Korrekturverfahren bei Filmscannern

Jeder, der mit Dias hantiert, kennt das Problem, das ein kleiner Kratzer auf dem Dia zu einer riesigen Gletscherspalte wird, wenn man ein auf einer Ski-Piste aufgenommenes Bild an die Wand projiziert. Auch kleine Staubpartikel, die sich im Laufe der Zeit auf dem Filmmaterial ansammeln, können bei der Projektion zu Vögeln oder Flugzeugen am Himmel werden. Moderne Filmscanner haben Staub- und Kratzerkorrekturverfahren integriert, die genau solche Kratzer oder Staubpartikel aus dem Bild entfernen.

Es gibt unterschiedliche Verfahren für solche Korrektur-Mechanismen. Sehr gute Film-Scanner arbeiten mit einer zweiten Infrarot-Lichtquelle, die das eingelegte Bild auf Unebenheiten abtastet. Aber auch softwaremäßig können Staubkörner und Kratzer korrigiert werden; allerdings nimmt man dann je nach Einstellung eine Unschärfe in Kauf.

ICE Staub- und Kratzerkorrektur-Verfahren

Viele Diascanner haben das ICE-Verfahren integriert. Dieses Korrekturverfahren ist nicht etwa herstellerspezifisch, sondern es wurde von der Firma Applied Science Fiction entwickelt. Deshalb ist dasselbe Verfahren in Diascannern unterschiedlichster Hersteller integriert. Die Abkürzung ICE steht im Englischen für Image Correction & Enhancement. ICE zeichnet sich durch eine hohe Zuverlässigkeit und sensationelle Ergebnisse aus; entsprechend sind jedoch die Aufpreise bei den jeweiligen Scannern. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass einige Hersteller eigene Verfahren zur Staub- und Kratzerkorrektur entwickelten.

Ich habe das ICE-Verfahren auf mehreren Diascannern unterschiedlicher Hersteller getestet. Die Fehlerquote ist quasi 0, die Ergebnisse sind sensationell. Im nebenstehenden Bild ist ein 3000er Gipfel zu sehen. Das Original-Dia ist stark zerkratzt, und viele Staubpartikel haben sich auf ihm abgelagert. Zweifelsohne hätte man die Staubpartikel mit Hilfe einer Antistatikbürste gut entfernen können, die Kratzer sind jedoch fest im Film und können nicht entfernt werden. Das Dia-Positiv wurde mit einem Nikon Super Coolscan 5000 ED einmal mit ICE und einmal ohne ICE gescannt; die beiden verkleinerten Resultate sind im nebenstehenden Bild als GIF-Animation dargestellt. Es grenzt fast an ein Wunder, wie die automatische Staub- und Kratzerkorrektur die unzähligen Flecken und Kratzer entfernt hat. Und dies gilt nicht nur für die dunkle Himmelspartie sondern auch für die schneeweißen Berge. Als Hinweis zu dem Bild sei gesagt, dass durch die GIF-Animation keine originalgetreue Farbwiedergabe möglich ist; die offensichtlichen Farbabrisse und Farbabstufungen sind auf die Reduzierung auf 256 Farben zurückzuführen.

Das zweite Beispiel zeigt eine Vulkanlandschaft, die auf der Kanareninsel La Palma aufgenommen wurde. Das linke Bild wurde mit einem Nikon Super Coolscan 4000 ED ohne ICE gescannt. Man erkennt einige problematische Stellen: Links am Himmel einen starken senkrechten Kratzer, in der Mitte des Himmels einen starken horizontalen Kratzer sowie mehrere dicke Staubpartikel, in der Mitte oben eine Art Staub- oder Kratzerwolke. Im Vergleich zu obigem Bergbild sind die Bildstörungen klein, aber dennoch so groß, dass sie nach einer Korrektur verlangen. Dasselbe Dia wurde im rechten Bild mit automatischer Staub- und Kratzerkorrektur gescannt. Auch hier erkennt man, dass die Kratzer und Flecken praktisch spurlos verschwunden sind.

