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Mittels Infrarotkameras werden Bilder auf der Grundlage der Infrarotstrahlung erzeugt, wobei wärmere Körper im Infrarotbereich stärker strahlen als kalte Körper. Ein Infrarotbild repräsentiert daher die Wärmeverteilung der aufgenommenen Umgebung, weshalb Infrarotkameras auch als ”Wärmebildgerät” bezeichnet werden. Die Bildinformation wird dabei typischerweise als Grauwertbild dargestellt, wobei dann beispielsweise ein hellerer Grauton einer höheren Temperatur (= stärkere Abstrahlung im infraroten Spektralbereich) und ein dunklerer Grauton einer niederen Temperatur (= Abstrahlung mit geringerer Intensität im Infrarotbereich) entspricht. Auch eine umgekehrte Darstellung, bei der ein hellerer Grauton einer niedrigeren Temperatur und ein dunklerer Grauton einer höheren Temperatur entspricht, sind möglich.
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Infrarotkameras liefern dabei Grauwertbilder mit einem sehr hohen Dynamikumfang (typisch sind z. B. 14 Bit, was einem Wertebereich von 0-16383 entspricht).
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Der Dynamikbereich des menschlichen Auges und gängiger Displays ist dagegen deutlich geringer (max. 8-Bit). Um eine gute Detailzeichnung im Bild zu erhalten, muss der Wertebereich des IR-Bildes auf die 8-Bit so abgebildet werden, dass sich eine hohe Empfindlichkeit (das entspricht der Steigung der Kennlinie) in denjenigen Helligkeitsbereichen erreicht wird, in denen die auch tatsächlich für den Betrachter relevante Bildinformationen im Ausgangsbild vorhanden sind. Hierzu wird eine sogenannte „Kennlinie” ermittelt, die angibt, wie aus dem vom IR-Detektor gelieferten Rohbild ein transformiertes Bild abgeleitet wird, das einen geringeren Dynamikumfang aufweist und dann auf dem Monitor dargestellt wird. Die Kennlinie ordnet dabei einer Intensität des Rohbildes oder Ausgangsbildes jeweils eine entsprechende Intensität des transformierten Bildes zu.
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Bei gängigen Infrarotdetektoren entspricht der Wertebereich einem sehr großen Temperaturbereich, d. h. einem großen Dynamik- oder Intensitätsbereich. Bei Umgebungsaufnahmen in der Nacht decken der Hintergrund und der Himmel typischerweise nur einen sehr kleinen Wertebereich an Intensitäten ab. In manchen Situationen kann es allerdings wünschenswert sein, dass trotz eines solchen kleinen Dynamikbereichs in der Darstellung für den Benutzer noch Einzelheiten erkennbar sind. So ist es beispielsweise für einen Piloten, der das Infrarotbild zur primären Flugführung nutzt, wichtig, im Hintergrund viele Strukturen zu erkennen, unabhängig davon, ob auch heiße Objekte im Bild vorhanden sind.
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Würde man nun die 14-Bit-Grauwerte, die der Infrarotdetektor liefert, durch Runden in 8-Bit umrechnen, würde der Hintergrund gleichmäßig grau erscheinen. Strukturen wären nicht sichtbar. Ein Ergebnis eines aus einem derartigen Verfahren resultierenden Bildes ist in 1 dargestellt. Man sieht darauf einen Traktor, dessen Struktur zwar noch einigermaßen erkennbar ist, der (dunkle) Hintergrund ist in seiner Struktur allerdings nicht erkennbar.
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Um diesem Problem zu begegnen wird der 14-Bit-Output des IR-Detektors nicht einfach linear auf den 8-Bit-Wertebereich des Monitors gemappt, vielmehr wird üblicherweise ein intelligenterer Kennlinienverlauf verwendet, um das Wärmebild des Detektors auf den 8-Bit-Wertebereich des Monitors abzubilden.
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Ein gängiges Verfahren ist dabei beispielsweise, das Integral des Histogramms als Kennlinie zu verwenden. Dadurch wird die Empfindlichkeit in den Helligkeitsbereichen, in denen die meisten Pixel vorhanden sind, am größten. Dieses Verfahren ist schematisch in 2 dargestellt. 2 zeigt links das Histogramm, rechts die durch Integrieren erzeugte Kennlinie, die sich ergibt aus: (H(I) = ∫ I / 0h(I)dI).
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3 zeigt ein mit der Kennlinie aus 2 erzeugtes Bild. Gegenüber dem Bild aus 1 ist deutlich zu erkennen, dass die Struktur der dunklen Bereiche des Bildes viel besser erkennbar ist als in 1.
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Dieses in Verbindung mit 2 beschriebene Verfahren ist auch unter dem Begriff Histogrammäqualisation bekannt.
