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Fotozubehör: GPS-Logger

Geographie „sehr gut“: GPS-Logger

Blumax GPS-4044
Blumax GPS-4044

Welcher Fotograf hat nicht schon bei der Durchsicht alter Bilder gerätselt, wo ein bestimmtes Foto wohl aufgenommen wurde. Auch nach längeren Wanderungen bzw. Fototouren fragt man sich vielleicht bei dem einen oder anderen Bild: War das noch in Kleinkuhkaffhausen oder waren wir da schon weiter nach Großhintertupfingen gezogen?

Um solche Fragen nach dem Entstehungsort eines Fotos einfach und präzise beantworten zu können, empfiehlt sich der Einsatz eines GPS-Loggers, mit dem die geographischen Koordinaten in die Foto-Dateien geschrieben werden können. Darum geht es auf dieser Seite.

Nach Lektüre des GPS-Reports auf traumflieger.de habe ich mich für den Blumax-Logger aus dem Traumflieger-Shop entschieden. Meine bisherigen Erfahrungen mit dem Gerät möchte ich hier zusammenfassen.

Der Blumax-Logger selbst hinterlässt einen guten Eindruck. Sein Akku hält sehr lange, und das Aufladen erfolgt praktischerweise über die USB-Minibuchse. Zwar ist kein Netzladegerät mitgeliefert (der Hersteller geht wohl davon aus, dass man es ja über den USB-Anschluss des PC laden kann), aber dank der weit verbreiteten USB-Ladebuchse funktioniert die Aufladung auch mit dem bereits vorhandenen Netzlader, das auch Pocket-PC und Mp3-Player mit Strom versorgt.

Statt eines Netzladegerätes legt der Hersteller aber ein Ladegerät für den Zigarettenanzünder-Anschluss im Auto bei. Ich hab’s nicht getestet, denn auch im Wagen habe ich bereits ein Ladegerät für Geräte mit Mini-B-USB-Anschluss.

Nach erfolgter Akkuladung und exaktem Stellen der Kamera-Uhr habe ich eine kurze Testfahrt mit dem Fahrrad durch unser Dorf gemacht. Die Bilder wurden anschließend am PC anhand der Aufnahmezeit mit den Geodaten verknüpft; daher ist es vorteilhaft, wenn die Uhr richtig geht. Man kann allerdings im Programm auch einen zeitlichen Versatz einstellen, wenn man das genaue Stellen der Uhr zuvor versäumt hat. Damit zu dem Hauptprogramm, das bei dem Blumax-Logger dabei ist:

GPS Photo Tagger

Programm GPS Photo Tagger
GPS Photo Tagger

Das Herunterladen des Tracks in die mitgelieferte Software „GPS Photo Tagger“ ging problemlos, und dort ließ sich der Tracklog als Projektdatei speichern (Dateiformat .itm) und auf Wunsch als KMZ-Datei exportieren. Auch ist es kein Problem, einzelne Bilddateien oder ein ganzes Fotoverzeichnis zu öffnen und die korrekten Geodaten in die Bilder schreiben zu lassen. So weit, so gut.

Die Software hinterlässt jedoch insgesamt einen zwiespältigen Eindruck. Einerseits funktionieren die Grundfunktionen soweit ganz ordentlich. Andererseits kommt es aber an etlichen Stellen zu Hakeleien wie Abstürzen, Fehlermeldungen oder fehlerhaften Darstellungen (Tracklinie verschwindet beim Heranzoomen, etc.). Das Programm – derzeit Version 1.2.3 vom April 2009 – wirkt leider eher wie eine Beta-Version und nicht wie ein fertig entwickeltes Produkt. So sind z. B. auch nicht alle Menüpunkte bzw. Kontextmenüs auf Deutsch übersetzt; manche erscheinen noch auf Englisch.

Wer den obigen Screenshot durch Anklicken vergrößert, sieht die Spur meiner kleinen Testrunde. Das Programm bietet die Darstellung im (Google-)Satellitenbild oder auf einer Straßen- bzw. Geländekarte an. Die Stellen, an denen die Fotos entstanden, sind durch ein Kamera-Symbol gekennzeichnet, das man anklicken kann, worauf sich eine ‚Sprechblase‘ mit den Fotos des Aufnahmeortes öffnet. Klickt man auf das gewünschte Vorschaubild in dieser Sprechblase, so geschieht dabei je nach geöffneter Projektdatei Unterschiedliches:

Entweder wird das Foto verkleinert in eine Lightbox geladen, die sich allerdings auf meinem Vista-Notebook derart langsam quält, dass dies nur als Fehler zu werten ist. Die Überblendungen und Größenänderungen der Lightbox werden ja eigentlich durch einen flüssigen Verlauf dargestellt; hier allerdings ruckelt es sich mit 1-2 Schritten pro Sekunde unerträglich langsam über den Bildschirm, dass man sehnlichst auf den Moment wartet, wo der Close-Button anklickbar ist (kleiner Tipp: ESC-Taste tut’s manchmal schon vorher).

Oder es öffnet sich im Karten-Fenster das Foto in 100%-Darstellung ohne Lightbox. Man sieht also nur einen kleinen Ausschnitt aus dem großen Foto und sucht vergeblich nach einem Rückweg zur Kartendarstellung.

Da sich mir der Sinn dieser programmierten Sackgasse nicht erschließt, speichere ich die Projektdateien inzwischen, bevor ich die Fotos einlese und ihnen die GPS-Koordinaten zuordnen lasse.

Immerhin lässt sich das Foto brauchbar betrachten, wenn man in dem Vorschaubild über der Karte die rechte Maustaste drückt und dann „Link in neuem Fenster öffnen“ anwählt. Dann wird es im Internet-Explorer angezeigt. Eine direkte Möglichkeit, es in der Bildbearbeitung (Jpg-Standardanwendung), in der Windows-Vorschau oder im Datei-Explorer zu öffnen, habe ich nicht gefunden.

Daher werde ich das Programm im Wesentlichen nur zum Auslesen der Tracklogs und zum Speichern der GPS-Koordinaten in den Fotos einsetzen. Diese Funktionen erfüllt es ausreichend gut. Um den Aufnahmeort eines Fotos anzuzeigen, bietet beispielsweise der Stichwort-Editor iTag die Möglichkeit, das jeweilige Bild in Google Earth anzuzeigen.

Als eine wirkliche Zumutung empfinde ich jedoch, dass das Programm mit einer Seriennummer geliefert wird, die sich nur exakt einmal verwenden lässt. Wenn eine Windows-Neuinstallation fällig wird (oder auch nur eine Neuinstallation von GPS Photo Tagger???), oder wenn man einen neuen Rechner bekommt, dann lässt sich das Programm zwar installieren, aber es will spätestens beim Verbinden mit dem Logger eine Seriennummer haben. Die bisherige wird offenbar online bei einmaliger Verwendung als „verbraucht“ gekennzeichnet. Das finde ich ehrlich gesagt eine Unverschämtheit!

Bei allem Verständnis für sinnvolle Maßnahmen gegen Raubkopierer schießt diese Vorgehensweise massiv über das Ziel hinaus. Es ist mir z.B. nicht möglich, das Programm auf meinem Netbook zu verwenden, so dass ich im nächsten Urlaub die Geodaten entweder mit einem anderen Programm auslesen muss, oder entsprechend selten logge, so dass der Logger nicht voll wird.

Sollte ich erfahren, wie man als legaler Kunde eine neue Seriennummer bekommt bzw. die bisherige auch bei Neuinstallation weiterverwenden kann, werde ich selbstverständlich hier darüber berichten. Bisher tut’s ja die Nummer noch, wenn auch nicht auf dem Netbook.

