbeitung Bildoperationen 57 Unter digitaler Bildbearbeitung versteht man nach KOLB die digitale Aufbereitung, Manipulation und Komposition von Bildmaterial. 38 Durch die digitale Darstellung ist die Informationsmenge eines Bildes begrenzt. BRINKMANN betont, dass fast jede Manipulation eines digitalen Bildes letztlich auch zu einer Herabsetzung der Bildqualität führt. 39 Wenn man versteht, wie eine Bildoperation ein Bild verändert, kann man die Bildverschlechterung minimieren. Eine Bildoperation ist eine Berechnung, durch die man aus einem oder mehreren Eingangsbildern ein neues, modifiziertes Ergebnisbild erhält Die Berechnung des Ergebnisbildes kann durch logische Operationen oder arithmetisch erfolgen. Alle Werte einer logisch-bitweisen Operation sind binär, also entweder 0 oder 1. Die Ergebniswerte werden anhand von so genannten Wahrheitstabellen nach den Gesetzmäßigkeiten der binären Logik ermittelt. Mit Ausnahme spezieller Anwendungen (z.b. Verknüpfungen wie Überschneidungen, Vereinigung und Durchschnittsberechnung) sind die Ergebnisse binärer Operationen mit nicht-monochromen Bildern nur schwer vorherzusagen. Im Folgenden werden wir uns deshalb ausschließlich mit arithmetischen Bildoperationen, die auf die RGB-Kanäle eines Bildes angewendet werden, beschäftigen. Der Wertebereich arithmetischer Bildoperationen wird durch die Farbtiefe des Bildes bestimmt: bei einer Farbtiefe von 8-Bit sind dies die Werte Die Berechnungen basieren auf einfachen Grundrechenarten (Addition, Subtraktion, Multiplikation etc.) und haben gewöhnlich vorhersehbare Ergebnisse wie Aufhellen oder farbige Überblendungen (siehe Abschnitt ). Bei einer Punktoperation ist der Wert eines Ergebnispixels nur von dem Wert des entsprechenden (koordinatengleichen) Eingangspixels abhängig (vgl. Abbildung 19). Beispiele für solche Operationen sind Helligkeits-, Farb- und Kontrastkorrekturen. Aufwändigere Bildoperationen und solche, die mehrere Eingangsbilder zu einem Ergebnisbild verbinden (vgl. Abschnitt ), sind häufig Variationen und Kombinationen elementarer Bildoperationen. Lokale Operationen beziehen bei der Berechnung des Wertes eines Ergebnispixels die den (koordinatengleichen) Eingangspixel umgebenden Pixel mit ein. Im Extremfall werden alle Eingangspixel des Bildes berücksichtigt, um den Ergebniswert eines Pixels des Ergebnisbildes zu ermitteln. 40 Mit der Größe der einbezogenen Umgebung steigt der Aufwand zur Berechnung, d.h. die Anzahl der auszuführenden Rechenoperationen zur 38 vgl. KOLB (2002, Folie 2) 39 vgl. BRINKMANN (1999, S. 33) 40 vgl. YOUNG u.a. (1995)

21 4.2 Bildbearbeitung Berechnung des Wertes jedes Ergebnispixels (vgl. Abbildung 19). Im Abschnitt werden als Beispiel für lokale Operationen räumliche Filter vorgestellt. In diesem Zusammenhang werden wir auch die geometrische Transformation von Bildern betrachten. Abbildung 19: Bildoperationen mit einem Eingangsbild, nach YOUNG u.a. (vgl. 1995) Arithmetische Bildoperationen mit einem Eingangsbild Transformationskurve Punktoperationen mit nur einem Eingangsbild lassen sich als Funktion und Transformationskurve darstellen. In Abbildung 20 zeigt die X-Achse die Helligkeitswerte aller Eingangspixel, auf der Y-Achse sind die Werte der Ergebnispixel angetragen. Der Wertebereich ist auf Werte von 0 (Schwarz) bis 1 (Weiß) normiert, kleinere oder größere Werte werden in der Regel einfach abgeschnitten. Die Werte der Eingangspixel (I) und der Ergebnispixel (O) sind in Abbildung 20 identisch, es findet also keine Manipulation des Bildes statt Pixelwerte des Ergebnisbildes 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 O=I Pixelwerte des Eingangsbildes Abbildung 20: Ausgangsgraph O=I, nach BRINKMANN (vgl. 1999, S.34) 58

