Rauschkomprimierung macht RAW-Daten zehnmal kleiner

Rauschkomprimierung macht RAW-Daten zehnmal kleiner

Jede neue Kamerageneration bietet immer höhere Auflösungen bei immer größeren Bildraten. Die dadurch generierte Datenmenge wird besonders dort zum Problem, wo Bilddaten über längere Zeiträume gespeichert werden müssen. Ein Schweizer Tech-Startup komprimiert RAW-Bilddaten ohne Informationsverlust bis zum Faktor zehn.

Die Jetraw-Technologie von Dotphoton nutzt die spezifische Kenntnis vom Rauschverhalten des Kameradetektors für die bis zu zehnfache Komprimierung der RAW-Bilddaten ohne Informationsverlust. und wird bereits in Kameras von PCO eingesetzt. (Bild: Dotphoton; PCO AG)

Speziell in wissenschaftlichen Anwendungen sind die Menge der Bilddaten groß und die Aufbewahrungszeiten lang, was zunehmend die IT-Systeme und Serverauslastungvon Forschungseinrichtungen strapaziert. „Big Data ist ein aktuelles Problem, das im Bereich Scientific Imaging vielfach diskutiert wird. Es wird befeuert durch drei Entwicklungen: Höhere Bildrate, höhere Auflösung, sowie den Anspruch, möglichst dreidimensionale Aufnahmen zu machen“, bestätigt Dr. Gerhard Holst, Head of Science & Bredearch bei PCO. „Generell lassen sich Bilddaten komprimieren, aber in bisher verfolgten Ansätzen erst nach der Erzeugung des Bildes entweder verlustbehaftet oder mit niedriger Komprimierungsrate.“ Als Hersteller von Highend-Kamerasystemen fand PCO während der Erforschung neuer Möglichkeiten zur Komprimierung von Bilddaten die Schweizer Dotphoton, die sich auf Bildkompression für kritische Anwendungen und KI spezialisiert hat.

Ansätze aus der Quantenphysik

Die Dotphoton-Lösung Jetraw setzt bereits vor der Entstehung des Bildes an und nutzt die Kenntnis vom Rauschverhalten des Kameradetektors, um die Bilddaten effizient zu komprimieren. Die Ursprünge der Schweizer Bilddatenkomprimierung gehen zurück auf Forschungsfragen der Quantenphysik. „Im Rahmen von Versuchsaufbauten mit CCD/CMOS-Sensoren zur Quantifizierung der Entropie und dem Verhältnis von Signal und Rauschen zeigte sich, dass selbst bei sehr guten Detektoren der größte Teil der Entropie aus Rauschen besteht. Bei einem 16-Bit-Sensor erkannten wir typischerweise 9Bit Entropie, die rein auf Rauschen zurückzuführen waren und nur 1Bit, das vom Signal herrührte“, erläutertBruno Sanguinetti, CTO und Mitbegründer von Dotphoton. „Eine Erkenntnis aus unseren Beobachtungen ist, dass gute Detektoren förmlich in das Rauschen ‚hineinzoomen'“.

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PCO AG

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