Digitale Medien 7. DIGITALE BILDMANIPULATION Es ist ein Grundproblem der Menschen: Wir glauben, was wir sehen Frank Keil (Yale University) Wenn Leute zum Beispiel einen Fernsehbericht betrachten, bei dem die Aussagen von Bild und Text einander widersprechen, denken sie, die Bilder seien wahr und die Texte falsch. Thomas Knieper (Uni München) Der Grund dafür lautet: Das Auge ist der wichtigste Sinn des Menschen. Ihm vertraut er mehr als sämtlichen anderen Wahrnehmungen Wir sind Augentiere Ernst Pöppel, (Universität München) Diese Vormacht des Sehsinns drückt sich bis heute darin aus, dass die Hälfte des menschlichen Hirns für die Verarbeitung visueller Reize zuständig ist. Bildretusche Bildretusche 1
Bildretusche Wer die Bilder beherrscht, beherrscht die Köpfe der Menschen. Bill Gates http://www.spiegel.de/fotostrecke/fotostrecke 24202 5.html Bildretusche Bildretusche Bildmanipulation Die Macht der Bilder 2
Aktuelle Beispiele Aktuelle Beispiele Kim Jong Un lässt seinen entmachteten Onkel aus Bildern entfernen Spiegel Meldung vom 9.12.2013 (http://www.spiegel.de/politik/ausland/wie nordkorea kims onkel chang song taekwegretuschiert a 938118.html) Teilweise durch Entfernen, teilweise durch Zoom oder Änderung der Perspektive Kim Jong Un lässt seinen entmachteten Onkel aus Bildern entfernen Historisches Beispiel Entfernung Trotzkis aus einem historischen Foto Historisches Beispiel 16 http://de.wikipedia.org/wiki/leo_trotzki http://www.welt.de/kultur/history/article13794477/wie-stalin-und-ulbricht-fotos-retuschieren-liessen.html http://www.welt.de/kultur/history/article13794477/wie-stalin-und-ulbricht-fotos-retuschieren-liessen.html Historisches Beispiel 17 Historisches Beispiel 18 http://www.welt.de/kultur/history/article13794477/wie-stalin-und-ulbricht-fotos-retuschieren-liessen.html http://www.welt.de/kultur/history/article13794477/wie-stalin-und-ulbricht-fotos-retuschieren-liessen.html 3
http://www.hongkiat.com/blog/52-worst-photoshop-mistakes-in-magazines/ http://www.gizmodo.co.uk/2012/10/10-worst-photoshops-of-all-time/ http://www.gizmodo.co.uk/2012/10/10-worst-photoshops-of-all-time/ http://www.hongkiat.com/blog/52-worst-photoshop-mistakes-in-magazines/ 23 24 http://www.psdisasters.com/2014/05/mobstub-seeing-triple.html/pool-cover-up-psd http://www.psdisasters.com/2014/05/gulf-half-jeeps.html/gulf-ad-psd 4
Kein Photoshop Desaster trotzdem nicht empfehlenswert http://www.studier-in-halle.de/studieren/cms/front_content.php?idcat=57 http://www.chip.de/bildergalerie/photoshop-fails-die-groessten-bearbeitungs-pannen-galerie_59201520.html Heute 28 1. Manipulation an einem Bild 1. Korrekturen 2. Werkzeuge 3. Ebenen 4. 5. Filter 6. Beispiele 2. Manipulationen an/mit mehreren Bildern 1. Mosaiken 2. Stitching 3. High Dynamic Range Image (HDRI) 4. Stereobilder Digitale Bildmanipulation 29 MANIPULATIONEN AN EINZELNEN BILDERN Bildbearbeitung computerunterstützte Bearbeitung digitaler Bilder (i.d.r. Rastergraphiken) Bilder werden optimiert, verfremdet, modifiziert, manipuliert Sinnvoll beispielsweise für die Behebung von Fehlern: falsche Belichtung, Kameraschwächen Helligkeits und/oder Kontrastschwäche, Bildrauschen, Rote Augen Effekt etc. Abwedeln und Nachbelichten: partielle Reduzierung oder Steigerung der Belichtung Ausgleich zu hoher Negativkontraste 5
