Informationsdichte / Auflösung eines Fotos bestimmen

[Bobby]

Kostet aber meistens

Auf ResearchGate gibt es auch viel Information, gratis. Man muss sich aber registrieren. Das kostet auch nichts und es gibt keine lästigen Folgeabonnements.

[UlZi]

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.

Ich glaube, ich habe die Bedienung von RT grundsätzlich noch nicht verstanden.
Immerhin habe ich nach langem Probieren kapiert, wie man ein bestimmtes Bild zum Editieren auswählt ... Doppelklick auf ein Thumbnail.
Aber wie komme ich nun zur Ansicht der Verschiedenen Wavelet-Ebenen? Egal, in welcher Ebene den Regler unten bewege, in der Ansicht ändert sich nichts.

Wavelet-Bedienung.png (46.5 KiB) 573 mal betrachtet

Auf ResearchGate gibt es auch viel Information, gratis. Man muss sich aber registrieren. Das kostet auch nichts und es gibt keine lästigen Folgeabonnements.

Wo finde ich das ResearchGate denn?

[Jossie]

Ist schon lange her, dass ich das Beispiel mit RT erstellt habe. Momentan kann ich Dich leider nur auf die RT Dokumentation verweisen.

Hermann-Josef

[Bobby]

Wo finde ich das ResearchGate denn?

https://www.researchgate.net/

[yogi]

Ist doch eigentlich ganz einfach :

Mit Monsieur Fourier die höchste Ortsfrequenz im Bild bestimmen (setzt Überabtastung voraus)
Dann gemäß Herrn Shannon mit der doppelten Ortsfrequenz abtasten.
Fertig

[Jossie]

setzt Überabtastung voraus

...ist ja wohl gegeben!

Hermann-Josef

[UlZi]

Mit Monsieur Fourier die höchste Ortsfrequenz im Bild bestimmen (setzt Überabtastung voraus)
Dann gemäß Herrn Shannon mit der doppelten Ortsfrequenz abtasten.

So sieht das mit ImageJ aus:

raw480048_Ausschnitt.png (750.34 KiB) 552 mal betrachtet

raw480048_Ausschnitt_FFT.png (986.09 KiB) 552 mal betrachtet

Leider kann man da nirgendwo eine sinnvolle Schwelle erkennen, bis zu welcher Ortsfrequenz die relevanten Bildinhalte gehen. Vermutlich ist das Rauschsignal zu stark, Auch ist da leider keine Skala, wo man die jeweilige Ortsfrequenz ablesen könnte.
Vielleicht macht es Sinn, da erst mal einen Rauchfilter anzuwenden.

[UlZi]

Ist schon lange her, dass ich das Beispiel mit RT erstellt habe. Momentan kann ich Dich leider nur auf die RT Dokumentation verweisen.

In die hatte ich mich auch schon Stunden vertieft, aber des Pudels Kern nicht erfasst.
Nun kam mir aber ein Geistesblitz. Es ist nicht dasselbe, ob ich Auf den Schriftzug "Wavelet" klicke, oder auf das Einschalt-Icon. Der Unterschied war mir bisher nicht klar. Nun also hier mal ein paar Wavelets ...
Nur Wavelet Ebene 1 zeigt bei 100 % nicht wirklich Inhalt:

Wavelet 1 100%.png (709.96 KiB) 547 mal betrachtet

Bei 400 % sieht man ein bisschen, vermutlich herrührend aus einer Kantenhervorhebung durch VusScan:

Wavelet 1 400%.png (174.16 KiB) 547 mal betrachtet

"Über dieser Ebene", also 2-9, zeigt dann aber schon einen wirklichen Verlust, auch an Farbe.

Wavelet 2-9 400%.png (151.52 KiB) 547 mal betrachtet

Das ist dann doch merkwürdig.

[UlZi]

Das dürfte chromatische Aberration in der Optik des Scanners sein.

