PFM Hintergrundentferner

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Hintergrundentfernung trennt ein Motiv von seiner Umgebung, sodass Sie es auf Transparenz platzieren, die Szene austauschen oder es in ein neues Design komponieren können. Unter der Haube schätzen Sie eine Alpha-Matte – eine pro-Pixel-Deckkraft von 0 bis 1 – und dann den Vordergrund mittels Alpha-Compositing über etwas anderem legen. Dies ist die Mathematik von Porter–Duff und die Ursache für typische Fallstricke wie „Ränder“ und gerades vs. vormultipliziertes Alpha. Praktische Anleitungen zur Vormultiplikation und linearen Farbe finden Sie in Microsofts Win2D-Notizen, Søren Sandmann und Lomonts Beitrag zum linearen Blending.


Die wichtigsten Methoden zur Hintergrundentfernung

1) Chroma-Keying („Green/Blue Screen“)

Wenn Sie die Aufnahme steuern können, malen Sie den Hintergrund in einer Volltonfarbe (oft grün) und keyen Sie diesen Farbton aus. Es ist schnell, in Film und Fernsehen bewährt und ideal für Videos. Die Kompromisse sind Beleuchtung und Garderobe: farbiges Licht schwappt auf die Ränder (besonders Haare), daher verwenden Sie Despill-Werkzeuge, um die Kontamination zu neutralisieren. Gute Einführungen umfassen Nukes Dokumentation, Mixing Light und eine praktische Fusion-Demo.

2) Interaktive Segmentierung (klassisches CV)

Bei Einzelbildern mit unordentlichen Hintergründen benötigen interaktive Algorithmen einige Benutzerhinweise – z. B. ein lockeres Rechteck oder Kritzeleien – und erzeugen eine scharfe Maske. Die kanonische Methode ist GrabCut (Buchkapitel), das Farbmodelle für Vordergrund/Hintergrund lernt und Graphenschnitte iterativ verwendet, um sie zu trennen. Ähnliche Ideen finden Sie in GIMPs Vordergrundauswahl basierend auf SIOX (ImageJ-Plugin).

3) Image Matting (feinkörniges Alpha)

Matting löst die fraktionierte Transparenz an feinen Grenzen (Haare, Fell, Rauch, Glas). Klassisches Closed-Form-Matting nimmt eine Trimap (eindeutig-Vordergrund/eindeutig-Hintergrund/unbekannt) und löst ein lineares System für Alpha mit starker Kantentreue. Modernes Deep Image Matting trainiert neuronale Netze auf dem Adobe Composition-1K-Datensatz (MMEditing-Dokumentation) und wird mit Metriken wie SAD, MSE, Gradient und Konnektivität bewertet (Benchmark-Erklärung).

4) Deep-Learning-Ausschnitte (keine Trimap)

Verwandte Segmentierungsarbeiten sind ebenfalls nützlich: DeepLabv3+ verfeinert Grenzen mit einem Encoder-Decoder und atrousen Faltungen (PDF); Mask R-CNN liefert instanzspezifische Masken (PDF); und SAM (Segment Anything) ist ein durch Prompts steuerbares Grundlagenmodell, das Zero-Shot-Masken auf unbekannten Bildern erzeugt.


Was beliebte Tools tun


Workflow-Tipps für sauberere Ausschnitte

  1. Intelligent fotografieren. Gute Beleuchtung und starker Motiv-Hintergrund-Kontrast helfen bei jeder Methode. Planen Sie bei Green/Blue Screens Despill (Anleitung).
  2. Beginnen Sie mit einer breiten Auswahl und verfeinern Sie dann die Details. Führen Sie eine automatische Auswahl aus (Motiv auswählen, U2-Net, SAM), und verfeinern Sie dann die Kanten mit Pinseln oder Matting (z. B. Closed-Form).
  3. Achten Sie auf Halbtransparenz. Glas, Schleier, Bewegungsunschärfe, fliegende Haare benötigen echtes Alpha (nicht nur eine harte Maske). Methoden, die auch F/B/α wiederherstellen, minimieren Farbsäume.
  4. Kennen Sie Ihr Alpha. Gerades vs. vormultipliziertes Alpha erzeugt unterschiedliches Kantenverhalten; exportieren/komponieren Sie konsistent (siehe Übersicht, Hargreaves).
  5. Wählen Sie die richtige Ausgabe. Für „kein Hintergrund“ liefern Sie ein Raster mit sauberem Alpha (z. B. PNG/WebP) oder behalten Sie geschichtete Dateien mit Masken, wenn weitere Bearbeitungen erwartet werden. Der Schlüssel ist die Qualität des Alphas, das Sie berechnet haben – verwurzelt in Porter–Duff.

