Entrauschungsalgorithmus: Fotos entrauschen mit künstlicher Intelligenz
Digitales Sensorrauschen zu retuschieren zog ohne KI weich gezeichnete Bilder nach sich. Wir klären, ob KI am Ende tatsächlich das bessere Ergebnis erzielt.
Künstliche Intelligenz setzt beim Mindern digitalen Bildrauschens wie auf vielen anderen Feldern neue Maßstäbe, hat sich aber noch längst nicht durchgesetzt. Pionier ist die französische Softwarefirma DxO. Deren Programme PhotoLab 4.2 und das neu entwickelte PureRaw enthalten einen KI-Algorithmus zur Reduktion von Bildrauschen namens DeepPrime, der den bisherigen Algorithmus ergänzt und Bildqualität auf hohem Niveau verspricht. PhotoLab ist ein vollwertiger Raw-Entwickler, PureRaw eine Art Vorstufe, die Bildfehler korrigiert und ein digitales Negativ im DNG-Format ausgibt, das man zum Beispiel in Lightroom weiterbearbeiten kann.
Klassische Verfahren zur Rauschunterdrückung versuchen ungewollte Frequenzanteile zu unterdrücken und erwünschte zu verstärken oder zu schützen, denn Licht besteht aus Wellen verschiedener Frequenzen. Bei diesem Prozess gehen in der Regel Teile des Nutzsignals verloren: Die Rauschunterdrückung glättet das Bild und versucht, Kanten zu schützen, wobei feine Texturen und weniger ausgeprägte Kanten untergehen. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, schützenswerte Strukturen zu erhalten.
Wir werfen in diesem Artikel zunächst einen Blick auf die Funktionsweise des KI-Ansatzes. Anschließend versuchen wir das Bildrauschen in einem Foto mit herkömmlichen Verfahren zu reduzieren und vergleichen das Ergebnis mit dem der künstlichen Intelligenz von DxO. Zum Einsatz kommen neben DxO PhotoLab die Programme Affinity Photo, Capture One Pro und Lightroom CC. Der Softwarehersteller Skylum hat zwar Ende 2020 eine KI-gestützte Version seiner Bildbearbeitung Luminar veröffentlicht, die aber bei der Reduktion von Bildrauschen noch nicht auf künstliche Intelligenz setzt.
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