Einen Nachteil besitzt das ICE-Verfahren: Es kann nur auf Farbfilme angewendet werden; Wendet man das ICE-Verfahren auf Schwarz-Weiß Fotos an, so erhält man ein total verschwommenes milchiges Bild, als hätte man vergessen seine Brille aufzusetzen oder als wäre die Fokusierung fehlgeschlagen.

Wie funktioniert das ICE-Verfahren?

Wie kann ein Scanner erkennen, ob ein schwarzer Punkt an einem blauen Himmel ein Staubkorn ist, das wegretuschiert werden muss, oder ein quer durch den Horizont fliegender Vogel? Alleine anhand des Bildes ist dieser Unterschied nicht erkennbar, wohl jedoch anhand des Filmmateriales.

Das ICE Staub- und Kratzerkorrekturverfahren ist keine Software-Funktion wie viele Anwender glauben. Vielmehr unterscheidet sich ein ICE-Scanner von einem Filmscanner ohne ICE durch eine Modifikation in der Hardware! Bei einem ICE-Scan kommt naemlich eine vierte Lichtquelle zum Einsatz, die auf Infrarot-Basis arbeitet; Ein Infrarotstrahl tastet die Oberfläche des eingelegten Filmes ab. Ein Negativ oder Positiv hat normalerweise eine glatte Oberfläche. Der Infrarotstrahl findet jedoch Täler (Kratzer, Rillen) und Berge (Staubpartikel, Fingerabdrücke etc.) auf der Bildoberfläche. Wird so ein Tal oder Berg gefunden korrigiert eine entsprechende Software diejenige Stelle mit Informationen der Bildpixel, die um die gefundene Fehlstelle herum liegen.

Diese Korrektursoftware beinhaltet im Prinzip ähnliche Algorithmen wie man sie in Bildverarbeitungsprogrammen und in softwaremäßigen Staubkorrekturverfahren findet. Die Hauptaufgabe des ICE-Verfahrens liegt also in der Detektion von Fehlern auf dem Filmmaterial. Dies kann nur durch den Einsatz einer speziellen Abtastung erfolgen und damit ist auch klar, warum das ICE-Verfahren ein hardwarebasiertes Korrekturverfahren ist und in einem "normalen" Scanner nicht einfach durch ein Firmware- oder Software-Update nachgerüstet werden kann.

FARE-Verfahren von Canon

Canon hat eine eigene Technologie namens FARE entwickelt. Wenn das FARE-Verfahren funktioniert, kommen die Ergebnisse fast an die des ICE-Verfahrens ran. FARE hat jedoch einen ganz entscheidenden Nachteil: Der Korrektur-Algorithmus funktioniert nur in 90% aller Fälle (meine private Statistik). Schlägt die FARE-Korrektur fehl, so erhält man stark fehlerhafte Bilder mit kristallartigen Bildfehlern, die 10% der Bildgröße sein können, so dass man sie sofort entdeckt, die aber auch nur 1% der Bildgröße betragen können, so dass man sie unter Umständen viel zu spät entdeckt.

Das FARE-Verfahren von Canon wäre mit Sicherheit eine Alternative zum bewährten ICE-Verfahren, wenn die Fehlerquote nicht so hoch wäre. In dieser Hinsicht steht Canon noch einiges an Entwicklungsarbeit bevor.

Auto Dust-Funktion von Minolta

Minolta hat in seinem Einsteigermodell DiMAGE Scan Dual IV eine Auto Dust Funktion integriert, die das eingescannte Bild mit einem Staubpinsel bearbeitet. Warum tritt der Dual Scan mit einer eigens entwickelten Staubkorrekturfunktion auf, wenn Minolta in seinen größeren Modellen doch auch das bewährte ICE-Verfahren implementiert? Es dürfte eine Kostenfrage sein, denn bei einem Filmscanner in der Preisklasse von wenigen Hundert Euro würde das ICE-Verfahren den Diascanner um einige Zig Prozent teurer machen.

