Bildverbesserungsverfahren

Bildverbesserungsverfahren umfassen Technologien der digitalen Bildverarbeitung, die darauf abzielen, die visuelle Qualität eines Bildes zu erhöhen. Typische Ziele sind erhöhter Kontrast, schärfere Konturen, geringeres Rauschen, accurate Farbdarstellung oder eine höhere Auflösung. Sie finden Anwendung in Fotografie, medizinischer Bildgebung, Fernerkundung, Überwachung und Archivierung.

Man unterscheidet grob zwischen räumlichen und frequenzbasierten Methoden. Räumliche Verfahren manipulieren Pixel direkt, zum Beispiel durch Histogrammgleichung zur Kontrastverbesserung, CLAHE (kontrastbegrenzte adaptive Histogrammgleichung), Schärfung mittels Unsharp Masking oder Rauschunterdrückung durch Median- oder Bilateralfilter. Frequenzbasierte Techniken arbeiten im Transformationsraum, etwa Hoch- oder Tiefpassfilter, Wavelet- oder DCT-basierte Denoising- und Restaurationsverfahren sowie Entschärfung durch Spektralmanipulation.

Weitere Ansätze umfassen Farbraum- und Gamma-Korrekturen, Weißabgleich sowie farbliche Anpassungen, oft als Vorstufen für weitere Optimierungen. Die Superauflösung zielt darauf ab, aus bestehenden Bildinformationen eine höhere Auflösung zu rekonstruieren, während Deblurring bzw. Deconvolution darauf abzielt, Unschärfe durch Bewegungen oder Fokusfehler zu korrigieren.

In jüngerer Zeit gewinnen lernbasierte Verfahren an Bedeutung. Convolutional Neural Networks, U-Net- oder Residual-Netze sowie Generative Adversarial Networks werden für Denoising, Superauflösung und Deblurring eingesetzt. Transformer-Modelle finden ebenfalls Anwendung. Diese Ansätze erfordern oft große Trainingsdaten und bergen das Risiko von Halluzinationen oder übermäßiger Schärfung.

Bewertung erfolgt neben visueller Beurteilung auch durch Metriken wie PSNR, SSIM oder LPIPS. Typische Anwendungsfelder reichen von Alltagsfotografie über medizinische Diagnostik bis hin zu Satellitenaufnahmen.