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Interpolation (Hoch). Algorithmen.

Gast_175389

Guest
Hi

Wie auf dem Bild zu sehen, stehen folgende Algos zur Auswahl. Wie im Betreff zu sehen, geht es um Vergrößern. Ich bräuchte jetzt jemanden der mir kurz erklären könnte welcher von der Algos theoretisch am besten dafür geeignet sein sollte und warum. Die Bildinhalte umd die es hier geht sind "Natur"

Ggbf. nehme ich auch gerne Empfehlungen für derartige Plugins für Lightroom oder Photoshop (PS10 hier) entgegen, die vielleicht noch bessere Ergebnisse erzielen. Da gibt es ja noch hq3x, 2×SaI, Super Eagle usw. usw.
 
warum?
weil niemand nachvollziehen kann für was das gut sein soll?
oder weil niemand mangels eigener Erfahrung eine Antwort weiß?
 
Ich verwende zum Vergrößern die Software von "Focus Magic".

Siehe auf deren Homepage unter Punkt "Increase Resolution".
Die verwenden nach dem verdoppeln der Höhe und Breite einen Dekonvolutions-Algorithmus zum Entfernen der Treppenartefakte.
 
Einen optischen Vergleich verschiedener Programme und Verfahren findest Du in diesem Thread

Ich meine mal irgendwo gelesen zu haben, daß die Lanczos-Verfahren rechnerisch das korrekteste Ergebnis liefern sollen. Aber frag mich nicht, wo, und wie man den Fehler überhaupt berechnen würde. :ugly:
 
Bilder "hochrechnen" ist eine Krücke. Die errechneten Bilder sind zwar größer aber auch schlechter als das Original. Die Wahl des richtigen Algorithmus hält die Verschlechterung nur in Grenzen. Bei jeder Bildvergrösserung ist daher die erste Frage "Muss das sein?" und die Zweite "kann ich mit dem Ergebnis leben?".

Einen Algorithmus für Naturbilder gibt es nicht. Am Besten ist es die verfügbaren Interpolationsverfahren auszuprobieren und das Ergebnis zu verwenden das gefällt.

Bei der Interpolation von Pixelbildern werden, vereinfacht ausgerückt, die bestehenden Pixel auseinander gerückt und die entstanden Lücken mit neuen Pixeln gefüllt. Der Algorithmus bestimmt wie diese Lücken gefüllt werden.
Ein einfacher Algorithmus, wie die Pixelwiederholung, nimmt den Farbwert jedes einzelnen Original-Pixels und kopiert diesen Wert jeweils nach rechts und nach unten in der neu berechneten Pixel-Matrix.
Ein aufwendiger Algorithmus, wie die bikubische Interpolation, nimmt die Farbwerte der originalen Pixel die um das neue Pixel herum liegen, bildet einen Mittelwert und weist diesen neuen Farbwert dem neuen Pixel zu.
Noch aufwendiger sind Rekonstruktionsfilter. Diese funktionieren so wie die vorgenannte bikubische Interpolation. Sie beziehen aber noch weiter entfernte Pixel mit in die Neuberechnung ein und gewichten diese abhängig vom Abstand zum neuen Pixel. Diese Filterfunktionen haben so schöne Namen wie Gauß-, Mitchell-Netravali- oder Lanczos-Filter.

Welches Interpolationsverfahren das jeweilige Bild das Richtige ist hängt von der Farb- bzw. Kontrastverteilung des Ausgangsbildes und dem gewünschten Ergebnis ab. Jede Interpolation führt zu einem etwas anderen Ergebnis und welches Ergebnis gefällt hängt stark vom Betrachter ab. Außerdem sind die Unterschiede meistens nicht so gewaltig das sich der Aufwand wirklich lohnt.
 
HankyML schrieb:
warum?
weil niemand nachvollziehen kann für was das gut sein soll?
Zum Vergrößern anklicken....
Ich kann mir nicht vorstellen, daß grad hier noch nie jemand einen Ausschnitt, für egal was, bestmöglich vergrößern wollte.

oder weil niemand mangels eigener Erfahrung eine Antwort weiß?
Zum Vergrößern anklicken....
Genau das hätte mich hier erschüttert :p Sonst find ich dich grad kleinwenig agressiv, was gepaart mit mir als Adressat meist nur zum Aufschaukeln führt ;)

@all
Danke für die Beteiliegung. Ich zieh mir die restlichen Beiträge grad rein. Mal sehen. Und danke für den Link, Hoogo.

Ich selbst bräuchte es für "private" Bildanalysen, wo ich bisschen weiter als 1:1 reinzoomen müßte. Deswegen interessiert es mich was es so dadraußen dafür gibt bzw. was das dslr-forum dazu kennt.
 
Zuletzt bearbeitet:
Werde mich mal am ImageAnalyser und dem FractalPlugin versuchen.
 
Zuletzt bearbeitet:
Hoogo schrieb:
Ich meine mal irgendwo gelesen zu haben, daß die Lanczos-Verfahren rechnerisch das korrekteste Ergebnis liefern sollen. Aber frag mich nicht, wo, und wie man den Fehler überhaupt berechnen würde. :ugly:
Zum Vergrößern anklicken....

Man wird vermutlich für (fast) jeden Algorithmus eine Messmethode finden, mit der es am besten abschneidet :D; in der
engl. Wikipedia steht sowas, auch mit Referenz.