Was leistet das Auto Dust Verfahren im DiMAGE Scan Dual? Das folgende Bild wurde sowohl mit dem Auto Dust Staubpinsel als auch mit dem Pixel Polish Verfahren optimiert. Man findet sowohl den vertikalen Kratzer links oben als auch den horizontalen Kratzer in der Himmelsmitte als auch die Staubwolke in der Mitte des Himmels oben wieder. Die Staub und Kratzer sind zwar leicht abgeschwächt, aber diese Ergebnisse hätte man auch mit einem Bildbearbeitungsprogramm erzielen können.

Die Auto Dust Funktion von Minolta ist eine reine Software-Funktion, die in der Scan-Software integriert ist. Eine solche Funktion gibt es praktisch in jedem Bildbearbeitungsprogramm. Das softwaremäßige Entfernen von Staub und Kratzern führt immer zu einer gewissen Unschärfe im Bild, die umso größer ist, je stärker das Staubentfernungsverfahren eingestellt wird.

Digital ICE Professional

Im April 2004 kam mit dem neuen Nikon Super CoolScan 9000 ED erstmals ein Filmscanner auf den Markt, der das erweiterte Staubpartikel-Korrekturverfahren Digital ICE Professional integriert hat. Es handelt sich dabei um ein weiterentwickeltes ICE-Verfahren, das auch bei Kodachrome-Bildern sehr gute Ergebnisse liefert.

Da das Scannen von Kodachrome-Filmen, vor allem mit Staub- und Kratzerkorrektur, eine besonders heikle Angelegenheit ist, habe ich diesem Thema eine Extra-Seite gewidmet.

ROC Farbrestauration

Hochwertige Filmscanner haben das ICE³-Verfahren integriert. Es handelt sich hierbei um insgesamt drei Korrekturverfahren, die es in sich haben. Das altbekannte ICE-Verfahren entfernt Staub, Kratzer und Fingerabdrücke von einem Bild, indem eine zweite Lichtquelle auf Infrarot-Basis für den Scanvorgang verwendet wird. Das GEM-Verfahren glättet Unregelmäßigkeiten auf Filmkorn-Ebene. Und schließlich führt das ROC-Verfahren eine Farbrestauration durch, die sich durch einen Parameter an Stärke steuern lässt.

Das ROC-Verfahren kommt hauptsächlich bei uralten Bildern zum Tragen. Farbbilder, die schon so verblasst sind, dass sie fast schon schwarz-weiß Aufnahmen ähneln, können mit dem ROC-Verfahren wirkungsvoll restauriert werden. ROc ist übrigens eine Abkürzung, die im Englischen für Restauration Of Colors steht. Die folgenden drei Bilder zeigen dasselbe Bild mit drei verschiedenen Scan-Einstellungen; es handelt sich um ein Bild aus den 70er Jahren, das stark verschmutzt und verblasst ist.

Die erste Variante zeigt einen ganz normalen Scan ohne Korrekturverfahren; so würde das Bild auch auf die Leinwand projiziert. So scannen es auch Filmscanner, die keine Korrekturverfahren eingebaut haben. Das zweite Bild zeigt dasselbe Dia mit dem ICE-Verfahren gescannt. Man sieht hier eindrucksvoll, welch immense Arbeit ICE einem abnimmt; das Bild ist kaum wiederzuerkennen.

Schließlich zeigt das dritte Bild, was das ROC-Farbrestaurationsverfahren aus so einem alten Dia noch herausholen kann. Plötzlich bekommt das Tor (es handelt sich um den Eingang zum allrussischen Ausstellungsgelände WDNH in Moskau) wieder seine ursprüngliche Farbe; die Wolken verlieren ihre Himmelsfarbe und bekommen wieder eine graue Regenfarbe.

Bei diesem Bild funktioniert ROC einwandfrei und versetzt so manchen in Erstaunen. Das ROC-Verfahren hat jedoch auch seine Einschränkungen: Bei Aufnahmen am Meer wird das Wasser viel zu blau; die resultierenden Bilder werden unbrauchbar. Dies liegt daran, dass solche Aufnahmen zumeist einen zu geringen Tonwertumfang haben, da die Schwärzen total fehlen und das Bild praktisch nur aus Lichtern besteht.