Qualität & Bewertung

Akademische Arbeiten berichten über SAD-, MSE-, Gradienten- und Konnektivitäts-Fehler auf Composition-1K. Wenn Sie ein Modell auswählen, suchen Sie nach diesen Metriken (Metrikdefinitionen; Metrikabschnitt von Background Matting). Für Porträts/Videos sind MODNet und Background Matting V2 leistungsstark; für allgemeine „saliente Objekt“-Bilder ist U2-Net eine solide Grundlage; für schwierige Transparenz kann FBA sauberer sein.


Häufige Randfälle (und Korrekturen)

  • Haare & Fell: bevorzugen Sie Matting (Trimap oder Porträt-Matting wie MODNet) und prüfen Sie auf einem Schachbretthintergrund.
  • Feine Strukturen (Fahrradspeichen, Angelschnur): verwenden Sie hochauflösende Eingaben und einen grenzbewussten Segmentierer wie DeepLabv3+ als Vorschritt vor dem Matting.
  • Durchsichtige Dinge (Rauch, Glas): Sie benötigen fraktioniertes Alpha und oft eine Vordergrundfarbschätzung (FBA).
  • Videokonferenzen: Wenn Sie eine saubere Platte aufnehmen können, sieht Background Matting V2 natürlicher aus als naive „virtueller Hintergrund“-Optionen.

Wo dies in der realen Welt auftaucht


Warum Ausschnitte manchmal unecht aussehen (und Korrekturen)

  • Farbsaum: grünes/blaues Licht umgibt das Motiv – verwenden Sie Despill-Steuerungen oder gezielten Farbersatz.
  • Halo/Ränder: normalerweise eine Alpha-Interpretations-Fehlanpassung (gerade vs. vormultipliziert) oder Kantenpixel, die durch den alten Hintergrund kontaminiert sind; korrekt konvertieren/interpretieren (Übersicht, Details).
  • Falsche Unschärfe/Körnung: Fügen Sie ein gestochen scharfes Motiv in einen weichen Hintergrund ein und es sticht heraus; passen Sie die Linsenunschärfe und die Körnung nach dem Compositing an (siehe Porter–Duff-Grundlagen).

TL;DR-Playbook

  1. Wenn Sie die Aufnahme kontrollieren: verwenden Sie Chroma-Keying; beleuchten Sie gleichmäßig; planen Sie Despill.
  2. Wenn es sich um ein einmaliges Foto handelt: probieren Sie Photoshops Hintergrund entfernen, Canva’s Hintergrundentferner, oder remove.bg; verfeinern Sie die Kanten mit Pinseln oder Matting-Techniken für Haare.
  3. Wenn Sie produktionsreife Kanten benötigen: verwenden Sie Matting ( Closed-Form oder Deep) und prüfen Sie Alpha auf Transparenz; beachten Sie die Interpretation des Alpha-Kanals.
  4. Für Porträts/Videos: erwägen Sie MODNet oder Background Matting V2; für klickgeführte Segmentierung ist SAM ein leistungsstarkes Front-End.

Was ist das PFM Format?

Portable Float-Format

Das Portable FloatMap (PFM)-Dateiformat ist ein weniger bekanntes, aber dennoch äußerst wichtiges Bildformat, insbesondere in Bereichen, die eine hohe Wiedergabetreue und Präzision bei Bilddaten erfordern. Im Gegensatz zu gängigeren Formaten wie JPEG oder PNG, die für den allgemeinen Gebrauch und Webgrafiken konzipiert sind, wurde das PFM-Format speziell für die Speicherung und Verarbeitung von Bildern mit hohem Dynamikbereich (HDR) entwickelt. Das bedeutet, dass es einen viel größeren Bereich von Luminanzstufen darstellen kann als herkömmliche 8-Bit- oder sogar 16-Bit-Bildformate. Das PFM-Format erreicht dies durch die Verwendung von Gleitkommazahlen zur Darstellung der Intensität jedes Pixels, was einen nahezu unbegrenzten Bereich von Helligkeitswerten ermöglicht, von den dunkelsten Schatten bis zu den hellsten Lichtern.

