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Zoologe der Uni-Graz entwickelt Verfahren zur Verbesserung dunkler Bilder
Graz (universität) - Der Mensch lernt von der Natur, die Technik auch. Am Beispiel zweier Insektenarten
konnte der Zoologe Assoz. Prof. Dr. Manfred Hartbauer an der Karl-Franzens-Universität Graz diese These nun
wieder bestätigen. Er nutzt den Sehsinn von nachtaktiven Bienen und des Wiener Weinschwärmers – eines
nachtaktiven Schmetterlings – für eine innovative Bildverbesserungsmethode. Nachtaufnahmen und unterbelichtete
Fotos werden so mittels einfacher Berechnungen in Sekundenschnelle qualitativ verbessert. „Die Bilddaten kann man
in einem programmierbaren Speicherchip parallel auf Ebene der Pixel (Bildpunkte) rechnen lassen“, so der Forscher.
Die Erfindung, die vor allem im medizinischen Bereich und in der Automobilindustrie zukünftig eine Rolle spielen
könnte, ist zum Patent angemeldet.
„Für Insekten ist das Sehen im Dunkeln überlebenswichtig. Sie brauchen sehr empfindliche Augen, um gezielt
nach Futter suchen zu können“, erklärt der Wissenschafter. Diese bemerkenswerte Sinnesleistung inspirierte
Hartbauer dazu, eine Nachtsichtmethode zu entwickeln. Der Ursprung des Prinzips liegt dabei in der Anatomie der
Augen der kleinen Tierchen: Sowohl der Wiener Weinschwärmer als auch die nachtaktive Biene Megalopta genalis,
die in Panama heimisch ist, sehen bei Mond- und Sternenlicht ihre Umgebung und können unter diesen schlechten
Lichtbedingungen auf Futtersuche gehen. „Nachtaktive Bienen haben um ein Vielfaches empfindlichere Augen als ihre
Artverwandten, die Honigbienen. Sie eignen sich hervorragend als Modell für diesen Algorithmus“, führt
er aus. Auf Basis von bereits bekannten Forschungsdaten von Prof. Eric Warrant konnte Hartbauer seine Methode entwickeln.
Das Prinzip: Die komplexen Augen der Insekten bestehen aus vielen Ommatidien, kleinen Einzelaugen, die zu einem
Facettenauge zusammengefasst sind und dabei Licht aus einem größeren Raumwinkel sammeln. Das steigert
die Empfindlichkeit“, weiß Hartbauer. Herkömmliche Verbesserungsmethoden haben den Nachteil, dass das
Sensorrauschen der Bilder nach der Bearbeitung verstärkt wird. Anders arbeitet der Bienenalgorithmus: Hier
wird der Kontrast von unterbelichteten Fotos angehoben und das Rauschen gleichzeitig vermindert – ohne dabei wertvolle
Details zu verlieren.
Ein direkter Vergleich mit mehreren derzeit verfügbaren Bildoptimierungs-Verfahren hat gezeigt, dass die Qualität
eines mit dem Bienenalgorithmus bearbeiteten Fotos ähnlich oder sogar besser ist. „So rechnet die mathematisch
hochkomplexe BM3D Methode sehr lange, unser System ist da wesentlicher schneller. Durch eine Kooperation mit KollegInnen
vom FH Joanneum und von der Klinischen Abteilung für Allgemeine Radiologische Diagnostik sollen hochauflösende
Mammographiebilder auf einem programmierbaren Chip in ca.0,5 Sekunden nachbearbeitet werden“, erklärt Hartbauer.
Dadurch kann laut ersten Tests mit einem Dummy die Röntgenstrahlung für die Brustkrebsvorsorge um bis
zu 20% verringert werden. Und das bei gleichbleibender Bildqualität. Die Anwendungsgebiete für den Bienenalgorithmus
sind recht vielseitig. Sie reichen von der Überwachungstechnik, Fluoreszenzmikroskopie über die Autoindustrie
bis hin in den medizinischen Bereich.
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