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Demosaicing

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

Als {{#invoke:Vorlage:lang|flat}} [<templatestyles src="IPA/styles.css" />{{#if:|[}}dimoʊˈzeɪ(.ɪ)kɪŋ{{#if: 

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Grundlagen

Datei:Bayer pattern on sensor.svg
Darstellung der Bayer-Farbfiltermatrix auf einem Bildsensor

Die Bildsensoren der meisten Digitalkameras basieren auf Bayer-Sensoren. Dabei handelt es sich um CMOS-Sensoren, die mit einer Matrix aus regelmäßig angeordneten Rot-, Grün- und Blaufiltern überzogen sind. Da jedes Pixel nur den Helligkeitswert eines Farbkanals aufnehmen kann, ist die Farbinformation unvollständig. Zur Erzeugung einer farbigen Rastergrafik, die vollständige RGB-Werte für jedes Pixel speichert, müssen benachbarte Grundfarben-Werte interpoliert werden.

Neben den Bayer-Sensoren gibt es noch Bildsensoren mit RGBE (Rot, Grün, Blau, Cyan)- oder CYGM (Cyan, Gelb, Grün, Magenta)-Filtern, die ebenfalls Demosaicing erfordern. Beim Foveon-X3-Direktbildsensoren oder Three-Shot-Sensoren werden für jedes Pixel die Werte aller drei Grundfarben aufgenommen; hier ist kein Demosaicing nötig.

Das Demosaicing kann sowohl durch die Firmware der Kamera erfolgen, wobei meist ein JPEG- oder TIFF-Bild erzeugt wird, als auch später als Software auf ein Bild im Rohdatenformat angewandt werden.

Verfahren und Artefakte

Eine einfache Möglichkeit des Demosaicing ist die Interpolation mittels eines Rekonstruktionsfilters, zum Beispiel mittels bilinearer Filterung (siehe auch Skalierung). Hierbei kann es zu Unschärfe und anderen Bildartefakten kommen:

  • „Reißverschlussartige“ Schachbrettmuster entstehen an Kanten, die nicht entlang der Farbfilter einer Grundfarbe verlaufen;
  • Farbverschiebungen entstehen als Alias-Effekte, wenn die Farbfiltermatrix mit regelmäßig angeordneten Bilddetails interferiert.<ref>Lanlan Chang

, Yap-Peng Tan: Hybrid color filter array demosaicking for effective artifact suppression. Journal of Electronic Imaging 15, 1 (Jan.–März 2006): 013003, {{#invoke:URIutil|{{#ifeq:1|1|linkISSN|targetISSN}}|1017-9909|0}}{{#ifeq:1|0|[!] }}{{#ifeq:0|1 

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}}</ref>

Es wurden zahlreiche weitere Demosaicing-Verfahren entwickelt, mit dem Ziel, diese Artefakte zu vermindern oder zu eliminieren.<ref>Rajeev Ramanath u. a.: Demosaicking methods for Bayer color arrays. Journal of Electronic Imaging 11, 3 (Juli 2002): 306–315 (<templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20060420082128 

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  }})</ref> Dazu gehören:
  • Farbton-Interpolation: Anstatt RGB-Werte individuell zu interpolieren, werden nur die Farbton-Werte, definiert als <math>\left(\frac{R}{G}, \frac{B}{G}\right)</math>, interpoliert.<ref>{{#if:{{#ifexpr:{{#if:US|0|1}} or {{#if:4642678|0|1}}|1}}|Fehlender Parameter {{#if:US||„Land“{{#if:4642678|| und }}}}{{#if:4642678||„V-Nr“}}|}}{{#if: {{#invoke:Expr|TemplateBooland}}|{{#ifeq:|Patentanmeldung|Patentanmeldung|{{#ifeq:|Gebrauchsmuster|Gebrauchsmuster|Patent}}}} {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}|US4642678|{{#switch: {{{DB}}}