PFM-Dateien zeichnen sich durch ihre Einfachheit und Effizienz bei der Speicherung von HDR-Daten aus. Eine PFM-Datei ist im Wesentlichen eine Binärdatei, die aus einem Header-Abschnitt gefolgt von Pixeldaten besteht. Der Header ist ASCII-Text, der für Menschen lesbar ist, und er gibt wichtige Informationen über das Bild an, wie z. B. seine Abmessungen (Breite und Höhe) und ob die Pixeldaten in einem Graustufen- oder RGB-Format gespeichert sind. Nach dem Header werden die Pixeldaten in einem Binärformat gespeichert, wobei der Wert jedes Pixels als 32-Bit- (für Graustufenbilder) oder 96-Bit- (für RGB-Bilder) IEEE-Gleitkommazahl dargestellt wird. Diese Struktur macht das Format einfach in Software zu implementieren und bietet gleichzeitig die notwendige Präzision für HDR-Bildgebung.

Ein einzigartiger Aspekt des PFM-Formats ist seine Unterstützung sowohl für Little-Endian- als auch für Big-Endian-Byte-Reihenfolge. Diese Flexibilität stellt sicher, dass das Format auf verschiedenen Computerplattformen ohne Kompatibilitätsprobleme verwendet werden kann. Die Byte-Reihenfolge wird im Header durch den Formatbezeichner angegeben: „PF“ für RGB-Bilder und „Pf“ für Graustufenbilder. Wenn der Bezeichner in Großbuchstaben geschrieben ist, bedeutet dies, dass die Datei die Big-Endian-Byte-Reihenfolge verwendet; wenn er in Kleinbuchstaben geschrieben ist, verwendet die Datei die Little-Endian-Byte-Reihenfolge. Dieser Mechanismus ist nicht nur elegant, sondern auch entscheidend für die Erhaltung der Genauigkeit der Gleitkommadaten, wenn die Dateien zwischen Systemen mit unterschiedlichen Byte-Reihenfolgen ausgetauscht werden.

Trotz seiner Vorteile bei der Darstellung von HDR-Bildern wird das PFM-Format aufgrund der großen Dateigrößen, die sich aus der Verwendung der Gleitkommadarstellung für jedes Pixel ergeben, nicht in Verbraucheranwendungen oder Webgrafiken verwendet. Darüber hinaus sind die meisten Anzeigegeräte und Software nicht darauf ausgelegt, den hohen Dynamikbereich und die Präzision zu verarbeiten, die PFM-Dateien bieten. Daher werden PFM-Dateien überwiegend in professionellen Bereichen wie Computergrafikforschung, visuelle Effekte und wissenschaftliche Visualisierung verwendet, wo höchste Bildqualität und Wiedergabetreue erforderlich sind.

Die Verarbeitung von PFM-Dateien erfordert spezielle Software, die Gleitkommadaten genau lesen und schreiben kann. Aufgrund der begrenzten Akzeptanz des Formats ist solche Software weniger verbreitet als Tools für gängigere Bildformate. Dennoch unterstützen mehrere professionelle Bildbearbeitungs- und Verarbeitungsprogramme PFM-Dateien, sodass Benutzer mit HDR-Inhalten arbeiten können. Diese Tools bieten oft Funktionen nicht nur zum Anzeigen und Bearbeiten, sondern auch zum Konvertieren von PFM-Dateien in konventionellere Formate, wobei versucht wird, so viel wie möglich des Dynamikbereichs durch Tonwertzuordnung und andere Techniken zu erhalten.

Eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit PFM-Dateien ist die mangelnde Unterstützung für HDR-Inhalte in Consumer-Hardware und -Software. Zwar hat die HDR-Unterstützung in den letzten Jahren allmählich zugenommen, und einige neuere Displays und Fernseher können einen größeren Bereich von Luminanzstufen anzeigen, aber das Ökosystem holt immer noch auf. Diese Situation erfordert oft die Konvertierung von PFM-Dateien in Formate, die breiter kompatibel sind, allerdings auf Kosten des Verlusts eines Teils des Dynamikbereichs und der Präzision, die das PFM-Format für den professionellen Einsatz so wertvoll machen.

