{"id":15807,"date":"2025-07-23T20:58:21","date_gmt":"2025-07-23T20:58:21","guid":{"rendered":"https:\/\/framos.com\/articles\/high-fidelity-computational-photography-without-ai\/"},"modified":"2026-07-20T13:45:10","modified_gmt":"2026-07-20T13:45:10","slug":"high-fidelity-computational-photography-without-ai","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/framos.com\/de\/fachartikel\/high-fidelity-computational-photography-without-ai\/","title":{"rendered":"Hochaufl\u00f6sende computergest\u00fctzte Fotografie ohne KI"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In einer Zeit, in der Deep Learning-Techniken in der Computer Vision allgegenw\u00e4rtig geworden sind und zunehmend in der Bildsignalverarbeitung eingesetzt werden, erinnern uns Echtzeitsysteme wie Live-\u00dcbertragungen daran, dass die klassische Bildverarbeitung alles andere als irrelevant ist. Wenn es auf Millisekunden ankommt, sind herk\u00f6mmliche Algorithmen nach wie vor h\u00f6chst relevant. <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Unter <a href=\"https:\/\/framos.com\/de\/events\/imaging-next-2025\/\"><strong>ImagingNext 2025<\/strong><\/a>wird <strong>Jan Matthias L\u00fcttgens<\/strong> erkunden, was passiert, wenn man <strong>die Bildqualit\u00e4t bis an die Grenzen treibt &#8211; ohne KI.<\/strong> Dieser Vortrag soll eine praktische Anleitung geben, wie man zwischen Bildqualit\u00e4t und Systemspezifikationen \u00fcbersetzen kann, und zwar am Beispiel einer rechnergest\u00fctzten Broadcast-Kamera.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Vom Labor zur Live-\u00dcbertragung: Wie Sie Ihre Ziele bei der Bildqualit\u00e4t erreichen<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jan wird einen \u00dcberblick \u00fcber den Prozess des Kameradesigns geben &#8211; beginnend mit der Bildqualit\u00e4t als Designkonzept und dann mit praktischen Beispielen von der Hardwaremessung bis zum Qualit\u00e4tsbenchmarking und der Bildoptimierung. Auf dem Weg dorthin wird er einige Einblicke in die \u00dcbertragung geben und mit einer Bewertung von Deep-Learning-Ans\u00e4tzen in Echtzeitanwendungen abschlie\u00dfen. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Speaker im Portrait: Jan Matthias L\u00fcttgens<\/h3>\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1600\" src=\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Jan-Matthias-Luttgens.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-15535 size-full\" srcset=\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Jan-Matthias-Luttgens.jpeg 1600w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Jan-Matthias-Luttgens-300x300.jpeg 300w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Jan-Matthias-Luttgens-150x150.jpeg 150w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Jan-Matthias-Luttgens-64x64.jpeg 64w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em><strong>Jan L\u00fcttgens<\/strong> promovierte in Physikalischer Chemie an der Universit\u00e4t Heidelberg, wo er sich auf starke Licht-Materie-Kopplung spezialisierte. <\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Als Berater bei Eclipse Optics in Schweden arbeitete er an Bildgebungs- und Beleuchtungsoptik, Kamerametrologie und Full-Stack-Kamerasimulation.<br\/>Derzeit ist er Principal Image Engineer bei <strong><a href=\"https:\/\/www.muybridge.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Muybridge<\/a><\/strong> in Norwegen und leitet dort die Entwicklung der Bildgebungssystemarchitektur.<\/em><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auf der ImagingNext kombiniert Jan <strong>tiefgreifendes technisches Fachwissen mit praktischer Erfahrung im Bereich Broadcasting<\/strong>. Das macht seinen Vortrag zu einem Muss f\u00fcr jeden, der sich f\u00fcr die Zukunft der hochwertigen Echtzeit-Bildgebung interessiert.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum Sie diese Sitzung nicht verpassen sollten<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ganz gleich, ob Sie mit Bildgebungssystemen, Video-Pipelines oder sogar KI arbeiten, diese Sitzung bietet Ihnen die wichtigsten Erkenntnisse<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>was eigentlich die <strong>Bildqualit\u00e4t<\/strong> definiert<\/li>\n\n\n\n<li>wie <strong>Bildqualit\u00e4ts-Benchmarks<\/strong> das <strong>Design von Kamerasystemen<\/strong> leiten k\u00f6nnen<\/li>\n\n\n\n<li>wie traditionelle Methoden in <strong>Bildsignalverarbeitungspipelines<\/strong> immer noch relevant sind<\/li>\n\n\n\n<li>und wie man bei der Entwicklung von Bildgebungssystemen zwischen <strong>Tuning und Training<\/strong> unterscheidet.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">You\u2019ll also get a glimpse into the unique technical demands of broadcast production-and hear a few behind-the-scenes stories from the field.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sie daran interessiert sind, <strong>schnellere, sch\u00e4rfere und zuverl\u00e4ssigere Bildgebungssysteme<\/strong> zu entwickeln, ist dieser Vortrag genau das Richtige f\u00fcr Sie.