Auch beim zweiten Beispiel sieht man an dieser gemauerten Eingangspforte eindrucksvoll, wie ROC einem stark gelbstichtigen Bild normale Farbtöne verpassen kann. Vielen Dank an Michael Krüger für die Bereitstellung dieses Bildes (Eingang zum Carbisdale Castle in Schottland).

Im nebenstehenden Bild wird gezeigt, wie die Anwendung des ROC Verfahrens zu ungewollten Farbverschiebungen führen kann. Das linke Bild zeigt einen großen Vogel vor blauem Himmel. Bei diesem Bild gibt es eigentlich keine Farben zu restaurieren. Wird das ROC Verfahren dennoch angewandt, so kommt es zu ungewollten Farbverschiebungen: Der blaue Himmel wird auf einmal weiß als wäre er voll mit Wolken behangen. Während man mit einem weißen statt blauen Himmel vielleicht noch leben kann gibt es andere Bildvorlagen (z.B. ein Sonnenuntergang), die bei Anwendung des ROC-Verfahrens zu so starken Farbverschiebungen führen, dass das resultierende Bild nahezu unbrauchbar wird.

GEM Filmkornglättung

Die GEM Filmkornglättung ist ein weiteres Bild-Korrekturverfahren der Digital ICE³-Technologie aus dem Hause Applied Science Fiction, einem Entwicklungscenter der Firma Kodak. GEM ist eine englische Abkürzung und steht für Grain Equalization & Management.

Das GEM-Verfahren ist in vielen Film-Scannern integriert. Es gibt jedoch auch ein Plug-In für Photoshop^®, so dass man GEM nachträglich auf gescannte oder mit einer Digitalkamera aufgenommene Bilder anwenden kann.

Wie funktioniert die GEM Filmkornglättung?

GEM macht bei grobkörnigen Filmmaterial eine Analyse der Kornstruktur und führt auf Basis dieser Informationen eine Glättung durch. Scannt man zum Beispiel einen schnellen Film (z.B. 400 ASA Film) mit einer Auflösung von 4000 dpi, so erkennt man auf dem Scan die einzelnen Filmkörner. Ein schneller Film hat bekanntlich eine große Körnung, so dass pro Filmkorn mehr Licht aufgenommen werden kann; Auch bei einem 100 ASA Film kann man bei einem hochauflösenden Scan an die Filmkorngrenze kommen, jedoch benötigt man dafür Auflösungen von mindestens 4000 dpi, und selbst dann sind die einzelnen Körner immer noch sehr klein.

Das GEM Filmkornglättungsverfahren analysiert also die Kornstruktur des Bildes und führt dann eine Glättung durch. Es handelt sich also im Gegensatz zur ICE Staub- und Kratzerkorrektur um einen reinen Software-Algorithmus, der entweder in einem Scan-Programm oder in einem Bildverarbeitungsprogramm angewendet werden kann.

GEM glättet übrigens nicht nur Bilder, auf denen das Filmkorn stark hervorsticht, sondern auch Bilder mit starkem Rauschen, zum Beispiel Nachtaufnahmen, die mit einer Digitalkamera gemacht wurden, oder Bilder, die stark vergrößert wurden. Es ist einleuchtend, dass ein Glättungsverfahren wie GEM immer mit einer gewissen Unschärfe verbunden ist. Ein mit GEM bearbeitetes Bild ist also unschärfer als das unbearbeitete Bild. Das Beispiel im folgenden Unterkapitel zeigt genau diesen Effekt und wie er nachträglich wieder kompensiert werden kann.