Zwar gibt es mit bt747 ein Freeware-Programm, das den Photo Tagger ersetzen kann, aber Installation und Bedienung erscheinen mir nicht wirklich anfängerfreundlich. Außerdem kauft man ja für ca. 60 Euro Hard- und Software, so dass diese auch einsetzbar bleiben sollte. Ich bin gespannt, ob der Hersteller reagiert, oder welche Lösung sich abzeichnet. Wer Erfahrungen oder Tipps hierzu hat, kann diese gerne unten auf dieser Seite in den Leserkommentaren schildern.

Fazit

Trotz leichten Ärgers über die Software GPS Photo Tagger komme ich insgesamt zu einem positiven Fazit. Man kann den Logger notfalls ohne das Programm auslesen.

Der GPS-Logger Blumax 4044 macht einen sehr guten Eindruck. Abgesehen von seinem etwas zu leichtgängigen Schalter (dessen mittlere Position ich allerdings nie brauche, da ich den Logger nicht zum Navigieren einsetze) ist er wirklich okay. Die Tracklogs sind weitgehend präzise; selbst in Gebäuden verliert er nur selten ganz den Empfang. Die Akkulaufzeit ist mit über 30 Stunden auch sehr gut und der Akku ist auswechselbar. Das fehlende 220V-Netzteil ist nur dann ein Problem, wenn man weder ein USB-Ladegerät hat, noch den Rechner entsprechend lange eingeschaltet lassen möchte. Die Bedienung ist kinderleicht: Einschalten, wegpacken und am Ende der Tour das Ausschalten nicht vergessen; sonst loggt er noch tagelang die Position der Garderobe weiter.

Zur Software-Kritik habe ich ja oben schon einiges gesagt; das möchte ich hier nicht wiederholen. Speziellere Funktionen wie Hochladen der Bilder zu Locr und Flickr habe ich gar nicht erst getestet (brauche ich nicht). Die von mir gewünschte Basis-Funktion (Fotos mit GPS-Koordinaten versehen) ist gegeben. Alles darüber hinaus erfordert ohnehin die Bereitschaft zur umfangreicheren Einarbeitung – alleine die Vielfalt an verschiedenen Dateiformaten für GPS-Tracks (.KML, .KMZ, .GPX, …) lassen einen Anfänger erstmal schlucken. Wenn diese Bereitschaft vorhanden ist, kann man sich sicherlich auch nach einer geeigneten Software-Alternative umschauen. Zum Einstieg in die Thematik empfehle ich den oben bereits erwähnten GPS-Report.

Da mir kein vergleichbar guter Logger mit besserer Software bekannt ist, bekommt der GPS-Logger Blumax 4044 dennoch von mir eine klare Kaufempfehlung. Mein Exemplar wurde schnell und problemlos nach Bestellung im Traumflieger-Shop geliefert und ist z. B. dort derzeit für etwa 60 Euro erhältlich.

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Fotozubehör: Makroschlitten

Vielseitiges Hilfsmittel: Der Makroschlitten

Traumflieger-Makroschlitten
Vierwege-Makroschlitten

Obwohl ich (bisher) nur sehr selten Makroaufnahmen mache, hat sich der Makroschlitten aus dem Traumflieger-Shop als nützliches Hilfsmittel erwiesen, für den es auch einige andere sinnvolle Anwendungsfälle gibt. Daher möchte ich Euch diesen Makroschlitten hier vorstellen, obwohl ich leider kein Makro-Spezialist bin.

Der Makroschlitten zeigt insgesamt eine gute Verarbeitung. Die Verstellung der beiden Achsen erfolgt angenehm und ohne störendes Spiel in den Führungen. Besonders positiv fällt mir auf, dass sich oberer und unterer Teil des Makroschlittens mit einer einfachen Schraube trennen lassen, um sie bei Bedarf z.B. um 180 Grad verdreht zu montieren. Auch hat jede der beiden Auflageplatten zwei Stativgewindebohrungen, so dass sich ggf. auch nur einer der beiden Schlitten-Teile montieren lässt.

Makroschlitten im Einsatz
Makroschlitten im Einsatz

Für Makroaufnahmen vom Stativ ist der Schlitten deshalb besonders geeignet, weil er die sehr feinfühlige Verstellung des Bildausschnittes und der Schärfeebene ermöglicht. Statt mühsam wackelig das ganze Stativ hin- und herzurücken, kann man ganz bequem an den beiden Stellschrauben drehen, bis der Bildausschnitt passt. In dem hier gezeigten Foto demonstriere ich den Praxiseinsatz des Makroschlittens anhand einer sehr selten blühenden exotischen Pflanze (Blumus plasticus solaris wackelensis).

Makro-Tüftler, die Stacking-Fotos machen möchten, werden die bequeme und genaue Verstellung der Schärfeebene ganz besonders zu schätzen wissen. Aber es gibt jenseits der Makrofotografie auch noch ganz andere Anwendungsmöglichkeiten für den Makroschlitten:

Makroschlitten für Panoramafotos

Makroschlitten für Panoramafotografie
Panoramakopf

Für exakt ausgerichtete Panorama-Einzelfotos, die per Software zu einem Panorama zusammengerechnet werden, bietet sich der Einsatz des Makroschlittens ebenfalls an. Zumindest dann, wenn man ein Zubehörteil besitzt, mit dem man die Kamera hochformatig und exakt waagerecht ausgerichtet auf dem Schlitten befestigen kann. Bei mir ist dies eine vor ca. 15 Jahren selbst konstruierte Einbeinstativ-Verlängerung. In der hier gezeigten Anordnung ist es möglich, das optische Zentrum des Objektivs genau über dem Drehpunkt zu fixieren.

Zwar erreicht diese Konstruktion nicht den Komfort und die Möglichkeiten von echten Nodalpunkt-Adaptern, aber die stabileren unter den käuflichen Adaptern kosten dicke dreistellige Eurobeträge, so dass ich mir derzeit lieber mit dieser Bastellösung behelfe. Sonderlich stabil ist die Anordnung zwar nicht (sondern eher ziemlich federnd), aber hier geht es ja nicht um lange Verschlusszeiten, sondern um exakte Ausrichtung des Objektivs zur Drehachse. Das Röntgen-Panorama habe ich mit dieser Konstruktion aufgenommen.

Nicht verschweigen möchte ich, dass der Makroschlitten bei diesem Einsatz als Nodalpunktadapter quasi „am Anschlag“ arbeitet. Die optische Achse (Bajonettmitte) meiner EOS 20D liegt etwa 41 oder 42mm über dem Kameraboden. Von dort bis zur Mitte meiner Verlängerungsstange sind es noch einmal ca. 8-10mm. Daher reichen die 50mm seitlicher Verstellweg so gerade aus. Besser hätte ich es gefunden, wenn die Makroschiene auf jeder Seite 1-2cm mehr Auszug hätte, aber für diesen Anwendungsfall ist sie ja auch nicht konstrueirt. Jedenfalls bin ich nicht sicher, ob es bei zukünftigen Kameras auch noch passen wird. Sonst muss ich mir halt was Neues einfallen lassen. Derzeit bin ich erstmal froh, dass es einigermaßen passt.

Makroschlitten für 3D-Fotos

Auch für die Stereofotografie (von unbewegten Motiven) lässt sich die Makroschiene sinnvoll einsetzen, denn dabei muss die Kamera exakt horizontal verschoben werden können. Je nach Größe des in 3D zu zeigenden Motivs kann man den Abstand zwischen linker und rechter Aufnahme mit dem Makroschlitten ganz einfach frei wählen. Denn während die Stereobasis für die räumliche Wahrnehmung von „Alltagsmotiven“ etwa dem Augenabstand von ca. 7cm entsprechen sollte, wird sie bei kleinen Motiven entsprechend auch kleiner (Einzelheiten vielleicht mal in einem separaten Kapitel in der Rubrik 3D-Fotografie).

Durch die Millimeterskalen auf dem Makroschlitten kann man die gewünschte Stereobasis genau einstellen. Wenn ich mal Stereofotos vom Stativ gemacht habe, werde ich hier entsprechendes Bildmaterial nachreichen.

