Super Resolution Photoshop 2021 – das Aus des Megapixel-Rennens?

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Super Resolution Photoshop 2021 – das Aus des Megapixel-Rennens?

 

Super Resolution Photoshop 2021 – das Aus des Megapixel-Rennens?

 

Im März 2021 hat Adobe Photoshop ein zunächst unscheinbar wirkendes Update für den Photoshop internen Camera-Raw Entwickler veröffentlicht. Die Funktion ist zunächst etwas versteckt, hält nach genaueren Hinschauen aber eine interessante Entwicklung parat. 

Das könnte der Anfang vom Ende sein, die Rede ist vom Ende des scheinbar und technisch meist unnötigen Megapixel Rennens der Kamerahersteller respektive der in den Kameras verbauten Sensoren. 

Auch hier kommt KI erneut zum Einsatz, sodass ich einfach nicht drumherum komme, mir das genauer anzuschauen und einen Blick in die Zukunft zu wagen. 

 

Gestern und heute, wo liegen die Unterschiede? 

 

Versteht mich nicht falsch, Bilder zu vergrößern ist seit Beginn der digitalen Bildverarbeitung gang und gäbe. Allerdings haben sich gerade in den letzten Jahren die Methodiken verändert. In Photoshop Bilder zu vergrößern funktioniert schon seit den frühesten Versionen von Photoshop. 

Bilder vergrößern bedeutet, dass sie einen dieser drei Interpolationsverfahren nutzen:

Pixelwiederholung: Stark vereinfacht ausgedrückt werden die Eingangspixel dupliziert und nebendran gesetzt. 

Bilineare Interpolation, hier wird schon mehr auf das Umfeld geachtet. Genauer gesagt werden die 4 umliegenden Pixel genommen und draus das neue Pixel konstruiert. 

Bikubische Interpolation, hier wird es dann schon deutlich mathematischer, denn sogenannte analytische Funktionen können aus den benachbarten Pixeln Tendenzen berechnen (mit den Farb- und Helligkeitswerten) 

Diese Techniken haben sich bewährt und finden in so ziemlich jedem besseren Bildbearbeitungsprogramm seinen Platz. 

Szenen wie aus einem Krimi, in dem ein winziges Bild so vergrößert wird, dass Kennzeichen oder Gesichter klar zu erkennen sind bleiben aber reine Fiktion in den Filmen. Denn wichtig ist,  dass genug Pixel zur Verfügung stehen. Bei besonders kleinen Bildern oder besonders starken Vergrößerungen kommt es zwangsläufig zum „Pixelmatsch“ oder anders ausgedrückt: Das Bild wird unscharf. Mit Super Resolution Photoshop ist also am Ende auch keine Magie möglich!

 

Was Künstliche Intelligenz (KI) beim Bilder vergrößern macht

 

KI und das in darunter zu verstehende Machine Learning kann diese Verfahren um ein vielfaches erweitern und verbessern. Denn nun tritt Statistik und eine ungeheurere Masse an Bildern aufeinander. 

Darunter verbirgt sich nichts anderes, als das Millionen von Bildern dazu dienen, ein  Algorithmus zu füttern. 

Super Resolution in Photoshop bedient sich also dieser neuen Mittel.

 

 

Bilder vergrößern mithilfe von KI (Photoshop Super Resolution)

 

photoshop super resolution 1 original
photoshop super resolution 1 original

 

Nehmen wir das obige Beispiel und stellen das ganze vereinfacht dar dann passiert Folgendes: 

Es werden nun viele Millionen Bildern von Blättern gesammelt. Die daraus resultierenden Merkmale ermöglichen es dem Programm dazuzulernen (Deep Learning). Bei der nächsten Bildvergrößerung analysiert der Algorithmus den Bildinhalt und erkennt Muster, diese Muster können aufgrund der bekannten (meist riesigen) Datenlage erweitern. Bildinhalte und Pixel werden also gefüttert mit dem Wissen, wie ein Blatt auszusehen hat. 

Die Funktion Super Resolution in Photoshop kann so Bilder nahezu verlustfrei um ein vierfaches vergrößern. Das Interessante daran ist allerdings, dass eine derartige Funktion nun in Photoshop möglich ist, also auf deinem eigenen PC. Die Rechenleistung dürfte nach wie vor hoch sein, umso faszinierender ist das ganze.  Bei mir dauert das Erzeugen solch einer Datei aber keine 20 Sekunden. 

 

Schärfe und Schärfe-Eindruck sind zwei verschiedene Dinge

 

Um das Ergebnis etwas objektiver betrachten zu können, ist es wichtig zu verstehen, dass die tatsächliche Schärfe und der wahrgenommene Schärfe-Eindruck zwei verschiedene Paar Schuhe sind. 

Was ist Schärfe? 

