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Black-Box-Prinzip

Die Kamera als Kombination von Optik, Sensor und Signalverarbeitung wird als eine schwarze Kiste betrachtet, mit der man eine Vorlage reproduzieren kann. Das Bild, welches am Ende rauskommt, wird dann analysiert. Alle Schritte, die intern passieren, sind verborgen und lassen sich nur teilweise durch Setzen der vom Hersteller gegebenen Einstellungen beeinflussen.

Um nun beurteilen zu können, was in der Kamera passiert ist, muss man wissen was die Kamera "gesehen" hat. Da man nicht für jedes Pixel bestimmen kann, was idealerweise eingefangen worden wäre, muss man die  Vorlage auf geeignete Eigenschaften reduzieren. Aus den Änderungen dieser Eigenschaften kann man dann bestimmen, was in der Kamera passiert ist.

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© ColorFoto

Verwendete Vorlagen zur Bestimmung von Texturverlust und Auflösung. A) Dead Leaves

Zur Rauschmessung zum Beispiel reproduziert die Kamera eine neutrale Fläche, die keine Struktur ausweist. Finden wir dann im Bild in dieser Fläche Schwankungen der Digitalwerte der Pixel, wissen wir, dass diese von der Kamera hinzugefügt wurden. Man bestimmt die Abweichung der einzelnen Pixel zum Mittelwert und hat somit einen Wert dafür, wie stark die Kamera rauscht.

Das gleiche Prinzip wird auch für die Auflösungsmessung benutzt. Welche Parameter hier verglichen werden, hängt von der verwendeten Methode ab. ColorFoto benutzt seit Jahren eine symmetrische Anordnung von neun Siemenssternen. Von dieser  Vorlage weiß man, dass der Kontrast zwischen den hellen Bereichen und den dunklen Bereichen immer gleich ist und die Struktur von außen nach innen immer feiner wird. Nun kann im Bild nachgemessen werden, wie hoch der Kontrast in Abhängigkeit von der Position im Siemensstern ist. Das Ergebnis ist eine Funktion von Kontrast zu Ortsfrequenz. Diese Übertragungsfunktion liefert viele interessante und wichtige Informationen zur Kamera, daher druckt ColorFoto bei Kompakten sowie Objektiven dieses Ergebnis der Tests auch im Heft als Kurve ab.

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© ColorFoto

B) Rauschen für Kurtosis-Methode

Eine andere weit verbreitete Methode zur Auflösungsmessung beruht darauf, eine schräge Kante aus der Vorlage zu reproduzieren und zu schauen, wie diese Kante im Bild wiedergegeben wird. Je schlechter die Kamera, desto verwaschener die Kante. Um die genaue Übertragungsfunktion zu berechnen wird eine Fouriertransformation (siehe Kasten S. 57) angewandt. Während die Rauschmessung und die Auflösungsmessung mittels Siemensstern komplett im realen Bild (Ortsraum) stattfinden, wird mit der Kante im Frequenzraum gemessen.

Die Kante wird analysiert und ihr genauer Verlauf ermittelt. Dieses Ergebnis wird mittels der Fouriertransformation nach den enthaltenen Frequenzen analysiert. Da man weiß, dass in der  Vorlage alle Frequenzen zu gleichen Teilen enthalten sind, entspricht das Frequenzspektrum der Übertragungsfunktion. Enthält also das Bild keine hohen Frequenzen, wurden diese von der Kamera nicht erfasst.

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© ColorFoto

C) Siemensstern

Kommt nun Rauschreduktion ins Spiel, zeigt sich, wo das Problem der Messung liegt. Selbst für simple Algorithmen ist es einfach, auf einer homogene Fläche das Rauschen stark zu reduzieren und gleichzeitig eine Kante zu erhalten. Somit ergibt die Rauschmessung und die Auflösungsmessung ein gutes Ergebnis, doch spiegelt dies nur bedingt die wirkliche Bildqualität wieder.

Um den Algorithmen keine klare Kante zu liefern und trotzdem sinnvoll die Auflösung zu messen, zeigen die Kanten der weißen und schwarzen Flächen in dem von ColorFoto verwendete Siemensstern keine harten Schwarzweiß-Sprünge. Stattdessen handelt es sich um "weiche" Übergänge entsprechend einer Sinus-Funktion. Dies macht das ColorFoto-Verfahren deutlich stabiler gegenüber solchen Lösungen mit einer Kante, doch kommt auch der Sinus-Trick bei den modernen Algorithmen an seine Grenzen.

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© ColorFoto

D) Vorlage mit vier schrägen Kanten.

Den Einfluss der Rauschreduktion sinnvoll und reproduzierbar zu messen, daran arbeiten die Experten bereits seit einiger Zeit. Das Gremium CPIQ (Cell Phone Image Quality) der I3A (International Imaging Industrie Association) beschäftigt sich bereits seit mehreren Jahren mit diesem Thema, wobei zwei Methoden zur genaueren Untersuchung stehen.

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