Insgesamt macht der Makroschlitten aus dem Traumflieger-Shop also einen guten Eindruck. Er ist vielseitig einsetzbar und präzise gefertigt. Empfehlenswert für alle, die auch gerne mal vom Stativ fotografieren.

Äußerst selten: Blumus plasticus solaris wackelensis

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Aufbaukurs Fotografie Fotokurs

Aufbaukurs, Lektion 5

Berge versetzen: Histogramm und Tonwertkorrektur

In der Lektion über Farbtiefe und in dem Artikel Schwarzweiß (Raw) wurde schon kurz auf Histogramme und Tonwertkorrektur eingegangen. Es gibt aber noch einiges mehr dazu zu sagen, was Thema dieser Lektion sein soll.

Histogramme werden an verschiedenen Stellen eingesetzt, die etwas mit digitaler Bildbearbeitung zu tun haben. Man findet sie auf Displays von Digitalkameras, in Software zum Scannen von Fotos oder Dias, in Programmen zur Konvertierung von Raw-Dateien und natürlich auch in der ganz normalen Bildbearbeitung, also in Photoshop, PhotoImpact, Gimp, oder ähnlichen Programmen.

Zunächst einmal zeigen Histogramme die Helligkeitsverteilung der Pixel eines Bildes. Es ist also nicht wie bei den drei Fotos am Ende dieser Seite spaßeshalber gezeigt eine Abbildung der Kontur bzw. Skyline des jeweiligen Motivs. Vielmehr kann man am Histogramm mit einem Blick abschätzen, ob ein Bild in etwa korrekt belichtet ist, oder ob eine Unterbelichtung bzw. Überbelichtung vorliegt.

Man hat sich darauf geeinigt, die dunklen Farbtöne links im Histogramm zu platzieren, während sich die hellsten Pixel des Bildes ganz rechts im Histogramm wiederfinden.

Hermannsdenkmal, normal belichtet, mit Histogramm
Normales Histogramm

Ein korrekt belichtetes Foto nutzt möglichst den ganzen zur Verfügung stehenden Umfang an Helligkeiten aus, jedoch ohne dass das Histogramm zu sehr am oberen oder unteren Rand abgeschnitten wird. Hier sehen wir das Hermanns-Denkmal in der Nähe von Detmold.

Es war ein trüber Tag, was sich deutlich am Himmel zeigt. Die Belichtung könnte noch einen Tick heller sein, aber man sieht, dass die Histogramm-Kurve gut in den zur Verfügung stehenden Platz hineinpasst. Zwar haben 912 Pixel den Helligkeitswert 0 (sind also schwarz), aber im Vergleich zur Gesamtzahl der Pixel dieses Fotos ist dies unter 1%. Auch die dunklen Mauern haben größtenteils noch ausreichend „Zeichnung“; man kann also Mauerfugen, etc. erkennen. Das Bild hat demnach noch Potential für eine leichte Aufhellung.

Um sein Auge für Histogramme und Helligkeiten zu schulen, ist es ganz hilfreich, einzelne Bereiche des Motivs im Histogramm (und umgekehrt) wiederzuerkennen. Man sieht hier deutlich, dass die Histogramm-Kurve zwei Maxima hat. Es sind im Prinzip zwei „Berge“. Der linke Berg zeigt die dunkleren Tonwerte des Denkmals, während der rechte Berg die helleren Tonwerte umfasst, die hauptsächlich im Bereich des Himmels zu finden sind. Da das Wolkengrau relativ einheitlich ist, bildet das Histogramm hier eine ziemlich steile Bergspitze.

Hermannsdenkmal, unterbelichtet, mit Histogramm
Unterbelichtung

Ein weiteres Foto dieser Serie ist deutlich unterbelichtet. Hier „klebt“ das Histogramm am linken Rand, während es die hellen Farbtöne auf der rechten Seite der Skala gar nicht ausnutzt. Etwa 8 Prozent der Pixel sind komplett schwarz. Dieses Bild ist auch mit Aufhellen nicht mehr wirklich zu retten, da in den dunklen Bereichen des Gemäuers nicht mehr genügend „Zeichnung“ vorhanden ist.

Solche Unterbelichtungen können übrigens leicht auftreten, wenn man eine Person, etc. vor dem deutlich helleren Himmel fotografiert. Je nach Belichtungssteuerung der Kamera kann es dann passieren, dass sich die Kamera durch die großen hellen Flächen täuschen lässt und daher insgesamt zu dunkel belichtet. Bei normalen Personenfotos hilft dagegen z.B. ein Aufhellblitz. Aber gegen Hermann, der sich bekanntlich nicht einmal von drei römischen Legionen beeindrucken ließ, kommt man natürlich mit dem Kompaktkamera-Miniblitz nicht an. Hier hilft dann nur eine Belichtungskorrektur „nach oben“, also längeres Belichten bzw. Blende weiter öffnen.

Hermannsdenkmal, überbelichtet, mit Histogramm
Überbelichtung

Beim dritten Foto dieser Serie habe ich wohl zu weit „nach oben“ korrigiert, so dass das Bild überbelichtet wurde. Man erkennt deutlich im Histogramm, dass etwa 2/3 der Pixel eine Helligkeit von 255 haben, also „markenvollwaschmittelweiß“ sind. Die Wolken haben keinerlei Zeichnung mehr, und auch eine Tonwertkorrektur nach unten kann den „ausgebrannten“ Himmel nicht mehr retten. Statt glatt weiß würde er dann glatt grau, aber die auch bei bedecktem Himmel typischen leichten Helligkeitsunterschiede sind durch die Überbelichtung verloren gegangen.

Allenfalls eine erneute Raw-Konvertierung nach digitaler Belichtungskorrektur könnte hier noch helfen. Denn wie die Lektion über Farbtiefe gezeigt hat, sind ja in einem Raw-Bild deutlich mehr Informationen enthalten als in dem daraus erzeugten Jpg. In diesem Falle allerdings nicht, denn das Bild stammt noch von einer Digitalkamera ohne Raw und wurde daher direkt als Jpg aufgenommen.

Tonwertkorrektur

Mit diesen Grundlagen über Histogramme im Sinn ist es nun kein Problem mehr, sinnvolle Tonwertkorrekturen vorzunehmen, ohne sich das Bild dabei zu verhunzen. Zuvor jedoch noch ein Hinweis: Bei den meisten Bildformaten ist eine Tonwertkorrektur (und die meisten anderen Manipulationen an Farbe, Helligkeit, etc. ebenso) ein Eingriff, der sich nicht verlustfrei umkehren lässt. Daher sollte man sich für alle Fälle das Originalfoto lieber unverändert aufheben und die Korrekturen nur an einer Kopie der Datei vornehmen.

Hafen Hamburg, unkorrigiert
Flaues Foto

Das Beispielfoto stammt diesmal von einer Hafenrundfahrt in Hamburg, bei der das Wetter ziemlich plötzlich umschlug. Links sieht man das quasi unbearbeitete Ausgangsfoto – es wurde nur für die Website auf 900×600 Pixel verkleinert und nachgeschärft. Insgesamt wirkt es deutlich zu dunkel und zu kontrastarm.

Tonwertkorrektur
Tonwertkorrektur-Werkzeug

Klickt man auf das Tonwertkorrektur-Werkzeug des Bildverarbeitungs-Programms (hier: PhotoImpact 12), so bekommt man neben einer Vorher/Nachher-Ansicht auch das Histogramm des Fotos angezeigt. Deutlich sieht man, dass das Bild den möglichen Kontrastumfang bei weitem nicht ausnutzt: Die Tonwert-Kurve kommt weder links noch rechts nahe an den Rand des Histogramm-Feldes.

Automatische Tonwertkorrektur
Automatische Korrektur

Wenn man mag, klickt man testweise auf „Strecken“, um zu sehen, wohin die Reise gehen kann. Manchmal erzeugt dies bereits eine sehr gute Tonwertspreizung, aber in diesem Fall finde ich das Ergebnis etwas übertrieben, da ja die Schlechtwetterstimmung nicht verloren gehen soll. Daher klicke ich auf „Zurücksetzen“ und mache den Vorgang lieber von Hand.

