Grundlagen 1: Tonwert und Tonwert-Korrektur

Vor ein paar Jahren habe ich angefangen, meine Unterwasser-Dias einzuscannen und sie mit Bildbearbeitungssoftware zu korrigieren und das erste, was ich bei jedem Foto ausprobierte, war die Auto-Korrektur-Funktion. Mir fiel auf, dass ich damit manche Bilder enorm verbessern konnte, wogegen ich bei vielen anderen völlig lächerliche und unnatürlich wirkende Ergebnisse erhielt. Das veränderte sich auch nicht, als ich mir eine Digitalkamera zulegte und Photoshop kaufte.
Viele Unterwasserfotos, die ich im Internet entdeckt habe, sind ebenfalls "überkorrigiert", d.h. die Farben wirken unecht und oftmals sind helle Stellen zu weißen Flecken ohne jede Struktur mutiert.

Ich habe nie einen Photoshop Kurs besucht, sondern mir alles, was ich hier erzähle, mühsam selbst beigebracht. In meinen Photoshop Büchern werden die Themen Tonwert und Tonwert-Korrektur leider nur sehr kurz abgehandelt und keines der vielen Tutorials im Internet, die den Umgang mit Photoshop oder anderer Bildverarbeitungssoftware zur Bildkorrektur erklären, geht näher auf diese Themen ein oder verwendet Unterwasserfotos als Beispiele.
Die meisten Unterwasserfotos haben eine ziemlich spezifische Farbgebung (d.h. die Rottöne sind nur schwach ausgeprägt), die sich deutlich von Überwasserfotos unterscheidet, daher erreichen wir mit den Regeln zur Korrektur von Landfotos selten die gewünschten Resultate. Gleiches gilt auch für die ganzen Auto-Korrektur Funktionen, da diese ebenfalls für Überwasserfotos optimiert sind.

Um Eure Unterwasserfotos mit Hilfe der Tonwertkorrektur (oder wie auch immer diese Funktion in Eurer Bildbearbeitungssoftware heißt) wirklich zu verbessern, müsst Ihr:
- verstehen, was Tonwerte bedeuten,
- eine Vorstellung davon haben, wie Tonwertkorrekturen ein Bild beeinflussen,
- und die Grenzen der Auto-Korrektur-Möglichkeiten kennenlernen.

Am Ende dieser Seite befinden sich ein paar Beispiel-Farbtabellen, die Ihr als Referenz verwenden könnt.

Außerdem habe ich ein Tutorial zum Thema Automatische und Manuelle Tonwertkorrektur geschrieben, in dem ich ein paar meiner Fotos, die dringend korrigiert werden mussten, als Beispiele verwende. Obwohl ich in allen Tutorials und Grundlagen immer Photoshop 7 verwende, ist das meiste, was ich erkläre und zeige, sicher auch für die Benutzer anderer Bildbearbeitungssoftware interessant und nützlich.

Was sind eigentlich Tonwerte

In Photoshop wird die Korrektur der Pixelverteilung in den Rot- Grün und Blau-Kanälen als Tonwertkorrektur bezeichnet.
Die meisten anderen Produkte zur Bildbearbeitung bieten eine entsprechende Funktionalität an, oft jedoch unter einem anderen Namen. Im MS Photo Editor wird das ganze z.B. als Balance (bzw. AutoBalance) bezeichnet, ...

In einem 8 Bit System können die einzelnen Pixel für jeden der 3 Farbkanäle (RGB ~ Rot, Grün, Blau) (Ton-)Werte zwischen 0 und 255 annehmen. Die Histogramme im Tonwertkorrektur-Dialog zeigen einfach eine Kurve, in der für jeden solchen Tonwert die Anzahl der existierenden Pixel gezeigt wird.
Im Rot-Kanal steht der Minimal-Wert 0 für "dunkelstes Rot" (d.h. Schwarz) und der Maximalwert 255 für "hellstes Rot" (d.h. Weiß). Das gleiche gilt für die anderen beiden Kanäle.

Eine Tonwertkorrektur findet dann statt, wenn die Pixel in einem Kanal, in dem nicht der gesamt verfügbare Bereich von 256 Tonwerten abgedeckt wird, neu berechnet werden um diesen Bereich besser auszunutzen. Dadurch wird i.a. eine stärkere Farbsättigung und ein höherer Kontrast erzeugt, d.h. Schwarz wird schwärzer, Weiß wird weißer, etc.
Das ist an sich eine äußerst nützliche Sache, nur sind die Tonwerte in manchen Bildern so ungünstig verteilt, dass nach einer Tonwertkorrektur plötzlich unnatürliche Farben auftreten und Details in den Lichtern (weiße Flecken) und Tiefen verloren gehen.

