Informationsdichte / Auflösung eines Fotos bestimmen

[UlZi]

Hier sollte ich präzisieren: meinen Scan habe ich mit 4000 ppi gemacht. (Tatsächlich habe ich hier 3860 ppi gemessen, in beide Richtungen).

Das hast Du aber nicht anhand dem gezeigten Dia gemessen, sondern mit einem speziellen Test-Dia, oder?

Das mit 2000 ppi bezeichnete Bild ist das 4000 ppi Original im RawTherapee mit Resize 0.5 herunterskaliert. Hier sieht man schön. dass jeweils 4 Pixel zusammengefasst wurden.

Das als "2000 ppi auf 4000 ppi hochgerechnete Bild" habe ich ebenfalls mit RawTherapee mit Resize 2.0 hochskaliert. Dabei ist -offensichtlich mit nur wenig Verlust- wieder das 4000 ppi Bild entstanden.

Ja genau, deshalb behaupte ich ja, dass nicht wirklich Information verloren geht (außer ein paar Filmkornkanten und Rauschen), wenn man das Bild mit nur 2000 DPI, vielleicht sogar weniger, archiviert.

Nun hab ich mir den Spass gemacht, das 2000 ppi Bild auf 8000 ppi hochzurechnen, Resize 4.0. Dabei ist aber kein kleinpixeliges Bild entstanden, sondern ein sehr verwaschener (gar nicht so schlechter) Brei entstanden.

Es gibt ja verschiedene Resize-Algorithmen. In IrfanView findet man folgende: Resample-Laczos, Resample-B-Spline, etc. und eben Resize pur. Nur letzterer vervierfacht (bei 200 %) einfach nur die Pixel, alle anderen berechnen auf unterschiedliche Weise Glättungen. Dann kommt auch noch die Anzeige-Glättung dazu. Die kann man z.B. in IrfanView abschalten unter: Ansicht->Anzeigeoptionen->Resample ...
Mir scheint, dass Du das 3.Bild versehentlich nicht auf 8000 DPI sondern 8-fach, also auf 16000 DPI, vergrößert hast, bzw. das 4000 DPI Bild 4-fach. Man sieht auch da die quadratischen Pixel, wenn man hier im Firefox die Grafik in einem neuen Tab öffnet und dann mit Strg++ stark vergrößert. Dann erscheinen auch die Kanten der großen Quadrate der beiden anderen Ausschnitte geglättet.

Was ich damit eigentlich sagen will ist, dass beim Resampling je nach Software alle möglichen nicht durchschaubaren weitere Änderungen wie Glättungen im Hintergrund laufen können. (Einzig bei ImageJ habe ich Vertrauen dass es nur das macht, was man eingestellt hat).

Also wie oben beschrieben kann man das in IrfanView beeinflussen. Würde mich wundern, wenn das nicht auch in RT so ist.

[UlZi]

Du kannst Dir das in meinen Anmerkungen anschauen. Dort habe ich die Funktionalität der Wavelets dargelegt.

Leider finde ich da nur Inhaltsverzeichnis und Stichwortregister und der Link für die Beispiele führt auf einen passwortgeschützten Bereich.

[UlZi]

Beiliegend noch der gleiche Ausschnitt von der Häusergruppe von vorhin, aber:

• 48 bit tif, auf doppelter Pixelgrösse ("Resize 0.5" in RawTherapee, entspricht einer Auflösung von 2000 ppi)

Und dann eine Zusammensetzung von 4 Bildern (Ausschnitt am grossen Haus rechts in der Häusergruppe):

• links oben: 48 bit tif, 4000 ppi Dateigrösse 115 MByte

• rechts oben: 48 bit tif, 2000 ppi, Dateigrösse 26.1 MByte

• links unten: 24 bit jpeg, 100%, 4000 ppi, Dateigrösse 12.3 MByte

• rechts unten: 24 bit jpeg, 40%, 4000 ppi, Datgeigrösse 1.20 MByte

Ich habe mir mal Dein Originalbild ganz oben heruntergeladen und daraus einen Ausschnitt genommen. Den habe ich 2-, 4- und 8-fach herunter skaliert.

