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Forum: Digitale Signalverarbeitung / DSP sehr schlechtes Bild verbessern -> Möglichkeiten


Autor: Mike (Gast)
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Hallo Leute,
also das Problem ist folgendes. Ich habe ein sehr verschwommenes und 
unscharfes Bild. Beim zoomen sieht man schon das die Pixel verschwommen 
sind. Welche Möglichkeiten gibt es Bilder zu verbessern? Also die 
typischen Verbesserungsmöglichkeiten ala Photoshop ect. helfen mir hier 
nicht. Was kann ein Profi hier noch rausholen?
PS: Es ist die letzte Aufnahme eines Verwandten von mir und deshalb sehr 
wichtig für die Angehörigen.

Autor: Christoph Z. (rayelec)
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Da gibt es leider nicht viel zu machen. Detailinformation, welche nicht 
vorhanden ist, kann man nicht nachträglich hinzuzaubern.
Die Schärfungsfunktionen in Grafikprogrammen sind damit eigentlich 
Augenwischerei oder mit anderen Worten, sie verbessern nur ein wenig den 
subjektiven Eindruck. Fehlende Information erzeugen können sie ebenfalls 
nicht erzeugen.
Lediglich ein Zeichner, also ein Mensch, könnte mit Hilfe einer Vorlage 
eines besseren Bildes der Person das unscharfe Bild ergänzen.

Gruss
rayelec

Autor: Kai G. (runtimeterror)
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Lässt sich da nicht vielleicht nicht noch was mit einem digitalen Filter 
machen, wenn die Unschärfefunktion bekannt ist (Faltung)? Ich denke, das 
Problem ist, dass das Bild als JPG abgelegt ist, und man eher die 
Artefakte als Bilddetails zum Vorschein bringen kann.

Autor: Florian Rist (Firma: TU Wien) (frist)
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Hallo

@ Kai Giebeler:
> Lässt sich da nicht vielleicht nicht noch was mit einem digitalen Filter
> machen, wenn die Unschärfefunktion bekannt ist (Faltung)?

Ja, kann man machen. Verhältnismäßig gut geht's wenn das Bild "einfach" 
verwackelt ist. Fokus Magic wäre so ein Tool mit dem man das versuchen 
könnte: http://www.focusmagic.com

Auf diesem Gebiet gibt es aber auch noch andere Programme, mir fällt 
allerdings gerade nur das genannte ein.

Grüße
Flo

Autor: JensG (Gast)
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das Problem ist doch daselbe wie ein Signal, daß durch einen Tiefpaß 
geht. Danach hat es auch nur noch weiche Kurven, und enthält keinerlei 
Infos mehr über die höheren Frequenzen (Details). Wenn diese Infos 
fehlen, kann man nix mehr im Detail rekonstruieren. Wie  Christoph Z. 
(rayelec) schon sagt - die Schärfungsfunktionen der Programme tun ja 
auch nur rein subejctiv das Bild verbessern durch Betonung der höheren 
Frequenzen (also schnellere hell/dunkel-Übergänge) - mehr Details holen 
die aber auch nicht mehr raus, wenn die einmal weg sind

Autor: Florian Rist (Firma: TU Wien) (frist)
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Hallo

@ JensG:

> das Problem ist doch daselbe wie ein Signal, daß durch einen Tiefpaß
> geht.

Nö, die Unschärfe, die z.B. durch Bewegung entsteht ist nicht einfach 
ein Tiefpass, nicht ein mal die, die durch fehlfokusierung ensteht. 
Darum kann man da schon noch was rausholen.

Grüße
Flo

Autor: Kai G. (runtimeterror)
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Selbst bei einem Tiefpass wären die hochfrequenten Informationen noch 
enthalten - müssten halt nur verstärkt werden.

Autor: Detlef _a (detlef_a)
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Zum 'Schärfen' von Bildern gibt es einiges. Im Prinzip geht das, die 
frühen Hubble Bilder wurden auch auf der Erde nachgeschärft.

'deblurring' macht 178k hits, '+deblurring +matlab' macht 17k. Da gibts 
nen package für Matlab: http://www2.imm.dtu.dk/~pch/HNO/ . Poste mal das 
Bild, dann probier ich das mal aus.

Cheers
Detlef

Autor: daniel (Gast)
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ich denke mir mal ...
eine Aufnahme ist eine Transformation, dh man könnte
viel machen, wenn man apriori Wissen über die Ausgangsobjekte hat.
Beispiel: ich habe eine Menge unscharfer Bilder, die ich
geschossen habe.
Ich nehme 1000 Objekte wie kreis, quadrat, linie etc
und mache wiederum Fotos davon.
Ich denke mir mal, dass die Unschärfeabbildung sich somit
bestimmen lässt. Ganz naiv kann man ein neurales Netz trainieren.
Aufwand ist natürlich nicht unerheblich.

grüsse, daniel

Autor: Robert Kuhn (haldir)
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daniel wrote:

> Ich denke mir mal, dass die Unschärfeabbildung sich somit
> bestimmen lässt. Ganz naiv kann man ein neurales Netz trainieren.
> Aufwand ist natürlich nicht unerheblich.

Wurde alles schon gemacht:
Krell, G.: Bildkorrektur unter Einsatz künstlicher neuronaler Netze.
Zum Beispiel.

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