Software zur Bildoptimierung
"Schärfen" und "Unscharf maskieren" sind die bekanntesten Werkzeuge gegen unscharfe Bilder.
Die steigenden Sensorauflösungen stellen immer höhere Anforderungen an die Objektive: Schon leichte Fehlfokussierungen oder ein zu geringes Auflösungsvermögen etwa in den Ecken führt zu sichtbaren Unschärfen. Zu den meistgenutzten Werkzeugen der Bildprogramme gehören deswegen diverse Schärfe...
Die steigenden Sensorauflösungen stellen immer höhere Anforderungen an die Objektive: Schon leichte Fehlfokussierungen oder ein zu geringes Auflösungsvermögen etwa in den Ecken führt zu sichtbaren Unschärfen. Zu den meistgenutzten Werkzeugen der Bildprogramme gehören deswegen diverse Schärfefilter wie die Unscharfmaskierung. Dabei vergleicht die Software das Bild mit einer unscharfen Version des Bildes, um Details und Kanten zu isolieren und den Kontrast zu verstärken. Doch die Kontrastverstärkung sorgt meist für sichtbare Artefakte im Bild. Einen Ausweg bieten Programme, die gezielter gegen die Unschärfe vorgehen.
Bei einem nicht korrekt fokussierten Bild sind Bündel von Lichtstrahlen nicht auf einen Punkt fokussiert, sondern über eine kreisförmige Fläche, den Zerstreuungskreis, verteilt. Die Bildinformation ist also zu einem gewissen Grad noch vorhanden, jedoch durch die Überlagerung der unscharfen Kreise vermischt. Wenn man also weiß, wie diese unscharfen Kreise über diese Pixel verteilt sind, könnte man sie, zumindest teilweise, wieder auseinanderrechnen.
Um aus dem unscharfen Bild auf die eigentlichen Bildinformationen schließen zu können, benötigt man eine Beschreibung der Unschärfe, um diese umkehren zu können. Dies erfolgt in der Regel durch eine Point Spread Function (PSF, meist als Matrix), die angeben soll, wie sich das Licht, das von einem unendlich kleinen Punkt ausgeht, durch die Unschärfe auf eine größere Fläche verteilt. Kennt man diese Funktion, kann man aus der Unschärfe im Bild theoretisch wieder einen unendlichen kleinen Lichtpunkt machen und somit zu einem scharfen Bild gelangen.
In der Praxis aber liegt das Problem darin, eine geeignete Funktion zu finden. Es gibt verschiedene Programme, die hier sehr unterschiedliche Ansätze verfolgen oder dem Fotografen mehrere zum Durchprobieren anbieten. So kann er etwa ausprobieren, ob die Gaußsche Verteilung zur Unschärfe seines Bildes passt. Gerade die Gaußsche Verteilung eignet sich zum Beispiel recht gut zum Ausgleichen leichter Bewegungsunschärfen. Photoshop bietet sie wohl deswegen seit der aktuellen Version CS2 unter "Selektiv scharfzeichnen" an. Zudem gibt es einige Photoshop-Plug-ins, die dies oder Ähnliches ermöglichen. Bei Fehlfokussierungen und anderen führt dies aber oft nicht zu optimalen Ergebnissen.
Eine weitere Gruppe von Verfahren versucht, die PSF zu erraten, dies wird oft als "blind deconvolution" bezeichnet, wobei meist iterativ nach einer passenden Funktion gesucht wird. Gemeint ist ein Prozess, der sich selbst steuert, indem er in kleinen Schritten vorgeht, nach jedem Schritt sein Ergebnis überprüft und hieraus Schlüsse für den nächsten Schritt zieht. Wie nicht anders zu erwarten, ist das recht langsam und hat das Problem einer geeigneten Abbruchbedingung, um die iterative Berechnung zu einem geeigneten Zeitpunkt zu beenden. Im Endeffekt stellt sich hier die Frage, wie man optimal automatisch beurteilen kann, ob das Ergebnis gut genug ist und von weiteren Berechnungen keine Verbesserung mehr ausgeht oder sogar eine Verschlechterung eintritt.
Für Unschärfe durch Fehlfokussierung, Objektivfehler, Beugung gibt es diverse Plug-ins für Photoshop. Besonders hervorzuheben ist hier Focus Fixer (https://www. fixerlabs.com/). Dieses Programm beinhaltet eine Datenbank mit Voreinstellungen für sehr viele Kameras und kann die Objektivinformationen aus den EXIF-Daten der Bilder in die Berechnung einbeziehen. Mittels beider Funktionen lassen sich auch ohne größeren Aufwand gute Ergebnisse erzielen. Im Endeffekt muss der Benutzer nur noch den Radius des Zerstreuungskreises (deblur) justieren. Wer es dabei übertreibt, erhält typischerweise Artefakte. Darüber hinaus kann man noch einen Schwellenwert (threshold) festlegen, um gegebenenfalls Rauschen soweit wie möglich aus den Berechnungen herauszuhalten.
Wie das Beispielbild zeigt, arbeitet Focus Fixer feinere Details heraus, als dies mit einer typischen Unscharfmaskierung gelingt. Darüber hinaus sind sie auch deutlicher zu erkennen. Nachteilig fällt auf, dass auch ein leichtes Rauschen verstärkt wurde. Um allerdings nur mit Unscharfmaskieren zu einem ähnlichen Schärfeeindruck zu kommen, müsste man wesentlich stärkere Artefakte an den Kanten hinnehmen.
Wenn die Grenze dessen, was man aus dem Bild noch herausholen kann, überschritten ist, erscheint häufig "edge ringing", eine Art Überschwingen an den Kanten. Mehr Informationsgehalt bietet das Bild in solch einem Fall nicht mehr. Solange man aber noch ein paar Informationen mit Deconvolution wiederherstellen kann, ist es USM (unscharf maskieren) und anderen darauf basierenden Schärfungsverfahren vorzuziehen; diese kann man bei Bedarf danach zur Erhöhung des Kontrasts an den Kanten immer noch verwenden.
Für eigene weitergehende Experimente ist die Freeware Image Analyzer (https://meesoft.logicnet. dk/Analyzer/) geeignet, die über sehr umfangreiche und flexible Funktionen für Deconvolution verfügt, die aber bei weitem nicht so einfach zu verwenden sind wie Focus Fixer. In Photoshop CS2 gibt es den oben erwähnten neuen Filter "selektiv scharfzeichnen", der bei ähnlichen Anwendungsgebieten den Ergebnissen von Focus Fixer näher kommt als normales "Unscharf maskieren". Allerdings zeigen sich teilweise nach wie vor die für Unscharfmaskieren typischen Artefakte an Kanten.
