Imageverbesserung

Imageverbesserung bezeichnet Verfahren zur Steigerung der Sichtbarkeit, Detaildarstellung und Farbewertung digitaler Bilder. Ziel ist es, die Aufnahmequalität zu optimieren, Rauschen zu reduzieren, Kontrast und Dynamik zu verbessern sowie Farben stabiler wiederzugeben.

Typische Techniken umfassen Rauschunterdrückung, Schärfung, Helligkeits- und Kontrastanpassung, Farbkorrektur sowie die Erweiterung des Dynamikbereichs (HDR). Ergänzend werden Artefakte beseitigt und die Wahrnehmung des Bildes insgesamt verbessert. In einigen Fällen kommen Super-Resolution und Deblurring zum Einsatz, um aus niedriger aufgelösten Quellen schärfere Resultate zu erzeugen.

Methodisch wird zwischen klassischen bildverarbeitungstechniken und lernbasierten Ansätzen unterschieden. Traditionelle Algorithmen verwenden Filterung (Wiener, Gauss, Bilateral), Nicht-Local-Methods oder histogramm-basierte Verfahren. Moderne Ansätze nutzen neuronale Netze (CNNs) oder Diffusionsmodelle, etwa für Super-Resolution oder blindes Entschärfen. Oft werden Vorverarbeitung, Qualitätsmetriken und Domänenanpassung kombiniert.

Anwendungsbereiche reichen von Fotografie, Videoproduktion und Streaming bis hin zu medizinischer Bildgebung, Fernerkundung und Sicherheit. In der Praxis spielen Leistungsfähigkeit, Rechenzeit und Stabilität eine zentrale Rolle, insbesondere bei Echtzeitanwendungen.

Die Bewertung erfolgt objektiv über Kennzahlen wie PSNR, SSIM oder VIF sowie subjektiv durch Nutzertests. Lernbasierte Modelle können Artefakte oder Farbreaktionen verursachen und Halluzinationen erzeugen, daher ist Transparenz über Grenzen und Trainingsdaten wichtig.