Tonwertkorrektur in Photoshop:

Der Tonwertkorrektur-Dialog in Photoshop bietet Optionen, in denen man die Einstellungen für die Auto-Korrektur verändern kann und bietet ferner die Möglichkeit, einen Weißabgleich durchzuführen, in dem man die hellsten, mittleren und dunkelsten Neutraltöne eines Fotos selektiert und deren RGB-Tonwerte korrigiert.
Wenn man zur Tonwertkorrektur eine Einstellungsebene verwendet, kann man die Korrekturen später noch weiter verändern und so lange nachbessern, bis man mit dem Ergebnis zufrieden ist.
Manche Photoshop Benutzer korrigieren ihre Fotos lieber mit anderen Werkzeugen, wie z.B. den Gradiationskurven oder dem Kanalmixer, mit denen sich ähnliche Ergebnisse erzielen lassen.

In der Dokumentation (Hilfe) Eurer Bildbearbeitungssoftware könnt Ihr herausfinden, wie das Tonwertkorrektur-Werkzeug heißt und wie es aufgerufen und verwendet wird.

Was passiert bei der Tonwertkorrektur ...

Die folgenden Beispiele zeigen, wie geänderte Werte für die Tonwertspreizung und den Tonwertumfang in den einzelnen Kanälen die Farben, Sättigung und Helligkeit eines Fotos beeinflussen.
Das Testbild besteht aus einer einfachen Kombination der 6 Grundfarben (Rot, Magenta, Blau, Cyan, Grün und Gelb), Schwarz, Weiß und 4 Graustufen. Das zugehörige RGB Histogramm wirkt zwar ein bisschen zerfleddert, genügt aber zur Demonstration.

Für jedes der folgenden Beispiele habe ich die zugehörigen (geänderten) Tonwerte in folgender Kurzform angegeben:
K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255

Die Schattenwerte in der Tonwertspreizung erhöhen:

Durch Erhöhen der Schattenwerte für die Tonwertspreizung kann man Lücken am linken Ende des Histogramms schließen.
Das korrigierte Bild ist dunkler und wir verlieren Details in den Schatten (dunklen Bildbereichen), wenn wir die Änderung direkt im kombinierten RGB Kanal durchführen. Passen wir einen der Farbkanäle an, so verschieben wir zusätzlich die Farbbalance in Richtung der Konträrfarbe (Cyan, Magenta oder Gelb) des jeweiligen Kanals (Rot, Grün oder Blau)
Das Ändern des Schattenwertes der Tonwertspreizung von 0 auf 100 bedeutet:
Alle Pixel, deren Rot-, Grün- oder Blauwerte zuvor <= 100 waren, werden auf 0 (d.h. Schwarz) gesetzt. Pixel mit Werten > 100 müssen entsprechend verringert und daher ebenfalls neu berechnet werden, damit sie wieder den verfügbaren Bereich von 255 möglichen Werten abdecken. Nur sehr hohe Pixelwerte (nahe 255) bleiben unverändert.
Wenn wir die Anpassung nur in einem der Farbkanäle vornehmen, ist die neue Pixelwert-Zuordnung auf diesen Kanal beschränkt und die bestehenden Tonwerte der anderen beiden Kanäle bleiben unverändert. Dadurch können wir jeden Kanal separat korrigieren.

K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: RGB; TS: 100 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255

K: Rot; TS: 100 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: Rot und Blau; TS: 100 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255

Die Lichterwerte in der Tonwertspreizung verringern:

Durch Verringern der Lichterwerte für die Tonwertspreizung kann man Lücken am rechten Ende des Histogramms schließen.
Das korrigierte Bild ist heller und wir verlieren Details in den Lichtern (hellen Bildbereichen), wenn wir die Änderung direkt im kombinierten RGB Kanal durchführen. Passen wir einen der Farbkanäle an, so verschieben wir zusätzlich die Farbbalance in Richtung der Farbe des jeweiligen Kanals (Rot, Grün oder Blau). Zu starke Korrekturen können zu unschönen weißen Flecken im Foto führen.
Das Ändern des Lichterwertes der Tonwertspreizung von 255 auf 155 bedeutet:
Alle Pixel, deren Rot-, Grün- oder Blauwerte zuvor >= 155 waren, werden auf 255 (d.h. Weiß) gesetzt. Pixel mit Werten < 155 müssen entsprechend erhöht und daher ebenfalls neu berechnet werden, damit sie wieder den verfügbaren Bereich von 255 möglichen Werten abdecken. Nur sehr niedrige Pixelwerte (nahe 0) bleiben unverändert.

