WBMP 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 WBMP Format?

Wireless Bitmap (Level 0) Bild

Das VST-Bildformat (Versatile STorage) ist zwar nicht so weit verbreitet wie Formate wie JPEG oder PNG, stellt aber eine bedeutende technologische Innovation im Bereich der digitalen Bildgebung dar. Das VST-Format wurde mit dem Ziel entwickelt, qualitativ hochwertige Bilder mit effizienter Komprimierung bereitzustellen. Es soll ein Gleichgewicht zwischen Bildtreue, Komprimierungseffizienz und Vielseitigkeit bei der Verwendung auf verschiedenen Plattformen und Geräten herstellen. Diese detaillierte Erläuterung zielt darauf ab, die technischen Feinheiten, Vorteile und potenziellen Anwendungen des VST-Bildformats zu entschlüsseln und zu einem tieferen Verständnis seiner Rolle und seines Potenzials in der digitalen Bildgebung beizutragen.

Die Grundlage des VST-Bildformats liegt in seinem einzigartigen Ansatz zur Komprimierung, der sowohl verlustfreie als auch verlustbehaftete Techniken in einem einzigen Framework einsetzt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Formaten, die sich ausschließlich auf verlustfreie oder verlustbehaftete Komprimierung festlegen, passt VST seine Komprimierungsmethode dynamisch an den Inhalt des Bildes und die angegebenen Benutzereinstellungen an. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es, die hohe Wiedergabetreue kritischer Bilddetails zu erhalten und gleichzeitig die Dateigröße erheblich zu reduzieren. Dieser Spagat ist der Schlüssel zu seiner Vielseitigkeit und Attraktivität.

Im Mittelpunkt des Komprimierungsalgorithmus von VST steht das Konzept der „adaptiven Segmentierung“. Das Bild wird basierend auf Ähnlichkeiten in Farbe und Textur in Segmente unterteilt, wobei jedes Segment einem maßgeschneiderten Komprimierungsprozess unterzogen wird. Segmente, die sehr detaillierte Informationen enthalten, wie z. B. Text oder feine Muster, werden verlustfrei komprimiert, um die Klarheit zu erhalten. Im Gegensatz dazu können Bereiche mit weicheren Verläufen oder weniger Details einer verlustbehafteten Komprimierung unterzogen werden, wodurch die Dateigröße bei minimalen Auswirkungen auf die wahrgenommene Bildqualität erheblich reduziert wird. Dieser Segmentierungsprozess wird für jedes Bild dynamisch optimiert, um eine effiziente Komprimierung ohne einen einheitlichen Ansatz zu gewährleisten.

Ein weiteres Markenzeichen des VST-Formats ist seine Unterstützung für HDR-Bilder (High Dynamic Range). Mit der Weiterentwicklung der digitalen Bildgebungs- und Anzeigetechnologien ist die Nachfrage nach einem breiteren Farbraum und einem größeren Luminanzbereich immer größer geworden. VST erfüllt diesen Bedarf durch die inhärente Unterstützung von HDR-Inhalten, die die Darstellung eines breiteren Farbspektrums und schärferer Kontraste ermöglicht. Diese Funktion macht VST besonders geeignet für professionelle Fotografie, Kinematografie und alle Anwendungen, bei denen Farbgenauigkeit und Detailtreue von größter Bedeutung sind.

Neben der außergewöhnlichen Komprimierung und HDR-Unterstützung ist das VST-Format auch mit robusten Funktionen zur Metadatenverarbeitung ausgestattet. Es kann eine Vielzahl von Informationen neben den Bilddaten speichern, darunter Urheberrechtsinformationen, Kameraeinstellungen, Geotagging und sogar komplexe Datenstrukturen, die auf bestimmte Anwendungen wie Augmented Reality zugeschnitten werden können. Diese umfangreiche Metadatenunterstützung verbessert nicht nur den Nutzen und die Verwaltbarkeit von VST-Bildern, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für ihre Anwendung in verschiedenen digitalen Medien.

Interoperabilität und Benutzerfreundlichkeit sind ebenfalls wichtige Überlegungen, die die Entwicklung des VST-Bildformats geprägt haben. In einer Welt, in der auf digitale Inhalte über eine Vielzahl von Geräten und Plattformen zugegriffen wird, war der Bedarf an einem universell kompatiblen Bildformat noch nie so groß. Die Entwickler von VST haben dieser Anforderung Priorität eingeräumt und sichergestellt, dass das Format von den wichtigsten Betriebssystemen, Webbrowsern und Bildbearbeitungssoftware unterstützt wird. Diese weit verbreitete Kompatibilität wird durch offene Standards und die Bereitstellung von Public-Domain-Softwarebibliotheken erreicht, die die Integration von VST-Verarbeitungsfunktionen in bestehende Software-Ökosysteme erleichtern.

Darüber hinaus enthält das VST-Bildformat erweiterte Funktionen wie progressives Laden und Unterstützung für mehrere Auflösungen. Progressives Laden ermöglicht die Anzeige von Bildern mit zunehmendem Detailgrad, wenn mehr Daten verfügbar werden. Dies ist besonders vorteilhaft für Webanwendungen, bei denen die Bandbreite möglicherweise begrenzt ist. Die Unterstützung mehrerer Auflösungen hingegen ermöglicht die Speicherung mehrerer Versionen des Bildes in verschiedenen Auflösungen in einer einzigen Datei. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert für Anwendungen, die auf eine Vielzahl von Bildschirmauflösungen abzielen, von hochauflösenden Monitoren bis hin zu Mobiltelefonbildschirmen, und sorgt für optimale Anzeigeerlebnisse auf allen Plattformen.