Neben seiner primären Rolle bei der Speicherung von HDR-Bildern zeichnet sich das PFM-Format auch durch seine Einfachheit aus, die es zu einer hervorragenden Wahl für Bildungszwecke und experimentelle Projekte in Computergrafik und Bildverarbeitung macht. Seine einfache Struktur ermöglicht es Studenten und Forschern, HDR-Daten leicht zu verstehen und zu bearbeiten, ohne sich in komplexen Dateiformatspezifikationen zu verzetteln. Diese Benutzerfreundlichkeit, kombiniert mit der Präzision und Flexibilität des Formats, macht PFM zu einem unschätzbaren Werkzeug in akademischen und Forschungsumgebungen.

Ein weiteres technisches Merkmal des PFM-Formats ist seine Unterstützung für unendliche und subnormale Zahlen, dank seiner Verwendung der IEEE-Gleitkommadarstellung. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich in der wissenschaftlichen Visualisierung und bestimmten Arten von Computergrafikarbeiten, bei denen extreme Werte oder sehr feine Abstufungen in Daten dargestellt werden müssen. Beispielsweise kann bei Simulationen physikalischer Phänomene oder dem Rendern von Szenen mit außergewöhnlich hellen Lichtquellen die Fähigkeit, sehr hohe oder sehr niedrige Intensitätswerte genau darzustellen, entscheidend sein.

Die Vorteile der Gleitkommapräzision des PFM-Formats gehen jedoch mit einem erhöhten Rechenaufwand bei der Verarbeitung dieser Dateien einher, insbesondere bei großen Bildern. Da der Wert jedes Pixels eine Gleitkommazahl ist, können Operationen wie Bildskalierung, Filterung oder Tonwertzuordnung rechenintensiver sein als bei herkömmlichen ganzzahligen Bildformaten. Diese Anforderung an mehr Rechenleistung kann in Echtzeitanwendungen oder auf Hardware mit begrenzten Fähigkeiten eine Einschränkung darstellen. Trotz alledem überwiegen für Anwendungen, bei denen höchste Bildqualität im Vordergrund steht, die Vorteile bei weitem diese rechnerischen Herausforderungen.

Das PFM-Format enthält außerdem Bestimmungen zur Angabe des Skalierungsfaktors und der Endianität in seinem Header, was seine Vielseitigkeit weiter erhöht. Der Skalierungsfaktor ist eine Gleitkommazahl, die es der Datei ermöglicht, den physikalischen Helligkeitsbereich anzugeben, der durch den numerischen Bereich der Pixelwerte der Datei dargestellt wird. Diese Funktion ist wichtig, um sicherzustellen, dass bei der Verwendung von PFM-Dateien in verschiedenen Projekten oder beim Austausch zwischen Mitarbeitern ein klares Verständnis darüber besteht, wie die Pixelwerte mit realen Luminanzwerten korrelieren.

Trotz der technischen Vorteile des PFM-Formats steht es vor erheblichen Herausforderungen bei einer breiteren Akzeptanz über professionelle und akademische Nischenumgebungen hinaus. Die Notwendigkeit spezieller Software zur Verarbeitung von PFM-Dateien, kombiniert mit den großen Dateigrößen und dem Rechenaufwand, bedeutet, dass seine Verwendung im Vergleich zu allgegenwärtigeren Formaten begrenzt bleibt. Damit das PFM-Format eine breitere Akzeptanz findet, müsste es einen erheblichen Wandel sowohl bei der verfügbaren Hardware, die HDR-Inhalte anzeigen kann, als auch bei der Unterstützung des Software-Ökosystems für hochpräzise Bilder mit hohem Dynamikbereich geben.

