Untersuchungen zur radiometrischen Bildqualität von (photogrammetrischen) Kamerasystemen

Dauer der Arbeit: 4 Monate
Fertigstellung: November 2023
Betreuer und Prüfer: Dr.-Ing. Michael Cramer

Radiometrie untersucht die Messung elektromagnetischer Strahlung und ihrer Interaktion mit Materie (Jähne 2012, S. 45)  und hat in der Bildverarbeitung, der Fernerkundung und Photogrammetrie eine zentrale Bedeutung. Eine Kamera mit guten radiometrischen Eigenschaften kann das Signal effektiv vom Rauschen trennen und die Ergebnisse von photogrammetrischen Produkten verbessern. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach hochauflösenden Bildern in Bereichen wie der Landesvermessung, der Erstellung von 3D-Modellen aus Bildern oder auch der Stadtplanung wird auch die radiometrische Qualität dieser Bilder immer relevanter. Aus diesem Grund soll die Lücke im Verständnis der Radiometrie und ihrer Auswirkung auf die Bildqualität geschlossen werden.

Im Folgenden wird zusammengefasst, was die radiometrische Qualität einer Kamera ausmacht.  Außerdem werden 2 Tools vorgestellt, mit denen der Nutzer die Möglichkeit hat, eine erste Analyse der Radiometriequalität in überlappenden Bildpaaren durchzuführen.

Belichtung:

Die grundlegenden Belichtungsfaktoren sind die Blendenöffnung, ISO und die Verschlusszeit, auch bekannt als Belichtungsdreieck. Es ist wichtig einen guten Kompromiss aus diesen Einstellungen zu finden. Eine hohe ISO-Einstellung erhöht beispielsweise die Empfindlichkeit des Sensors, erhöht aber gleichzeitig das Rauschen. Durch eine hohe Verschlusszeit kann mehr Signal in die Kamera gelangen, aber es entsteht Bewegungsunschärfe.

Quantisierung:

Quantisierung setzt kontinuierliches Signal (Licht) in diskrete Werte um. Ein wichtiger Aspekt, der direkt mit der Quantisierung verknüpft ist, ist die radiometrische Auflösung. Die radiometrische Auflösung gibt die Anzahl der Grauwerte an, die ein Sensor erfassen kann. Beispielsweise kann ein 8 Bit Sensor 256 verschiedene Grauwerte darstellen, während ein 16 Bit Sensor bereits 65.536 verschiedene Grauwerte erfassen kann. Dies führt zu einer feineren Abstufung der Helligkeitswerte.

Dynamikumfang:

Ein weiterer Aspekt, der die radiometrische Bildqualität ausmacht, ist der Dynamikumfang. Der Dynamikumfang ist als das maximale Signal-zu-Rausch-Verhältnis definiert (Kraus 2007, S. 105). Dies bedeutet, der Dynamikumfang ist der Unterschied zwischen der Maximalleistung des Signals, welches aufgenommen werden kann und der Leistung des Rauschsignals. Durch einen hohen Dynamikumfang kann die Kamera Details sowohl in sehr hellen, als auch in sehr dunklen Bildbereichen erfassen.

Rauschen:

Rauschen ist ein Merkmal das die radiometrische Qualität sehr stark bestimmt. Es gibt verschiedene Rauscharten, wie beispielsweise das Dunkelrauschen, welches alle Rauschursachen am Anfang der elektronischen Verarbeitungskette zusammenfasst oder das Quantisierungsrauschen, welches durch die Umwandlung des kontinuierlichen elektronischen Signals in diskrete Werte entsteht (Jähne 2012, S. 206–207). Besonders interessant ist die Abhängigkeit der ISO-Einstellung vom Rauschen. Höhere ISO-Einstellungen verursachen ein größeres Rauschen (siehe Abbildung 2).

Sonstiges:

Außerdem haben verschiedene Bauteile und Effekte, auf die nicht näher eingegangen wird, wie der Sensor (CCD, CMOS), die Art der Farbdetektierung (Bayer-Array, Pan-Sharpening) und verschiedene Abbildungsfehler eine Auswirkung auf die radiometrische Qualität von Bildern.

Bei der ersten Methode die Radiometriequalität zu erfassen werden in beiden Bildern eines Bildpaar gleiche Profilschnitte auf einer Ebene miteinander verglichen. Um gleiche Linien finden und vergleichen zu können muss zunächst eine perspektivische Entzerrung durchgeführt werden. Dazu werden mit einem Feature Detektionsverfahren gemeinsame Punkte in beiden Bildern identifiziert. Vier dieser Punkte auf einer Ebene könne ausgewählt werden und das Bild wird perspektivisch entzerrt.