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Bei diesem Verfahren tritt allerdings das Problem auf, dass das Verfahren im Ausgangsbild zu starke Kontraste erzeugt. So werden beispielsweise Hotspots schlecht gezeichnet, da sie nur einen geringen Prozentsatz des Bildes ausmachen und dementsprechend ihre Pixelhäufigkeit vergleichsweise gering ist. Aus diesem Grund kommen sie dann in der erzeugten Kennlinie schwach zur Geltung. So erkennt man in 2, dass der Hotspot im Histogramm im linken Teil von 2, also der rechte kleinere Peak im Histogramm, nur zu einem vergleichsweise kleinen weiteren Anstieg im oberen Teil der rechts in 2 gezeigten Kennlinie führt und daher der diesem Hotspot entsprechende Teil des Bildes (insbesondere der Traktor) lediglich auf einen geringen Dynamikbereich des Ausgangsbildes gemappt wird. Aus diesem Grund ist seine Struktur nur sehr schlecht erkennbar.
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Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Kontrastanpassung zu schaffen, die die Erkennbarkeit der Struktur in dem Ausgangsbild eines Wärmebildgerätes verbessert.
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Aus
DE 103 24 830 A1 ist ein Abbildungsverstärker in einer Ferninfrarotkamera bekannt, bei dem ein Digitalsignalprozessor Temperaturbereiche mit hohen Konzentrationen verstärkt und Temperaturbereiche mit niedrigen Konzentrationen staucht.
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US 5,799,106 A beschreibt eine automatische Kontraststeuerung für Infrarotkameras, bei der das Histogramm eines Bildes durch Beschränken der Häufigkeitswerte auf einen Maximalwert modifiziert wird.
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US 2005/0100242 A1 offenbart eine automatische Kontrastverstärkung.
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Die Erfindung ist in den unabhängigen Ansprüchen definiert. Die abhängigen Ansprüche definieren Ausführungsformen der Erfindung.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird die mittels der Erfindung erzeugte Kennlinie auf das Rohbild angewendet, um ein kontrastangepasstes Ausgangsbild zu erhalten.
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Durch Anwenden der Kennlinie erfolgt ein Mappen des Rohbildes auf den Dynamikumfang des Monitors/Anzeigegeräts, wobei dann eben gleichzeitig aufgrund der auf dem transformierten Histogramm basierenden Kennlinie eine Kontrastanpassung vorgenommen wird.
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Es wird gemäß einem Ausführungsbeispiel zunächst eine Histogrammfunktion auf der Grundlage des vom Infrarotdetekor eines Wärmebildgerätes gelieferten Rohbildes ermittelt. Diese Histogrammfunktion gibt dabei gemäß einem Ausführungsbeispiel jeweils für die möglichen Intensitäten des Infrarotdetektors an, in welcher Häufigkeit sie im Rohbild vorkommen, etwa durch Angabe der Pixelhäufigket. Aus dieser Histogrammfunktion wird dann mittels einer nichtlinearen Funktion eine transformierte Histogrammfunktion erzeugt, bei der dann verglichen mit der nicht transformierten Histogrammfunktion die Dominanz der Werte des Histogramms mit höherer Pixelhäufigkeit gegenüber den Werten des Histogramms mit geringerer Pixelhäufigkeit verringert wurde.
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Die Verringerung der Dominanz der Werte des Histogramms mit höherer Pixelhäufigkeit gegenüber den Werten des Histogramms mit geringerer Pixelhäufigkeit könnte man auch als Anwendung einer nichtlinearen Gewichtungsfunktion bezeichnen, bei der die Werte des Histogramms mit höherer Pixelhäufigkeit gegenüber den Werten des Histogramms mit geringerer Pixelhäufigkeit schwächer gewichtet werden, und zwar wird die schwächere Gewichtung umso stärker je größer der entsprechende Wert des Histogramms mit höherer Pixelhäufigkeit ist.
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Eine solche Transformation hat dann den Effekt, dass in einer aus der transformierten Histogrammfunktion durch Integration gebildete Kennlinie diejenigen Teile, die einem Peak mit geringerer Pixelhäufigkeit entsprechen, verglichen mit der aus dem nicht transformierten Histogramm entstandenen Kennlinie einen größeren Anteil am Kennlinienverlauf, d. h. einen größeren Anteil am Dynamikumfang der Kennlinie, erhalten. Dies wiederum führt dann dazu, dass im resultierenden Bild die Teile, deren Helligkeit Werten eines Peaks mit geringerer Pixelhäufigkeit entspricht, besserer in ihrer Struktur erkennbar sind, man könnte sagen, der ”Teil-Kontrast” dieses Bildanteils wird dadurch verstärkt.