Es ist aber schon was dran. Wenn man ein Bild 10 mal um je 10 % vergrößert (oder 10 mal um 10 Grad dreht) und die Ergebnisse bei verschiedenen Algorithmen vergleicht, dann schneidet Lanczos am besten ab, weil sich die Fehler nicht von Schritt zu Schritt addieren.

Lanczos ist insbesondere super zum Drehen und zum Skalieren auf "krumme" Werte, liefert aber z. T. Klingelartefakte (sieht ähnlich aus wie JPEG-Artefakte).

"Bikubisch" und "B-Spiline" liefern "glattere" Ergebnisse, sie wirken aber dafür nicht so scharf wie Lanczos.

"Billinear", "Linear", "Box/Nearest Neighbour", "Triangle" kannst du für Fotos vergessen, die stammen aus der Steinzeit und werden höchstens noch eingesetzt, wenn's schnell gehen muss oder man einen speziellen Effekt braucht.

L.G.

Burkhard.
 
Joa das sind schöne mathematische Konstrukte. Die sind nicht ganz trivial und Naja braucht man in der Anwendung auch eher weniger die Hintergründe als Vergleiche zwischen den Algorithmen. Wenn es jemanden Interessiert, ich studiere Mathematik und da habe ich im Fach Numerik teilweise solche Algorithmen programmiert. Zwar nicht direkt auf das Problem des Bilder Skalierens aber die Grundidee ist dieselbe.

Polynomial interpolation ist noch relativ einfach. Da fällt zum Beispiel linear, quadratisch und kubisch drunter. Da wird durch die (Farb-)Werte von einer bestimmten Anzahl an Pixel eben ein solches Polynom gelegt. Dies kann aber an zusätzlichen Stellen ausgewertet werden -> die Farbwerte der zusätzlichen Pixel.

Cubic Hermite Splines. Ja Splines basieren auf Polynomen dritten Grades (a*x^3+b*x^2+c*x+d) Die hermiten Splines haben eine bestimmte Form und besondere mathematische Eigenschaften. Ist jetzt zu Umfangreich für mal eben schnell runterzuschreiben.

Aber frag mich nicht, wo, und wie man den Fehler überhaupt berechnen würde.
Zum Vergrößern anklicken....
Genau das ist ein wichtiges Aspekt in der Mathematik. Man benutzt halt als Näherung zum Beispiel ein Polynom. Dann gibt es mathematische Abschätzungen wie groß der Fehler ist, ohne den eigentlich perfekten Wert zu kennen. Das muss jetzt als Außenstehender komisch klingen aber es gibt relativ oft auch direkt Näherungen für den Fehler. Somit lassen sich auch Algorithmen vergleichen. Oder überprüfen ob ein Algorithmus wirklich den Fehler verkleinert oder nicht im nächsten Anlauf alles ruiniert.
 
Um den Ganzen etwas praktische Relevanz zu geben, interessierten mich doch mal Beispielbilder, was andere Verfahren gegenüber dem "Standard": PS bikubisch besser kann. (sagen wir auf 200%)

Gruß messi
 
Ich werfe mal noch zwei methodisch interessante Ansätze in die Runde, die gegenüber den Standardverfahren sehr oft drastisch bessere Ergebnisse bringen.

Bei sind freeware, deswegen lohnt es sich die kostenlosen Alternativen einfach mal auszuprobieren.

Eines ist GIMP mit dem G´MIC plugin und dort der Filter "smart upscale", der verwendet eine Methode, die auf Tensoren basiert.

Das zweite ist der SmillaEnlarger, eine stand alone freeware (http://sourceforge.net/projects/imageenlarger/), der eine patch basierte Methode verwendet.

Unabhängig von den etwas komplizierten Hintergründen, diese Methoden erreichen gerade bei detailreichen Bildern systematisch bessere Ergebnisse als andere Methoden.
 
@Hoogo
Also der Thread ist keineswegs uninteressant, aber mit den Bildern selbst geht es da echt nur Drunter&Drüber.

@thomaskeil
Es ist natürlich eine herzensschwere Angelegenheit Ps zu fahren und Gimp jetzt extra für G´MIC draufzuhauen ;) Aber ImageEnlarger könnte eine Option werden. Danke fürs Link! Das werde ich ebenfalls ausprobieren.

Patch basierte Methode?

@messenger
Win-User?
 
Zuletzt bearbeitet:
burkhard2 schrieb:
"Billinear", "Linear", "Box/Nearest Neighbour", "Triangle" kannst du für Fotos vergessen, die stammen aus der Steinzeit und werden höchstens noch eingesetzt, wenn's schnell gehen muss oder man einen speziellen Effekt braucht.
Zum Vergrößern anklicken....

Bzgl. Bilinear dachte ich auch mal, aber Topaz Enlarge2x im Nachgang hat mich eines anderen belehrt. Bkubisch, egal wie nachgeschärft, hat dagegen keinen Stich.
 
Topaz "painted" genauso wie alle anderen übertrieben eingestellten Fractal-basierten. Jedenfalls ist das was man bei denen auf der Seite findet keine Werbung...
http://www.topazlabs.com/vivacity/enlarge.html

edit:
Nun der SmillaEnlarger (unter dem ImageEnlarger findet) ist schon beachtenswert. Kleines Wow, NACHDEM ich an den "defaults" bisschen rumgespielt habe. Leider hellt es mir momentan alles Hellgraue zu stark ins Weiße. Muß mal schauen. Der kennt da anscheinend keine "cuts" wie viele andere "schärfer". Vorab aber auf jeden Fall beeindruckender als diese ganzen bekloppten Fractale.

Das Project scheint mir aber leider tot zu sein :(
 
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