K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255

Die Mitteltonwerte in der Tonwertspreizung verändern:

Änderungen der Werte für die Mitteltöne sind nur für die Tonwertspreizung möglich. Sie dienen nicht zum Schließen von Lücken an den beiden Rändern der Histogramme, sondern beeinflussen die Helligkeit des zentralen Mittelwertes.
Das korrigierte Bild ist wiederum heller oder dunkler und wir verlieren auch wieder Details in den Schatten oder Lichtern, wenn wir den Wert nur im RGB Kanal ändern. Passen wir einen der Farbkanäle an, so verschieben wir außerdem ebenfalls wieder die Farbbalance.
Wenn wir den Wert für den Mittelton erhöhen, hellen wir das Bild auf, verringern den Kontrast in den Lichtern und erhöhen ihn in den Schatten, da wir den höheren Pixelwerten nun einen größeren Anteil des Gesamtbereichs zugeordnet haben. Ein Verringern des Mitteltonwerts gibt den niedrigeren Pixelwerten mehr Raum, als zuvor und entsprechend verdunkeln wir das Bild, erhöhen den Kontrast in den Lichtern und verringern ihn in den Schatten.
Alle Pixelwerte, mit Ausnahme der sehr hohen und niedrigen Werte, müssen neu berechnet werden, damit sie den vergrößerten bzw. verkleinerten Bereich wieder vollständig abdecken.

K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: RGB; TS: 0 - 0,5 - 255; TU: 0 - 255

K: RGB; TS: 0 - 1,5 - 255; TU: 0 - 255	K: Rot; TS: 0 - 1,5 - 255; TU: 0 - 255

Die Schattenwerte im Tonwertumfang erhöhen:

Ein Erhöhen der Schattenwerte im Tonwertumfang bewirkt das Gegenteil der entsprechenden Veränderung in der Tonwertspreizung. Wir weiten den Bereich, den die Pixelwerte abdecken sollen nicht aus, sondern reduzieren ihn und weisen den dunkelsten Pixeln einen neuen helleren Wert zu.
Das korrigierte Bild wirkt heller und weniger gesättigt, weil die dunkelsten Töne verschwunden sind und die Mitteltöne Detail verloren haben, wenn wir den Wert nur im RGB Kanal ändern. Passen wir einen der Farbkanäle an, so verschieben wir außerdem wieder die Farbbalance in Richtung der Kanalfarbe (d.h. Rot, grün oder Blau).
Das Ändern des Schattenwertes im Tonwertumfang von 0 auf 100 bedeutet:
Alle Pixel, deren Rot-, Grün- oder Blauwerte zuvor <= 100 waren, werden auf 100 (d.h. Schwarz ist verschwunden) gesetzt. Pixel mit Werten > 100 müssen erhöht und daher ebenfalls neu berechnet werden, damit sie den verfügbaren Bereich wieder gleichmäßig abdecken. Nur sehr hohe Pixelwerte (nahe 255) bleiben unverändert. Im Testbild kann man erkennen, dass die 6 Grundfarben nun ebenfalls aufgehellt wurden.

K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 100 - 255

Die Lichterwerte im Tonwertumfang verringern:

Ein Verringern der Lichterwerte im Tonwertumfang bewirkt wieder das Gegenteil der entsprechenden Veränderung in der Tonwertspreizung. Wir weiten den Bereich, den die Pixelwerte abdecken sollen nicht aus, sondern reduzieren ihn wieder und weisen dieses mal den hellsten Pixeln einen neuen dunkleren Wert zu.
Das korrigierte Bild wirkt dunkler und weniger gesättigt, weil die hellsten Töne verschwunden sind und die Mitteltöne dadurch wieder Detail verloren haben, wenn wir den Wert nur im RGB Kanal ändern. Passen wir einen der Farbkanäle an, so verschieben wir außerdem wieder die Farbbalance in Richtung der Konträrfarbe (Cyan, Magenta oder Gelb) des jeweiligen Kanals (Rot, Grün oder Blau).
Das Ändern des Lichterwertes im Tonwertumfang von 255 auf 155 bedeutet:
Alle Pixel, deren Rot-, Grün- oder Blauwerte zuvor >= 155 waren, werden auf 155 (d.h. Weiß ist verschwunden) gesetzt. Pixel mit Werten < 155 müssen verringert und daher ebenfalls neu berechnet werden, damit sie den verfügbaren Bereich wieder gleichmäßig abdecken. Nur sehr niedrige Pixelwerte (nahe 0) bleiben unverändert. Im Testbild kann man erkennen, dass die 6 Grundfarben nun ebenfalls dunkler wurden.

K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 255	K: RGB; TS: 0 - 1,0 - 255; TU: 0 - 155

Änderungen im kombinierten RGB Kanal:

Wenn wir die Tonwerte im kombinierten RGB Kanal ändern, passen wir alle 3 Farbkanäle gleichzeitig und gleichermaßen an. Damit können wir ein Bild allgemein aufhellen oder abdunkeln sowie Kontrast und Sättigung verstärken, die Farbbalance bleibt jedoch erhalten.

C: RGB; TS: 25 - 1,0 - 230; TU: 0 - 255
Das gleichzeitige Erhöhen der Schattenwerte (+25) und Verringern der Lichter (-25) für die Tonwertspreizung im RGB Kanal hat den Kontrast verstärkt, aber wir haben in den sehr dunklen und sehr hellen Bildbereichen an Detail verloren.

Änderungen im Rot Kanal:

Hier beeinflussen wir die Helligkeit viel weniger, als im RGB Kanal, da wir ja nur einen der 3 Werte unserer Pixel ändern. Statt dessen beeinflussen wir jetzt die Farbbalance, da geänderte Rot-Werte die Pixel entweder in Richtung Rot oder nach Cyan (der Konträrfarbe von Rot) verschieben.
Dummerweise scheinen viele Unterwasserfotos zwar auf den ersten Blick kein sichtbares Rot zu besitzen, es sind jedoch in vielen Pixeln unsichtbare Rotanteile enthalten, die nach einer Tonwertkorrektur plötzlich sichtbar werden. In manchen Fällen ist das von Vorteil, z.B. um die bunten Farben eines Riffs besser zur Geltung zu bringen, aber es erklärt auch, warum dunkelgraue Neoprenanzüge plötzlich dunkelrot werden und die hellgraue Haut von Delfinen und Haien plötzlich einen unnatürlichen Rosa-Stich aufweist. In letzteren Fällen wurde die Tonwertkorrektur übertrieben.

		C: Rot; TS: 100 - 1,0 - 0; TU: 0 - 255 Das Erhöhen der Schatten (+100) im Rot Kanal hat das Bild nach Cyan verschoben. Mehr Cyan bedeutet weniger Rot und in geringerem Maß auch mehr Blau und Grün und weniger Magenta und Gelb.
		C: Rot; TS: 0 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Reduzierung der Lichter (-100) im Rot Kanal hat das Bild nach Rot verschoben. Mehr Rot bedeutet weniger Cyan und in geringerem Maß auch mehr Magenta und Gelb und weniger Blau und Grün.

Änderungen im Grün Kanal:

Änderungen im Grün Kanal beeinflussen nur die Grün-Anteile der Pixelwerte und wir verschieben damit die Farbbalance in Richtung Grün oder Magenta (der Konträrfarbe von Grün).
Die meisten Unterwasserfotos enthalten viel mehr sichtbares Grün als Magenta. Wir können die Farbbalance in Richtung Magenta schieben, um hässliches grünes Wasser blauer zu machen, aber wir müssen auch hier wieder vorsichtig sein, sonst wird das Wasser fleckig und hat plötzlich kleine magentafarbene Punkte.

		C: Grün; TS: 100 - 1,0 - 0; TU: 0 - 255 Das Erhöhen der Schatten (+100) im Grün Kanal hat das Bild nach Magenta verschoben. Mehr Magenta bedeutet weniger Grün und in geringerem Maß auch mehr Blau und Rot und weniger Cyan und Gelb.
		C: Grün; TS: 0 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Reduzierung der Lichter (-100) im Grün Kanal hat das Bild nach Grün verschoben. Mehr Grün bedeutet weniger Magenta und in geringerem Maß auch mehr Cyan und Gelb und weniger Blau und Rot.

Änderungen im Blau Kanal:

Änderungen im Blau Kanal beeinflussen nur die Blau-Anteile der Pixelwerte und wir verschieben damit die Farbbalance in Richtung Blau oder Gelb (der Konträrfarbe von Blau).
In den meisten Unterwasserfotos dominiert Blau, wogegen wir i.a. nur wenig Gelb zu sehen bekommen. Natürlich kann man die Farbe des Wassers verschönern, wenn man Gelb reduziert, nur muss man wieder vorsichtig vorgehen, da sonst gelbe Falterfische und die Flossen Eures Buddys plötzlich grün werden und Hauttöne etwas ungesund wirken.

		C: Grün; TS: 100 - 1,0 - 0; TU: 0 - 255 Das Erhöhen der Schatten (+100) im Blau Kanal hat das Bild nach Gelb verschoben. Mehr Gelb bedeutet weniger Blau und in geringerem Maß auch mehr Grün und Rot und weniger Cyan und Magenta.
		C: Grün; TS: 0 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Reduzierung der Lichter (-100) im Blau Kanal hat das Bild nach Blau verschoben. Mehr Blau bedeutet weniger Gelb und in geringerem Maß auch mehr Cyan und Magenta und weniger Grün und Rot.

Auswirkungen der Automatischen Tonwertkorrektur

Ihr solltet jetzt eine Vorstellung davon haben, was passiert, wenn ihr im Tonwert-Dialog andere Werte eingebt, oder mit den Schiebereglern herumspielt.

Die Automatische Tonwertkorrektur (Bild: Einstellungen: Auto Tonwertkorrektur oder im Tonwert Dialog auf den Auto Button klicken) versucht einfach für jeden der 3 Kanäle die Pixel auf den verfügbaren Bereich zu verteilen, indem Lücken in den Schatten und Lichtern rigoros geschlossen und vorhandene niedrige Tonwertanteile ignoriert werden.
Photoshop bietet ebenfalls noch eine Auto-Kontrast Funktion an, die nur den RGB Kanal korrigiert, und eine Auto-Farbe Funktion, die wie die Auto-Tonwertkorrektur arbeitet, dabei jedoch existierende niedrige Tonwertanteile berücksichtigt.

Die Histogramme vieler korrekt belichteter Unterwasserfotos zeigen nur kleinere Lücken in den Schatten und Lichtern eines oder mehrerer Kanäle. Hier sind die zugegebenermaßen etwas übertriebenen Beispiele für den Roten, Grünen und Blauen Kanal, wenn man diese Lücken von der Autokorrektur beseitigen lässt.

		Kanal: Rot; TS: 100 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Korrektur der Schatten und Lichter im Rot Kanal hat die dunklen Bereiche in Richtung Cyan und die hellen in Richtung Rot verschoben. Wie schon erwähnt, hilft das oft um schwache aber vorhandene Rottöne zu verstärken, aber es färbt halt leider auch Delfinhaut rosa.
		Kanal: Grün; TS: 100 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Korrektur der Schatten und Lichter im Grün Kanal hat die dunklen Bereiche in Richtung Magenta und die hellen in Richtung Grün verschoben. Wenn es dumm läuft haben wir jetzt magentafarbene Pünktchen in den dunklen Bereichen und die Hautfarbe unseres Buddys ähnelt einem Alien vom Planet der Frösche.
		Kanal: Blau; TS: 100 - 1,0 - 155; TU: 0 - 255 Die Korrektur der Schatten und Lichter im Blau Kanal hat die dunklen Bereiche in Richtung Gelb und die hellen in Richtung Blau verschoben. Unter Umständen wirkt unser Wasser jetzt schmutzig und unser Tauchpartner sieht ziemlich krank aus.

Histogramme verstehen:

Hier sind zwei Beispielhistogramme (von Foto 1 aus dem Tonwertkorrektur Tutorial) die das Ergebnis einer Auto-Tonwertkorrektur des Rot Kanals zeigen.
Wir stellen fest, dass im Originalhistogramm fast alle Rottöne in der linken Hälfte (d.h. in den Schatten) befinden und dass in den Mitteltönen und Lichtern nur ganz vereinzelt sehr wenig Rot enthalten ist. Am rechten Ende des Histogramms ist sogar eine Lücke zu erkennen. Im zugehörigen Bild sind Rottöne übrigens mit dem Auge fast nicht auszumachen, d.h. unser vorhandener Rotanteil ist unsichtbar.
Im Histogramm der korrigierten Fassung sind die Pixel mit Rotanteilen nun gleichmäßig über den ganzen Bereich verteilt und wir können daraus folgern, dass wir nun sehr viel mehr sichtbares Rot im Bild erkennen können. Die Frage ist nur, ob es da auch hingehört.