Das GEM-Verfahren in der Praxis

Betrachten wir im Folgenden die Wirkungsweise der GEM Filmkorn- und Rauschglättung an einem Beispiel. Der unten stehende Himalaya Gipfel wurde mit einem sehr schnellen Film aufgenommen. Bei einer Scanner-Auflösung von 4000 dpi erkennt man im linken Bild ganz deutlich die Kornstruktur des Filmes. Das Bild sieht wüst verrauscht und somit fast wertlos aus; es gibt praktisch keine einzige glatte Fläche auf dem Bild. Ich muss bemerken, dass der Rauscheffekt durch die JPG-Komprimierung auf ein kleines Bildformat natürlich noch verstärkt wurde; aber auf dem Original-Scan erkennt man die einzelnen Körner bei 100%-Darstellung natürlich noch viel deutlicher.

Der rechte Scan zeigt dasselbe Bild mit eingeschaltetem GEM mittlerer Stufe. Wie bei allen Glättungsverfahren kann man auch bei GEM unterschiedliche Intensivitäten einstellen. Das Bild scheint wie von Zauberhand bearbeitet zu sein: Ein traumhaft blauer Himmel liegt über dem Berg, die Schneefläche wirkt glatt und eben, und die zarten Wölkchen im Vordergrund wirken flauschig und weich. Während das linke Bild eher abstoßend wirkt, möchte man sich beim rechten Bild am Liebsten auf die grüne Wiese setzen um den Blick zum Gipfel hinüber genießen zu können.

Betrachten wir im Folgenden einmal den Gipfel in vergrößerter Darstellung, um zu untersuchen, was das GEM Glättungsverfahren wirklich mit unserem Bild gemacht hat. Auf dem linken der drei folgenden Bilder sehen wir den verrauschten Gipfel wie auf dem oberen linken Bild. Während man mit den unglatten Schneeflächen noch irgendwie leben kann (könnten ja auch kleine Felsbrocken sein), fällt der verrauschte Himmel doch störend und abschreckend ins Auge.

Das zweite Bild zeigt denselben Ausschnitt aus dem oberen rechten Bild, also einen Scan mit eingeschaltetem GEM mittlerer Stufe. Erfreulicherweise wirkt der Himmel jetzt glatt und wie ein kontinuierlich Blau. Auch die Schneeflächen sehen jetzt so aus, wie man sie in den Bergen kennt: glatte weiße Schneefelder, wo jeder Skifahrer nur davon träumt, seine Spur hineinzusetzen.

Beim mittleren Bild kommt jedoch auch der Nachteil des GEM-Verfahrens zum Tragen: Während man beim ersten Blick noch vom geglätteten Himmel und von den ebenen Scheeflächen begeistert ist, kommt beim näheren Betrachten etwas Enttäuschung über die entstandene Unschärfe auf. Zahlreiche Bildkonturen wie die Gipfellinie oder Felsen im Schnee sind jetzt viel verschwommener als im Original-Scan. Auch aus einem Meter Entfernung erkennt man deutlich, wie viel das GEM-bearbeitete Bild an Schärfe verloren hat.

Was macht der Grafiker, wenn in einem Bild die Schärfe fehlt? Richtig, man führt eine Unscharf Maskierung durch. Bei richtiger Einstellung werden dabei nur Kanten nachgeschärft und die ebenen Bildflächen wie der blaue Himmel oder die weißen Schneefelder bleiben von dem Filter verschont. Das dritte, ganz rechte Bild zeigt unseren Gipfelausschnitt sowohl mit GEM als auch mit Unscharfmaskierung bearbeitet. Jetzt endlich haben wir sowohl einheitlichen, glatten blauen Himmel und eben weiße Schneefelder, als auch scharfe Kanten am Gipfelgrat und an den Felsen.

An obigem Beispiel haben wir also sowohl die Vorteile als auch die Nachteile des GEM Filmkorn- und Rauschfilters kennengelernt: Einerseits wird Rauschen wirkungsvoll unterdrückt und aus unruhigen Bildbereichen werden glatte Flächen. Andererseits erhalten wir unscharfe Übergänge und Kanten auf dem Bild, die wir mit einer Unscharf-Maskierung wieder scharfzeichnen mussten.