Mit Blick auf die Zukunft ist die Zukunft des PFM-Formats und der HDR-Bildgebung im Allgemeinen an Fortschritte in der Displaytechnologie und in Bildverarbeitungsalgorithmen gebunden. Da Displays, die einen größeren Bereich von Luminanzstufen darstellen können, immer häufiger werden und Rechenressourcen leichter zugänglich werden, könnten die Hindernisse für die Verwendung von HDR-Formaten wie PFM geringer werden. Darüber hinaus könnte sich mit der laufenden Forschung zu effizienteren Algorithmen für die Verarbeitung von Gleitkomma-Bilddaten die Leistungskluft zwischen der Verarbeitung von PFM-Dateien und herkömmlichen Bildformaten verringern, was die Einführung von HDR-Bildgebung in einem breiteren Anwendungsspektrum weiter erleichtern würde.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Portable FloatMap (PFM)-Format eine entscheidende Technologie im Bereich der HDR-Bildgebung darstellt und eine beispiellose Präzision und Flexibilität für die Darstellung eines breiten Spektrums von Luminanzstufen bietet. Während seine Komplexität zusammen mit der Notwendigkeit spezieller Software und Hardware seine Akzeptanz auf professionelle und akademische Kontexte beschränkt hat, machen die Fähigkeiten des PFM-Formats es zu einem unschätzbaren Vorteil, wenn Bildtreue von größter Bedeutung ist. Da sich das Technologie-Ökosystem weiterentwickelt, besteht das Potenzial, dass PFM- und HDR-Inhalte stärker in Mainstream-Anwendungen integriert werden und so das visuelle Erlebnis für ein breiteres Publikum bereichern.

Unterstützte Formate

AAI.aai

AAI Dune Bild

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

AV1 Bildformat

BAYER.bayer

Rohes Bayer-Bild

BMP.bmp

Microsoft Windows Bitmap-Bild

CIN.cin

Cineon-Bilddatei

CLIP.clip

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CMYK.cmyk

Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben

CUR.cur

Microsoft-Symbol

DCX.dcx

ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

EPDF.epdf

Eingekapseltes tragbares Dokumentenformat

EPI.epi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPT.ept

Eingekapseltes PostScript mit TIFF-Vorschau

EPT2.ept2

Eingekapseltes PostScript Level II mit TIFF-Vorschau

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Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

FF.ff

Farbfeld

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Flexibles Bildtransport-System

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CompuServe-Grafikaustauschformat

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Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

HEIC.heic

Hocheffizienter Bildcontainer

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Slow Scan TeleVision

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Microsoft-Symbol

ICON.icon

Microsoft-Symbol

J2C.j2c

JPEG-2000 Codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 Codestream

JNG.jng

JPEG Network Graphics

JP2.jp2

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPE.jpe

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPEG.jpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPG.jpg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPM.jpm

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPS.jps

Joint Photographic Experts Group JPS-Format

JPT.jpt

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JXL.jxl

JPEG XL-Bild

MAP.map

Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)

MAT.mat

MATLAB-Level-5-Bildformat

PAL.pal

Palm-Pixmap

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Palm-Pixmap

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PBM.pbm

Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)

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Photo-CD

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Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Palm Database ImageViewer-Format

PDF.pdf

Portable Document Format

PDFA.pdfa

Portable Document Archive-Format

PFM.pfm

Portable Float-Format

PGM.pgm

Portable Graymap-Format (Graustufen)

PGX.pgx

JPEG-2000 unkomprimiertes Format

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

PNG.png

Portable Network Graphics

PNG00.png00

PNG mit Bit-Tiefe und Farbtyp vom Originalbild erben

PNG24.png24

Opakes oder binäres transparentes 24-Bit-RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Opakes oder binäres transparentes 32-Bit-RGBA

PNG48.png48

Opakes oder binäres transparentes 48-Bit-RGB

PNG64.png64

Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA

PNG8.png8

Opakes oder binäres transparentes 8-Bit-Indexed

PNM.pnm

Portable Anymap

PPM.ppm

Portable Pixmap-Format (Farbe)

PS.ps

Adobe PostScript-Datei

PSB.psb

Adobe Large Document-Format

PSD.psd

Adobe Photoshop-Bitmap

RGB.rgb

Rohdaten für rote, grüne und blaue Proben

RGBA.rgba

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben

RGBO.rgbo

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben

SIX.six

DEC SIXEL-Grafikformat

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Sun Rasterfile

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TIFF.tiff

Tagged Image File Format

VDA.vda

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VIPS.vips

VIPS-Bild

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CCIR 601 4:1:1 oder 4:2:2

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