Kontrastverbesserungen

Kontrastverbesserungen bezeichnet Verfahren der digitalen Bildverarbeitung, die darauf abzielen, die Differenzierung von Helligkeitsstufen zu erhöhen, um Strukturen, Konturen und Details besser sichtbar zu machen. Sie finden Anwendung in Fotografie, Überwachung, medizinischer Bildgebung, Mikroskopie, Fernerkundung sowie in der Display- und Videotechnik.

Grundsätzlich unterscheidet man globale und lokale Ansätze. Globale Methoden verändern die gesamte Helligkeitsverteilung eines Bildes, etwa durch Histogrammausgleich oder lineare Kontraststreckung. Lokale Methoden arbeiten adaptiv in Fensterbereichen und erhöhen Kontraste dort, wo es sinnvoll ist; bekannt ist der CLAHE-Algorithmus (kontrastbegrenzter adaptiver Histogrammausgleich), der Rauschverstärkung begrenzt und so Artefakte reduziert. Weitere Techniken umfassen Gamma-Korrektur, logartige Transformationen zur Anpassung von Dunkel- und Hellbereichen sowie Tonemapping und Dynamikkompression bei HDR-Inhalten.

Zur Erhöhung der lokalen Struktur werden außerdem Filter wie Unsharp Masking oder High-Pass-Filterung eingesetzt. Retinex-basierte Ansätze berücksichtigen die menschliche Farb- und Helligkeitswahrnehmung. Farbraumbasierte Ansätze verändern Kontrast getrennt in Kanälen wie YCbCr oder LAB, um Farbverschiebungen zu vermeiden.

Herausforderungen sind das Rauschen, mögliche Farbschiftungen, Artefakte durch Über- oder Unterkontrast sowie Überschärfung. Die Qualität von Kontrastverbesserungen wird oft durch Metriken wie Kontrast-Rausch-Verhältnis, PSNR, SSIM oder durch subjektive Bewertung beurteilt.

Anwendungsbeispiele umfassen verbesserte Sichtbarkeit in digitalen Fotos, CCTV-Überwachung, medizinische Bildgebung (Röntgen, MRT), Mikroskopie, Fernerkundung sowie Vorverarbeitungsschritte in Visualisierung und Analyse.