Ich habe in der Fotografie mehrfach die Wörter Bokeh und Gaussian Blur gehört. Mir scheint, dass die Wörter fast austauschbar verwendet werden, aber in einigen Fällen habe ich sie kontrastiert gehört. Was ist der Unterschied, und was sind die Definitionen von jedem von ihnen?
Bokeh sind speziell die unscharfen Bereiche eines Bildes. Gaußscher Weichzeichner ist ein Algorithmus, um ausgewählte Bildbereiche zu verschleiern, Details zu verbergen oder unscharf erscheinen zu lassen.
Die Hauptunterschiede:
Um zu zeigen:
Ein Schild in einem Bahnhof, aufgenommen mit Blende 10 (ergibt eine tiefe Schärfentiefe).
Gaußscher Weichzeichner, der auf Hintergrundteilen des vorherigen Bildes ausgeführt wird.
Ein Schild in einem Bahnhof, aufgenommen mit Blende 2,8 (für geringe Schärfentiefe und natürliches Bokeh).
Alles in allem können Sie also eines verwenden, um ein anderes vorzutäuschen, aber das Ergebnis ist nur für rauscharmes Bokeh ähnlich, das Elemente enthält, die ungefähr auf einer Ebene parallel zur Fokusebene liegen, keine wesentlich helleren Bereiche oder Lichtquellen enthalten und mitgenommen werden ein Objektiv mit weichem Bokeh.
Bokeh bedeutet das visuelle Aussehen von unscharfen Bereichen eines Fotos, das mit realer Optik aufgenommen wurde. Für eine perfekte Optik wäre ein unscharfer Lichtpunkt (z. B. ein unscharfer Anfang) eine perfekte Scheibe. Die Optik in der realen Welt ist nicht perfekt und ein einzelner Lichtpunkt wird auf dem Foto nicht als perfekte Scheibe erscheinen.
Bokeh wird oft als besser oder weicher angesehen, wenn es dem theoretisch perfekten Ergebnis näher kommt. Zu den typischen Fehlern gehört das Anzeigen eines Rings oder einer fehlerhaften Ellipse anstelle einer Scheibe für ein bestimmtes Punktquellenobjekt.
Gaußsche Unschärfe ist ein digitaler Filter, der einfach zu berechnen ist und einem unscharfen Bild etwas ähnlich sieht. Die Gaußsche Unschärfe gibt jedoch keine Scheibe für einen einzelnen Lichtpunkt in der Eingabe aus, sondern stattdessen einen unscharfen Klecks ohne deutlichen Rand.
Hier ist eine Visualisierung des Unterschieds (erstellt mit Gimp):
Unschärfe kann auch mit digitalen Filtern emuliert werden. Technisch wird dies als Faltung bezeichnet und die Umkehrung wird als Dekonvolution bezeichnet. Es gibt sogar Algorithmen, die als blinde Dekonvolution bezeichnet werden, bei denen eine Computersoftware zuerst den geschätzten Dekonvolutionsfilter berechnet und dann den Filter anwendet. Und der beinahe magische Teil ist, dass der auf diese Weise berechnete Entfaltungsfilter Kameraverwacklungen beseitigen und falsch fokussierte Bilder neu fokussieren kann – bis zu einem gewissen Grad. Der Prozess wird durch das Rauschen des Digitizers (z. B. CMOS-Sensor) stark eingeschränkt. Grundsätzlich versucht der Algorithmus, den über das gesamte Bild auftretenden Fehler abzuschätzen (z. B. ist alles verschwommen) und berechnet einen Filter, der den Fehler umkehrt, indem er das Signal maximiert. Dazu gehört natürlich auch die Maximierung des Rauschens im Input.
Der Fall, in dem die digitale Postproduktion mit echter Optik nicht übereinstimmen kann, ist, wenn die Originalszene einen hohen Dynamikbereich hat und das Quellbild, das zur Postproduktion geht, nicht genügend Dynamikbereich enthalten kann. Dies geschieht, weil ein sehr heller Lichtpunkt eine helle Scheibe erzeugen sollte, wenn er unscharf ist. Bei einem begrenzten Bereich für das Eingangsbild kann ein simulierter Unschärfefilter jedoch nicht die fehlende Originalintensität für die Disc erzeugen, und als Ergebnis sieht die Disc im Vergleich zu einem echten Bild, das mit einer echten (hochwertigen) Optik aufgenommen wurde, sehr matt aus.
Wenn man einen Bildsensor mit sehr geringem Rauschen und hohem Dynamikbereich in Kombination mit einem kleinen Objektiv (z. B. einem Smartphone) haben könnte, wäre es möglich, ein hochqualitatives Objektiv des aktuellen Stands der Technik mit einem großen Sensor zu emulieren. Leider haben wir derzeit keine Technologie, um einen Bildsensor zu entwickeln, der ein geringes Rauschen und einen hohen Dynamikbereich in Kombination mit einer hohen Auflösung aufweist, und der letzte Teil ist für jedes kleine Objektiv erforderlich. Die meisten modernen Smartphone-Kameras haben ein ziemlich hohes Rauschen und einen geringen Dynamikbereich, da die Marketingabteilung vor allen anderen Funktionen eine hohe Auflösung wünscht.
Alen
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