Transformationen: Skalieren, Rotieren, Bewegen, Spiegeln, Verzerren Invertieren: Umkehrung der Farben, gegenteilige Farbe des jeweiligen Farbraumes, RGB: Farbwert der einzelnen Farbe wird von ihrem Maximalwert abgezogen Histogramm: zeigt Häufigkeitsverteilung von Farbwerten, genutzt z.b. zur Belichtungskorrektur, Egalisierung Histogramm zeigt die Verteilung der Helligkeitswerte eines Bildes auch die Verteilung der Farbwerte Balkendiagramm ohne Lücken Höhe des Balkens über Helligkeitswert = Häufigkeit des Vorkommens Erkennung und Korrektur von Unterbelichtung, Überbelichtung schlechter Farbverteilung 33 Histogramm in der Fotografie Grobe Einschätzung 34 Überbelichtet: Unterbelichtet: Weder Unter noch Überbelichtet: automatische Korrekturen, geeignet für Neueinsteiger qualitativ schlechter als eigenhändige Korrekturen, z.b. Tonwertkorrektur, Kontrast, Farbe Optionen können festgelegt und als Standard abgelegt werden http://kwerfeldein.de/2008/07/01/das-histogramm-verstehen/ : Freistellen von Bildbereichen Auswählen: Markieren von Bildbereichen, die dadurch ausgewählt und getrennt bearbeitet werden können Auswahlwerkzeuge geometrisch bestimmt (Rechteck, Ellipse), Lasso oder Zauberstab in Photoshop Polygon Lasso (Segmente verfügen über gerade Kanten) und magnetisches Lasso (Ausrichtung an definierten Bildbereichen) Auswahl mit dem Zauberstab: einheitlich gefärbte Bereiche können ausgewählt werden Kopierstempel: zur Korrektur von Schönheitsfehlern, kopiert Teil des Bildes zum Einfügen in dasselbe oder ein anderes Bild, Malen mit dem kopierten Bereich Heilen Werkzeug: Anders als beim Kopierstempel werden scharfe Kanten nicht mit kopiert. Maskieren: Auswahl von Bereichen zum Schutz vor Bearbeitung, Ebene kann über ihr liegende Ebenen maskieren (beschneiden/enthüllen) 6
Farben Änderung von Farbton, Farbsättigung, Farbmodus, Farbtiefe, Unterstützung unterschiedlicher Farbmodelle: HSV, CMY, RGB Künstliches Einfärben von S/W Bildern Auftrennung in Farbkanäle 44 Colorkey Technik: Hervorhebung eines Motivs in einem monochromen Bild dazu wird Farbbild in monochromes Bild umgewandelt, gewähltes Motiv bleibt farbig Mögliche Vorgehensweise: Bild dubliziert in Ebenen übereinander legen, obere Ebene in Grauwerte umwandeln, mittels Ebenenmaske transparenten Bereich festlegen oder mit Ebenen und Lasso, dabei weiche Auswahlkante möglich ColorKey-Technik Colorkey Quelle: Jacques Yasemin http://www.fotocommunity.de/pc/pc/extra/new2/display/14940231 Quelle: FAZ, 18.12.2006, Nr. 294 Quelle: Licht-Malerei http://www.licht-malerei.de/alte2/tutorial-bild-10.html Bildfilter große Auswahl an Graphik Filtern: z.b. Schärfe und Unschärfefilter, künstlerische Effekte wie Relief, Schatten, Weichzeichner... Unscharf Maskieren: erhöht den Kontrast entlang den Bildkanten und zeichnet so Bild scharf Störungsfilter: Hinzufügen oder Entfernen zufällig verteilter Farbwerte werden verwendet, um Merkmale eines Bildes zu verändern Hervorhebungen Unterdrückung Beispiele: Weichzeichner, Scharfzeichner, Rauschfilter, 7
Beispielbild: Weichzeichner Beispiel: Fleckentfernung Originalbild: http://de.wikipedia.org/wiki/rangordnungsfilter Bearbeitet mit GIMP Kantenfilter: Beispiel Sobel Kantenhervorhebung Predator Rote Augen Filter Weitere Filter Licht und Schatten Rote Augen Filter Arbeit auf Farbwertbasis (einfachster Fall) Problem: alle Roten Flächen werden eingefärbt Künstlerisch Glitzern: Helle Bereiche bekommen Strahlenkranz Lichteffekte: Lichteinfall (durch offenes Fenster) Linsenreflex, Supernova, Verlaufsaufhellung Schlagschatten: Hinzufügen von halbtransparenten Schatten Glasbausteine: Simulation des Blicks durch eine Wand aus Glasbausteinen 8