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Gemäß eines Ausführungsbeispiels kann die Verringerung der Dominanz der Histogrammwerte mit höherer Pixelhäufigkeit gegenüber den Histogrammmwerten mit niedrigerer Pixelhäufigkeit dadurch erzielt werden, dass die Histogrammwerte gestaucht oder verringert werden, wobei die Stauchung oder Verringerung der Werte umso stärker ausfällt, je größer der zu stauchende oder zu verringernde Histogrammwert ist.
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Durch eine Stauchung rücken die Peaks des Histogramms „näher zusammen” und die Histogrammwerte mit geringerer Pixelhäufigkeit werden dadurch gegenüber denjenigen mit größerer Pixelhäufigkeit stärker gewichtet. Dies führt dann wiederum bei der Kennlinie zu einem entsprechend größeren Anteil dieser Pixelwerte am Kennlinienverlauf und somit zu einem größeren ”Teil-Kontrast” des Bildanteils, der diesem Anteil der Kennlinie entspricht, bzw. des Bildanteils, dessen Helligkeitswerte in diesen Bereich der Kennlinie fallen.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel besteht die nichtlineare Transformation des Histogramms in eine Exponieren der Histogrammfunktion mit einem Parameter y ist, wobei y < 1 ist.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel liegt der Parameter y zwischen 0,9 und 0,1, insbesondere zwischen 0,7 und 0,3.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel ist der Parameter y durch den Benutzer regelbar.
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Ein größerer Wert für y (d. h. näher bei 1) führt dabei zu einer geringeren Gewichtsverschiebung und somit zu einer geringeren Verstärkung des internen Teil-Kontrasts von Bildteilen, deren Intensitäten in einem Bereich liegen, denen eine geringere Pixelhäufigkeit entspricht. Wird dagegen y kleiner, also näher in Richtung 0 gewählt, so wird die Gewichtsverschiebung stärker und der entsprechende Teil-Kontrast der Bildanteile, deren Intensitäten in Bereichen mit geringerer Pixelhäufigkeit liegen, stärker verstärkt und somit in den entsprechenden Bildanteilen die Erkennbarkeit der Struktur stärker verbessert.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel umfasst das Verfahren:
Anwenden einer Gammakorrektur auf das Rohbild oder das kontrastangepasste Bild, um eine Helligkeitsanpassung durchzuführen.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel umfasst die Gammakorrektur ein Exponieren der aus der transformierten Histogrammfunktion abgeleiteten Kennlinie mit einem Exponenten x, wobei der Parameter x vom Benutzer regelbar ist. Ein Parameter x < 1 führt dabei zu einer Aufhellung des Bildes, bei einem Parameter x > 1 wird das Bild dunkler.
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Dadurch kann ein Benutzer, z. B. ein Pilot, sowohl den Kontrast als auch die Helligkeit separat regeln.
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Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend im Detail unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. Es zeigen:
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1 zeigt ein Wärmebild gemäß dem Stand der Technik.
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2 zeigt schematisch ein Kontrastanpassungsverfahren gemäß dem Stand der Technik.
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3 zeigt ein transformiertes Bild nach Anwendung eines Kontrastanpassungsverfahrens gemäß dem Stand der Technik.
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4 zeigt schematisch ein Blockdiagramm einer Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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5 zeigt schematisch ein Kontrastanpassungsverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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6 zeigt ein transformiertes Bild nach Anwendung eines Kontrastanpassungsverfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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7 zeigt schematisch ein Helligkeitsanpassungsverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung
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8 zeigt ein transformiertes Bild nach Anwendung eines Kontrastanpassungsverfahrens und eines Helligkeitsanpassungsverfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
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4 zeigt schematisch ein Blockdiagramm einer Vorrichtung, mittels derer eine Kontrastanpassung gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden kann. Eine solche Vorrichtung gemäß 4, die beispielsweise in einem Flugzeug als Nachtsichtvorrichtung eingesetzt werden kann, verfügt dabei über zwei Regler, einen für die Kontrastanpassung und einen für die Helligkeitsanpassung. Sie ermöglicht damit dem Piloten, den Kontrast selber zu steuern und ferner die Helligkeit des Hintergrundes manuell anzupassen. Die Helligkeitsanpassung ist dabei optional, und ihr Mechanismus wird später noch genauer beschrieben.
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In der Vorrichtung gemäß 4 werden die vom bildgebenden Sensor stammenden Sensor-Rohdaten an eine Bildverarbeitungseinheit weitergereicht. An einem Bedienpanel werden über einen Schieber oder eine andere Eingabevorrichtung Werte für die Helligkeit (x) und den Kontrast (y) eingestellt.
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Die Bildverarbeitungseinheit berechnet aus den Sensor-Rohdaten eine Kennlinie nach einem Algorithmus, bei dem der Kontrastanpassungsparameter y die Kontrastanpassung steuert.