Manuelle Tonwertkorrektur
Schwarzpunkt korrigieren

Zunächst korrigieren wir den linken Rand, also den Schwarzpunkt des Bildes. Wenn man das kleine schwarze Dreieck nach rechts verschiebt, kann man bestimmen, wo die tonwertkorrigierte Kurve beginnen soll. Hier stelle ich den Wert auf 30, da etwa dort die Tonwertkurve beginnt. Das rechte Vorschaubild wird dadurch etwas dunkler.

Korrektur des Weißpunkts
Weißpunkt korrigieren

Im nächsten Schritt wird das weiße Dreieck an den rechten Rand der Kurve geschoben, um den Weißpunkt zu korrigieren. Bei diesem Bild habe ich einen Weißpunkt von 190 gewählt, da die oberen Helligkeitswerte von 190 bis 255 im Originalbild gar nicht vorkamen.

Hätte ich den Weißpunkt weiter bis zum Kurvenmaximum in die Kurve hineingeschoben, so wäre der Himmel ausgebrannt. So aber behält er ein leichtes Grau, was zwar nicht schön ist, aber dem abgebildeten Schietwedder angemessen.

Gammawert korrigieren
Helligkeit anpassen

Nachdem nun die Ränder eingestellt sind (und damit gewissermaßen der Maximalkontrast in der Aufnahme), bleibt noch die Möglichkeit, mit dem grauen Dreieck den Gammawert zu steuern. Dies verändert den mittleren Grauwert der Aufnahme, also die Gesamthelligkeit. Hier schiebe ich den Regler leicht nach links (von 1 auf 1.2), so dass das Foto leicht aufgehellt wird.

Das Ergebnis ist zwar noch immer kein typisches Postkartenmotiv, aber es ist deutlich besser als das oben gezeigte unbearbeitete Original. Unten zum Vergleich die beiden fertigen Versionen – links die von Hand korrigierte und rechts als Alternative die automatische Korrektur mit der Schaltfläche „Strecken“. Welche man schöner findet, ist vermutlich Geschmackssache. Wenn man nach der automatischen Korrektur den Braunton noch entfernen würde, dann würde ich mich vermutlich für die rechte Version entscheiden, auch wenn bei dieser die Tonwertkurve oben und unten leicht abgeschnitten wurde.

Hamburger Hafen Hamburger Hafen

Die einfache Tonwertkorrektur hilft bei einem Großteil der Helligkeits- und Kontrastprobleme schon ganz gut weiter. Sie ist sehr einfach zu handhaben, da sie sehr intuitiv arbeitet, sobald man das Prinzip eines Histogramms verstanden hat. Für spezielle Aufgaben – wie z.B. die Aufhellung der schattigen Bildteile – gibt es einige andere Funktionen in den Bildbearbeitungsprogrammen, beispielsweise die Verwendung von Gradationskurven, etc. Zu einem anderen Zeitpunkt vielleicht mehr dazu. Hier geht es in Lektion 6 nun erst einmal um die Grundlagen der Portraitfotografie.

Histo(ry)gramme: Kölner Dom, Semperoper Dresden, Rathaus Rostock


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Aufbaukurs Fotografie Fotokurs

Aufbaukurs, Lektion 4

Wirrwarr beim Speichern: Dateiformate für Bilder

Pixel-Grafik 2 BitAus den vorangegangenen Lektionen im Aufbaukurs wurde (hoffentlich) ersichtlich, dass sich die Größe eines Bildes im Wesentlichen aus 3 Faktoren zusammensetzt: Breite und Höhe des Bildes, sowie Farbtiefe.

Man kann sich das etwa wie ein (kastenförmiges) Aquarium vorstellen, dessen Füllmenge ja auch durch die Formel „Grundfläche mal Wassertiefe“ bestimmt wird. Genauso gilt für die Speichergröße eines Bildes zunächst einmal: „Grundfläche mal Farbtiefe“.

Die schon aus der vorigen Lektion bekannte Abbildung zeigt schematisch ein Bild mit 5 Pixeln Breite, 3 Pixeln Höhe und einer Farbtiefe von 2 Bit (4 Farben). 15 Pixel x 2 Bit sind 30 Bit, die zum Speichern dieser 15 Pixel nötig wären.

Hinzu kommt natürlich noch die Speicher-Information für die Farb-Palette. Darin würde hier stehen, dass 00 für Schwarz stehen soll, 01 für die Farbe Cyan, 10 für die Farbe Magenta und 11 für Weiß. Bei diesem Mini-Bild mit seinen 15 Pixeln braucht man wohl mehr Speicherplatz für die Palette als für die eigentlichen Pixel, aber bei normal großen Bildern macht die Palette nur einen kleinen Bruchteil der Dateigröße aus. Daher vernachlässigen wir dies nun erst einmal. Für das Aufbewahren von Farbfotos kommen GIF-Dateien ohnehin nicht in Frage, wegen ihrer Palette und ihrer reduzierten Farbtiefe.

Bei einem „Echtfarben“-Bild ohne Palette und mit einer Farbtiefe von 24 Bit stehen für jeden RGB-Farbkanal je 256 Stufen, also 8 Bit (1 Byte) zur Verfügung. Ein 15-Pixel-„Foto“ (immerhin mehr als doppelte Auflösung der ‚Blödmarkt-Kamera‘ aus der vorletzten Lektion) benötigt daher 45 Byte. Man kann sich leicht vorstellen, dass bei großen Foto-Dateien da sehr schnell etliche Megabyte zusammenkommen. Wenn 15 Pixel 45 Byte benötigen, dann benötigen 15 Megapixel logischerweise rund 45 Megabyte.

Kompression von Bilddaten

Selbst ein normal großes Foto von 6, 10 oder 14 Megapixeln hat nach dieser Faustformel etwa 18, 30 oder 42 Megabyte Größe. Zum Glück haben sich die Entwickler da etwas einfallen lassen, damit Speicherkarten bzw. Festplatten nicht ganz so schnell voll sind: Die Kompression von Bilddaten. Nicht nur „Pressefotos“ werden kräftig zusammengepresst, so dass sie trotz gleicher Pixelzahl nun wesentlich weniger Speicherplatz verbrauchen.

Dabei wird unterschieden zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Komprimierung. Man kennt dies auch aus dem Musik-Bereich. Während eine Musik-CD mit ca. 15 bis 20 Stücken schon mehr oder weniger voll ist (knapp 700 Megabyte unkomprimierte Musik), benötigen die gleichen Songs als komprimierte Mp3-Dateien nur noch einen Bruchteil des Speicherplatzes.

Hier eine stark vereinfachte Beschreibung, was verlustfreie Kompression betrifft: Sie ersetzt in der Datei vorkommende Pixel gleicher Farbe durch den entsprechenden Hinweis, wie oft die Farbe an der entsprechenden Stelle wiederholt wird. Also statt „weiß, weiß, weiß, weiß, weiß, weiß, weiß“ steht dort nur „7 mal weiß“, etc. Man kann sich vorstellen, dass sich bei Fotos mit vielen unterschiedlichen Farben auf diese Weise nicht viel komprimieren lässt. Lediglich ziemlich glatte Flächen (z. B. Himmel) haben großes Potential, was diese Komprimierungsmethode betrifft.

Ebenfalls zur verlustfreien Komprimierung gehören technische Verfahren, die man z. B. von Zip-Dateien kennt: Wenn beispielsweise Programme oder Texte gepackt werden sollen, dann müssen nach dem Dekomprimieren ja auch alle Bytes wieder ganz genau so erscheinen, wie sie vorher waren.

