Darum ist Rembrandts «Nachtwache» 717 Gigapixel gross
Hintergrund

Darum ist Rembrandts «Nachtwache» 717 Gigapixel gross

David Lee
10.1.2022

Das digitalisierte Gemälde mit der gigantischen Auflösung sieht auf den ersten Blick nicht besonders spektakulär aus. Für die Forschung erweisen sich die mikroskopischen Details aber als nützlich.

Das niederländische Rijksmuseum hat ein Gemälde mit der extrem hohen Auflösung von 717 Gigapixeln (717 000 Megapixeln) digitalisiert. Es besteht nach Angaben des Museums aus 8439 Einzelfotos à 100 Megapixel. Diese wurden mit einer Hasselblad H6D 400C geschossen und mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu einem Gesamtbild zusammengesetzt.

Bei dem Gemälde handelt es sich um «Die Nachtwache» des niederländischen Malers Rembrandt. Das Bild stammt von 1642 und misst stattliche 363×437 Zentimeter.

Das Ergebnis kannst du dir im Webbrowser anschauen. Das Reinzoomen ist weniger spektakulär als bei Panorama-Aufnahmen im Gigapixel-Bereich, wo du plötzlich neue Häuser oder Hügel entdeckst. Viel Neues offenbaren die hohen Zoomstufen nicht.

Ziel: Forschung und Erhaltung

Die extrem hohe Auflösung wurde nicht in erster Linie für gewöhnliche Betrachter:innen erstellt. Gebraucht wird sie vor allem für die Bilderforschung und Restaurierung.

Mit Hilfe von neuronalen Netzen können schnell ähnliche Farbpigmente identifiziert werden, schreibt das Museum. Ebenso sei es möglich, Bleiseife zu identifizieren; eine Substanz, die den Verfall der Gemälde beschleunigt.

Die Gigapixel-Aufnahme ist eines von mehreren Projekten, die seit 2019 unter dem Namen «Operation Nightwatch» laufen. Alle haben zum Ziel, die «Nachtwache» zu erforschen und möglichst originalgetreu zu erhalten. Das ist in diesem Fall besonders anspruchsvoll.

Bild zu gross? Abschneiden!

Früher nahm man es mit der Erhaltung nicht so genau. Rembrandts «Nachtwache» war bis 1715 deutlich grösser – über fünf Meter breit. Dann wurde es im Amsterdamer Ratshaus in einen Saal zwischen zwei Türen gehängt, wo es eigentlich gar nicht hinein passte. Also schnitt man am Rand kurzerhand ein paar Streifen weg.

Das Bild wurde den weissen Linien entlang beschnitten.
Das Bild wurde den weissen Linien entlang beschnitten.

Folge: Die beiden Hauptpersonen befinden sich nun in der Bildmitte statt leicht rechts davon. Sie spazieren nicht mehr ins Bild hinein. Der Beschnitt zerstört Rembrandts sorgfältige Bildkomposition.

Abgesehen davon wurden am linken Bildrand zwei Musketiere und ein kleines Kind komplett weggeschnitten. Zumindest bei den Erwachsenen handelt es sich um reale Personen. Die lebten aber 1715 nicht mehr und konnten sich nicht gegen ihre Entfernung wehren. Das gilt auch für Rembrandt.

Die abgeschnittenen Bildteile wurden nie mehr gefunden. Nur dank einer sehr alten Kopie des Gemäldes weiss man überhaupt, wie das Originalbild ursprünglich ausgesehen haben muss.

Rekonstruktion der fehlenden Teile

Der Maler der Kopie konnte Rembrandt nicht perfekt kopieren; die beiden Gemälde weisen Unterschiede in Proportionen und Stil auf. Trotzdem haben Spezialisten mit Hilfe von Machine Learning die fehlenden Bildteile in das Originalbild zurückgebracht. In einem ersten Schritt werden die Abweichungen der Proportionen ans Original angeglichen, sodass die beiden Bilder exakt übereinander gelegt werden können. Danach wird einem weiteren neuronalen Netz Rembrandts Malstil antrainiert. Dazu zerlegen die Forscher das Bild in kleine Kacheln, und die KI muss für jede Kachel der Kopie eine Kachel erzeugen, die dem Rembrandt-Original möglichst nahe kommt. Der Prozess wird wiederholt, bis ein zufriedenstellendes Verhalten antrainiert ist.

Im Video des Museums siehst du aber, dass das Resultat nicht perfekt ist. Vielleicht wird die Rekonstruktion mit dem neuen 717-Gigapixel-Bild noch besser.

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Durch Interesse an IT und Schreiben bin ich schon früh (2000) im Tech-Journalismus gelandet. Mich interessiert, wie man Technik benutzen kann, ohne selbst benutzt zu werden. Meine Freizeit ver(sch)wende ich am liebsten fürs Musikmachen, wo ich mässiges Talent mit übermässiger Begeisterung kompensiere. 


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