22 4.2 Bildbearbeitung Helligkeitsänderungen Addition Durch das Addieren eines konstanten Wertes zu jedem Pixel werden alle Tonwertbereiche eines Bildes gleichmäßig aufgehellt, durch Subtraktion abgedunkelt. Diese Operationen entsprechen einer vertikalen Verschiebung der Transformationskurve 41 (vgl. Abbildung 21). In der Histogrammdarstellung ist eine Helligkeitsänderung durch Addition als horizontale Verschiebung aller Balken zu sehen (vgl. Abbildung 22). Abbildung 21: Helligkeitsänderung durch Addition O=I + 0.4, nach KRAUS (vgl. 2000, S. 192) a) Transformationskurven (links) b) Eingangs-und Ergebnisbild (rechts) Beim starken Aufhellen durch Addition können unerwünschte Nebeneffekte auftreten. In unserem Beispiel (vgl. Abbildung 21) veränderten sich durch die Addition die dunkelsten im Bild vorhanden Werte von Schwarz (0) nach Grau. Da im Ergebnisbild keine Werte unterhalb von 0,4 mehr vorhanden sind, wirken die dunklen Töne des Bildes ausgewaschen. Außerdem werden alle Werte, die den Maximalwert von 1 (Weiß) übersteigen abgeschnitten, so dass alle diese Pixel im Ergebnisbild die Farbe Weiß haben. Dieses Problem wird Clipping genannt (vgl. Abschnitt ). Abbildung 22: Helligkeitsänderung durch Addition O=I a) Histogramm des Eingangsbildes (links) b) Histogramm des Ergebnisbildes (rechts). Da nun deutlich mehr Pixel den Wert 1 (ganz rechts) haben, vermindert sich Balkenhöhe in den übrigen Tonwertbereichen vgl. BRINKMANN (1999, S.36 - S.38)

23 4.2 Bildbearbeitung Multiplikation Bei der Multiplikation jedes Pixels mit einem konstanten Wert größer 1 wird das Bild in den hellen Bereichen stärker aufgehellt, als in den Tiefen (vgl. Abbildung 23). Ein Vorteil gegenüber der Aufhellung durch Addition ist, dass die dunkelsten Töne nicht so stark verloren gehen. Eine Multiplikation mit dem Wert des Eingangsbildes für Schwarz (0) ergibt immer den Wert 0 (Schwarz) im Ergebnisbild. In den hellen Bereichen kann es aber zu Clipping kommen. In unserem Beispiel sind durch Multiplikation mit 2 alle Werte des Ergebnisbildes doppelt so hell wie die Werte des Eingangsbildes. Alle Werte oberhalb von 0,5 (mittleres Grau) werden zu 1 (reinem Weiß). 42 Abbildung 23: Helligkeitsänderung durch Multiplikation O=I x 2, nach BRINKMANN (vgl. 1999, S.35) a) Transformationskurven (links) b) Eingangs-und Ergebnisbild (rechts) Gammakorrektur Bei einer Gammakorrektur werden die Pixel verschiedener Helligkeitsbereiche eines Bildes durch eine nichtlineare Transformationsfunktion unterschiedlich stark verändert. Die Transformationskurve in Abbildung 24 a zeigt, dass die stärkste Änderung im Bereich der Mitteltöne (0,5) erfolgt, während die Endpunkte der Kurve, also die Werte schwarzer (0) und weißer (1) Pixel konstant bleiben. Ein Informationsverlust durch Clip-ping in den hellen Bereichen oder ein ausgewaschenes Schwarz wird so auch bei starken Korrekturen vermieden. Die Darstellung in Abbildung 24 a verdeutlicht das Prinzip der Gammakorrektur. 42 vgl. BRINKMANN (1999, S S. 38) Abbildung 24: Gammakorrektur a) Prinzip der Gammakorrektur nach KRAUS (vgl. 2000, S. 192)