Allrounder mit leichten Schwächen: Das Jpg-Format

Doch nun zu den verlustbehafteten Kompressionsverfahren, deren berühmtester Vertreter das Jpg-Format ist: Hier kommt es nicht darauf an, dass die Information nach dem Packen und Wiederauspacken haargenau gleich ist. Das komprimierte Bild sollte dem Original möglichst ähnlich sehen. Es ist immer ein Kompromiss aus möglichst geringer Datenmenge und möglichst wenig Verlusten im Bild. Im Prinzip macht das Jpg-Format mit Bildaten das Gleiche, was Mp3 mit Musikdaten macht. Der Ersteller kann wählen, ob er lieber eine besonders starke Kompression mit geringerer Qualität (also stärkeren Abweichungen zum Original) haben möchte, oder ob er größere Dateien akzeptiert, die dafür näher am Original sind – also von besserer Qualität.

Je nach Programm oder Gerät lässt sich die Jpg-Komprimierung mehr oder weniger genau einstellen. Meine frühere Ricoh-Kompaktkamera bot in der 7-Megapixel-Einstellung nur „Fein“ bzw. „Normal“ an. In dem Programm „Digital Photo Professional“, das bei den digitalen Canon-EOS-Spiegelreflexkameras dabei ist, besteht die Möglichkeit, die Bildqualität der erzeugten Jpg-Dateien in 10 Stufen zu wählen, wobei 1 die höchste Komprimierung darstellt und damit die schlechteste Bildqualität. Auf Stufe 10 ist die Jpg-Datei fast genauso groß wie das Original, dafür ist aber auch die Qualität sehr hoch.

Mein Bildbearbeitungsprogramm PhotoImpact 12 bietet sogar die Möglichkeit, die Jpg-Komprimierung in Prozentschritten einzustellen. So kann man gezielt auf eine bestimmte Dateigröße hin komprimieren, da der benötigte Speicherplatz der Jpg-Datei schon beim Verstellen des Prozentreglers direkt angezeigt wird.

Verschiedene Kompressionwerte bei Jpg-SpeicherungDie hier gezeigte Bilddatei vom Rathaus in Stralsund habe ich in Streifen zersägt und diese jeweils mit dem darunter angegebenen Prozentwert abgespeichert. Wie man sieht, sind die niedrigen Prozentwerte kaum zu gebrauchen. Aber ab ca. 60 Prozent erzielt das Jpg-Format hier gute Ergebnisse. Viele Bilder meiner Homepages speichere ich daher mit 80 Prozent ab. Nur wenn dort sogenannte „Jpg-Artefakte“ noch störend ins Auge fallen, gehe ich auf 85 oder 90 Prozent. Diese Artefakte fallen besonders an Stellen mit hohen Kontrasten auf – hier beispielsweise am Übergang zwischen den Giebeln und dem Himmel.

Jpg 1mal gespeichert
Jpg 1mal gespeichert

Wichtig ist, im Sinn zu behalten, dass die Jpg-Kompression ein verlustbehaftetes Verfahren ist, auch wenn man eine relativ hohe Qualitätsstufe gewählt hat. Mit jedem erneuten Speichern vermindert sich die Qualität etwas mehr. Um dies zu verdeutlichen, habe ich das obere Stralsund-Foto mit 80% als Jpg gespeichert, dieses Jpg geschlossen und neu geladen und dann wieder mit 80% gespeichert. Hier sieht man die Datei nach dem ersten Speichervorgang und im nächsten Absatz nach dem zehnten.

Jpg 10mal gespeichert
Jpg 10mal gespeichert

Deutlich erkennbar (nach Großklicken) sind die Artefakte rund um die Giebel und Dachreiter, ebenso am Copyright-Schriftzug. Auch das Mauerwerk sieht nun nicht mehr nach Weltkulturerbe aus und selbst der Himmel, der durch die Fensteröffnungen durchscheint, wurde von der Jpg-Kodierung zerbröselt. Daher sollte man darauf achten, Jpg-Dateien nicht unnötig häufig zu speichern. Es ist ähnlich wie beim Wäschewaschen: Wer meint, es sei eine gute Idee, seine neuen Klamotten gleich 100mal zu waschen, wird damit nur die Nähte und das Gewebe unnötig strapazieren. Ob er die verschlissenen Stellen dann auch hochtrabend „Artefakte“ nennt? :-)

So gut wie alle Digitalkameras bieten das Speichern als Jpg an, da dieses Dateiformat aufgrund seiner Vorteile – gute Bildqualität und wirkungsvolle Kompression – der Quasi-Standard  für Fotos geworden ist. Zwar gibt es auch Weiterentwicklungen wie das verlustbehaftete JPEG 2000 oder das verlustfrei komprimierende PNG, aber diese haben sich bisher nicht wirklich durchgesetzt. Jpg ist der derzeitige Standard sowohl bei Digitalkameras als auch bei Fotos im Internet.

Tiff und Raw – farbtief und verlustfrei

Wie die Lektion über Farbtiefe gezeigt hat, gibt es durchaus Gründe für „mehr als Echtfarben“, also für eine größere Farbtiefe, als Jpg-Dateien mit ihren 24 Bit bieten können. Dies ist das Spezialgebiet der Formate Tiff und Raw, die außerdem – sofern sie überhaupt komprimiert sind – verlustfrei komprimieren.

Raw-Dateien werden von der Kamera erzeugt und sind daher auch je nach Kamera-Modell unterschiedlich. Es ist das Rohdatenformat – die Raw-Datei enthält also quasi das, was der Sensor bei der Aufnahme „gesehen“ hat – angeblich unbeeinflusst von den Einstellungen der Kamera-Elektronik. Solche Einstellungen – beispielsweise Weißabgleich oder Nachschärfung – lassen sich am PC per Software ebenso steuern, als wenn man dies vor der Aufnahme bereits kamera-intern entsprechend eingestellt hätte.

Für den Fotografen hat die Verwendung des Raw-Formats den Vorteil, dass er sich um gewisse Einstellungen erst zuhause zu kümmern braucht und es daher seltener zu Bildern mit vermurksten Einstellungen kommt. Und weil Raw-Dateien eine deutlich größere Farbtiefe haben als Jpg-Dateien, bieten sie auch Vorteile, wenn es um die nachträgliche Korrektur von Über- bzw. Unterbelichtungen geht.

Mit dem jeweiligen Kamera-Modell wird (zumindest bei Canon) ein Programm mitgeliefert, das die entsprechenden Raw-Dateien bearbeiten und in ein anderes Format übersetzen (konvertieren) kann. Beispielsweise das oben schon erwähnte Programm „Digital Photo Professional“, oft auch einfach DPP genannt. Nach eventueller Korrektur von Belichtung, Weißabgleich, etc. kann man mit diesen Programmen aus der Raw-Datei eine Jpg-Datei oder eine Tiff-Datei machen. Wie so etwas in der Praxis funktioniert, erkläre ich im Bereich Bildbearbeitung.

Bei Tiff-Dateien unterscheiden diese Programme gewöhnlich, ob diese als 8-Bit- oder als 16-Bit-Tiff gespeichert werden soll. Wie auf der Farbtiefen-Seite erklärt wurde, bezieht sich dies auf die Bits pro RGB-Farbkanal, also sind es entweder 24 oder 48 Bit pro Bildpixel. Möchte man die größere Farbtiefe der Raw-Datei auch bei der späteren Nachbearbeitung in Photoshop, PhotoImpact, Gimp, oder einem anderen Bildbearbeitungsprogramm zur Verfügung haben, so muss man natürlich als 16-Bit-Tiff speichern, denn sonst geht der erhöhte Tonwertumfang beim Konvertieren verloren. Zwischen einer 8-Bit-Tiff-Datei und einer in hoher Qualität abgespeicherten Jpg-Datei, die ja auch 8 Bit pro Farbkanal hat, wird man somit kaum einen Unterschied ausmachen können. Allerdings ist bei Fotos die Tiff-Datei wesentlich größer, weil sie ja verlustfrei komprimiert (sofern überhaupt eine Komprimierung unterstützt wird – bei Tiff ist fast alles möglich).