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  • Medianfilter: Im ersten Schritt wird durch bilineare Filterung ein Bild erzeugt. Anschließend wird ein Medianfilter auf die Differenzen der Farbkanäle (z. B. R − G und B − G) in diesem Bild angewandt. Aus den beiden mediangefilterten Farbdifferenzbildern und dem ursprünglichen Sensorbild wird dann das Ausgabebild berechnet. Der Rotwert eines grünen Sensorpixels wird zum Beispiel berechnet, indem der Wert des mediangefilterten R−G-Bildes zum Grünwert addiert wird.<ref>{{#if:{{#ifexpr:{{#if:US|0|1}} or {{#if:4724395|0|1}}|1}}|Fehlender Parameter {{#if:US||„Land“{{#if:4724395|| und }}}}{{#if:4724395||„V-Nr“}}|}}{{#if: {{#invoke:Expr|TemplateBooland}}|{{#ifeq:|Patentanmeldung|Patentanmeldung|{{#ifeq:|Gebrauchsmuster|Gebrauchsmuster|Patent}}}} {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}|US4724395|{{#switch: {{{DB}}}

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  • Kantenbasierte Interpolation: Im ersten Schritt wird aus den Grünwerten des Sensorbildes ein interpoliertes Helligkeitsbild erzeugt. Im zweiten Schritt wird aus den Rot- und Blauwerten ein interpoliertes Farbdifferenzbild erzeugt (R − G bzw. B − G). Dabei findet eine einfache Kantendetektion statt, so dass in der Regel nur zwischen zwei horizontal oder vertikal benachbarten Werten interpoliert wird. Aus diesen Farbdifferenzbildern werden dann die Chrominanzkanäle (R und B) rekonstruiert.<ref>Siehe u. a.{{#if:{{#ifexpr:{{#if:US|0|1}} or {{#if:5373322|0|1}}|1}}|Fehlender Parameter {{#if:US||„Land“{{#if:5373322|| und }}}}{{#if:5373322||„V-Nr“}}|}}{{#if: {{#invoke:Expr|TemplateBooland}}|{{#ifeq:|Patentanmeldung|Patentanmeldung|{{#ifeq:|Gebrauchsmuster|Gebrauchsmuster|Patent}}}} {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}|US5373322|{{#switch: {{{DB}}}

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  • Mustererabgleich und -erkennung: Techniken wie Pattern Matching oder Mustererkennung werden verwendet, um die fehlenden Farbwerte zu rekonstruieren.<ref>Siehe etwa: W. XiaoLin, C. K. Wai, B. Paul: Color Restoration from Digital Camera Data by Pattern Matching. Proceedings of SPIE 3018 (1997): 12–17</ref>

Beispiel

Um ein Bild aus den durch das Farbfilterarray gesammelten Daten zu rekonstruieren, ist eine Form der Interpolation erforderlich, um die Lücken auszufüllen. Die Mathematik hier unterliegt der individuellen Umsetzung und wird Demosaicing genannt. In diesem Beispiel verwenden wir die bikubische Interpolation von Adobe Photoshop, um die Schaltung eines Bayer-Filtergeräts wie einer Digitalkamera zu simulieren. Das Bild unten simuliert die Ausgabe eines Bayer-Sensors. Jedes Pixel hat nur einen roten, grünen oder blauen Anteil. Das entsprechende Originalbild wird neben der demosaikierten Rekonstruktion am Ende dieses Abschnitts gezeigt.

Datei:Shades framed bayer.png
Beispielbild eines Bayer-Sensors
Datei:Shades bayer r.png Datei:Shades bayer g.png Datei:Shades bayer b.png
Rotanteil des Beispielbilds Grünanteil des Beispielbilds Blauanteil des Beispielbilds
Datei:Shades framed aa.jpg Datei:Shades framed dc.jpg
Originalbild Rekonstruiertes Bild

Das rekonstruierte Bild ist in gleichmäßig gefärbten Bereichen typischerweise genau, weist jedoch einen Verlust in der Bildauflösung (Detail und Schärfe) auf und weist Kantenartefakte auf.

Literatur

  • Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications, S. 440 f. Springer, London 2011, ISBN 978-1-84882-934-3

Einzelnachweise

<references />

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