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Es wurde ein Verfahren entwickelt, welches auf Bildern von 1-Chip-Farbkameras kleine Objekte ihrer jeweiligen Farbgruppe zuordnet. Dieses Problem ist nicht trivial, da bei der Erzeugung der Farbbilder dieses Kameratyps besonders an hochfrequenten Strukturen und an nur wenige Pixel großen Objekten chromatische Artefakte auftreten. Verantwortlich dafür ist der Aufbau des Farbkamerachips.

Vor den Sensorelementen befindet sich eine regelmäßige Anordnung aus roten, grünen und blauen Lichtfiltern, sie wird nach ihrem Erfinder auch als Bayer-Mosaik bezeichnet. Das Schema der Anordnung ist an die Verteilung der für das Farbensehen empfindlichen Zapfen der menschlichen Netzhaut nachempfunden. So ist die Anzahl der grünen Filter doppelt so groß wie die der roten und blauen, und es gibt Überschneidungen in der Spektralempfindlichkeit der Filter. Die Sensormatrix liefert somit Grauwertbilder, welche die Intensitäten der roten, grünen und blauen Pixel enthält. Jedes Pixel besitzt zunächst nur den Intensitätswert der Grundfarbe für das es empfindlich ist. Um für ein Pixel einen vollständigen RGB-Wert zu erhalten, werden die beiden fehlenden Werte der übrigen Grundfarben aus den benachbarten Bayer-Pixeln berechnet. Dieser Prozess zur Rekonstruktion von RGB-Farbwerten wird auch als Demosaicing bezeichnet.

Darstellung einer kleinen, roten, kugelförmigen Struktur in Abhängigkeit seiner Position auf dem Bayer-Sensor. Oben: Bayer-Bilder, unten: Farbrekonstruktion nach Demosaicing. Die eigentlich rote Färbung der Struktur aktiviert neben den roten auch grüne und blaue Sensorelemente im Bayer-Pattern.1

Da die Anzahl der roten bzw. blauen Pixel nur ein Viertel der Gesamtzahl aller Pixel auf dem Sensor entspricht, ist die Ortsauflösung roter und blauer Objekte auf dem generierten Vollfarbbild im schlechtesten Fall auf ein Viertel reduziert. Umfasst die Abbildung eines Objekts nur wenige Pixel, so kann die Objektfarbe nicht mehr durch das Demosaicing rekonstruiert werden. Abhängig von der Position der Objektprojektion auf dem Sensor, variiert deren farbige Erscheinung im RGB-Bild, wie in der obigen Abbildung dargestellt. Um dennoch kleine Objekte nach ihrer Farbe zu klassifizieren, werden bei dem diesem Ansatz geeignete Merkmale direkt den Bayer-Bildern entnommen und als Eingaben für ausgewählte Klassifikatoren (künstliche Neuronale Netze, Support Vector Machines) genutzt.

Fußnoten
  1. Film und Bildmaterial sind Eigentum des Fachgebiets Neuro-Informationstechnik am Institut für Informations- und Kommunikationstechnik der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg.