Paradox: Studie zeigt, dass wackelige Kameras für schärfere Bilder sorgen können

Forscher zeigen: Kamerabewegungen können schärfere Bilder erzeugen als statische Aufnahmen, wenn ein cleverer Algorithmus die Bewegungsinformationen nutzt.

Wie Bewegung zu mehr Details führt

Normalerweise gilt: Je ruhiger die Kamera, desto schärfer das Bild. Forscher der Brown University haben nun das Gegenteil bewiesen. Mit einem speziellen Algorithmus können bewegte Kameras höher aufgelöste Bilder produzieren als völlig stabile Aufnahmen. Die Verbesserung ist dramatisch: Aus 32×32-Pixel-Sensordaten rekonstruieren sie 128×128-Pixel-Bilder.

“Wir alle wissen, dass man bei einer wackelnden Kamera unscharfe Bilder bekommt”, erklärt Pedro Felzenszwalb, Professor für Ingenieurswesen und Informatik an der Brown University. “Aber wir zeigen, dass ein von einer bewegten Kamera aufgenommenes Bild tatsächlich zusätzliche Informationen enthält, die wir zur Erhöhung der Bildauflösung nutzen können.”

Das Geheimnis liegt in der Art, wie Kameras Bilder aufnehmen. Jeder Pixel eines Sensors misst das durchschnittliche Licht in einem kleinen quadratischen Bereich. Details, die kleiner als ein Pixel sind, verschwimmen dadurch normalerweise.

Bewegt sich die Kamera jedoch, wandern kleine Lichtpunkte über mehrere Pixel hinweg und hinterlassen Spuren. Diese Spuren verraten dem Computer, wo die ursprünglichen Details gewesen sein müssen. Ein Beispiel: Bewegt sich die Kamera während der Aufnahme um genau ein Pixel, verteilt sich ein Lichtpunkt auf zwei benachbarte Pixel. Aus den gemessenen Helligkeitswerten beider Pixel kann der Algorithmus die exakte Position des ursprünglichen Lichtpunkts berechnen.

Das Problem dabei: Aus den verwischten Daten die ursprünglichen scharfen Details zu rekonstruieren, ist mathematisch extrem schwierig. Die Forscher lösen es mit einem Verfahren namens “Total Variation”. Dabei nimmt der Computer an, dass echte Fotos bestimmte Eigenschaften haben: Sie bestehen hauptsächlich aus glatten Bereichen mit gelegentlichen scharfen Kanten, wie sie bei Objektgrenzen auftreten.

Diese Annahme hilft dem Algorithmus, aus unendlich vielen möglichen Lösungen die richtige herauszufinden. Frühere Ansätze verwendeten andere mathematische Annahmen, die zu übermäßig weichen, unrealistischen Bildern führten.

Verschiedene Bewegungsstrategien getestet

Die Forscher testeten unterschiedliche Arten der Kamerabewegung:

• Raster-Aufnahmen: In einem Versuchsaufbau machte die Kamera 64 Einzelbilder an leicht verschiedenen Positionen. Jede Position war dabei nur um Bruchteile eines Pixels versetzt.
• Vibration: In Simulationen wurde gezeigt, dass selbst eine einzige Aufnahme während einer starken Kameravibration ausreicht. Obwohl das Bild dadurch stark verwischt wird, kann der Algorithmus daraus ein scharfes, hochaufgelöstes Foto rekonstruieren.
• Gleichmäßige Bewegung: Die Kamera bewegt sich mit konstanter Geschwindigkeit. Diese Methode ist praktisch für Situationen, in denen ein Stillstand unmöglich ist, etwa bei Luftaufnahmen.

Präzision im Nanometer-Bereich erforderlich

Für ihre Experimente verwendeten die Forscher eine normale Kamera auf einem computergesteuerten Präzisionstisch. Dieser bewegt die Kamera mit einer Genauigkeit von Nanometern, also milliardstel Metern. Diese extreme Präzision ist nötig, weil die Bewegungsinformationen so genau sein müssen wie die angestrebte Bildauflösung.

Bei ihrem Versuchsaufbau betrugen die Bewegungsschritte nur 0,17 Millimeter. Trotz dieser winzigen Distanzen entstanden Bilder mit 64-fach höherer Pixelzahl als die ursprünglichen Sensordaten.

Das Verfahren widerspricht früheren wissenschaftlichen Arbeiten, die bewiesen hatten, dass Super-Resolution schnell an Grenzen stößt. “Es gab einige frühere theoretische Arbeiten, die suggerierten, dass dies nicht möglich sein sollte”, so Felzenszwalb. “Aber wir zeigen, dass einige Annahmen in diesen früheren Theorien sich als nicht zutreffend erwiesen.”

Der Durchbruch gelang, weil die Forscher andere mathematische Werkzeuge verwendeten als ihre Vorgänger. Während frühere Methoden zu weichen, unrealistischen Bildern führten, erhält ihr Ansatz scharfe Kanten und feine Details.

Von Kunstarchivierung bis Gigapixel-Fotografie

Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Museen könnten Kunstwerke in bisher unerreichter Auflösung digitalisieren. Luftbildfotografie könnte von bewegten Plattformen aus schärfere Bilder liefern. Sogar Gigapixel-Aufnahmen mit handelsüblichen Kameras werden möglich.

“Es gibt bereits Systeme, die Kameras verwenden, um Bewegungsunschärfe aus Fotos zu entfernen”, erklärt Felzenszwalb. “Aber niemand hat versucht, das tatsächlich zur Erhöhung der Auflösung zu nutzen. Wir zeigen, dass das definitiv möglich ist.”

Pixel-Shift-Kameras, die bereits im Handel erhältlich sind, könnten die gleiche Technologie für diese Super-Resolution-Verfahren nutzen. Das Team sucht nun Industriepartner, um die Technik in den kommenden Jahren marktreif zu machen.

Quelle: Arxiv | via: PetaPixel