24 Tatsächlich wird eher eine Funktion wie in Abbildung 24 b eingesetzt Bildbearbeitung Abbildung 24: Gammakorrektur b) Graph der Funktion O=I 1/Gamma mit Gamma=1.7, (unten links), nach BRINKMANN (vgl. 1999, S.39) c) Eingangs-und Ergebnisbild der Funktion in b), (unten rechts) REZEPTHINWEIS 6: siehe II. Farb- und Tonwertkorrekturen (Tonwertkorrektur) Umkehrbarkeit von Bildoperationen Die meisten Bildoperationen können nicht einfach dadurch rückgängig gemacht werden, dass man die Operation erneut mit anderen Parametern anwendet, selbst wenn dies (mathematisch) plausibel erscheint. Bei solchen Überlegung muss, falls Werte die außerhalb des Wertebereichs (0-1) liegen, einfach abgeschnitten werden, der Informationsverlust durch Clipping berücksichtigt werden. Beispiel1 61 Beispiel 1: Ein Bild wird zunächst durch eine gleichmäßige Helligkeitsänderung (Addition von 0,4) aufgehellt, wodurch sich die Transformationskurve nach oben verschiebt (vgl. Abbildung 25 a). In den Lichtern gehen Tonwerte durch Clipping verloren. Später erscheint die Änderung zu stark, so dass das Bild nun mit einer Helligkeitsänderung (Subtraktion von 0,3) abgedunkelt wird (Abbildung 25 b). Die Kurve wird nun wieder nach unten verschoben. Dadurch können aber die abgeschnittenen Tonwerte in den Lichtern nicht wiederhergestellt werden. Obwohl die beiden Bearbeitungsschritte insgesamt nur eine leichte Aufhellung (+ 0,4-0,3 = 0,1) ergeben, verliert das Bild durch Clipping endgültig 40% der Farbinformation. Bei einer einmaligen gleichmäßigen Helligkeitsänderung der selben Stärke (Addition von + 0,1) bleibt der Informationsverlust durch Clipping deutlich geringer (vgl. Abbildung 25 c). 43 vgl. BRINKMANN (1999, S. 38 und S. 239)

25 4.2 Bildbearbeitung Abbildung 25: Informationsverlust durch Clipping bei Helligkeitsänderungen a) Transformationskurve (Addition von 0,4), Ergebnisbild (links) b) Transformationskurve (Addition von 0,4, Subtraktion von 0,3), Ergebnisbild (Mitte) c) Transformationskurve (Addition von 0,1), Ergebnisbild (rechts) Kontraständerungen Kontrast beschreibt die Helligkeitsdifferenz zwischen den hellsten und dunkelsten Bereichen eines Bildes. Eine Bildoperation, die den Kontrast eines Bildes erhöht, hellt also gleichzeitig die Lichter auf und dunkelt die Tiefen ab. In der Transformationskurve einer einfachen Kontraständerungsoperation (vgl. Abbildung 26) zeigt sich dies als Änderung der Steigung durch Drehung um den Diagrammmittelpunkt. 44 Eine Vergrößerung der positiven Steigung (Drehung der Ausgangsgeraden im Gegenuhrzeigersinn) ergibt einen höheren Kontrast im Ergebnisbild, eine Reduzierung der Steigung (Drehung im Uhrzeigersinn) einen niedrigen Kontrast. Die Transformationskurve einer im Vergleich zur Abbildung 26 verbesserten Kontraständerungsoperation ist eher s-förmig, um weichere Übergänge in den Lichtern und Tiefen zu ermöglichen vgl. KRAUS (2001, S. 192)

26 4.2 Bildbearbeitung Abbildung 26: Einfache Kontrastkorrektur O=(I- 0,33) x 3, nach KRAUS (vgl.2000, S.192) und BRINKMANN (vgl.1999,s.40) a) Transformationskurven (links) b) Eingangs-und Ergebnisbild (rechts) Abbildung 27 zeigt ein Bild mit niedrigem Kontrast (vgl. Abschnitt ), das nicht vom ganzen verfügbaren Tonwertbereich Gebrauch macht. Eine Erhöhung des Kontrastes zeigt sich, indem das Histogramm über den gesamten Tonwertbereich gedehnt wird. Dies geschieht durch eine Umverteilung der Tonwerte, wobei Lücken im Histogramm entstehen Abbildung 27: Erhöhen des Kontrastes durch Dehnung des Histogramms a) Eingangsbild und zugehöriges Histogramm (oben) b) Ergebnisbild und zugehöriges Histogramm (unten) 45 vgl. YOUNG u. a. (1995)