4000 DPI

Zoom_Ausschnitt.png (188.35 KiB) 175 mal betrachtet

2000 DPI

Zoom_Ausschnitt_2.png (65.52 KiB) 175 mal betrachtet

1000 DPI

Zoom_Ausschnitt_4.png (21.92 KiB) 175 mal betrachtet

Selbst bei 4-facher Verkleinerung sieht man keine Schärfe-Verluste, wenn man sich die Ausschnitte wieder vergrößert (mit Glättung) anschaut. Theoretisch müssen also auch für's Archiv 1000 DPI mit 48 Bit im TIFF-Format reichen.
Was ich merkwürdig finde: Meine 2-fach Skalierung entspricht in der "Pixeligkeit" Deinem 4000 DPI Ausschnitt. Entweder hast Du für den versehentlich ein schon 2-fach herunter skaliertes Bild genommen, oder Dein obiges großes Original hat 8000 DPI. (Der Bildname "Zoom" könnte darauf hindeuten.)

[UlZi]

Erst der 8-fach herunter skalierte Ausschnitt zeigt Schwächen in der Schärfe:

500 DPI

Zoom_Ausschnitt_8.png (6.56 KiB) 174 mal betrachtet

[Bobby]

Ich habe mir mal Dein Originalbild ganz oben heruntergeladen und daraus einen Ausschnitt genommen. Den habe ich 2-, 4- und 8-fach herunter skaliert

Was Du heruntergeladen hast, ist ein runtergemotzter Screenshot meines 48 bit tif. Er ist nur um Anschauen gut, bezüglich Inhalt auf Pixelebene ist er wertlos, er gibt bestenfalls die Pixels meines Bildschirms wieder. Die Originaldateien sind zu gross, um sie ins Forum zu laden.

Mir scheint, dass Du das 3.Bild versehentlich nicht auf 8000 DPI sondern 8-fach, also auf 16000 DPI, vergrößert hast, bzw. das 4000 DPI Bild 4-fach. Man sieht auch da die quadratischen Pixel, wenn man hier im Firefox die Grafik in einem neuen Tab öffnet und dann mit Strg++ stark vergrößert. Dann erscheinen auch die Kanten der großen Quadrate der beiden anderen Ausschnitte geglättet.

Ich hab das Original 4000 ppi tif (A) in RawTherapee zuerst mit Faktor resize 0.5 behandelt und (B) erhalten (das nannte ich vorher vereinfachend "2000 ppi"), und (B) dann mit mit Faktor resize 4 behandelt, ergibt dann Bild (C) entsprechend 8000 ppi. Hier die Dateigrössen: (A)=113 MB, (B)=26.1 MB, (C)=418 MB. Unten die Screenshots. In meinem vorigen Beitrag hat, wie Du richtig bemerkt hast, beim (C) etwas nicht gestimmt, bitte verzeih.

Übrigens würde ich IrfanView nur zum Anschauen der Bilder und keineswegs zur Bildanalyse verwenden. Meine Screenshots sind von Zoom-Bildern mit ImageJ. Dieses Programm ist absolut ehrlich und transparent.

Das hast Du aber nicht anhand dem gezeigten Dia gemessen, sondern mit einem speziellen Test-Dia, oder?

Ich habe einerseits ein USAF1951 Dichtetarget (von Lasersoft) verwendet. Anderseits habe ich (mit Hilfe von ImagaJ) die Anzahl Pixels über einen Kodak Diarahmen gemessen, dessen Diemsion ich mit der Schublehre messen konnte. Hier erhält man die Pixelgrösse bzw die (mögliche) Auflösung in Pixels per Inch, "ppi" (Dots per Inch, dpi, macht ein Tintenstrahldrucker). Für die effektive Auflöung kommt dann noch der Einfluss der Optik dazu.
Die Pixeldichte meines Scanners ist 3860 ppi in beiden Richtungen, die Auflösung gemäss Dichtetarget dann 3100 ppi entlang des CCD, und 3650 ppi in Scanrichtung.

Nun komme ich zu einer Frage, die wir uns schon anfangs stellen hätten sollen: Ist die Unschärfe Deiner Bilder durch das Bild selbst, oder durch den Scanner bedingt? Wie fokussiert Dein Scanner das Diapositiv? Bei meinem Scanner habe ich eine Autofokus-Einheit, wo die Linse relativ zum Dia bewegt wird. Andere Scanner legen das Dia jedoch nur in eine fixe Ebene ein, was je nach Art des Rahmens nicht immer optimal ist. - Auch ein Autofokus trifft wegen der Wölbung des Dias nicht immer seine ganze Fläche.

[Jossie]

Leider finde ich da nur Inhaltsverzeichnis und Stichwortregister und der Link für die Beispiele führt auf einen passwortgeschützten Bereich.

