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Image Konvertierung und Rasterung

Konvertierung und
Rasterung

Bei der Konvertierung eines Images von einem Farb- oder Graustufenformat in ein anderes können verschiedene Fälle unterschieden werden:

Konvertierung von Graustufen nach Schwarz/Weiß

Die Graustufen müssen durch unterschiedlich dicht verteilte weiße Punkte auf schwarzem Grund simuliert werden. Dabei entspricht die Anzahl weißer Punkte dem prozentualen Grauwert. Die Anordnung der weißen Punkte kann durch unterschiedliche Verfahren gewählt werden:

  • Gitterraster/Dispersed Dithering

    Gitterraster entsprechen einer festen Verteilung von Punkten nach einem vorgegebenen Muster. Ein Schachbrettmuster entspricht z. B. einem Grauwert von 50 Prozent. Dieses Verahren wird auch als Bildschirmraster (oder englisch Dispersed Dithering) bezeichnet, da es sich im Gegensatz zum Punktraster für Ausgabegeräte mit großen Rasterpunkten besser eignet (Laserdrucker haben eine bis zu 15mal kleinere, Belichter für professionelle Druckvorlagen bis zu 150mal kleinere Punktgröße). Bei den meisten Kontrastabstufungen führt diese Methode zu groben Strukturen in der Image-Musterung.
  • Punktraster/Clustered Dithering

    Die Grauwerte werden durch Zusammenfassung von Pixeln zu kreisförmigen Flächen simuliert. Die Größe der Kreisfläche entspricht dabei dem Grauwert. Dieses Verfahren wird auch als Druckraster (oder englisch Clustered Dithering) bezeichnet, da im alten Tiefdruck Grautöne durch unterschiedlich tiefe „Farbnäpfchen“ auf der Druckplatte, die unterschiedlich große Farbpunkte im Druck ergaben, erzielt wurden.
  • Fehlerdiffusion/Errordiffusion Dithering

    Im Gegensatz zur Rasterung wird die Verteilung der Pixel hier nicht durch Kreise oder Muster vorgegeben, sondern die Punktverteilung durch Fortschreibung eines Fehlers ermittelt. Beim Setzen eines Punktes (100 % weiß) entsteht z. B. ein Fehler von 19 % gegenüber dem ursprünglichen Grauwert von 81 %. Dieser Fehler wird bei der Entscheidung berücksichtigt, den benachbarten Punkt durch einen weißen oder schwarzen Punkt anzunähern. Durch dieses Verfahren entsteht eine zufällige Verteilung, die allerdings bei größeren einheitlichen Flächen zu unerwünschten Wiederholungen und damit störenden Mustern führt. Durch geeignete Wahl der Fehlerverteilung oder durch zusätzliche Anwendung von Zufallszahlen kann dieser Effekt reduziert werden. Dieses Fehlerverteilungsverfahren (Diffusion) erfordert einen hohen Rechenaufwand.
  • Schwellwert/Threshold Dithering

    Bei diesem Verfahren wird jeder Grauton unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts schwarz, darüber entsprechend weiß dargestellt. Diese Konvertierung ist nur zur Erzielung bestimmter Effekte einzusetzen.

Konvertierung von Farbe nach Graustufen

Die Konvertierung von Farbe nach Graustufen wird durch Addition der Farbanteile der einzelnen drei Farbkanäle zu einem Grauwert erreicht, wobei die drei Grundfarben bei der Addition unterschiedlich gewichtet werden müssen. Die Farbe Grün geht bei dieser Addition am stärksten ein. Nach dieser Addition wird der ermittelte Grauwert einer der unterstützten Graustufen (16 oder 256) zugeordnet.

Farbkonvertierung - Konvertierung von Farbe

Konvertierung von Farbe nach Farbe

Bei der Konvertierung von Images hoher Farbauflösung nach geringerer Farbauflösung müssen die Farben, ähnlich der Konvertierung von Graustufen nach Schwarz/weiß, durch geeignetes Setzen farbiger Punkte aufgerastert werden. Bei einem Image, das z. B. Orangetöne beinhaltet, kann bei der Farbreduzierung ein Orangeton durch rote und weiße Punkte angenähert werden. In der Praxis werden Echtfarben-Images in Paletten-Images umgewandelt, indem eine Standardpalette zur Rasterung benutzt wird. Das gleiche gilt für die Umwandlung von 256-Farb-Paletten in 16 Farben.

Alle nicht aufgeführten Fälle werden druch einfache Datenerweiterung erzielt, z. B. durch Ersetzen jedes Pixels eines Paletten-Images durch seinen Paletteneintrag oder durch Ersetzen eines Grauwertes durch die entsprechenden Farbanteile des zu erstellenden Farb-Images (ein Pixel erscheint Grau, wenn alle drei Farbanteile exakt den gleichen Wert haben). Dabei ändert sich das Bild in der Darstellung nicht, es benötigt nur mehr Daten. Diese Konvertierungen sind nur sinnvoll, um gegebenenfalls Bilder für Anwendungen verfügbar zu machen, die nur bestimmte Formate oder einzelne Operationen nur für bestimmte Formate unterstützt.