In Bezug auf Sicherheit und Datenintegrität enthält das VST-Format mehrere Maßnahmen zum Schutz von Bilddaten und zugehörigen Metadaten. Verschlüsselungstechniken können angewendet werden, um sensible Informationen zu schützen, während Prüfsummen und digitale Signaturen die Integrität und Authentizität des Bildinhalts gewährleisten. Diese Sicherheitsfunktionen sind für Anwendungen unerlässlich, bei denen Vertraulichkeit und Datenschutz von größter Bedeutung sind, wie z. B. in der medizinischen Bildgebung oder der sicheren Dokumentenübertragung.

Akzeptanzherausforderungen und Marktdurchdringung stellen wichtige Überlegungen für das VST-Bildformat dar. Trotz seiner technischen Vorzüge hängt der Erfolg jedes digitalen Formats weitgehend von seiner Akzeptanz sowohl durch Softwareentwickler als auch durch Endbenutzer ab. Die anfängliche Herausforderung besteht darin, Entwickler zu ermutigen, VST-Unterstützung in ihre Anwendungen zu integrieren, was oft bedeutet, die Trägheit und die Dominanz etablierter Formate zu überwinden. Für Endbenutzer müssen die Vorteile von VST klar kommuniziert und demonstriert werden, wobei die überlegene Komprimierung, die HDR-Funktionen und die Vielseitigkeit in verschiedenen Anwendungsfällen hervorgehoben werden.

Mit Blick auf die Zukunft erscheint die Entwicklung des VST-Bildformats vielversprechend, mit potenziellen Fortschritten bei Komprimierungsalgorithmen, der Integration künstlicher Intelligenz (KI) und einer noch breiteren Metadatenunterstützung. Verbesserungen bei der Komprimierung könnten die Dateigröße weiter reduzieren, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen, was VST zu einer noch attraktiveren Option für die Speicherung großer Datenmengen und Webanwendungen macht. Die Integration von KI könnte die Bildverarbeitung und -optimierung verbessern und intelligentere Segmentierungs- und Komprimierungsentscheidungen auf Basis von Inhaltserkennung ermöglichen. Die Erweiterung der Metadatenfunktionen könnte eine ausgefeiltere Kennzeichnung und Kategorisierung ermöglichen und erweiterte Such- und Organisationsfunktionen erleichtern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das VST-Bildformat einen bedeutenden Fortschritt in der digitalen Bildgebung darstellt und eine qualitativ hochwertige Bilddarstellung mit effizienter Komprimierung, Vielseitigkeit und zukunftsweisenden Funktionen wie HDR-Unterstützung und robuster Metadatenverarbeitung kombiniert. Obwohl es noch Herausforderungen bei der weit verbreiteten Akzeptanz gibt, sind die potenziellen Vorteile und Anwendungen von VST umfangreich. Da sich die digitale Bildgebungstechnologie weiterentwickelt, wird der Bedarf an Formaten, die Qualität, Größe und Nutzen geschickt ausbalancieren können, nur noch wachsen. In dieser Hinsicht ist VST vielversprechend und könnte die Landschaft der digitalen Bildgebung für eine Vielzahl von Anwendungen neu gestalten, vom Web über die professionelle Fotografie bis hin zu anderen Bereichen.

Unterstützte Formate

AAI.aai

AAI Dune Bild

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

AV1 Bildformat

AVS.avs

AVS X Bild

BAYER.bayer

Rohes Bayer-Bild

BMP.bmp

Microsoft Windows Bitmap-Bild

CIN.cin

Cineon-Bilddatei

CLIP.clip

Bild-Clip-Maske

CMYK.cmyk

Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben

CMYKA.cmyka

Rohcyan-, Magenta-, Gelb-, Schwarz- und Alpha-Proben

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

EXR.exr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Flexibles Bildtransport-System

GIF.gif

CompuServe-Grafikaustauschformat

GIF87.gif87

CompuServe-Grafikaustauschformat (Version 87a)

GROUP4.group4

Rohes CCITT Group4

HDR.hdr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Microsoft-Symbol

ICON.icon

Microsoft-Symbol

IPL.ipl

IP2 Location Image

J2C.j2c

JPEG-2000 Codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 Codestream

JNG.jng

JPEG Network Graphics

JP2.jp2

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPC.jpc

JPEG-2000 Codestream

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

PALM.palm

Palm-Pixmap

PAM.pam

Allgemeines zweidimensionales Bitmap-Format

PBM.pbm

Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)

PCD.pcd

Photo-CD

PCDS.pcds

Photo-CD

PCT.pct

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

PICON.picon

Persönliches Icon

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

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

Skalierbare Vektorgrafiken

SVGZ.svgz

Komprimierte skalierbare Vektorgrafiken

TIFF.tiff

Tagged Image File Format

VDA.vda

Truevision-Targa-Bild

VIPS.vips

VIPS-Bild

WBMP.wbmp

Wireless Bitmap (Level 0) Bild

WEBP.webp

WebP-Bildformat

YUV.yuv

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

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