Da heisst es doch, dass man sich bei Interesse über meine Webseite an mich wenden solle. Geht leider momentan nicht über das Kontaktformular sondern nur so, wie es im linken Fenster beschrieben ist.

Hermann-Josef

[yogi]

Hallo,
ich habe nun einige Dias mit 2500 DPI im verlustfreien TIFF-Format gescannt.
Wenn ich mir die Scans vergrößert anschaue, sehe ich, dass erheblich weniger DPI gereicht hätten, um die abzutasten, da die Dias nicht so scharf belichtet sind.
Jetzt würde mich interessieren, um welchen Faktor ich die Auflösung verringern kann, ohne dass Bildinformation verloren geht. Quasi eine Zahl ähnlich der Entropie in der Informationstheorie.
Gibt es einen Algorithmus oder eine Software, die eine solche Zahl aus gegebenen Scans berechnen kann?

Ziel ist, die Bild-Größe und damit die Dateigröße optimal zu verringern.

Natürlich geht das über die Entropie, zu Formeln die KI fragen. Aber dafür müsste man das Bild segmentieren und die Entropie für jedes Segment berechnen, denn es kann ja sein, das in den Segmenten 1 bis N ohne Segment i alles unscharf ist, aber im Segment i die gewünschte Detailinformation sitzt. Aber was soll das? Vielleicht eine Doktorarbeit zur Bildstatistik für Fotos der 60er Jahre?

Es geht einfacher: Dias / Negative sichten, 90% wegwerfen, 10% in bester Auflösung scannen und nachbearbeiten.
Und: Die alte Verwechslung von Auflösung und Abtastrate. Auch wenn der Scanner laut Datenblatt mit X000 ppi scannt,ist das bestenfalls die Abtastrate (bestimmt die Menge der Pixel), die Auflösung (von Details) ist wesentlich geringer.
Aber: Fast alles auf Film ist "micro-verwackelt" und nicht optimal fokussiert. Es sei denn, es wurde professionell und mit Stativ gearbeitet.

[UlZi]

Natürlich geht das über die Entropie, zu Formeln die KI fragen. Aber dafür müsste man das Bild segmentieren und die Entropie für jedes Segment berechnen, denn es kann ja sein, das in den Segmenten 1 bis N ohne Segment i alles unscharf ist, aber im Segment i die gewünschte Detailinformation sitzt.

Dann wäre doch eine Statistik / Histogramm über die Entropie aller Segmente hilfreich. Wenn nur sehr wenige hohe Entropie haben, haben die ihre Ursache eher in Rauschen oder Filmkörnung. Die kann man dann getrost ignorieren, und eine Auflösung wählen, die 99 % der Segmente noch mit voller Entropie abbildet.

Aber was soll das? Vielleicht eine Doktorarbeit zur Bildstatistik für Fotos der 60er Jahre?

Ich vermute, dass es so eine längst gibt, und genauso, dass die Erkenntnisse daraus schon irgendwo in Software gegossen wurden. Danach suche ich.

[Bobby]

Bevor die Diskussion in die theoretische Thermodynamik übergeht, komme ich zu meiner Frage zurück: ist die Unschärfe der Bilder bereits im Negativ enthalten (Abbildungsschärfe und Fokussierung der Kamera) oder erst durch den Scanner entstanden (Abbildungsschärfe und Fokussierung des Scanners)?

[UlZi]

Bevor die Diskussion in die theoretische Thermodynamik übergeht, komme ich zu meiner Frage zurück: ist die Unschärfe der Bilder bereits im Negativ enthalten (Abbildungsschärfe und Fokussierung der Kamera) oder erst durch den Scanner entstanden (Abbildungsschärfe und Fokussierung des Scanners)?

So wie ich das hier einschätze kommt die Unschärfe von der Kamera, denn Staubfasern und Kratzer (bevor sie gegen IR rausgerechnet wurden) wurden sehr scharf abgebildet. Die chromatische Aberration ist allerdings eher der Scanner-Optik zuzuschreiben, da auf dem ganzen Bild gleichmäßig in die gleiche Richtung, auch wenn ich das nicht wirklich verstehe, denn der MM 6000 hat doch nur einen Spiegel und den Sensor, aber doch wohl keine Optik.

[Jossie]

MM 6000 hat doch nur einen Spiegel und den Sensor, aber doch wohl keine Optik.

Doch, laut Zeichnung von PIE hat der Scanner eine Optik. Es muss ja das Dia auf den Detektor abgebildet werden.