Bleibt noch die Frage zu beantworten, ob sich ein Glättungsfilter wie GEM und ein Schärfungsfilter wie Unscharf Maskieren nicht gegenseitig aufheben, d.h. ob nicht der zweite Filter die Wirkung des ersten teilweise wieder aufhebt. Beim GEM-Verfahren haben wir gesehen, dass der Filter über das ganze Bild hinweg aktiv ist, also sowohl an den einheitlichen Bildbereichen wie Himmel und Schneefelder als auch an den Kanten und Felsbrocken. Zum Schärfen unseres GEM-bearbeiteten Bildes habe ich bewusst keinen Einheits-Schärfungs-Filter verwendet sondern das Unscharf-Maskieren-Verfahren. Die Unschärfe-Maskierung wirkt sich bei korrekten Einstellungen nämlich im Wesentlichen nur auf Kanten und krasse Farbübergänge aus, während es eintönige Flächen wie den Himmel völlig unberührt lässt.

Fazit: Das GEM-Verfahren leistet hervorragende Dienste beim Glätten von Filmkorn- und Rauscheffekten. Den damit verbundenen Schärfeverlust sollte man mit einem Unscharf-Maskieren Filter wieder kompensieren.

Wie oben schon erwähnt gibt es GEM auch also PhtoShop PlugIn. Um eigene Versuche mit dem GEM-Verfahren zu machen, mache man einfach am Abend ein Bild mit seiner Digitalkamera. Dabei stellt man die Empfindlichkeit auf den maximalen Wert, zum Beispiel ISO 400 oder gar ISO 3200 falls verfügbar. Mit einer solchen Einstellung kann man auch bei Dämmerung noch einigermaßen vernünftige Aufnahmen machen, allerdings auf Kosten starken Bildrauschens. Ein solches Bild eignet sich hervorragend für Experimente mit dem GEM Rausch- und Kornglättungsverfahren.

GEM bei Schwarz-Weiß-Bildern

Das Filmkorn-Glättungsverfahren GEM (Grain Equalization & Management) leistet insbesondere bei alten Aufnahmen hervorragende Dienste. Das GEM-Verfahren analysiert die Bildstruktur auf Filmkorn-Ebene. Hat der Algorithmus immer wiederkehrende Strukturen der Filmkörner erkannt, wird eine Bildglättung durchgeführt. Die Intensivität der Glättung kann bei Nikon Filmscannern über einen Parameter von 1 bis 5 eingestellt werden.

Lange Zeit habe ich die GEM-Korrektur nur für Farbbilder und niemals für schwarz-weiße Vorlagen verwendet, da ich von dieser Einschränkung immer wieder gelesen habe. Ein paar Experimente haben mich jedoch vom Gegenteil überzeugt. GEm funktioniert also auch bei schwarz-weiß Bildern; ich kann zwar nichts über die Allgemeingültigkeit dieser Aussage garantieren, ich habe aber bislang nur positive Erfahrungen mit GEM bei s/w-Bildern gemacht. Auch bei 6 x 9 cm großen Mittelformatbildern aus den 60er Jahren hat GEM einwandfrei funktioniert, wenngleich sich die Scanzeit dadurch um gut 5 Minuten verlängert hat.

Die beiden Bilder zeigen dieselbe Aufnahme einmal mit und einmal ohne GEM gescannt. Es handelt sich natürlich nur um einen Ausschnitt aus einem großen Bild. Georg Knübel hat mir das Bild zur Verfügung gestellt. Es wurde auf Agfa Scala bei 200 ASA (Sollwert) belichtet und mit einem Objektiv M-Summicron 35/2,0 asph. aufgenommen. Die Filmkornglättung wurde mit Stufe 2 ziemlich schwach eingestellt, so dass nur eine leichte Glättung durchgeführt wurde.

Die obigen Bilder zeigen den Glättungseffekt nur schwach, da die Bilder stark verkleinert wurden. In Originalgröße erkennt man im linken Bild die Kornstruktur viel deutlicher.

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