pixonenbasierte Bildrestauration
Auf dem Gebiet der Bilddatenrestauration richtet sich unsere Aufmerksamkeit vor allem auf statistische Lösungsansätze, insbesondere Bayes’sche Schätzverfahren mit verschiedenen Varianten der Regularisierung durch freiheitsgradreduzierte Lösungsbeschreibungen, wie z.B. das pixonen®basierte Lösungsaufbaumodell.
Jeder Datenrekonstruktion liegt ein Modell zur Beschreibung der Bilddatenentstehung zugrunde, das eine Vorstellung darüber beinhaltet, wie die vorliegenden Messdaten zustande gekommen sind. Dieses Modell umfasst alle wesentlichen Einflüsse, die bei der bildhaften Abbildung der unbekannten Messdatenursache zu den vorliegenden orts- und wertdiskreten Messdaten auftreten.
Die deterministischen Einflüsse werden hierbei durch lineare bandbegrenzende Abbildungen und nichtlineare Punktabbildungen dargestellt. Alle übrigen Signalbestandteile werden als das Ergebnis eines stochastischen Prozesses modelliert und entsprechend statistisch beschrieben. Gegenstand der Restauration ist die formale Umkehrung der deterministischen Vorgänge bei der Datenentstehung. Die schlechte Konditionierung dieses inversen Problems macht eine Stabilisierung (Regularisierung) der Lösung durch a priori-Annahmen (Vorwissen) zum erwarteten Lösungsaufbau und zu bestimmten Lösungseigenschaften notwendig.
Die Art und Weise der Problemregularisierung ist für die erzielbare Qualität und die nachfolgende bildanalytische Verwertbarkeit der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Das dafür von uns fortentwickelte vollparametrische pixonen®basierte Lösungsaufbaumodell ist eine Variante des sehr leistungsfähigen und universellen Pixonenprinzips zur Regularisierung inverser Problemstellungen.
Bildrestauration in der konkreten Anwendung
Ein Anwendungsgebiet der pixonenbasierten Regularisierung ist die Restauration von digitalisierten Fotoplatten astronomischer Himmelsüberwachungsaufnahmen der Sternwarte Sonneberg.
Im Gegensatz zur direkten optischen Abbildung auf CCD-Sensoren sind die digitalisierten Plattenscans das Ergebnis einer mehrstufigen Abbildung. Hierbei erfolgt zunächst die auflösungsbeschränkende optische Abbildung auf einer Fotoplatte und darauf folgend deren ortsdiskrete Abtastung durch einen Plattenscanner. Dies macht es notwendig, neben dem Einfluss der Instrumentenoptik, den Scannereigenschaften auch die nichtlinearen Eigenschaften der photographischen Abbildung (Densitometrie) in die Datenmodellierung einzubeziehen. Diese komplexen Signaleigenschaften der Messdaten erfordern zur Gewährleistung der nachfolgenden wissenschaftlichen Nutzbarkeit der Daten leistungsfähige Verfahren zur Datenrestauration.
Weitere Anwendungsbereiche der Methode finden sich überall dort, wo aus stark gestörtem, unvollständigen Datenmaterial vertrauenswürdige, das heißt artefaktfreie Lösungen abgeleitet werden müssen. An erster Stelle ist hierbei die bildgebende Medizin oder die Analyse physikalischer Phänomene mit bildgebenden Verfahren, z.B. die KFM-Bildgebung von Oberflächenpotentialen im Nanobereich.
themenbezogene veröffentlichungen
Rico Nestler: Freiheitsgradregularisierte Lösungsbeschreibungen in der wissenschaftlichen Bildanalyse am Beispiel der Restauration astronomischer Himmelsüberwachungsaufnahmen
Stichworte: Bildrestauration, Regularisierung, Pixonenmethode, parametrischer Lösungsaufbau, astronomische Datenanalyse
343 Seiten, Paperback, ISBN: 978-3-938843-74-1
Erhältlich direkt über Verlag ISLE Steuerungstechnik und Leistungselektronik oder www.buchhandel.de
Kubertschak, Nestler, Franke: Speeding Up Powerful State-of-the-Art Restoration Methods with Modern Graphics Processors, International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2010), Warsaw, Poland, 20-22 September 2010, appeared in Proceedings Part II, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, ISBN: 978-3-642-15909-1, S. 81-88, September 2010
Nestler, Machleidt, Sparrer, Franke: Freiheitsgradregularisierte Entfaltung von Messdaten aus AFM-Sondermodi, Erstveröffentlichung in tm-Technisches Messen 75 (2008) 10, “Bildverarbeitung in der Mess- und Automatisierungstechnik”, S. 547, Oktober 2008