So, nun habe ich es herausgefunden. Mit dem Modul "Farbsaum entfernen (Defringe)" mit "linearer Farbkurve" lässt sich die perfekt korrigieren.
(Die eigentliche chromatische Aberration-Korrektur nützt hier nichts.)
Danach ist das Bild sogar leicht schärfer und die spezielle Impulsrauschreduzierung hat kaum noch Wirkung, ist so also obsolet.

Defringe.png (179.26 KiB) 200 mal betrachtet

Dann werde ich noch versuchen, die Filmkörnung und das Rauschen zu reduzieren und dann noch mal Fourier bemühen, um eine Idee von der Entropie zu bekommen.

[Jossie]

Dann werde ich noch versuchen, die Filmkörnung und das Rauschen zu reduzieren

Versuch dazu mal Dfine2 der Nik-collection!
Hermann-Josef

[UlZi]

Versuch dazu mal Dfine2 der Nik-collection!

Hm, wenn ich das richtig sehe, müsste ich dafür Photoshop haben.
Gibt's was vergleichbares auch woanders, z.B. in RawTherapee?

[micha12345]

Die NIK Collection war eine Zeitlang unter Google kostenlos. Diese Version kann man über verschiedene Downloadseiten archiviert immer noch finden. Gimp wäre z. B. eine kostenlose Software, die die Einbindung dieser Adobe kompatiblen Plugins erlaubt, siehe z. B. dieses Tutorial.

UlZi, wenn man dein Problem etwas umformuliert, so ist es ein Standardfall, womit sich die ganzen KI Entwickler mit ihren KI Upscalern beschäftigt haben (müssen). Umformuliert, weil diese Entwickler schauen ja sozusagen in die umgekehrte Richtung als du. Du möchtest verkleinern, möglichst ohne Qualitätsverlust. Die KI Upcscaler dagegen möchten vergrößern und die Bildqualität dabei verbessern.

Ich habe dazu in die Google KI Suche eine Frage gestellt und interessante Ansätze gelesen, die dir vielleicht weiterhelfen können. Da die Antwort sehr umfangreich war, zitiere ich einfach hier meine Frage zum selber Eingeben in die Google KI Suche. PS: Und ja, ich hatte keine Lust die verschiedenen Lösungsmöglichkeiten abzuarbeiten. Daher freue ich mich über deine weiteren Erkenntnisse zu lesen.

hallo! gegeben sind zwei bilder. das erst bild ist das originalbild. das zweite bild ist eine kopie des originalbildes. die kopie des originalbildes wurde von einem programm vergrößert. gleichzeitig hat das programm moderne ki algorithmen eingesetzt, so dass die kopie detailreicher erscheint. frage: mit welchem freeware programm kann ich die beiden bilder hinsichtlich ihrer bildqualität vergleichen? ich suche also ein freeware programm, welches die metriken dieser programme vergleich und per zahlenwert die bildqualität der bilder ausgibt. in der freeware imagej kenne ich z. b. ein plugin, welches bilder per psnr (peak signal to noise) werte vergleicht. bei diesem plugin müssen aber die zu vergleichenden bilder die gleiche pixelauflösung haben, so dass ich es bei meinem beispiel nicht verwenden kann. kannst du mir helfen?

[Jossie]

Hm, wenn ich das richtig sehe, müsste ich dafür Photoshop haben.

Nein, brauchst Du nicht! Es gibt zwar die elegante Option, aus PS heraus die NIK aufzurufen, aber Du kannst auch einfach ein Bild auf das benötigte NIK_Programm ziehen (z.B. auf Dfine2.exe). Dann öffnet sich das Dfine2-Fenster. Aber Vorsicht: Beim Speichern wird das Eingabebild überschrieben! Also besser mit Kopien arbeiten.

Hermann-Josef

[UlZi]

In diesem Forum habe ich mich mal ausgedehnter mit der chromatischen Aberration beschäftigt. Verschiedene interessante Ansätze wurden da diskutiert.

[micha12345]

in deiner Diskussion in der anderen Gruppe kam die Idee auf, die Korrektur in Python vorzunehmen. Ich habe mir gedacht, dazu müsste doch sogar die kostenlose Google KI imstande sein, schnell ein Python Skipt zu erstellen. Und sie konnte. Auch waren die weiteren KI Ideen dazu sehr interessant.

