Wissenschaftler an der Universität des Saarlandes haben ein so schnelles wie einfaches Verfahren entwickelt, Bilder effektiv zu entrauschen:
Pressemitteilung der Universität des Saarlandes:
Saarbrücker Forscher verwandeln verrauschte Bilder blitzschnell in brillante Aufnahmen
Auf Fotos oder Videos kann man wichtige Informationen manchmal nicht klar erkennen. Beispielsweise wird die Freude an alten privaten Erinnerungsfotos durch Kratzer getrübt oder es kann vorkommen, dass man einen Tumor auf dem Ultraschallbild nicht findet, weil es „verrauscht“ ist. Mit komplizierten Rechenverfahren können solche Bilder wieder aufbereitet werden. Saarbrücker Forschern ist es jetzt gelungen, diese mathematischen Verfahren um ein Vielfaches zu beschleunigen. Sie erhielten dafür den Hauptpreis der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung, der vor kurzem auf ihrer Jahrestagung in Darmstadt verliehen wurde.
„Viele der erfolgreichsten Methoden, mit denen ein Computer Bilder entrauscht oder unvollständige Informationen rekonstruiert, verwenden Ideen aus der Natur. Sie werden durch ähnliche mathematische Gleichungen beschrieben wie etwa die Diffusion von Schadstoffen in der Luft oder die Wärmeausbreitung in einem Wohnhaus", sagt Joachim Weickert, Professor für Mathematik und Informatik der Universität des Saarlandes. Die üblichen Methoden, mit denen ein Computer solche Vorgänge simuliert, waren entweder einfach und langsam, oder sie waren schnell und kompliziert. „Wir haben daher für die Bildaufbereitung eine sehr effiziente und allgemeine Strategie entwickelt, um das Beste aus beiden Welten zu erhalten, nämlich ein Verfahren, das einfach und schnell ist. Wir können jetzt die einfachsten Methoden verwenden und diese nahezu ohne zusätzlichen Aufwand um mehrere Zehnerpotenzen beschleunigen", erläutert Weickert. Gemeinsam mit dem Doktoranden Sven Grewenig und dem promovierten Wissenschaftler Andrès Bruhn hat er dafür den Best Paper Award auf der Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung bekommen. Insgesamt wurden 134 Beiträge aus 21 Ländern eingereicht.

Bei dem Ausgangsbild (links) sind lediglich 10 Prozent aller Pixel bekannt. Mit den Verfahren von Professor Joachim Weickert kann das Bild wie rechts gezeigt rekonstruiert werden.
,,Mit unserer Vorgehensweise können wir auch mit den schnellsten, äußerst komplizierten Verfahren mithalten. Da sich die einzelnen Schritte sehr gut parallel berechnen lassen, profitieren wir zudem von den enormen Möglichkeiten moderner Grafikprozessoren", erklärt Joachim Weickert. Mit dem Verfahren lassen sich aber nicht nur Informationen aus verrauschten oder unvollständigen Bildern herausfiltern. Sie helfen auch dabei, Bilder und Videos zukünftig noch stärker zu komprimieren, um diese zum Beispiel ohne Qualitätsverlust mobil zu versenden. Die Forscher beschleunigten zudem auch Verfahren, mit denen Computer selbständig Bewegungen in Videos erkennen können, zum Beispiel die Bewegungen eines Menschen. Dies spielt etwa für Fahrerassistenzsysteme in der Automobilindustrie eine wichtige Rolle, die Autofahrer warnen, wenn urplötzlich ein Kind auf die Straße rennt.
Professor Joachim Weickert wurde erst im vergangenen März für seine herausragenden Forschungsleistungen auf dem Gebiet der mathematischen Bildverarbeitung mit dem Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis ausgezeichnet. Der Leibniz-Preis ist die höchstdotierte Auszeichnung, die in Deutschland regelmäßig an Wissenschaftler vergeben wird.
Weitere Informationen:
Mathematical Image Analysis Group, Saarland University, Germany
DAGM 2010 (Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung)
(thoMas)
Wahnsinn….
…und wieder sind es deutsche Wissenschaftler, die in einem zunehmend technikfeindlichen Land, für neue Innovationen sorgen!
deutsche Innovationen
[quote=Gast]…und wieder sind es deutsche Wissenschaftler, die in einem zunehmend technikfeindlichen Land, für neue Innovationen sorgen![/quote]
…deren Vermarktung durch asiatische Konzerne nichts mehr im Wege steht…
Wieso „Wahnsinn“? Zuviel BILD gelesen?
[quote=Gast]…und wieder sind es deutsche Wissenschaftler, die in einem zunehmend technikfeindlichen Land, für neue Innovationen sorgen![/quote]
was meinen Sie, warum Deutschland Export-Weltmeister ist?
Lohn- und Sozial-Dumping alleine reicht nicht, die schlecht Bezahlten müssen auch gut qualifiziert sein. Und alte Innovationen würden auch nicht helfen.
„I love my job, it’s the work, I hate.“
War
[quote=Rumpelstilzken]
was meinen Sie, warum Deutschland Export-Weltmeister ist?
[/quote]
WAR
Rasterfahndung
neu definert … 😎
Sehr gut
Da kann man nur hoffen, dass die Erfinder dieser Algorithmen sich rechtzeitig alle Patente gesichert haben.
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Achtung, dieser Beitrag könnte Ironie beinhalten, muß aber nicht.