Hermann-Josef

[UlZi]

Doch, laut Zeichnung von PIE hat der Scanner eine Optik. Es muss ja das Dia auf den Detektor abgebildet werden.

Danke für die Korrektur. Ich war mir unsicher, und so war es gut, eine entgegen gerichtete Annahme mal in den Raum zu stellen.
Ja, vor dem Zeilendetektor muss eine wohl schmal ausgestaltete Linse sein, um darauf ein scharfes Bild zu erzeugen.
Jetzt wäre die Frage, ob es gelingen kann, die chromatische Aberration mechanisch zu korrigieren. Vermutlich schwierig.
Insofern, auch weil ich die 3000 Dias nicht nochmal scannen, ausrichten und beschneiden will (4 Monate Arbeit), wäre es interessant, ob es ein Werkzeug gibt, dass diese Aberration algorithmisch korrigieren kann. Müsste doch eigentlich gehen, die Rot/Grün-Anteile im Bild horizontal aufeinander zu zu schieben. Das wäre der Schritt, den ich dann noch vor der Auflösungsreduktion vornehmen müsste.

[yogi]

Chromatische Aberration mechanisch korrigieren? Durch Zerren an der Datei ?

Schau dich mal bei den AI (KI) Tools um.
Dort können auch deine matschigen Bilder aufpoliert werden.
Vergiss deine Auflösungsreduktion und komprimiere in HEIC, wenn Platz gespart werden soll.

Und wahrscheinlich wird nie ein Mensch deine 3000 Fotos betrachten wollen.

[UlZi]

[.....]

Am besten alles, langsam und nochmal lesen, dann erübrigen sich Deine Fragen und Vorschläge.
Und HEIC komprimiert auch umso besser, je geringer die Auflösung. Hier geht es allerdings um eine möglichst platzsparende 48-Bit-Roh-Archivierung.

[yogi]

Eigentlich sollte ich nach der letzten Anmerkung gar nichts mehr schreiben, aber was soll's.

Ich gebe zu, dass ich nach 30 Jahren professioneller Arbeit mit Bildsignalverarbeitung und Bilddatenkompression sowie 20 Jahren Scan-Erfahrung die Frage am Anfang als unsinnig wahrnehme.

Wenn es denn wirklich 3000 Fotos sein müssen, dann ergibt sich bei 120 MB pro Bild (tif, RAW gibt es hier nicht) eine Datenmenge von 1,2 TB, wenn man zusätzlich 2x datensichert. Zusätzlich kann man verlustlos komprimieren. Wo ist das Problem?

Soll Speicherplatz gespart werden, bleibe ich bei der Empfehlung "Klasse statt Masse", also Irrelevanzreduktion oder Kassation wie der Archivar sagt, durch Wegwerfen. Aber jeder wie er will.

PS: Da Bilddatenkompression Redundanz- und Irrelevanzreduktion (für den menschlichen Gesichtssinn) zum Ziel hat, sagt der Kompressionserfolg etwas über den Informationsgehalt des Bildes aus. Wenn da das Rauschen oder Korn nicht wäre ...

[Jossie]

Stimme Yogi voll und ganz zu!

Ein Scan mit dem MM6000 bei 5000 ppi hat mit IR-Kanal etwa 260 MByte. Das ergibt ein Datenvolumen von 0.8 TByte. So eine Festplatte kostet etwa €100. Warum ist das ein Problem?

Ich muss nochmals darauf zurückkommen: Wenn man wissen will, welche Skalen in einem Bild vertreten sind, dann ist nach meinem Verständnis die Fourier-Transformation das Mittel der Wahl. Ich bin da allerdings kein Experte. Aber mit RawTherapee und den Wavelets kann man z.B. ein Bild in die Anteile mit verschiedenen Auflösungen auftrennen (maximal 9 Intervalle sind möglich). Die Summe der Bilder ergibt dann das Endresultat. Hier ein Beispiel anhand eines gängigen Testbildes:

Screenshot 2026-02-08 142829.jpg (126.83 KiB) 30 mal betrachtet

Danach kann man zumindest grob entscheiden, ab wann keine zusätzliche Information mehr vorhanden ist. Im Beispiel oben wäre Ebene 1 wohl überflüssig.

Wavelets eignen sich übrigens hervorragend dazu, das Filmkorn zu unterdrücken. Man wählt die Ebenen so, dass die unterste praktisch nur die Skala der Korngröße enthält und lässt die dann im Endbild einfach weg. Nik-collection Dfine arbeitet z.B. mit Wavelets.