27 4.2 Bildbearbeitung Farbkorrektur Allgemeines Eine Helligkeitsänderung kann als Spezialfall einer Farbkorrektur betrachtet werden. Während bei einer Helligkeitsänderung die Bildoperation in gleicher Stärke auf alle Grundfarbenkanäle wirkt, wird eine Farbkorrekturoperation separat und nicht notwendigerweise in gleicher Stärke auf die einzelnen Farbkanäle angewendet. 46 Abbildung 28: Komplementärfarben (vereinfachte Version des Farbkreises) In Abbildung 29 wird die RGB-Multiplikation (0.7, 1.1,1) deshalb durch drei Transformationskurven für die einzelnen Farbkanäle abgebildet. Das Ergebnisbild zeigt einen Farbstich in Richtung Grün und Cyan, der darauf zurückzuführen ist, dass der Grünkanal leicht verstärkt (Multiplikation mit 1.1) und gleichzeitig der Rotkanal abgeschwächt wird (Multiplikation mit 0.7), während der Blaukanal unverändert bleibt (Multiplikation mit 1). Abbildung 29: Farbkorrektur durch kanalweises Multiplizieren, nach BRINKMANN (vgl. 1999, S.37) a) Transformationskurven (links) b) Eingangs-und Ergebnisbild (rechts) Farbstich 64 Ein Scanner misst bei der Bilddigitalisierung in bestimmten horizontalen und vertikalen Abständen die Helligkeit der Vorlage. Dabei werden mit Sensoren, die durch Farbfilter abgeschirmt oder die nur für einen bestimmten Bereich des Lichtspektrums empfindlich sind, die RGB-Grundfarbenanteile getrennt in die Farbkanäle des entstehenden Scans eingelesen. 47 Ein häufiger Fehler beim Digitalisieren eines Bildes mit einem Scanner oder bei der Aufnahme mit einer Digitalkamera ist ein im gesamten Bild gleichmäßiger Farbstich. Wenn einzelne Farbkomponenten im Vergleich zum Originalbild zu hell oder zu dunkel sind, tritt in der Bilddatei ein Farbstich in den Grundfarben des RGB-Modells oder deren 46 vgl. BRINKMANN (1999, S. 37) 47 vgl. KRAUS (2001, S.20)

28 4.2 Bildbearbeitung Komplementärfarben auf. Eine Verfärbung in einer der Grundfarben Rot, Grün und Blau kann entstehen, wenn im Bild einer der Grundfarbenkanäle (RGB) heller ist als im Originalbild oder/und zwei der Grundfarbenkanäle um den gleichen Betrag dunkler sind. Ist ein Grundfarbenkanal (RGB) dunkler als im Originalbild oder/und zwei der Grund-farbenkanäle um den gleichen Betrag heller, hat dies im Bild eine Verfärbung in der Komplementärfarbe (vgl. Abbildung 28) des zu dunklen Grundfarbenkanals zur Folge. Im Bild entsteht also ein Farbstich in Cyan, Magenta oder Gelb. 48 Eine Korrektur ist entweder durch das Anpassen der einen, zu hellen oder zu dunklen Grundfarbenkomponente, oder der anderen beiden Grundfarbkomponenten um den gleichen Wert möglich. Letzteres entspricht einer Veränderung des Anteil der Komplementärfarbe der zu hellen oder zu dunklen Grundfarbenkomponente. Diese Korrekturverfahren beeinflussen die Bildhelligkeit insgesamt. REZEPTHINWEIS 7: siehe auch II. Farb- und Tonwertkorrekturen (Farbstiche verstehen, Farbstiche entfernen Retusche und Effekte Filter Schon in der konventionellen Fotografie beliebt, gibt es in der elektronischen Bildbearbeitung eine fast unüberschaubare Anzahl verschiedener Filter. Meist werden mit dem Begriff Filter Zusatzmodule oder Plug-Ins für Spezialeffekte bezeichnet. KRAUS beschreibt Filter als Softwarefunktionen zur Veränderung bestimmter Bildeigenschaften. 49 Um einen Filter auf eine Pixelgruppe anzuwenden, ist es nicht notwendig, den Filter- Algorithmus zu kennen. Für viele Filter lassen sich im Dialogfenster des Bildbearbeitungsprogrammes lediglich einige Parameter, aber nicht der zu grunde liegende Algorithmus verändern. 50 Einige Programme bieten aber eine Schnittstelle für eigene Filter an. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Vielzahl der Filter verschiedenen Kategorien zuzuordnen. Bei einer Einteilung bezüglich der Funktion kann man Korrekturfilter und Filter für Spezialeffekte von solchen Filtern unterscheiden, die Bildelemente generieren. Mit Hilfe von Korrekturfiltern wird versucht, Verfälschungen und Bildfehler zu reduzieren. Beispiele sind Farbkorrekturen, die Korrektur der Bildschärfe oder das Entfernen von Verschmutzungen wie Staub. Auch alle (in Abschnitt ) bisher besprochen Bildoperationen sind Korrekturfilter. Im Ergebnisbild soll die Korrektur als solche nicht auffallen. Bei Spezialeffekten, wie der Farb- und Formverzerrung oder der Imitation traditioneller Zeichen- und Maltechniken sind die Veränderungen im Ergebnisbild dagegen deutlich sichtbar. Durch Filter generierte Bildelement können Farbverläufe, Muster oder Texturen sein Unter technischen Gesichtspunkten unterscheidet man Filter, die als Punktoperationen angewendet werden von lokalen Operationen und von Filtern im Frequenzbereich. Filter, die als lokale Operationen ausgeführt werden, heißen räumliche Filter (siehe Abschnitt ). Räumliche Filter sind z.b. Weichzeichnungsfilter, Scharfzeichnungsfilter, Störungsfilter z.b. zum Entfernen von Staub, Vergröberungsfilter und Stilisierungsfilter wie Kantenerkennung oder Extrudieren. Einige Filter, die geeignet sind Bildstörungen zu beheben, arbeiten im Frequenzbereich. Ein Tiefpassfilter entfernt beispielsweise hohe Frequenzen, um im Bild Rauschen zu unterdrücken. 51 Die Berechnung eines Ergebnispixels beruht dabei auf allen Pixeln des 48 vgl. KRAUS (2001, S. 196) 49 vgl. KRAUS (2001, S. 361) 50 vgl. MÜNZ (2001) Filter 51 vgl. KOLB (2002, Folie 76)