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Don\u2019t miss your chance to see how vision applications are built efficiently &#8211; register now:<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/framos.com\/events\/imaging-next-2025\/\">https:\/\/framos.com\/events\/imaging-next-2025\/<\/a><\/p>\n<div class=\"wp-block-framos-cta\">\n    <div class=\"mx-auto max-w-6xl py-12 px-4 md:px-6 frontend\">\n        <div class=\"relative isolate overflow-hidden px-6 py-24 text-center shadow-2xl rounded-3xl sm:px-16 bg-framosDarkBlue\">\n                            <h2 class=\"font-framos-light text-3xl lg:text-4xl leading-tight mb-6 text-white mx-auto max-w-2xl\">\n                    Was ist ImagingNext?                <\/h2>\n            \n                            <p class=\"text-base leading-7 mb-4 text-gray-100 mx-auto mt-6 max-w-xl\">\n                    Die j\u00e4hrliche Innovationsveranstaltung von FRAMOS widmet sich der <strong>Zukunft der Bildgebung und des maschinellen Sehens<\/strong>. Sie bringt Branchenf\u00fchrer, Forscher und L\u00f6sungsanbieter zusammen, um neueste Trends, reale Anwendungen und aufkommende Technologien in verschiedenen Sektoren zu erkunden.   <br>Nehmen Sie an der neuen Flaggschiffveranstaltung f\u00fcr Embedded Vision teil, die sich auf KI-gesteuerte Bildgebung und intelligente Technologien konzentriert.                <\/p>\n            \n            <div class=\"mt-10 flex flex-col items-center justify-center gap-y-8 sm:flex-row sm:gap-x-6\">\n                <a href=\"https:\/\/www.eventbrite.ca\/e\/imagingnext-2025-tickets-1376265590429?aff=oddtdtcreator\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"btn-round-arrow group visited:text-white\" data-cta=\"true\" data-cta-id=\"framos_cta.1.primary_button\" data-cta-label=\"holen sie sich ihr ticket\" data-cta-location=\"framos_cta@high-fidelity-computational-photography-without-ai\" data-cta-destination=\"https:\/\/www.eventbrite.ca\/e\/imagingnext-2025-tickets-1376265590429?aff=oddtdtcreator\" data-cta-type=\"primary\">\n                    <span>Holen Sie sich Ihr Ticket<\/span>\n                    <div class=\"ml-1 -rotate-45 transition-all duration-200 group-hover:rotate-0\">\n                        <svg\n                            width=\"15\"\n                            height=\"15\"\n                            viewBox=\"0 0 15 15\"\n                            fill=\"none\"\n                            xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"\n                            class=\"h-5 w-5\"\n                        >\n                            <path\n                                d=\"M8.14645 3.14645C8.34171 2.95118 8.65829 2.95118 8.85355 3.14645L12.8536 7.14645C13.0488 7.34171 13.0488 7.65829 12.8536 7.85355L8.85355 11.8536C8.65829 12.0488 8.34171 12.0488 8.14645 11.8536C7.95118 11.6583 7.95118 11.3417 8.14645 11.1464L11.2929 8H2.5C2.22386 8 2 7.77614 2 7.5C2 7.22386 2.22386 7 2.5 7H11.2929L8.14645 3.85355C7.95118 3.65829 7.95118 3.34171 8.14645 3.14645Z\"\n                                fill=\"currentColor\"\n                                fill-rule=\"evenodd\"\n                                clip-rule=\"evenodd\"\n                            \/>\n                        <\/svg>\n                    <\/div>\n                <\/a>\n\n                \n            <\/div>\n\n            <svg\n                viewBox=\"0 0 1024 1024\"\n                class=\"absolute left-1\/2 top-1\/2 -z-10 h-[64rem] w-[64rem] -translate-x-1\/2 [mask-image:radial-gradient(closest-side,white,transparent)]\"\n                aria-hidden=\"true\"\n            >\n                                <circle cx=\"512\" cy=\"512\" r=\"512\" fill=\"url(#framos-cta-gradient-1)\" fill-opacity=\"0.7\" \/>\n                <defs>\n                    <radialGradient id=\"framos-cta-gradient-1\">\n                        <stop stop-color=\"#00c4d4\" \/>\n                        <stop offset=\"1\" stop-color=\"#0098b0\" \/>\n                    <\/radialGradient>\n                <\/defs>\n            <\/svg>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einer Zeit, in der Deep Learning-Techniken in der Computer Vision allgegenw\u00e4rtig geworden sind und zunehmend in der Bildsignalverarbeitung eingesetzt werden, erinnern uns Echtzeitsysteme wie Live-\u00dcbertragungen daran, dass die klassische [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":15808,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"article-category":[],"article-tag":[],"class_list":["post-15807","articles","type-articles","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/15807","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15807"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15808"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15807"}],"wp:term":[{"taxonomy":"article-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/article-category?post=15807"},{"taxonomy":"article-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/article-tag?post=15807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}