Ich habe das erzeugte Skript als Anlage angefügt und bin gespannt, ob das erzeugte Skript überhaupt brauchbar/lauffähig ist oder ob mir die KI kompetente Antworten vorhalluziniert hat.

Zusätzlich zu der normalen Python Installation musst du die am Anfang des Skriptes genannten Module ggf. nachinstallieren. Ansonsten sind die Eingabeparameter in dem Skipt ja selbsterklärend. Wie z. B. dein im Vorfeld ermittelter Offset für die jeweilige RGB Ebene. Aber dennoch würde ich erstmal nur ein paar Dateien (64bit RAW Tiffs) als Kopie auf das Skript loslassen.

Du kannst je nach Parameter entweder nach deinem ermittelten Offset die Transformation durchführen lassen oder optional ausprobieren, ob ein Pixelshift von +-1 um deinen Offset eventuell noch ein besseres Ergebnis liefert anhand der Betrachtung der Kantenschärfe. Besonders hierbei bin ich gespannt, ob es überhaupt funktioniert.

[UlZi]

Ich habe mir gedacht, dazu müsste doch sogar die kostenlose Google KI imstande sein, schnell ein Python Skipt zu erstellen. Und sie konnte. Auch waren die weiteren KI Ideen dazu sehr interessant.

Das ist ja eine sehr interessante Idee. Krass, was die KI inzwischen kann.
Ich hab's mal auf das Bild angewendet. Das Ergebnis ist leider ernüchternd.

Code: Alles auswählen

$ python3 scanner_repair.py
Starte Prozess für 1 Bilder...
[100.0%] raw480048.tif optimiert.

Häufigste optimale Offsets für diesen Ordner:
RH: [(3, 1)]
RV: [(0, 1)]
BH: [(0, 1)]
BV: [(0, 1)]

raw490048_Google-Korrektur.png (160.64 KiB) 105 mal betrachtet

Wenn ich es richtig verstanden habe, orientiert sich das Programm an der erzielten Kantenschärfe. Das ist vielleicht das falsche Kriterium, vor allem weil sich der Algorithmus auf die Bildmitte konzentriert.

Die Anweisung müsste also folgendermaßen sein:
Schreibe ein Python-Programm, welches folgende Operationen auf ein 48 Bit RGB Roh-TIFF-Bild ausführt:
1. Extrahiere ein Schwarz/Weiß-Bild temporär
2. Extrahiere alle 3 Farbebenen temporär
3. Verschiebe nun die Farbebenen jeweils horizontal um +/- 4 Pixel in Schritten von 0,25 Pixel und vergleiche sie mit dem Schwarz/Weiß-Bild. Gebe für jede Verschiebung die Differenz als Zahlenwert zwischen 0 und 1 tabellenartig auf der Kommandozeile aus.
4. Setze das Bild aus den 3 Farbebenen wieder zusammen mit der Verschiebung, für die sich die geringste Differenz zum Schwarz/Weiß-Bild ergeben hat. Speichere das Ergebnis wieder als 48 Bit RGB Roh-TIFF-Datei mit dem Prefix "fixed_" und kopiere alle Tags aus dem Original.

Kannst Du sowas mal noch versuchen?

[UlZi]

in deiner Diskussion in der anderen Gruppe kam die Idee auf, die Korrektur in Python vorzunehmen. Ich habe mir gedacht, dazu müsste doch sogar die kostenlose Google KI imstande sein, schnell ein Python Skipt zu erstellen. Und sie konnte. Auch waren die weiteren KI Ideen dazu sehr interessant.

Ich habe das erzeugte Skript als Anlage angefügt und bin gespannt, ob das erzeugte Skript überhaupt brauchbar/lauffähig ist oder ob mir die KI kompetente Antworten vorhalluziniert hat.

Angeregt dadurch habe ich dafür nun ein eigenes Werkzeug entwickelt.
Hier geht's weiter zu dem speziellen Thema: viewtopic.php?t=30189