Wie Sie Bilder mit Photoshop vergrößern – klassisch und mit »künstlicher Intelligenz«

Manchmal reicht die Auflösung eines Fotos nicht ganz aus, damit Bilddetails bei der Ausgabe ausreichend scharf dargestellt werden können. Also muss man das Bild vergrößern. Dafür gibt es in Photoshop verschiedene Funktionen – inklusive neuer Techniken, die auf »künstlicher Intelligenz« beruhen (»Super Zoom«, »Super Auflösung« und »Topaz Gigapixel AI«).

Obwohl die Auflösung heutiger Digitalkameras für die meisten Publizierungsvorhaben völlig ausreichend ist, gibt es dennoch Fälle, in denen man ein Foto in einer noch höheren Auflösung benötigt. Man denke zum Beispiel an den Fall, dass nur ein kleinerer Bildausschnitt verwendet werden soll, das Bild also »gecroppt« werden muss. Oder aber ein Foto liegt nur in einer niedrigen Auflösung vor, weil es vor Jahren mit einer »schlechteren« Kamera aufgenommen wurde. Manchmal müssen auch Screenshots oder Bildelemente, wie Logos oder Buttons, »aufgeblasen« werden.

Wenn man Bilder in Photoshop vergrößern möchte, führte der Weg jahrelang zwangsläufig in den Dialog Bild → Bildgröße. Richtige Wunder konnte man aber nie erwarten, obwohl die dort zur Verfügung stehenden Algorithmen im Laufe der Jahre immer mal wieder verbessert und ergänzt wurden.

Deutlich bessere Ergebnisse versprechen nun aber neue Funktionen, die zum Teil auf Sensei, Adobes Framework für künstliche Intelligenz, basieren. Wir stellen in diesem Artikel einmal alle Möglichkeiten anhand von Bildvergleichen vor.

Auf diese Bilder werden wir die einzelnen Skalierungsmethoden anwenden.

Klassische Skalierungstechniken

Die auf (mehr oder weniger ausgeklügelten) Algorithmen beruhenden Skalierungsmethoden erreichen Sie in Photoshop über den Dialog Bildgröße im Menü Bild. Sie stellen die verschiedenen Techniken für die Neuberechnung über das Menü Neu berechnen ein.

Der Dialog Bildgröße in Photoshop

Generelle Tipps zum Skalieren

Achten Sie darauf, beim Skalieren immer möglichst glatte Prozentwerte einzustellen – auch beim Verkleinern! Skalieren Sie also nicht um »209,67 %« oder »56,33 %«, sondern um »200%« oder »50 %«. Dadurch vermeiden Sie unschöne Kanten und ein unnötig starkes Anti-Aliasing (Kantenglättung). Die besten Ergebnisse erhalten Sie, wenn Sie Bilder glatt verdoppeln bzw. glatt halbieren, vierteln usw.
Jede Transformation führt zu Qualitätsverlusten. Wenn nacheinander mehrere Transformationen ausgeführt werden, summieren sich die Verluste sogar noch. Beginnen Sie die Transformation also immer ganz von vorne (ggf. alle vorherigen Transformationen rückgängig machen) oder konvertieren Sie die Ebene in ein Smartobjekt (Filter → Für Smartfilter konvertieren wählen oder mit der rechten Maustaste auf die Ebene klicken und In Smartobjekt konvertieren wählen).

»Pixelwiederholung«

Diese Methode für die Neuberechnung, die auch manchmal »Nearest Neighbor« (nächster Nachbar) genannt wird, übernimmt einfach den Farbwert des Nachbarpixels im Quellbild. Es werden also im Endeffekt nur Pixel aufgefüllt und gar nicht richtig skaliert.

»Bilinear«

Auch diese Methode ist im wahrsten Sinne des Wortes leicht ausrechenbar. Sie berechnet lineare Zwischenwerte zwischen den nächsten vier Nachbarpixeln. Im Ergebnis werden dadurch nur die Pixel vergrößert, wodurch sie bei stärkeren Skalierungen relativ schnell sichtbar werden.

»Bikubisch«

Bei dieser Methode werden die Farbwerte von 16 Nachbarpixeln als Grundlage für die Neuberechnung verwendet. Es gibt für sie verschiedene Varianten, die auf jeweils spezielle Skalierungsaufgaben abgestimmt wurden (Vergrößerung, Verkleinerung, glatte Verläufe). Auch wenn hier etwas mehr Berechnungsarbeit geleistet wird, leidet auch diese Methode darunter, dass bei stärkeren Skalierungen skalierte Bildpixel deutlich sichtbar werden.

