Dead-Leaves-Messung

Die Vorlage besteht aus einer riesigen Anzahl von Kreisen mit verschiedenen Grauwerten und Durchmessern, die sich gegenseitig überlagern. Die Verteilung der Ortsfrequenzen in der Vorlage lässt sich simulieren und wird mit den Frequenzen im Bild verglichen. So lässt sich eine Übertragungsfunktion bestimmen (Fouriertransformation).

Gegenüber den klassischen Auflösungs-Messmethoden wie dem Siemensstern ähneln die Dead-Leaves-Strukturen stärker realen Szenen und sind dennoch mathematisch auswertbar. Die Vorlage ist also so gewählt, dass sie in ihren Eigenschaften einer natürlichen Szene möglichst nahe kommt, damit die Differenzen Messergebnis zu Bild möglichst gering sind. Hierbei gilt es aber immer zu bedenken, dass jedes Bild anders ist und dementsprechend unterschiedlichste Eingriffe der Signalverarbeitung provoziert.

Schon eine minimale Verwackelung kann die Signalverarbeitung auf ganz andere Wege schicken. Durch die ungleichmäßige Verteilung des Spektrums (mehr tiefe als hohe Frequenzen) der Vorlage ist diese Dead-Leaves-Methode allerdings weniger genau in den hohen Frequenzen und wird leicht vom verbleibenden Rauschen im Bild gestört.

Probleme aller Methoden

Die Signalverarbeitung in einer Digitalkamera ist hoch komplex und erfolgt adaptiv sowie nicht linear, d. h. die Algorithmen arbeiten abhängig vom Bildinhalt. Neben der Rauschreduktion hat auch Schärfung und adaptive Belichtungskorrektur einen Einfluss auf den Bildinhalt. Dies steht dem Ansinnen entgegen, das Verhalten mit wenigen einfachen Größen zu beschreiben.

So zeigt sich in aufwendigen Tests, dass zwar viele Systeme mit den genannten Methoden  gut beschrieben und qualifiziert werden können, doch auch, dass es immer wieder Kameras gibt, die über- oder unterbewertet werden. ColorFoto wird deswegen die Messverfahren zusammen mit unserem Labor Image Engineering weiterhin permanent überprüfen und neuen Entwicklungen anpassen. Aktuell stehen bei Kameras die immer cleveren nicht linearen Eingriffe auf der Fahndungsliste.

Info - Fourier-Transformation

Die Fourier-Transformation geht auf den französischen Mathematiker Fourier zurück. Es handelt sich dabei um eine mathematische Transformation der Signaltheorie. Diese basiert darauf, dass ein Signal durch seine Intensität an einer bestimmten Position in Zeit oder Raum bestimmt werden kann oder durch die Angabe der Frequenzen und Phasenlage von Sinuswellen, die sich überlagern. Ein Signal kann damit verlustfrei zwischen den Ortsraum (bzw. Zeitraum) in den Frequenzraum transformiert werden. Als Beispiel: Je unschärfer ein Bild ist, desto weniger hohe Frequenzen sind enthalten. Dies kann die FourierTransformation sichtbar machen.