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Dies geschieht, indem die Histogrammfunktion h der Helligkeit/Intensität I mit dem Parameter y exponiert wird, bevor das Integral H berechnet wird, das letztlich zur Kennlinie führt. Die Kennlinie ergibt sich damit wie folgt: H(I) = ∫ I / 0h(I)ydI
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Wird y kleiner als eins gewählt, so werden z. B. im Falle des Bildes aus 3 heiße Objekte stärker gegenüber dem Hintergrund gewichtet, da diese eine geringere Pixelhäufigkeit aufweisen als der dunkle Hintergrund.
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Dies ist in 5 dargestellt. Der linke Teil von 5 zeigt die transformierte Histogrammfunktion nach Anwendung des Exponenten y < 1 im vorliegenden Fall mit einem Parameter y = 0,3. Bei Vergleich mit dem nicht transformierten Histogramm auf der linken Seite von 2 erkennt man, dass der schwächere Peak rechts mit geringerer Pixelhäufigkeit, der dem Traktor entspricht, verglichen mit dem stärkeren Peak, der dem dunklen Hintergrund entspricht, stärker gewichtet wurde. Dies wiederum führt dazu, dass in der durch Integration der Histogrammfunktion gebildeten Kennlinie, die auf der rechten Seite von 2 gezeigt ist, der Anteil, der dem schwächeren Peak mit geringerer Pixelhäufigkeit entspricht, einen größeren Raum einnimmt und somit entsprechend der Bildanteil, dessen Intensitäten in diesen Bereich fallen, besser gezeichnet werden. Der Teil der Kennlinie, der dem ”Traktor” aus 3 entspricht, also der zweite Anstieg in der rechten Hälfte der Kennlinie, nimmt also einen größeren Dynamikbereich ein als bei Berechnung der Kennlinie aus der nicht transformierten Histogrammfunktion, wie man durch Vergleich der Kennlinien aus 2 und 5 erkennt. Dadurch wird in dem entsprechenden Bildanteil in seinem „Teil-Kontrast” verstärkt, d. h. der entsprechende Bildanteil wird in seinen Strukturen besser gezeichnet.
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Für das Beispielbild aus 3 bedeutet dies, dass durch die Transformation die ”Hotspots” wie insbesondere der Traktor, für die die Pixelhäufigkeit ihrer Intensitäten verglichen mit denen der Intensitäten des dunklen Hintergrundes gering ist, stärker gewichtet werden und ihnen ein größerer Dynamikbereich (= ein größerer Anteil an der Kennlinie) zugeteilt wird. Damit wird der interne Kontrast dieser Bildteile besser und sie werden daher besser gezeichnet. Das aus der Transformation resultierende Bild ist in 6 gezeigt. Man erkennt deutlich, dass insbesondere der Traktor wesentlich besser gezeichnet ist und seine Strukturen deutlich besser erkennbar sind. Dies liegt daran, dass auf den Bildanteil des Traktors, bzw. auf die seinem Bildanteil entsprechende Intensitätswerte aufgrund der Transformation in der Kennlinie ein größerer Dynamikbereich entfällt.
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Im Zusammenhang mit 4 wurde bereits die Möglichkeit der Helligkeitsanpassung angedeutet, dies wird nun nachfolgend genauer beschrieben.
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Die Helligkeit kann ohne Informationsverlust angehoben werden, indem auf die Kennlinie eine Gammakorrektur angewendet wird.
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Dabei wird die auf den Wertebereich [0; 1] normierte Kennlinie mit einem Parameter x exponiert, wobei x < 1 ist. Dies ist schematisch in 7 dargestellt, die die Anwendung einer Gammakorrektur illustriert.
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Wird die Kennlinie aus 2 rechts mit einer Gammakennlinie (hier links im Bild) korrigiert, so kann der kalte Bildhintergrund angehoben werden. Die daraus resultierende Kennlinie ist rechts wiedergegeben. Es ergibt sich somit also durch eine Gammakorrektur insgesamt eine Aufhellung des Bildes.
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8 zeigt das Ergebnis, nachdem zusätzlich der Transformation, deren Ergebnis in 6 dargestellt ist, die Gammakorrektur angewendet wurde.
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Aus 8 ist ersichtlich, dass mit dem Verfahren der Hintergrund deutlich hervorgehoben wird, heiße Objekte aber dennoch gut gezeichnet werden und nicht in die Sättigung gehen.
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Mit den beschriebenen Ausführungsbeispielen lässt sich somit der Kontrast eines Bildes, insbesondere eines Bildes eines Wärmebildgerätes, so anpassen, dass Strukturen, die vorher in der Sättigung tagen oder deren Struktur nicht erkennbar war, nun besser erkennbar sind. Eine solche Kontrastanpassung ist in vielen Bereichen verwendbar, insbesondere ist sie auch für einen Piloten hilfreich, der nachts ohne Tageslicht nur auf Grundlage der Informationen eines Wärmebildgerätes fliegt.
