Vektorisierung (Grafik)
Im Bereich der Computergrafikverarbeitung bezieht sich der Begriff Vektorisierung, manchmal auch (Bild-)Tracing, auf den automatisierten Prozess der Konvertierung von Rastergrafiken in Vektorgrafiken.
Konzept
Bei der Vektorisierung wird versucht einfache geometrische Objekte in einem Rasterbild zu identifizieren. Die übliche Variante sucht über Kantendetektion Bereiche gleicher oder ähnlicher Helligkeit oder Farbe, auch als Posterisation bekannt, die dann als Grafische Primitive oder Bézierkurven ausgedrückt werden. Exportiert wird dann in verschiedene Vektorgrafikdateiformate wie SVG, AI, CDR, EPS, TTF, PDF oder verschiedene CAD-Formate.
Klassische Kantendetektionsmethoden die bei der Vektorisierung zum Einsatz kommen sind z. B. Roberts-Operator, Canny-Algorithmus und der Sobel-Operator.
Stärken und Grenzen der Methodik
Im Gegensatz zum umgekehrten Prozess, der Rasterung, ist eine automatische (oder halbautomatische) Vektorisierung nicht klar definiert oder ein eindeutiger Prozess, es existieren viele verschiedene Methoden und Freiheitsgrade. Jede dieser verschiedenen Methoden bietet mit ihrem Vektorisierungsansatz eine andere abstrahierende Approximation des Rasterbildes an. Auch sind verschiedene Methoden und Parametrisierungen unterschiedlich gut für verschiedene Bildinhalte, -formate und -auflösungen geeignet, dadurch ist häufig ein manuelles durchprobieren verschiedener Kombinationen notwendig.
Weiterhin sind Bilder natürlicher Objekte schwer repräsentativ zu vektorisieren im Gegensatz zu Bildern künstlicher Objekte, wie z.B. Computergrafiken, da diese typischerweise weniger Farb- oder Helligkeitsgradienten und weniger unregelmäßige Strukturen aufweisen.
Dateigröße
Vektorisierungen von Bildern hoher Auflösung mit wenig Farben und Gradienten (Risszeichnungen, Schrift, Computergrafiken) können bei hoher Repräsentativität durchaus deutlich kleiner werden als das Ursprungsbild.
Bei Bildern natürlicher Objekte ist zum Erreichen eines nur akzeptablen Vektorisierungsergebnisses häufig ein signifikantes Anwachsen der Datenmenge notwendig. Dies gilt ganz besonders für die Vektorisierungen von Bildern natürlicher Objekte im JPEG-Format, ein Grafikformat welches besonders für weiche Übergänge geeignet ist und diese effektiv kodiert.
Wiedergabeaufwand
Die Stärke von Vektorgrafiken allgemein und damit auch von vektorisierten Bildern ist die Auflösungsunabhängigkeit, d. h., sie sind für eine Wiedergabe (Bildschirm, Drucken) in beliebiger Auflösung geeignet. Dies erfordert jedoch immer ein aufwändiges „Rendern“ (Rasterung) des Vektorformats in ein Rasterformat. Ein Nachteil von Vektorgrafiken gegenüber Rastergrafiken ist ein unbekannter, inhaltsabhängiger Wiedergabeaufwand (in Rechenzeit und Arbeitsspeicher). Rastergrafiken haben im Allgemeinen den Vorteil, dass der Wiedergabeaufwand konstant und inhaltsunabhängig ist. Um diesen Nachteil von Vektorgrafiken zu minimieren, hält beispielsweise Wikipedia serverseitig vorgerenderte Rastergrafik-Vorschaubilder von SVG-Vektorgrafiken in mehreren Auflösungen vor.
Varianten
Da die vollautomatische Vektorisierung von Bildern von Objekten mit Gradienten zu nur unbefriedigenden Ergebnissen führt, muss häufig noch manuell Hand angelegt werden. Dies kann von der Entfernung von Vektorisierungs-Artefakten, der Neueinbringung von Schatten oder Farbverläufen bis zur kompletten händischen Neuerstellung mit einem Vektorgrafikprogramm reichen, siehe Beispiel Tux unten.
Bekannte Anwendungsfelder
- Beim CAD werden Zeichnungen (Risszeichnungs etc.) gescannt, vektorisiert und als CAD-Dateien exportiert, dieser Prozess wird auch paper-to-CAD conversion oder drawing conversion genannt.
- Beim Geoinformationssystem (GIS) werden Satelliten- oder Luftbilder vektorisiert um damit Karten zu erstellen.
- Im Grafikdesign und der Fotografie werden manchmal Bilder vektorisiert um sie einfacher handhabbar und skalierbar zu machen.
- Beim Font-Design werden gezeichnete Entwürfe über Vektorisierung in ein Font-Vektorformat überführt.
- Handschriftliche Notizen und Unterschriften sind gut vektorisierbar, da sie typischerweise nur zweifarbig sind (Weiß+Tintenfarbe) und einen großen Kontrast haben. Dies ist auch der erste Schritt bei einer Texterkennung.
Einfluss von verschiedenen Vektorisierungsprogrammen und -parametern
Natürliches Objekt
Da Fotografien von natürlichen Objekten häufig viele weiche Übergänge und kleine Details beinhalten und das Ergebnis auch stark von der Rasterauflösung des Eingangsbildes abhängt ist eine akzeptable automatische Vektorisierung schwierig. Häufig muss lange manuell an den Parametern Farbanzahl, Rauschunterdrückung/Qualität experimentiert werden bis ein akzeptabler Kompromiss aus erreichter Abbildungstreue und Dateigröße erreicht wird.
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Ursprungsbild: Silversmith-Fotografie im JPEG Rastergrafikformat (610×818 Pixel), 25 KB -
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Vektorisiert mit 12 Farben in VectorMagic mit dem Parameter High Quality, 369 KB -
Vektorisiert mit AutoTrace in der Delineate GUI, 677 KB -
Vektorisiert mit VectorMagic mit den Parametern High Quality und unlimitierte Farben, 744 KB (es sind Spalten-Artefakte aufgetreten) -
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Vektorisiert mit RaveGrid, 1,64 MB -
Vektorisiert mit BMP2SVG, mit einem exzessiven Spline-Parameter von 25000, 4,4 MB (Dateigröße überfordert den Wikimedia SVG-Renderer)
Schriftzug
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Schriftzug der Jeanne d’Arc als JPG Rasterformat (627×480 Pixel), 24 KB -
Vektorisierte, zweifarbige Variante, 10 kB -
Schriftzug des Christoph Columbus als JPEG-Rastergrafik (1,308 × 481 Pixel), 63 kB -
Vektorisierte, zweifarbige Variante, 19 kB
Computergrafik
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Vektorisiert mit Sketch, zusätzlich manuell nachbearbeitet, 219 kB -
Manuelle Neuerstellung als Vektorgrafik unter Nutzung von Gradienten und Transparenz, 21 kB
Siehe auch
Weblinks
- autotracer.org Online Vektorisierung auf Basis der AutoTrace-Bibliothek (englisch)