Digitale Bildbearbeitung und Fotografie. Dozenten: Arne Scheffer

Transkript

1 Dozenten: Arne Scheffer

2 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 , , : blau! Teil : nicht fertig... CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer (Tree: Photoline Clip Art)

3 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?

4 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

5 Schärfeeindruck CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler Welches Bild ist schärfer?

6 Schärfeeindruck CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler CC BY-NC-ND 3.0: A. Scheffer, M. Hasseler Kontraste (= Helligkeitsunterschiede) im Bild bestimmen den Schärfeeindruck weiche Übergänge wirken unscharf harte Übergänge wirken scharf Schärfe insbesondere an Kanten gefragt

7 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

8 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: CC BY-NC-ND 3.0: Arne Scheffer 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

9 Farbräume: RGB additive Farbmischung von rot, grün und blau zu weiß:

10 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 BlauKomponente

11 Helligkeitsverteilung optimieren

12 Tonwertspreizung

13 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:

14 Bildmanipulation: Ausgangslage (identische Abbildung)

15 Gradationskurven: Treppenfunktion

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

17 Gradationskurven: Negativ erstellen

18 Gradationskurven: Gammakorrektur

19 Gradationskurven: S-Kurve I normale S-Kurve Mittenkontraste werden erhöht Randkontraste werden verringert

20 Gradationskurven: S-Kurve II S-Kurve an der Diagonale gespiegelt Mittenkontraste werden verringert Randkontraste werden erhöht

21 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?

22 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

23 Tonwertspreizung per Gradationskurve

24 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)

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

26 Farbräume: CIE-LAB Farbraum, der CMYK und RGB enthält: CIE-LAB, charakterisiert durch die 3 Parameter Helligkeit grün-rot, blau-gelb

27 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

28 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

29 Bildmanipulation: Gradationskurven: Farbsättigung Farbsättigungskorrektur über den Sättigungskanal bspw. im HSV-Farbraum rechts: sattere Farben unten: Verwandlung in ein Graubild

30 Gradationskurven: Sättigung raus + Treppenfunktion Reduktion auf 8 Farben (2*2*2) eine Schwarz-Weiß-Version ergibt sich (erst) durch vorherige Verwandlung in ein Graubild

31 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