Scharfe Bilder aus dem Max-Planck-Institut

Das Problem kennt jeder, der mit digitalen Fotos zu tun hat: Immer wieder mal ist die Auflösung zu gering. Mal sind Dateien aus dem Internet einfach zu klein, mal wurden die Bilder mit frühen Smartphones oder Digitalkameras gemacht. Oder es sind schlechte Scans von alten Negativen oder Dias. Schon lange gibt es Programme, mit denen man solche Bilder nachträglich schärfen kann. Sie erhöhen die Zahl der Bildpunkte (Pixel), indem sie sie an Nachbarpixel anpassen. Doch das funktioniert meist nicht wirklich gut. „Selbst die besten Programme, die in der Forschung verwendet werden“, erklärte Mehdi Sajjadi, „liefern nur mäßige Ergebnisse.“

Für den Wissenschaftler vom Tübinger Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme war das Grund genug, für seine Doktorarbeit nach einer anderen, effektiveren Lösung zu suchen. Sajjadi setzte nicht auf reine Pixelvermehrung, sondern nutzte selbstlernende neuronale Netzwerke, um die Bilder nachträglich zu schärfen. Dem Programm zeigt er dazu Millionen von Bildern aus Standard-Datenbanken im Internet, deren Auflösung er zuvor am Rechner verringert hat. Das Programm versucht dann, die Bilder zu schärfen und vergleicht das Ergebnis am Ende mit dem Original. Auf diese Art „lernt“ es und erkennt auf Dauer immer besser die Muster und die Textur auf den Bildern. „Die Maschine ,weiß‘ dann, dies ist der Schnabel eines Vogels“, sagt Sajjadi. Je mehr Bilder die Maschine zu sehen bekommt, desto besser funktioniere das Ganze. Der Algorithmus erreicht zwar nicht die Pixelzahl des Originals, dafür aber eine weitgehend naturgetreue Darstellung der Texturen auf den Bildern.

Gestern vormittag stellte der 28-jährige MPI-Forscher seinen Algorithmus bei einer bedeutenden Konferenz in Venedig vor. Mit großer Resonanz, wie er am Telefon berichtete. Theoretisch könne man die Software jetzt auch ohne großen Aufwand auf normalen PCs zum Laufen bringen und vermarkten, meinte Sajjadi. Immerhin arbeite sein Algorithmus effizienter als jede vergleichbare Software. Doch erstmal will sich der Wissenschaftler auf die Forschung konzentrieren.