29 4.2 Bildbearbeitung Eingangsbildes. Eine weitere Kategorie sind Filter, die geometrische Transformationen auf ein Bild anwenden, also Bildbereiche verzerren, verkrümmen oder verflüssigen, zerschneiden oder im 3D-Raum verzerren. Komplexere Filter können sich auch aus der Kombination und Abfolge verschiedener einfacher Filter ergeben. Filter, die traditionelle Zeichen-, Mal-, oder andere künstlerische Techniken simulieren oder Muster applizieren sind häufig Kombinationen verschiedener Filter. In Photoshop werden automatische Abfolgen von Filtern, Ebenenstilen und/oder Programmfunktionen auch als Effekte bezeichnet. 52 Photoshop hat so genannte Werkzeuge, mit denen man einige Filter (z.b. Weichzeichner) auch interaktiv anwenden kann. Werkzeuge erlauben eine genaue Kontrolle über den Anwendungsbereich, da Durchmesser und Kantenschärfe der so genannten Werkzeugspitze verändert werden können Unerwünschte Bilddetails Bildmängel wie Staub, Fusseln, Haare, Fingerabdrücke und ähnliches können aufgrund von Verschmutzung von Scanner oder Vorlage mitdigitalisiert werden oder bereits in der Vorlage enthalten sein. Da Retuschearbeiten Zeit und Geduld erfordern, sollte man möglichst versuchen, Verschmutzungen bereits beim Digitalisieren zu vermeiden. 53 Um Staubkörner und ähnliches nachträglich zu reduzieren, helfen spezielle räumliche Filter (vgl. Abschnitt ), die solche Störungen automatisch durch das Verschmelzen unähnlicher Pixel in Bereichen, die keine Kanten bzw. Farbübergänge beinhalten, beheben. Dabei kann es aber zum Verlust von Bilddetails kommen. Beschädigungen der Vorlage, wie Kratzer können durch manuelle Retusche mit Kopien von Pixeln intakter Bildstellen überdeckt werden. Auch inhaltlich unerwünschte Bilddetails lassen sich entfernen oder korrigieren, wie z.b. durch das Blitzlicht einer Kamera rot wirkende Augen. REZEPTHINWEIS 8: siehe auch III. Bildretusche und Effekte Räumliche Filter Funktionsweise Räumliche Filter sind lokale Operationen (vgl. Abschnitt ), die mehrere benachbarte Pixel des Eingangsbildes berücksichtigen, um den Ergebniswert eines Pixels des Ergebnisbildes zu ermitteln. Die zur Berechnung einbezogene, meist quadratische Pixelgruppe, wird als Kernel bezeichnet. Häufig werden Kernel mit ungerader Zeilen- und Reihenzahl verwendet, beispielsweise 3x3 oder 5x5 Pixel. 54 Die Filteralgorithmen basieren oftmals auf gewichteten Durchschnittsberechnungen vgl. ADOBE SYSTEMS INC. (2001b) 53 vgl. KRAUS (2001, S ) 54 vgl. BRINKMANN (1999, S. 46)