Wenn man tiefer einsteigen will, so bietet imageJ die FFT und ihr Inverses an.

Hermann-Josef

[UlZi]

... die Frage am Anfang als unsinnig wahrnehme.

Das ist der Punkt.
Dem einen ist halt Datensparsamkeit wichtig, warum auch immer, und dem anderen das meiden von Schweinefleisch. Darüber zu diskutieren ist selten sinnvoll bzw. ist "off topic".

... bei der Empfehlung "Klasse statt Masse", also Irrelevanzreduktion oder Kassation wie der Archivar sagt, durch Wegwerfen. Aber jeder wie er will.

Das mag bei "Profis" bzw. in der heutigen Digitalfotografie so sein, dass von einem Motiv 10 Ablichtungen gemacht werden, von denen 9 entsorgt werden können. In dem 50er -70er Jahren waren Dias noch eine exklusive und teure Angelegenheit. Da wurde die Kassation schon vor dem betätigen des Auslösers praktiziert. 2700 Dias über die Entwicklung und Erlebnisse einer 6-köpfigen Familie über 35 Jahre verteilt macht nur 6,4 Fotos pro Monat. Da ist nicht viel Redundantes dabei. Da schon vor dem Scannen mit Lupe etc. ein paar Dias auszusortieren macht wenig Sinn und ist unverhältnismäßig mühsam.

PS: Da Bilddatenkompression Redundanz- und Irrelevanzreduktion (für den menschlichen Gesichtssinn) zum Ziel hat, sagt der Kompressionserfolg etwas über den Informationsgehalt des Bildes aus. Wenn da das Rauschen oder Korn nicht wäre ...

Das stimmt. Das gibt mir aber noch keinen konkreten Grenzwert für die Auflösung, ab der relevanter Informationsverlust eintritt.

[UlZi]

Ein Scan mit dem MM6000 bei 5000 ppi hat mit IR-Kanal etwa 260 MByte. Das ergibt ein Datenvolumen von 0.8 TByte.

Genau das ist mir eben zu viel, warum auch immer.

Ich muss nochmals darauf zurückkommen: Wenn man wissen will, welche Skalen in einem Bild vertreten sind, dann ist nach meinem Verständnis die Fourier-Transformation das Mittel der Wahl. Ich bin da allerdings kein Experte. Aber mit RawTherapee und den Wavelets kann man z.B. ein Bild in die Anteile mit verschiedenen Auflösungen auftrennen (maximal 9 Intervalle sind möglich). Die Summe der Bilder ergibt dann das Endresultat. Hier ein Beispiel anhand eines gängigen Testbildes:
Danach kann man zumindest grob entscheiden, ab wann keine zusätzliche Information mehr vorhanden ist.

Danke für die tolle Illustration. Das motiviert mich, mir das da nochmal detaillierter anzuschauen (bin mit dem Handling von RT noch sehr "ungeschickt").

Im Beispiel oben wäre Ebene 1 wohl überflüssig.

Sicher kann man da auch die Differenz zwischen mit und ohne z.B. Ebene 1 anschauen, was dann genau den Verlust anzeigen würde.
Sind die Auflösungs-Ebenen da immer Vielfache von 2, oder gehen da auch krumme Werte? (kann ich ja selber mal gucken)

Wavelets eignen sich übrigens hervorragend dazu, das Filmkorn zu unterdrücken. Man wählt die Ebenen so, dass die unterste praktisch nur die Skala der Korngröße enthält und lässt die dann im Endbild einfach weg. Nik-collection Dfine arbeitet z.B. mit Wavelets.

Das ist interessant. Kann die Korngröße da auch auf beliebige Werte eingestellt werden, oder nur auf ganze Vielfache der Pixelgröße?

Wenn man tiefer einsteigen will, so bietet imageJ die FFT und ihr Inverses an.

Da bin ich noch dran, da die Befehle zu verstehen. Die Bedienung und Darstellung sind da ja schon sehr "speziell".

[Bobby]

Das gibt mir aber noch keinen konkreten Grenzwert für die Auflösung, ab der relevanter Informationsverlust eintritt

Jede Reduktion der Auflösung, egal wie unscharf das Bild ist, bringt einen Informationsverlust mit sich. Was man da als relevant befindet, ist subjektiv, oder wie Du es etwas unfein ausgedrückt hast: "Darüber zu diskutieren ist selten sinnvoll bzw. ist "off topic" ".

[yogi]

Google findet so einiges mit den Stichworten:

information content images entropy

Kostet aber meistens