»Details erhalten«

Der Name dieser Methode verspricht, dass die Neuberechnung auf einen möglichst guten Erhalt der Bilddetails ausgerichtet wird. Dazu steht ein zusätzlicher Regler Rauschen reduzieren zur Verfügung, über den Einfluss auf die Glättung des Bilds genommen werden kann.

Der zusätzliche Regler Rauschen reduzieren hilft bei der Feinjustierung der Detailwiedergabe.

»Details erhalten 2.0«

Diese relativ neue Version der Methode Details erhalten muss erst über Voreinstellungen → Technologievorschau aktiviert werden. Ob und welche Vorteile sie gegenüber der älteren Version bringt, hängt vom Motiv ab und muss jeweils im Detail beurteilt werden.

Diese Methode muss zunächst über die Voreinstellungen im Bereich Technologievorschau aktiviert werden.

Bevor wir uns die Auswirkungen der verschiedenen Neuberechnungsmethoden ansehen, ein paar Worte zum Versuchsaufbau. Um den Einfluss von Skalierungsfaktoren und zusätzlicher Komprimierungen zu minimieren, wurden bei einer Ansichtsgröße von »100 %« Screenshots produziert und diese dann mit der jeweils gleichen JPEG-Komprimierung (Qualität »80 %«) exportiert. Die Ergebnisse hängen auch sehr stark vom Motiv ab und die Beurteilung ist natürlich subjektiv. Bilden Sie sich daher einfach Ihre eigene Meinung.

Vergleich Motiv 1: Olympiaberg München

Pixelwiederholung produziert harte Kanten mit deutlichen Pixelstufen. Diese werden bei Bilinear durch Weichzeichnung etwas reduziert, jedoch auf Kosten des Kontrasts. Bikubisch glatter ist etwas kontrastreicher als Bilinear. Details erhalten arbeitet mit einer relativ starken Kontrasterhöhung. Im Vergleich dazu produziert Details 2.0 ein etwas gefälligeres und feineres, auch weil weniger kontrastreiches Ergebnis.

Details erhalten produziert auf den ersten Blick das beste Ergebnis. Das liegt aber daran, dass hier der Kontrast sehr stark angehoben wird. Details 2.0 produziert aber das am natürlichsten wirkende Ergebnis, ohne weniger detailreich zu sein. Dies erkennt man an den Pflastersteinen und am Gitter der Sitzbank.

Vergleich Motiv 2: BMW-Hochhaus

Bei diesem Vergleich bestätigt sich das bisher Gesehene. Zum einen sind die Unterschiede relativ gering. Zum anderen werden Details durch ein starke Kontrasterhöhung zwar auf den ersten Blick deutlicher herausgestellt, allerdings auch das Rauschen verstärkt. Auch hier produziert Details 2.0 den gefälligsten Kompromiss aus Kontrasterhöhung und Weichzeichnung.

An den Seilen sieht man schön, dass die neueren Neubrechungsmethoden (Detail erhalten und Details 2.0) es im Vergleich zu den älteren relativ gut vermögen, die Pixelstufen zu beseitigen, ohne das Bild dabei zu weich werden zu lassen.

Vergleich 3: Screenshot einer Webseite

In diesem Fall liefert Detail 2.0 das beste Ergebnis. Bei den anderen Methoden werden entweder die Pixel sichtbar (Pixelwiederholung), die Weichzeichnung wirkt zu stark (Bilinear und Bikubisch glatter) oder der Kontrast wird zu stark erhöht (Details erhalten).

Dieser Ausschnitt bestätigt die zuvor geschilderten Beobachtungen.

Um ein erstes Zwischenfazit zu treffen: Am besten eignen sich Details erhalten und Details 2.0 für das Vergrößern von Bildern, wobei die erst genannte Neuberechnungsmethode mit einer deutlich stärkeren, teilweise unangenehm wirkenden Kontrasterhöhung arbeitet. Details 2.0 liefert in vielen Fällen das gefälligste Ergebnis und ist beim Vergrößern einer Webseite anscheindend die beste Wahl.

Unterm Strich sind die Unterschiede aber eher fein und sind erst deutlicher bemerkbar, wenn man weit hineinzoomt. Daher wird es spannend zu beobachten sein, ob und welche Verbesserungen die beiden neuesten Vergrößerungstechniken, Super Zoom und Super Resolution, im Vergleich bringen. Dies sehen wir uns im nächsten Abschnitt an.