Mit den Augen der Biene: Zoologe der Uni Graz entwickelt Verfahren zur Verbesserung dunkler Bilder

(08.08.2018) Der Mensch lernt von der Natur, die Technik auch. Der Zoologe Assoz. Prof. Dr. Manfred Hartbauer von der Karl-Franzens-Universität Graz nutzt den Sehsinn nachtaktiver Bienen und des Wiener Weinschwärmers, eines nachtaktiven Schmetterlings, für eine innovative Bildverbesserungsmethode.

Nachtaufnahmen und unterbelichtete Fotos werden so mittels einfacher Berechnungen in Sekundenschnelle qualitativ verbessert. „Die Bilddaten kann man in einem programmierbaren Speicherchip parallel auf Ebene der Pixel (Bildpunkte) rechnen lassen“, so der Forscher.

Die Erfindung, die vor allem im medizinischen Bereich und in der Automobilindustrie zukünftig eine Rolle spielen könnte, ist zum Patent angemeldet.


Der Grazer Zoologe Manfred Hartbauer hat einen Algorithmus zur Bildoptimierung entwickelt. Als Vorbild dienten ihm dabei nachtaktive Bienen.

„Für Insekten ist das Sehen im Dunkeln überlebenswichtig. Sie brauchen sehr empfindliche Augen, um gezielt nach Futter suchen zu können“, erklärt Hartbauer. Diese bemerkenswerte Sinnesleistung inspirierte den Wissenschafter dazu, eine Nachtsichtmethode zu entwickeln.

Der Ursprung des Prinzips liegt dabei in der Anatomie der Augen der kleinen Tierchen: Sowohl der Wiener Weinschwärmer als auch die nachtaktive Biene Megalopta genalis, die in Panama heimisch ist, sehen bei Mond- und Sternenlicht ihre Umgebung und können unter diesen schlechten Lichtbedingungen auf Futtersuche gehen.

„Nachtaktive Bienen haben um ein Vielfaches empfindlichere Augen als ihre Artverwandten, die Honigbienen.

Sie eignen sich hervorragend als Modell für diesen Algorithmus“, führt Hartbauer aus.

Auf Basis von bereits bekannten Forschungsdaten von Prof. Eric Warrant konnte der Grazer Zoologe seine Methode entwickeln.

Das Prinzip: Die komplexen Augen der Insekten bestehen aus vielen Ommatidien, kleinen Einzelaugen, die zu einem Facettenauge zusammengefasst sind und dabei Licht aus einem größeren Raumwinkel sammeln.

Das steigert die Empfindlichkeit“, weiß Hartbauer. Herkömmliche Verbesserungsmethoden haben den Nachteil, dass das Sensorrauschen der Bilder nach der Bearbeitung verstärkt wird.

Anders arbeitet der Bienenalgorithmus: Hier wird der Kontrast von unterbelichteten Fotos angehoben und das Rauschen gleichzeitig vermindert – ohne dabei wertvolle Details zu verlieren.

Ein direkter Vergleich mit mehreren derzeit verfügbaren Bildoptimierungs-Verfahren hat gezeigt, dass die Qualität eines mit dem Bienenalgorithmus bearbeiteten Fotos ähnlich oder sogar besser ist.

„So rechnet die mathematisch hochkomplexe BM3D-Methode sehr lange, unser System ist da wesentlicher schneller.

Durch eine Kooperation mit KollegInnen von der FH Joanneum und von der Klinischen Abteilung für Allgemeine Radiologische Diagnostik der Universitätsklinik Graz sollen hochauflösende Mammographiebilder auf einem programmierbaren Chip in zirka 0,5 Sekunden nachbearbeitet werden“, erklärt Hartbauer.

Dadurch kann laut ersten Tests mit einem Dummy die Röntgenstrahlung für die Brustkrebsvorsorge um bis zu 20 Prozent verringert werden. Und das bei gleichbleibender Bildqualität.

Die Anwendungsgebiete für den Bienenalgorithmus sind recht vielseitig. Sie reichen von der Überwachungstechnik und Fluoreszenzmikroskopie über die Autoindustrie bis in den medizinischen Bereich.


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