Das Studieren der Histogramme für die einzelnen Kanäle eines Bildes gibt uns entscheidende Hinweise, ob wir das Foto mit der Auto-Korrektur verbessern oder verschlechtern.

Die Auto-Korrektur funktioniert immer dann gut, wenn die Kurven in den 3 Kanälen ähnliche Tonwertbereiche (vor allem in den Mitteltönen) abdecken und nur kleine Lücken in den Schatten und/oder Lichtern aufweisen.

Vorsicht ist dagegen geboten, wenn die Spitzen der Kurven der 3 Farben in unterschiedlichen Bereiche liegen und/oder große Lücken in den Lichtern und/oder Schatten haben. In diesem fall wird die Autokorrektur vermutlich Farben produzieren, die gar nicht ins Bild gehören. Große Lücken führen zu einem Detail-Verlust in den Dunklen bzw. hellen Bereichen und können sogar unerwünschte weiße flecken erzeugen, in denen die zuvor vorhandene Bildinformation völlig ausradiert wurde.
In solchen Fällen sollte man das Foto lieber vorsichtig manuell korrigieren. Am besten geht das in einer Einstellungsebene, da man dann noch nachbessern kann.

Wenn Ihr jetzt ein paar Beispielfotos mit automatisch und manuell korrigierten Tonwerten sehen möchtet, solltet Ihr Euch mein Tonwert Tutorial ansehen

Referenz-Beispiele

Die folgenden Beispiele könnt Ihr als Referenz verwenden, um besser abschätzen zu können, wie sich Tonwertkorrekturen in den verschiedenen Kanälen auf Farbe, Sättigung und Kontrast auswirken werden.

RGB Kanal

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	50 - 1,0 - 255; 0 - 255	100 - 1,0 - 255; 0 - 255	225 - 1,0 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 0,8 - 255; 0 - 255	0 - 0,5 - 255; 0 - 255	0 - 0,1 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 0 - 205	0 - 1,0 - 255; 0 - 155	0 - 1,0 - 255; 0 - 30

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 205; 0 - 255	0 - 1,0 - 155; 0 - 255	0 - 1,0 - 30; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,5 - 255; 0 - 255	0 - 5 - 255; 0 - 255	0 - 9 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 50 - 255	0 - 1,0 - 255; 100 - 255	0 - 1,0 - 255; 225 - 255

Roter Kanal

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	50 - 1,0 - 255; 0 - 255	100 - 1,0 - 255; 0 - 255	225 - 1,0 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 0,8 - 255; 0 - 255	0 - 0,5 - 255; 0 - 255	0 - 0,1 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 0 - 205	0 - 1,0 - 255; 0 - 155	0 - 1,0 - 255; 0 - 30

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 205; 0 - 255	0 - 1,0 - 155; 0 - 255	0 - 1,0 - 30; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,5 - 255; 0 - 255	0 - 5 - 255; 0 - 255	0 - 9 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 50 - 255	0 - 1,0 - 255; 100 - 255	0 - 1,0 - 255; 225 - 255

Grüner Kanal

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	50 - 1,0 - 255; 0 - 255	100 - 1,0 - 255; 0 - 255	225 - 1,0 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 0,8 - 255; 0 - 255	0 - 0,5 - 255; 0 - 255	0 - 0,1 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 0 - 205	0 - 1,0 - 255; 0 - 155	0 - 1,0 - 255; 0 - 30

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 205; 0 - 255	0 - 1,0 - 155; 0 - 255	0 - 1,0 - 30; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,5 - 255; 0 - 255	0 - 5 - 255; 0 - 255	0 - 9 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 50 - 255	0 - 1,0 - 255; 100 - 255	0 - 1,0 - 255; 225 - 255

Blauer Kanal

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	50 - 1,0 - 255; 0 - 255	100 - 1,0 - 255; 0 - 255	225 - 1,0 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 0,8 - 255; 0 - 255	0 - 0,5 - 255; 0 - 255	0 - 0,1 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 0 - 205	0 - 1,0 - 255; 0 - 155	0 - 1,0 - 255; 0 - 30

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 205; 0 - 255	0 - 1,0 - 155; 0 - 255	0 - 1,0 - 30; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,5 - 255; 0 - 255	0 - 5 - 255; 0 - 255	0 - 9 - 255; 0 - 255

0 - 1,0 - 255; 0 - 255	0 - 1,0 - 255; 50 - 255	0 - 1,0 - 255; 100 - 255	0 - 1,0 - 255; 225 - 255


		Text und Bilder: © Sabine Noack, Dezember 2002.