Bildqualität verschlechtern

Die JPEG-Qualität ist der wichtigste Regler. Mit diesem Wert speichert der Encoder deines Browsers, und zwar von 1 bis 10 auf der üblichen Skala von 1 bis 100. Selbst 10 ist also eine sehr starke Kompression. Bei 1 schrumpft der Inhalt der meisten 8 × 8 Pixel großen Blöcke auf eine glatte Fläche oder einen weichen Verlauf. Neukomprimierungen speichert das JPEG bis zu 20-mal und öffnet es jedes Mal neu. Jeder Durchgang nutzt deine Qualität oder bis zu drei Punkte mehr, der letzte genau deinen Wert. So verfällt ein Bild auch, wenn verschiedene Apps es nacheinander speichern.

Die Auflösung legt fest, in welcher Größe gearbeitet wird, als Prozentsatz des Originals. Ist Wieder auf Originalgröße strecken aktiv, wird die kleine Fassung per Nächster-Nachbar-Skalierung wieder vergrößert, also ohne Glättung: Aus jedem übrig gebliebenen Pixel wird ein quadratischer Block, der typische verpixelte, niedrig aufgelöste Look. Schaltest du die Option aus, lädst du das kleine Bild selbst herunter.

Unschärfe macht das Bild vor der Kompression weich, Rauschen macht es körnig wie ein hochempfindlicher Film. Farben pro Kanal reduziert Rot, Grün und Blau auf wenige Werte, ein Effekt, der auch Bitcrushing heißt. Sechs Werte pro Kanal ergeben die Palette mit 216 Farben, auf die sich frühe Webdesigner verlassen haben. Farbbluten verschmiert die Farbe seitlich, während die Helligkeit an ihrem Platz bleibt, ähnlich wie bei einer abgenutzten VHS-Kassette.

Der Download behält die Proportionen des Originals. Transparente Bereiche werden weiß, weil jeder Durchgang ein JPEG ist und JPEG keine Transparenz kennt. Animierte GIFs öffnen sich mit dem ersten Frame. Für einen anderen Frame holst du ihn mit dem GIF-Splitter heraus, und verschlechterte Frames setzt du mit dem GIF-Ersteller wieder zusammen.

Ein JPEG speichert Pixel nicht einzeln. Der Encoder trennt zuerst Helligkeit und Farbe, und die meisten Encoder speichern die beiden Farbkanäle danach nur in halber Breite und halber Höhe, weil unser Auge feine Farbunterschiede viel weniger wahrnimmt als feine Helligkeitsunterschiede. Das nennt sich Chroma-Subsampling, und deshalb wirken kräftiges Rot und Blau in einem stark komprimierten Bild an den Rändern verwaschen.

Danach wird jeder Kanal in Blöcke von 8 × 8 Pixeln zerlegt, und jeder Block wird als Mischung aus 64 Standardmustern beschrieben, von völlig flach bis fein gestreift. Das ist die diskrete Kosinustransformation. Bei der Quantisierung werden diese Anteile durch Zahlen aus einer Tabelle geteilt und gerundet, und die Qualitätseinstellung skaliert diese Tabelle. Bei hoher Qualität wird behutsam gerundet. Bei niedriger Qualität fallen die feinen Muster auf null, jeder Block behält kaum mehr als seine Durchschnittsfarbe und einen Verlauf, und das Raster aus Quadraten wird sichtbar, besonders am Himmel, auf Wänden und auf Haut.

Das zweite Erkennungszeichen ist das Ringing, manchmal auch Moskitorauschen genannt. Eine scharfe Kante wie schwarze Schrift auf Weiß braucht genau die feinen Muster, die bei niedriger Qualität wegfallen. Die Kante wird deshalb mit Wellen und feinen Punkten drumherum nachgebildet.