Der „Fillfaktor“
der Ausgangsaufnahme legt nahe, dass es sich beim resultierenden Bild um Teufelswerk handelt … 😎
Wie beim GPS
[quote=Gast]der Ausgangsaufnahme legt nahe, dass es sich beim resultierenden Bild um Teufelswerk handelt … 8-)[/quote] So geheimnisvoll ist es doch auch nicht. Das GPS-Signal ist ja auch kaum vom Rauschen zu unterscheiden. Trotzdem gelingt es das Signal herauszufiltern und zu einer exakten Position zu verrechnen.
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Achtung, dieser Beitrag könnte Ironie beinhalten, muß aber nicht.
Das Beispiel
„Bei dem Ausgangsbild (links) sind lediglich 10 Prozent aller Pixel bekannt. Mit den Verfahren von Professor Joachim Weickert kann das Bild wie rechts gezeigt rekonstruiert werden.“
Mich würde das mal in größerer Auflösungen interessieren. Als Laie erscheint mir das Verfahren zumindest ähnlich wie JPG Kompression, die sozusagen Zwischenflächen aus zwei Endpunkten berechnet.
Aber wie sieht es mit einem farbigen Bild aus? Hier erhöhen sich die Variablen vielfach.
Rauschen?
[quote=Gast]“Bei dem Ausgangsbild (links) sind lediglich 10 Prozent aller Pixel bekannt. Mit den Verfahren von Professor Joachim Weickert kann das Bild wie rechts gezeigt rekonstruiert werden.“
Mich würde das mal in größerer Auflösungen interessieren. Als Laie erscheint mir das Verfahren zumindest ähnlich wie JPG Kompression, die sozusagen Zwischenflächen aus zwei Endpunkten berechnet.
Aber wie sieht es mit einem farbigen Bild aus? Hier erhöhen sich die Variablen vielfach.[/quote]
Ich sehe da auch kein „Rauschen“ im Ausgangsbild, nur fehlende Information, völlig gleichmässig. Man nehme die Anzahl der Pixel pro Flächeneinheit und berechne einen Grauwert daraus….
Es ist wieder wie damals
im Physikstudium:
Alle reden vom Verfahren und vom Geld. (Bild links)
Mich dagegen interessiert bloss die Frau. (Bild rechts)
Bin doch froh, dass ich schliesslich Fotograf geworden bin. Man bleibt einfach näher dran.
Jetzt steht zur Frage
ob wir uns alle verkauft haben. Ein billiges Photohandy macht es doch jetzt auch?!
Nee nee, sollte diese Technik mal für den Normaluser zugänglich sein werden 3600ISO Aufnahmen mit jeder guten Cam wie 100/200ISO Aufnahmen aussehen! Und das sind doch eigentlich gute Aussichten!!!
Eh
So isses.
hmmm
… aber im Prinzip ist es doch nur eine Optimierung von bereits bekannten Verfahren.
Und wie sieht das Bild aus, wenn die 10% Pixel nicht so optimal verteilt sind.
Tja
[quote=Gast]… aber im Prinzip ist es doch nur eine Optimierung von bereits bekannten Verfahren. [/quote]
Das ist Wissenschaft immer „nur“.
Technik ist nicht alles
Das Molotowcocktail und der Schlagstock wurden aber nicht richtig erkannt. Für den alläglichen Presseeinsatz also eher nicht zu gebrauchen, da ist weiterhin Handarbeit gefragt.
Möchte ja keine dufte Party ruinieren
Aber so ganz glaube ich das noch nicht.
Die Zahl der Stützstellen im linken Bild erscheint doch etwas zu gering. Die Glanzlichter in den dunklen Haaren oder die feinen Lippentöne, und dann gleichzeitig diese relativ scharfen Grenzen im Umfeld? Sehr schön natürlich auch an den Augen zu sehen.
Hoffentlich besteht das effektive Verfahren zur Rekonstruktion nicht bloss aus Ctrl-Z.
Aber da das Verfahren ja an einer öffentlichen Universität, also mit öffentlichem Geld, entwickelt wurde, wird es ja bestimmt bald gut dokumentiert und nachvollziehbar veröffentlicht. Nicht wahr?
Veröffentlichung
S. Grewenig, J. Weickert, A. Bruhn:
From box filtering to fast explicit diffusion.
In M. Goesele, S. Roth, A. Kuijper, B. Schiele, K. Schindler (Eds.): Pattern Recognition.
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6376, 533-542, Springer, Berlin, 2010.
http://www.mia.uni-saarland.de/Publications/grewenig-dagm10.pdf
.
Sie sehen ja bestimmt an den Bilder, dass an den Augen und in feinen Strukturen deutlich mehr Pixel bekannt sein müssen. Das linke Bild stellt hart die Bedingung welche Pixel bekannt sein müssen um das Rechte Bild zu rekonstruieren. Fehlt nur einer davon geht Information verloren. Gehen wir davon aus, dass das Rauschen räumlich gleichverteilt auftritt, dann muss die Mindestinformationsdichte über das Ganze Bild identisch zu der im Bereich der Augen notwendigen sein. Was bedeutet, dass geschätzt mehr als 50 % der Pixel bekannt sein müssen. Was wiederum eine Verbesserung von etwa einer Blendenstufe bedeutet.
Meine Herren! Meine Herren! Sehn Sie die Creatur.
Sehen Sie jezt die Kunst. Es wird sogleich sein Commencement von Commencement.