Innerhalb des entzerrten Bereichs werden Profilschnitte ausgewählt, indem der Nutzer im ersten Bild die Endpunkte der Linien auswählt. Die Koordinaten dieser werden auf das zweite Bild übertragen.  Schließlich werden die Grauwertverläufe der beiden Bilder miteinander korreliert, um eine Aussage über die radiometrische Texturqualität zu treffen.

Für die Untersuchung homogequalitätner Bereiche werden in dem Bild oder Bildpaar Bereiche ausgesucht die homogen erscheinen und dort ein Zentraler Punkt ausgewählt. Die umliegenden Pixel werden herangezogen und der Mittelwert, die Standardabweichung und das Signal-zu-Rausch Verhältnis aus den Grauwerten berechnet.

Das Korrelationstool wurde testweise an Bildpaaren aus zwei verschiedenen Bildflügen getestet. Bei Bildflug 2021 wurde die Phase One iXM-RS10F mit einer ISO-Einstellung von 400 verwendet. Bei Bildflug 2018 gab es schlechte Lichtverhältnisse, da es sehr bewölkt und dunkler war. Deshalb wurde hier die ISO auf 800 gesetzt. Hier wird ein kleiner Ausschnitt der Ergebnisse gezeigt.

Um das Korrelationstool zu testen wurden jeweils 10 Profilschnitte auf einer Pflastersteinebene miteinander verglichen (Tabellen 1 und 2). Bei Betrachtung der Korrelationswerte fällt auf, dass der Bildflug 2018 schlechtere Werte aufweist. Das könnte an der höheren ISO-Einstellung und damit höherem Rauschen liegen. Zudem wäre es möglich, dass durch den dunkleren Bildbereich in diesen Bildern weniger reflektiertes Licht in die Kamera gelangen konnte und das Signal somit schlechter ist.

Auch das zweite Tool zur Untersuchung homogener Bereiche wurde anhand derselben Bildpaaren getestet. Auch bei diesem Tool wird ein Unterschied zwischen den beiden Bildflügen erkannt. Auch hier liegt es zum einen an der höheren ISO und an den schlechteren Lichtverhältnissen beim Bildflug 2018. Außerdem fällt beim Bildflug 2021 auf, dass der rote Kanal schlechtere Signal-zu-Rausch Verhältnisse als der blaue und grüne Kanal zeigt. Das liegt daran, dass in dem Bereich weniger rotes Signal von der homogenen Fläche reflektiert wurde und somit das Rauschen gegenüber dem Signal stärker hervortritt. Dasselbe kann man beim blauen Kanal im Bildlfug 2018 beobachten, wo der blaue Kanal bessere Signal-zu-Rausch Verhältnisse zeigt.

Die Ergebnisse der Korrelationsmethode deuten darauf hin, dass das Tool tatsächlich in der Lage sein könnte, Unterschiede in der Radiometrie der Bilder zu erkennen. Aus den vorliegenden Daten geht hervor, dass es Unterschiede zwischen Bildern mit guten und schlechten radiometrischen Ausgangsbedingungen identifizieren kann, wenn der Nutzer gleichartige Strukturen (Pflasterstein) auswählt. Ob diese Unterschiede tatsächlich signifikant sind müsste an größeren Datensätzen und unterschiedlichen Kameras geprüft werden. In Bezug auf die perspektivische Entzerrung wäre es ratsam, in zukünftigen Untersuchungen verschiedene Interpolationsmethoden zu berücksichtigen. Dies würde dazu beitragen, die Methodik zu überprüfen und möglicherweise zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Tool zur ersten Analyse der Radiometriequalität geeignet sein könnte und einfach benutzt werden kann, um ein Gefühl für die Qualität der Radiometriequalität eines Bildes zu bekommen.

Quellenangaben

Jähne, Bernd (2012): Digitale Bildverarbeitung und Bildgewinnung. 7., neu bearb. Aufl. Heidelberg: Springer Vieweg.

Kraus, Karl (2007): Photogrammetry. Geometry from images and laser scans. 2. ed. Berlin: De Gruyter (De Gruyter Textbook). Online verfügbar unter https://www.degruyter.com/isbn/9783110892871.

Auflösungen | OpenGeoEdu (2021). Online verfügbar unter https://learn.opengeoedu.de/fernerkundung/vorlesung/Fernerkundung/aufloesungen, zuletzt aktualisiert am 23.03.2021, zuletzt geprüft am 17.10.2023.