Noch eine kleine Anmerkung zu den Dateinamen: Tiff-Dateien erkennt man an ihrer Endung .tif oder seltener auch .tiff. Weil Jpg-Dateien ihren „großen Brüdern“ in nichts nachstehen möchten, gibt’s bei ihnen auch (mindestens) zwei Endungen: .jpg oder seltener .jpeg.

Bei Raw-Dateien ist es allerdings komplizierter: So wie sich die Sensoren der verschiedenen Hersteller und Modelle unterscheiden, so unterscheiden sich auch die Raw-Dateien vom Aufbau und von den Datei-Endungen. Bei Canon ist .crw und .cr2 gebräuchlich, Nikon verwendet .nef, und auch recht seltsame Abkürzungen wie .orf (‚Olympus Raw Format‘, nicht ‚Österreichischer Rundfunk‘) oder .raf (‚Fuji Raw‘, nicht ‚Royal Air Force‘ oder gar ‚Rote Armee Fraktion‘) tauchen auf. Adobe hat versucht, dem Formate-Wirrwarr durch das .dng-Format (‚Digital Negative‘) entgegenzutreten. Aber wie es ausschaut, wollen sich die meisten Hersteller nicht in die Karten schauen lassen und kochen lieber ihr eigenes Süppchen.

Ob man die verschiedenen heutigen Raw-Dateien in 30 oder 100 Jahren noch mit der dann gebräuchlichen Software öffnen kann, ist eine andere Frage, die aber nicht unwichtig ist. Zur dauerhaften Archivierung speichere ich daher zusätzlich zur jeweiligen CR2-Datei auch das passende JPG mit, denn aufgrund der höheren Verbreitung von Jpg-Dateien werde ich diese wohl hoffentlich auch im Rentenalter noch öffnen können, wenn ich nachfolgende Generationen mit langweiligen digitalen Diashows quälen möchte. Ein weiteres Problem wird sein, die Daten dann auch jeweils rechtzeitig auf aktuelle Datenträger umzukopieren, bevor sie unlesbar werden. Mein Rechner jedenfalls kann weder Lochkarten noch Disketten lesen. Und die ersten CD-Roms aus der Brenner-Steinzeit sind auch längst nicht mehr lesbar. Von daher ist das Dia bzw. Papierfoto vielleicht doch die beste Archivierung. Aber das ist ein anderes Thema. Hier soll es in der nächsten Lektion lieber etwas genauer um Tonwertkorrektur und das Arbeiten mit Histogrammen gehen, was ja schon kurz in der Lektion Farbtiefe angeschnitten wurde (und auch auf der Seite Schwarzweiß (Raw) im Bereich Bildbearbeitung).

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Aufbaukurs Fotografie Fotokurs

Aufbaukurs, Lektion 3

Alles so schön bunt hier: Die Farbtiefe

Die vorigen beiden Lektionen hatten gezeigt, dass die (technische) Qualität eines digitalen Fotos zunächst einmal von der Pixelzahl und indirekt auch von der Sensorgröße abhängig ist. Aber auch die Anzahl der Farben, die jedem einzelnen Pixel zur Verfügung stehen, bestimmt die Güte einer Bilddatei – und damit auch ihre Größe. Darum geht es auf dieser Seite.

Ein kleiner geschichtlicher Rückblick

Farbtiefe 1 Bit (S/W), Maria Laach
S/W, 1 Bit

Die ersten gebräuchlichen Monitore in der „Steinzeit“ der PC-Geschichte stellten jeden Bildpunkt in genau zwei Farben dar: Entweder war der Punkt an oder aus. Je nach Bildschirmmodell sah man gewöhnlich grüne oder „bernsteinfarbene“ Buchstaben auf schwarzem Grund. Wenn der Monitor mal ausnahmsweise nicht im Text-Modus war, wo er nur Buchstaben ausgeben durfte, dann hatten auch die damaligen Grafiken nur diese zwei Zustände. Für jedes Pixel brauchte man also 1 Bit, das entweder auf 1 oder auf 0 – auf an oder auf aus – geschaltet war. Wollte man eine Grafik mit Schattierungen (Graustufen) ausgeben, dann wurden die grauen Bereiche aus einem Raster von schwarzen und weißen Pixeln gemixt – so ähnlich wie sich das Bildbeispiel rechts nach Anklicken präsentiert. Für die Wiedergabe und Bearbeitung von Fotos war das wirklich noch nichts.

4 Farben (CGA), 2 Bit, Sokoban
4 Farben (CGA), 2 Bit

Als dann die ersten farbfähigen Computersysteme auftauchten, konnte der Rechner nur aus einer Palette weniger Farben auswählen. Links ein Bildschirmfoto eines CGA-Monitors. Man sieht eine Szene aus dem legendären Spiel Soko-Ban von 1984, und deutlich ist zu erkennen, dass die Grafik außer aus den „Farben“ Schwarz und Weiß nur noch zwei zusätzliche Farben hat: Magenta („Telekom-Lila“) und Cyan (Hellblau).

Pixel-Grafik 2 BitUm ein solches Bild zu speichern, benötigt es 2 Bit pro Pixel – mit den Kombinationen 00, 01, 10 und 11 lassen sich vier verschiedene Zustände beschreiben. Zusätzlich muss in der entsprechenden Grafik-Datei natürlich noch hinterlegt sein, welche Kombination für welche Farbe steht, also beispielsweise 00 für Schwarz, 11 für Weiß, 01 für Cyan und 10 für Magenta. Denn eine andere Grafik verwendet vielleicht statt Lila und Hellblau lieber Grün und Gelb. Aber die gewünschte Farbpalette muss nur einmal in der Datei hinterlegt sein – für das jeweilige Pixel reicht dann die entsprechende Farbnummer.

Farbtiefe 2 Bit (4 Farben), Maria Laach
4 Farben, 2 Bit

Das gleiche Kirchenbild als Schwarzweiß-Foto mit nur 4 Graustufen zeigt die Abbildung rechts. Außer einem Beinahe-Schwarz und einem Fast-Weiß gibt es bei der hier verwendeten Farbpalette noch zwei mittlere Grautöne. Statt Grauwerten hätte man natürlich auch Farben nehmen können – aber damit sah es noch schlimmer aus…

Mit fortschreitender Technik war es dann auch bald möglich, 3 Bit pro Pixel zur Verfügung zu stellen. Und schon konnte man mit den Zuständen 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110 und 111 insgesamt 8 verschiedene Farben ansteuern – noch immer aus einer Palette, die der Grafikkarte vorher mitgeteilt werden musste, sofern die Grafikkarte nicht mit einer fest einprogrammierten Palette arbeitete, so dass man nur aus vorgegebenen Farben auswählen konnte.

Bitte 1 Bit – oder bringense gleich 8 Bit

Wer sich in Mathematik ein bisschen auskennt, erkennt in diesem System das sogenannte Binärsystem oder Dualsystem. Jede Zahlenstelle kann nur 2 Zustände annehmen: 0 oder 1. Mit 2 Stellen kann ich demnach – wie oben gezeigt – doppelt so viele Zustände beschreiben, nämlich 4 (von 0 bis 3). Mit jeder weiteren Stelle verdoppelt sich die Anzahl der Möglichkeiten:

  • 1 Bit: 2 Farben
  • 2 Bit: 4 Farben
  • 3 Bit: 8 Farben
  • 4 Bit: 16 Farben
  • 5 Bit: 32 Farben
  • 6 Bit: 64 Farben
  • 7 Bit: 128 Farben
  • 8 Bit: 256 Farben
  • 9 Bit: 512 Farben
  • 10 Bit: 1024 Farben
  • 11 Bit: 2048 Farben
  • 12 Bit: 4096 Farben
  • 13 Bit: 8192 Farben
  • 14 Bit: 16384 Farben
  • 15 Bit: 32768 Farben
  • 16 Bit: 65536 Farben
4 Bit (16 Farben), Maria Laach
16 Farben, 4 Bit

Mit 4 Bit, also 16 Farben, und einer auf das jeweilige Foto optimierten Palette, lassen sich schon erste farbfotoähnliche Darstellungen ermöglichen. Nach Größerklicken des Fotos sieht man aber deutliche Einschränkungen: Auch hier fällt gerade auf größeren Flächen auf, dass die Farben gerastert sind. Dieses Verfahren wird auch Dithering genannt.