Künstlerisch Simulation von Leinwand, Stoffmalerei, Weben Kaffeeflecken, alte Fotos Kubismus Ölgemälde Nahtloses Kacheln etc. Digitale Bildmanipulation 58 MANIPULATION MIT MEHREREN BILDERN/FOTOS Bildquelle: http://www.spiegel.de/politik/deutschland/0,1518,667189,00.html 60 Fotomontage, Fotocollage, Fotomosaik z.b. Erstellung eines Mosaiks aus vielen kleinen Fotos Pixelbereich im Bild wird durch ein Foto mit entsprechendem durchschnittlichen Farbwert ersetzt Software: z.b. Mosaic Creator Stitching Freihandaufnahme Stitching: Erstellen einer großen Fotografie aus verschiedenen kleinen, z.b. Panorama Teilbilder müssen vom selben Aufnahmestandpunkt aufgenommen sein Photoshop: Datei Automatisieren Photomerge Nutzung der AF Messfelder weitere Möglichkeit: Einblenden von Gittern http://www.heiliger-net.de/panphoto/freihand.htm 9
Tiny Planets 63 Tiny Planets - Erzeugung 64 Ausgangspunkt: Panorama Panorama wird auf Quadrat verzerrt Danach auf Kreis mappen Gigapixel-Images, Rekorde 66 Nächste Stufe: Terapixel Image: Versuche auf Siggraph 2014 mit Makroaufnahmen Mond 681 Gigapixel London 320 Gigapixels Shanghai 272 Gigapixel Sevilla 111 Gigapixel London 80 Gigapixel Budapest 70 Gigapixel Vienna 50 Gigapixel Marburg 47 Gigapixel Dubai 45 Gigapixel Saint Raphaël 41 Gigapixel Gigapixel Tour (Guillaume Roumestan) Prague, indoor 40 Gigapixel Library in Strahov Monastery Paris 26 Gigapixel Dresden 26 Gigapixel LROC Northern Polar Mosaic (LNPM) Square image; 931,070 pixels across and down Total pixels: 866,891,344,900 (867 billion) Pixels with image data: 680,808,991,627 (681 billion) images: 10,581 Size of compressed mosaic: 950 Gigabytes Gesammelt in vier Jahren 2,54 Millionen km 2 Auflösung: 2m pro Pixel 67 http://gigamacro.com/make-a-1-trillion-pixel-macro-image/ http://lroc.sese.asu.edu/images/gigapan/ London 320 Gigapixels Gigapixel-Images, Vorgänger 68 Aufgenommen 2012, Aufnahmedauer: 3 Tage 48,640 Einzelbilder, Gesamt 320 GPixel Canon 7D 400mm mit Extender (Brennweitenverlängerung) + motorisierter Panohead Panohead schafft 72,000 Schritte pro 360 mit 4 Bildern pro Sekunde Mit normaler Auflösung gedruckt: 98mx24m Berechnung in ca. 3 Monaten mit Fujitsu Celsius R920 workstation mit 256GB RAM und 16 Kernen/3.1GHz http://360gigapixels.com/assets/pdf/london-320-press-release.pdf Kombination aus hunderten Einzelbildern Yosemite 17 Gigapixels/Glacier Point Claimed by: Gerard B. Maynard, New York, NY, USA Photograph from: Glacier Point, Yosemite National Park, CA, USA Dimensions: 214,414 pixels X 80,571 pixels Size: 96.5 GB Pixels: 17,275,550,394 Year: 2008, aufgenommen zwischen 30. Mai und 5. Juni http://www.yosemite-17-gigapixels.com 10
HDRI High Dynamic Range Image 75 Kameras haben einen kleineren Kontrastumfang als das menschl. Auge Problem: Kombination sehr heller und sehr dunkler Bereiche Sonne und Schatten Straßenlaterne im Dunkeln Erstellung: Synthese mehrerer, unterschiedlich belichteter Bilder Ausgangsbilder 76 Quelle: Wikipedia, http://de.wikipedia.org/wiki/high_dynamic_range_image Ergebnis 77 Stereobilder Aufnahme von zwei Bildern mit leicht verändertem Standpunkt Getrennt für jedes Auge 78 11