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Raw – Medium – Well Done?

Warum ‚Rohdaten‘ fast immer vorverarbeitet sind

Vor allem bei CMOS-Bildsensoren erkaufen sich die Hersteller die hohen Bildraten mit Abweichungen zwischen den Spalten sowohl beim Dunkelwert als auch in ihrer Reaktion auf Licht. Bei Farbbildern ist zudem die Farbqualität der Pixel sehr unterschiedlich, was je nach spektraler Empfindlichkeit des Bildsensors und je nach Filter eine andere Antwort ergibt. Die Bilder, die aus den Rohdaten dieser Sensoren entstehen, sind weder schön noch für Messaufgaben geeignet. Was der Anwender erhält, sind deshalb trotz des irreführenden Begriffs ´Rohdaten´ in der Regel vorverarbeitete Daten.
Heutzutage werden bei anspruchsvolleren Anwendungen wie Messaufgaben oder hochwertigen Photographien gerne Rohbilddaten eingesetzt, damit die Wiedergabe in der 8-Bit-Welt der Bildschirme und Fernseher hochwertige Resultate liefert oder damit bei Qualitätsmessungen entsprechend präzise Aussagen gemacht werden können. Allerdings ist den wenigsten bekannt, dass diese sogenannten Rohdaten bereits aufwändig vorverarbeitet werden, bevor das Rohbilddatenmaterial sinnvoll verwendet werden kann. Dies trifft auf beiden Typen von Bildsensoren, nämlich CCD- und CMOS-Bildsensoren zu, allerdings mit unterschiedlicher Gewichtung bei der Art von Bildsensoren. Generell gilt es, unerwünschte Eigenschaften der Bildsensoren zu beheben bzw. zu korrigieren. An dieser Stelle werden bestimmt einige Anwender, die gerne präzise messen wollen, die Nase rümpfen und an Verfälschung der reinen Messwerte denken, aber so verwerflich ist diese Art der Vorverarbeitung nicht. Wenn sie gut gemacht ist, ist sie vielmehr eher ein Zeichen für die Qualität des Kamerasystems und kann jederzeit durch Qualitätsstandards wie EMVA 1288 überprüft werden. Welche unerwünschten Eigenschaften bei Bildsensoren werden aber korrigiert?

Pixelfehler

Nun, das sind Pixelfehler, sei es einzeln oder in Gruppen. Dies können sogenannte ‚Hot Pixel‘ sein, die nicht auf Licht reagieren und immer einen maximalen oder auch einen Null-Signalwert liefern, welche also einfach kaputt sind. Auch bei renommierten Herstellern von CCD-Bildsensoren kann man im Datenblatt nachlesen, dass mindestens ein solcher Pixel erlaubt ist. Man kann bei Bildsensoren mit hohen Auflösungen sogar sagen, dass mit der Gesamtanzahl der Bildpunkte auch die Zahl der Bildpunktfehler, die man korrigieren muss, zunimmt. Je nach Sensortyp und Einsatzbereich können es durchaus mehrere sein. Hinzu kommen die sogenannten ‚warmen Pixel‘, welche ein signifikant höheres Signal als alle anderen Pixel aufweisen, aber noch ein wenig auf Licht reagieren. Zudem kann es Beschädigungen mechanischer Art der Mikrolinsen auf den Bildpunkten geben, die dazu führen, dass an den jeweiligen Stellen nur noch 30% des Signals gemessen werden. Das Ergebnis sind in jedem dieser Fälle Pixelbereiche, die anders funktionieren als ihre Umgebung und deren Wert für ein gutes Bild deshalb ersetzt werden muss. Wenn die Bereiche defekter Pixel nicht zu groß werden, das heißt wenn ausreichend ´gute´ Nachbarpixel vorhanden sind, lassen sich die jeweiligen Signalwerte durch gewichtete Mittelwerte der guten Nachbarpixel ersetzen. Eine Ausnahme stellen defekte Spalten oder Zeilen dar: Jede Kante, die diagonal zu einer defekten Spalte oder Zeile verläuft, erhält im Bild eine sichtbare Delle, selbst wenn ausreichend gute Nachbarpixel vorhanden sind.

Blinkende Pixelfehler

Bei emCCD-Bildsensoren und vor allem bei CMOS-Bildsensoren gibt es Pixel, die manchmal deutlich heller sind als es dem normalen Wert entspricht. Bei den auf dem Bildsensor verstärkenden emCCD-Bildsensoren handelt sich um nicht lichtinduzierte Ladungsträger und bei den CMOS-Bildsensoren um Störstellen auf dem Halbleiter, welche nicht kontinuierliche, zusätzliche Störsignale liefern. Bei emCCD-Bildsensoren sind die Ereignisse nicht ortsfest, was sie bei CMOS-Bildsensoren aber sind. Man nennt sie im CMOS-Bereich Blinker. Bei längeren Belichtungszeiten treten die Blinker häufiger auf und können z.B. bei Nachtaufnahmen störend wirken. Allerdings gibt es auch hier Filteralgorithmen, die solche singuläre Ereignisse erkennen und durch die geeignete Vorverarbeitung entfernen (Bild 1, rechts).

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