Ein scharfes Bild zeichnet vor allem durch einen hohen Detailgrad und Detailreichtum aus. Hier sind Sensoren mit über 40 Megapixeln klar im Vorteil, weil sie schon bei der Aufnahme einen hohen Detailgrad mitbringen. 

Was ist der Schärfe-Eindruck? 

Das könntest du als das subjektive Befinden beschreiben. Ein Bild kann schärfer wirken, aber einen geringeren Detailreichtum aufweisen. Meistens passiert das, wenn der Kontrast stärker ausgeprägt ist. Denn Kontraste sind für unsere Augen der wichtigste Aspekt um Schärfe zu beurteilen. 

Denn bevor du ein Bild vergrößerst, solltest du dich Fragen welche Methode zum Einsatz kommt und ob das wirklich nötig ist? 

Als kleine Faustregel gilt eigentlich folgendes: Der Schärfe-Eindruck bestimmt deine Wahl des Vergrößerungsverfahrens. 

was ist schaerfe
was ist schaerfe

Im Beispiel oben habe ich das dargestellt. Man könnte. Meinen das rechte Porträt sei schärfer, doch dabei ist es lediglich kontrastreicher. Das Linke Bild ist schärfer, weil Detailreicher.

 

Das Ende des Megapixel Rennens? 

 

Das ist doch alles schön und gut, könnte man jetzt meinen. Und normalerweise leg ich nicht so viel Wert auf Megapixel oder die Höhe der Auflösung eines Kamerasensors. Dennoch bietet die Funktion Super Resolution Photoshop einen sehr interessanten Ausgangspunkt. 

Kann es sein, dass wir jetzt an dem Punkt angekommen sind, wo die Frage der Megapixel keine Rolle mehr spielt? Ist es egal, ob der Kamerasensor nun 24 MP oder 100 MP auflösen kann?

Für mich zeigen die Beispielbilder, dass wir hier wirklich ganz nah dran sind. Meine Sony Alpha 9 löst mit 24 MP auf, mal vier ergeben sich 96 MP. Jede Datei wird damit um ca. 300 MB groß und bietet Reisige Pixelreserven. Es ist richtig, dass ein gering auflösender Sensor einen geringen Detailgrad aufweist und ganz nach dem Motto: „Was nicht vorhanden ist, kann auch nicht vergrößert werden“ es hier Grenzen gibt. 

 

Die Frage sollte also nicht lauten: „Wie viel Megapixel habe ich?“, sondern entscheidend ist die Frage: „Wie viel Megapixel brauch ich mindestens?“

 

 

super resolution photoshop original 100
super resolution photoshop original 100

Hier das Bild (unbearbeitet) in originaler Auflösung bei 100 %

 

super resolution photoshop enhaced 100
super resolution photoshop enhaced 100

Hier dasselbe Bild 4-fach vergrößert bei 100 %

Ein exakter Vergleich ist leider nicht möglich, da auch WordPress die Bilder nochmals verkleinert. Unterschiede sind dennoch kaum welche zu erkennen. Aufgenommen sind die Bilder mit dem Tamron 28-200

photshop super resolution 96mp
photshop super resolution 96mp

Das selber Bild mit ein paar 100% Ausschnitten

Ausgehend davon das die allermeisten Kameras (ob nun Vollformat oder APSC) bei etwa um die 24 Megapixel liegen, sind die nun möglichen 96 Megapixel in den meisten Fällen überdimensioniert. 

Eine Sony A7S III, mit 12 Megapixeln verteilt auf einem Vollformat Sensor bietet damit eine doppelt so große Pixelfläche als eine Sony A7 III. Rausch- und Farbverhalten sind um einiges besser, die Dateigrößen sind klein, ideal für einen schnellen Workflow. Was mich bisher (die großartigen Möglichkeiten beim Filmen lass ich hier bewusst außer Acht) daran gehindert hat, sind eben die genannten 12 Megapixel. 

Mit der neuen Super Resolution Photoshop Funktion, welche in Kürze auch in Lightroom Classic zur Verfügung stehen wird, kann ein vermeintlich gering aufgelösten Bild nun auf 48 Megapixel „aufgeblasen“ werden. In 9 von 10 Fällen wird das allemal ausreichen und rein optisch sind kaum Unterschiede zu erkennen, wen juckst am Ende also? 

Die Frage: „Ist das Ende des Megapixel Rennens erreicht?“, ist damit zwar nicht kategorisch als Ja zu beantworten, aber ob ich nun einen 24 Megapixel oder 61 Megapixel (wie in der Sony A7R IV) habe, spielt nur noch eine untergeordnete Rolle. 

Ich freu mich schon auf die Umsetzung und Integration in Lightroom Classic, wo ich dann, wenn ich es brauche, mit einem Klick ohne nennenswerte Verluste das Bild vergrößern kann. 

Für mich ist die Megapixel Frage nun noch unwichtiger.

 

 

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Stefan Franke

Fotograf & Marketer

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