Palette 16 Farben (4 Bit)Schaut man sich die Farbpalette des jeweiligen Bildes in einem Bildbearbeitungsprogramm an, dann sieht man, aus welchen 16 Farben das Bild zusammengesetzt ist. Die Plätze in der Palette sind mit Indexnummern durchnummeriert – bei einer 4-Bit-Grafik also von 0 bis 15. Für das Rot der Blüten stehen hier nur 2 Farbtöne zur Verfügung, die Palettenplätze 14 und 15. Die Nonnen der Klosterkirche Maria Laach wollen jedoch davon nichts wissen und wenden sich daher desinteressiert ab.

Farbtiefe 4 Bit (16 Farben) ohne DitheringZum Vergleich links noch ein 16-Farben-Bild, diesmal aber ohne Dithering. Man sieht, dass es deutlich stufiger wirkt. Das Dithering simuliert quasi eine größere Farbtiefe.

8 Bit (256 Farben), Maria Laach
256 Farben, 8 Bit

Mit 256 Farben sieht das Foto schon realistischer aus. Aber von einer Echtfarben-Darstellung ist es noch weit entfernt. Zwar wirken die meisten Flächen jetzt nicht mehr grob gerastert, aber z.B. der Rock der mittleren Nonne ist doch noch ziemlich stark gedithert. Offenbar benötigt das Foto doch noch weitaus mehr Farbtöne.

Palette 256 Farben (8 Bit)Der Blick auf die für dieses Foto optimierte 8-Bit-Farbpalette zeigt nun Indexnummern von 0 bis 255.

Bei dieser Farbtiefe von 256 Farben bzw. 8 Bit ist übrigens die Grenze dessen erreicht, was das Gif-Dateiformat speichern kann. Das ist der Grund, warum man Fotos besser als Jpg oder Tiff (oder einem anderen geeigneten Format) speichert. Würde man seine Fotos als Gif-Dateien speichern, dann würden sie auf maximal 256 Farben reduziert und es käme zu gravierenden Qualitätsverlusten.

Wer sich nun fragt, wofür es das Gif-Format denn dann überhaupt gibt und gerade im Internet viel verwendet wird: Es hat Vorteile bei Zeichnungen, Logos, etc. (die ja gewöhnlich nur aus wenigen Farben bestehen). Beispielsweise kann man eine der Farben als transparent erklären, so dass an diesen Stellen der Hintergrund der Website durchschimmert. Dazu später vielleicht mehr.

8 Bit S/W (256 Graustufen), Maria Laach
256 Graustufen, 8 Bit

Interessanterweise reicht eine Palette von 256 Tönen für die Graustufen-Darstellung von Schwarz-Weiß-Fotos aus. Mehr ist hier auch heute nicht üblich, wenn SW-Bilder im Internet angezeigt werden.

Bei der Bearbeitung von SW-Fotos mag es dennoch von Vorteil sein, eine höhere Farbtiefe nutzen zu können. Auch dazu später mehr.

Graustufen-Palette, 8 BitDer Blick auf die „Farbtabelle“ eines Graustufenbildes ist zunächst mal sehr „eintönig“. Bei jedem SW-Foto sieht sie gleich aus und enthält die gleichen Abstufungen von 0 (schwarz) bis 255 (weiß) – auch wenn evtl. gar nicht alle Grautöne in dem Foto genutzt werden, weil es weniger Graustufen benötigt.

Wenn man sich das Palettenfenster genauer anschaut, dann sieht man dort, dass der Wert für die Indexfarbe 255 (weiß) aus 3 Werten R, G und B besteht, die in diesem Falle auch jeweils den Wert 255 angenommen haben, während sie bei den farbigen Paletten jeweils unterschiedliche Werte für die angezeigte Farbe (die mit dem höchsten Index) haben. Was hat es damit auf sich?

Die Buchstaben R, G und B stehen für die 3 Grundfarben Rot, Grün und Blau, aus denen jeder Monitor die Farben mischt. Haben sie alle drei den höchsten Wert (255), dann entsteht strahlendes Weiß. Stehen alle drei auf einem mittleren Wert (z. B. 127), dann ergibt dies einen Grauton aus der Mitte der Graustufen-Palette. Und wenn alle drei Werte 0 betragen, dann bleibt das jeweilige Pixel schwarz.

Und wenn die Werte für R, G und B unterschiedlich sind, dann handelt es sich nicht um ein Graustufenbild, sondern um ein Farbbild. Womit wir wieder beim Thema wären.

Beispielsweise hat das letzte Kästchen der oben gezeigten 256-Farben-Palette die RGB-Werte 179,41,33. Man sieht schon mit einem Blick auf die Zahlen, dass der Rot-Anteil der höchste ist, dass es also ein gedeckter Rotton sein wird. Das ist im Prinzip das RGB-Farbmodell in seinen Grundzügen.

Her mit den Echtfarben! Weg mit der Palette!

24 Bit (True Color), Maria Laach
True Color (24 Bit)

Das Graustufen-Beispiel oben hat ja gezeigt, dass 256 Helligkeitsunterschiede ja schon einen ziemlich gleichmäßigen Eindruck hinterlassen und man im Normalfall keine Stufen mehr erkennt. Wenn man nun für jede der Grundfarben Rot, Grün und Blau 256 Werte verwendet, dann kann man damit Fotos hinreichend gut darstellen, ohne eine spezielle Palette zu benötigen.

Solche Bilder werden gewöhnlich als Jpg-Dateien gespeichert. Eine Jpg-Datei hat also für jede der RGB-Grundfarben jeweils 256 Abstufungs-Möglichkeiten, so dass sich eine Kombinationsmöglichkeit von 256 mal 256 mal 256 Farben ergibt, also 16.777.216 Farben.

Ein solches Bild braucht also pro Grundfarbe 8 Bit, was ingesamt 24 Bit ergibt.

Jeder Jpg-Datei stehen die gleichen 16,7 Millionen Farben zur Verfügung, es gibt also keine individuell für das jeweilige Foto optimierte Palette mehr.

Zunächst einmal erscheint die Zahl von 16,7 Millionen Farben riesig. Das menschliche Auge ist nicht in der Lage, so viele Farben zu unterscheiden. Dennoch sollte man schon jetzt im Sinn behalten, dass es „nur“ 256 Abstufungen pro Grundfarbe sind. Unter gewissen Bedingungen kann auch dies für eine stufenfrei aussehende Darstellung zu wenig sein.

Auch gibt es Farben, die nicht in diesen 16,7 Millionen RGB-Farben zu finden sind, die das menschliche Auge aber dennoch wahrnehmen kann. Wer sich näher für die doch recht komplizierte Materie interessiert, dem empfehle ich als Einstieg folgende Wikipedia-Artikel: RGB-Farbraum, FarbraumsRGB, Adobe RGB.

Wozu noch mehr Farbtiefe?

An dieser Stelle wird es Zeit für eine kleine „Zwischenprüfung“:

  • Welches Foto hat mehr Farben (also eine größere Farbtiefe): eine 16-Bit-Tiff-Datei oder eine 24-Bit-Jpg-Datei?

Nach dem bisher gelernten könnte man annehmen, dass es die Jpg-Datei wäre, denn bisher galt ja: „Mehr Bits, mehr Farben“. Aber natürlich war es eine fiese Fangfrage, denn aus mir unbekannten Gründen haben einige Leute bei Dateien mit größerer Farbtiefe auf einmal angefangen, die Farbtiefe pro RGB-Farbkanal anzugeben anstatt die des gesamten Bildes. Die 16-Bit-Tiff-Datei hat daher in Wirklichkeit 48 Bit und hat somit 65536 Abstufungen pro RGB-Farbkanal (statt 256 beim Jpg). 48 Bit ergibt rechnerisch unvorstellbare 281.474.976.710.656 Farbmöglichkeiten (281 Billionen, nämlich 655363 oder 248).