Generationsverlust entsteht, wenn ein JPEG erneut gespeichert wird. Jedes Speichern quantisiert ein Bild, das schon Artefakte enthält, und manche davon wachsen. Speicherst du ein JPEG allerdings mit exakt denselben Einstellungen erneut, verändert es sich nach dem ersten Mal kaum noch, weil seine Blöcke bereits Werte enthalten, die der Encoder genau so wieder erzeugt. Der Verlust kehrt zurück, sobald sich zwischen zwei Speichervorgängen etwas ändert: ein Zuschnitt, eine Größenänderung oder eine andere App mit einer anderen Qualitätsstufe. Darum sehen Bilder, die immer wieder gescreenshottet und neu gepostet werden, irgendwann so schlimm aus, und darum variieren die Neukomprimierungen hier die Einstellung von Durchgang zu Durchgang ein wenig.

Für ein Deep-Fried-Bild stellst du den Effekt auf Deep Fry und wählst eine Vorgabe. Frittiert hebt die Sättigung auf 230 % und den Kontrast auf 150 %, schärft kräftig nach, fügt Körnung und einen rotorangen Farbstich hinzu und speichert das Ergebnis dann achtmal mit JPEG-Qualität 4. Nuklear geht weiter und wölbt die Bildmitte wie eine Lupe nach außen. Klick irgendwo ins Bild, um die Wölbung zu verschieben, oder vergrößer sie mit Größe der Wölbung.

Deep Fried Memes, wörtlich „frittierte“ Memes, sind Bilder, die so lange bearbeitet wurden, bis sie verbrannt aussehen: Farben weit jenseits des Natürlichen, harte Kanten, Körnung und offensichtliche Kompression. Das übliche Rezept ist das, dem auch die Vorgaben folgen: Sättigung und Kontrast hoch, kräftig schärfen und Rauschen dazu, danach mehrmals als JPEG mit niedriger Qualität speichern. Die Reihenfolge ist entscheidend. Schärfe und Rauschen vor der Kompression liefern dem Encoder mehr feine Details, die er zerstören kann, und genau daher kommt die knusprige Struktur.

Laut Know Your Meme erschien der früheste bekannte Beitrag mit der Bezeichnung „deep fried meme“ im März 2015 auf Tumblr, auch wenn Memes schon vorher so stark bearbeitet wurden. Im Deutschen wird meist der englische Begriff verwendet. Dieses Werkzeug fügt weder Text noch Emojis hinzu. Für eine Bildunterschrift öffnest du die heruntergeladene Datei im Fotoeditor.

Wer die Bildqualität absichtlich verschlechtert, bekommt meist auch eine kleinere Datei, aber das ist ein Nebeneffekt. Ein Kompressor arbeitet andersherum: Er hält das Bild so gut wie möglich und sucht die höchste Qualität, die noch passt. Willst du ein Foto per E-Mail verschicken oder unter ein Upload-Limit bringen, ohne dass man es sieht, nimm den Bildkompressor oder verkleinere die Bilddatei auf eine Zielgröße wie 500 KB.

Ein Ergebnis aus diesem Werkzeug kann sogar größer sein als das Original. Wird eine 160 px breite Fassung wieder auf 4.000 px gestreckt und als PNG gespeichert, steckt jeder vergrößerte Block in der Datei, und das braucht Platz. Die Größe unter der Vorschau ist die Größe der Datei, die du herunterlädst, du siehst sie also vor dem Speichern. Breite, Höhe und Dateigröße eines beliebigen Bildes kannst du später mit dem Werkzeug Bildgröße und Auflösung prüfen nachsehen.

Auch auf einem unscharfen, blockigen Bild lassen sich Gesichter, Namen oder Kennzeichen oft noch erkennen, und Menschen erkennen Bekannte selbst auf sehr kleinen, verschwommenen Fotos. Verlass dich nicht auf dieses Werkzeug, um etwas zu verbergen. Gesichter, Text oder Kennzeichen machst du besser mit dem Werkzeug Bild verpixeln unkenntlich, mit großen Blöcken oder einem schwarzen Balken, oder du schneidest den Bereich weg.

Das Bild selbst verlässt dein Gerät nie: Es wird von deinem Browser geöffnet, verschlechtert und gespeichert. Die heruntergeladene Datei ist ein neues Bild, daher werden die EXIF-Daten des Originals, einschließlich eines GPS-Standorts, nicht übernommen.