Um zu verstehen, wozu man „mehr als Echtfarben“ braucht, ist es ganz sinnvoll, uns kurz mit der sogenannten Histogramm-Anzeige zu beschäftigen, die auf manchen Digitalkamera-Displays und in den meisten Bildbearbeitungs-Programmen zu finden ist. Die folgenden Abbildungen zeigen die beiden Histogramme der oben gezeigten Kirchenbilder mit 4 bzw. 16 Farben:

Histogramme, 4 und 16 FarbwerteEin solches Histogramm zeigt die Helligkeitsverteilung innerhalb des Fotos an. Der Graukeil am Fuß der Grafik macht deutlich, dass die dunklen Farbtöne (oder Graustufen) links stehen, während hellere Farbtöne weiter rechts eingetragen sind. Je länger der Balken ist, desto häufiger kommt der entsprechende Farbton in dem Foto vor. Der häufigste Farbton hat den Balken bis ganz oben, während die anderen Farbtöne durch entsprechend kürzere Balken dargestellt werden.

Deutlich kann man an der linken Grafik erkennen, dass das 2-Bit-Foto tatsächlich nur 4 Farbtöne aufweist. Und wer sich die Mühe macht, die Striche in der rechten Grafik zu zählen, stellt fest, dass es genau 16 sind, was ja bei dem 4-Bit-Foto auch zu erwarten war. Bei Echtfarben-Fotos sieht man im Gegensatz hierzu gewöhnlich ganze „Gebirge“ im Histogramm und nicht nur einzelne Striche.

Auch fällt bei den beiden Histogrammen auf, dass richtiges Schwarz und reines Weiß gar nicht Bestandteil der im Bild genutzten Farben sind, da ganz links bzw. ganz rechts kein Balken zu sehen ist. Beim 4-Farben-Bild ist übrigens der dunkelste Farbton am häufigsten anzutreffen, während es beim 16-Farben-Bild des gleichen Motivs der hellste Farbton ist.

Die Lücken zwischen den Balken sind also Farbtöne bzw. Helligkeitsstufen, die von dem jeweiligen Bild nicht genutzt werden. Wegen dieser Lücken sieht man im Foto deutliche Stufen oder Kanten bei Flächen, die eigentlich einen gleichmäßigeren Verlauf ohne erkennbare Stufen zeigen müssten – oder das Grafikprogramm kaschiert diese Schönheitsfehler durch entsprechendes Dithering.

Wenden wir uns nun einem anderen Beispielfoto zu. Am Tag des Abschieds der Kölner Achtachser-Straßenbahnen machte ich dieses Foto einer solchen Bahn vor dem Kölner Dom. Leider war das Wetter zu diesem Zeitpunkt regnerisch-trübe, aber an „historischen Daten“ kann man sich das Wetter bekanntlich nicht aussuchen und muss versuchen, auch fotografisch das Beste daraus zu machen.

Ein Blick auf das Histogramm zeigt auch schon das Haupt-Problem dieser Grafik: Der mögliche Tonwertumfang wird überhaupt nicht komplett ausgenutzt. Es sind keine dunklen Töne in dem Bild enthalten, und dementsprechend hat es deutlich zu wenig Kontrast.

Es muss also eine Tonwertkorrektur vorgenommen werden – in diesem Falle eine Tonwertspreizung, so dass das dunkle Gestein, aus dem der Dom besteht, auch dunkler abgebildet wird, während die helleren Passagen nicht abgedunkelt werden. Auf diese Weise wird das Foto kontrastreicher.

Das Ergebnis nach automatischer Tonwertkorrektur in PhotoImpact zeigt die zweite Version dieses Fotos. Man kann dies auch manuell vornehmen, aber in diesem Fall brachte die Automatik schon ein ganz passables Ergebnis.

Ein Blick auf das neue Histogramm offenbart aber Folgendes: Das Bild hat nun nicht mehr einen gleichmäßigen Helligkeitsverlauf, sondern in dem Histogramm-„Gebirge“ tun sich nun jede Menge Spalten auf. Es sieht fast aus wie ein Kamm. Damit man es gut erkennen kann, zeige ich es hier gleich in Originalgröße.

Um sich zu erklären, was da passiert ist, stellen wir uns vereinfachend vor, das Bild wäre ein Graustufenbild gewesen und hätte somit nur 256 verschiedene Helligkeitswert-Möglichkeiten. Durch das diesige Wetter wurde das Foto aber sehr kontrastarm, so dass von den 256 Helligkeitswerten z. B. nur 150 genutzt wurden. Die 100 dunkelsten Töne kommen in dem Bild gar nicht vor.

Wenn nun die verbleibenden Tonwerte durch eine Tonwertkorrektur auf die gesamte Breite des Histogramms gespreizt werden, dann sind es ja nach wie vor nur 150 Werte, die aber auf 250 Plätze verteilt werden müssen. Einleuchtend, dass da etwa 100 Plätze frei bleiben. Im Gegensatz zur Straßenbahn übrigens, wo 150 Fahrgäste durch Füße auf dem Sitz und Ablegen von Taschen, etc. locker 250 Plätze belegen können. ;-)

Die Lücken im Histogramm bergen nun aber wieder die Gefahr, dass man statt gleichmäßigen Helligkeitsverläufen doch wieder Stufen sieht – ähnlich wie bei den gezeigten Bildern mit reduzierter Farbtiefe, wenn auch nicht so krass.

Bei dem Beispiel-Bild hier in Monitor-Auflösung sieht man es zwar nicht, aber insbesondere bei größeren Ausdrucken fällt es mitunter deutlich auf. Für die weitere Bildbearbeitung ist es daher gut, wenn das Ausgangsmaterial möglichst mehr als 256 Abstufungen pro Farbkanal hat. So bleiben auch nach Maßnahmen wie Tonwertspreizung noch genügend Werte übrig, um ein lückenfreies Histogramm mit feinen Farbverläufen zu erzeugen. Dies ist bei 48-Bit-Tiff-Dateien der Fall („16-Bit-Tiff“), aber auch bei Raw-Bildern, die pro Farbkanal gewöhnlich 12 oder 14 Bit haben, also 16fach bzw. 64fach mehr als ein Jpg mit seinen 8 Bit. Einer der Haupt-Gründe, warum es sich lohnt, in Raw zu fotografieren.

Damit kündigt sich auch schon das nächste Thema im Aufbaukurs an. In der nächsten Lektion geht es um das Thema Dateiformate. Also ein paar Infos zu Gif, Jpg, Raw und Tiff – um nur mal die wichtigsten zu nennen.

Um den Effekt aber vielleicht doch bei den Verkleinerungen am Bildschirm deutlich erkennbar machen zu können, habe ich das Bild rechts vorbereitet. Der sattblaue „Polfilter-Himmel“ ist ein typisches Motiv, bei dem man manchmal Stufen im Verlauf erkennen kann. Durch das Bildrauschen sieht man allerdings keine glatten Kanten zwischen den Farbton-Abstufungen, sondern – ähnlich wie beim Dithering – werden die Stufen hier ein wenig kaschiert. Daher habe ich links neben das Foto noch einen künstlich erzeugten Farbverlauf mit den gleichen Blautönen gestellt, der natürlich kein Bildrauschen hat. Hier fällt die Streifenbildung vermutlich am ehesten auf – auf meinem Monitor sieht man es jedenfalls. Ansonsten könnt Ihr Euch das Bild ja auch abspeichern und dann mit dem Bildbearbeitungsprogramm eine Tonwertspreizung (Kontrast-Anhebung) machen, bis der Effekt sichtbar wird.

RGB in freier Natur: RingCon 2008