Statisches Rauschen entfernen

Wissenschaft Physik
#1

Hallo,

ich habe in einem Bild ein Rauschen mit zwei Anteilen, einem statischen und einem dynamischen.

Jetzt möchte ich den statischen Anteil bestimmen um ihn später vom Gesamt-Rauschen abziehen zu können und somit in den Bildern nur noch einen dynamischen Rauschanteil zu haben.

Überlegung:
Die einzelnen Pixel der Bilder haben Helligkeitswerte. Es gibt somit einen statischen Helligkeitswert und einen dynamischen, nach dem Muster: (statisch/dynamisch) Pixel1(100/20), Pixel2 (100/50), Pixel3 (100/10) usw. Somit haben die Pixel leicht unterschiedliche Gesamt-Helligkeitswerte (hier 120, 150, 110, usw.).

Irgendwie müßte ich doch durch Mittelwert- und/oder Differenzenbildung einen mittleren statischen Anteil herausbekommen, den ich dann von jedem Bild als gute Näherung abziehen kann.

Im Moment stehe ich aber auf dem Schlauch.

Hat vielleicht jemand eine Idee?

Achso, ich möchte nicht mit Frequenzfiltern oder ähnlichem arbeiten, da ich über die Frequenzen der Anteile keine Informationen habe.

Danke schonmal.

#2

(statisch/dynamisch) Pixel1(100/20), Pixel2
(100/50), Pixel3 (100/10) usw. Somit haben die Pixel leicht
unterschiedliche Gesamt-Helligkeitswerte (hier 120, 150, 110,
usw.).

Nachtrag: Es ist natürlich immer der Pixel an der selben Position gemeint, jeweils in den nacheinander aufgenommen Bildern der selben Szene. Also PixelNr50_Bild1, PixelNr50_Bild2, PixelNr50_Bild3 usw.

#3

Hallo,

ich habe in einem Bild ein Rauschen mit zwei Anteilen, einem
statischen und einem dynamischen.

Was meinst du mit „statischem“ und „dynamischen“ Rauschen?

Wenn du ein ganz bestimmtes Pixel betrachtest, ist der Wert, bedingt durch das STATISCHE Rauschen in der BildFOLGE denn immer gleich (so, wie im Bsp. angegeben)? Also, schwankt in der BildFOLGE nur das dynamische Rauschsignal?

Wenn das so ist, kannst du das dynamische Rauschen „glätten“, indem du für jedes Pixel den Mittelwert der Intensitäten dieses Pixels in der Bildfolge nimmst.

LG
Jochen

#4

Ah ein Gießener, ich studiere in Friedberg :wink:

Was meinst du mit „statischem“ und „dynamischen“ Rauschen?

Wenn du ein ganz bestimmtes Pixel betrachtest, ist der Wert,
bedingt durch das STATISCHE Rauschen in der BildFOLGE denn
immer gleich (so, wie im Bsp. angegeben)? Also, schwankt in
der BildFOLGE nur das dynamische Rauschsignal?

Wenn das so ist, kannst du das dynamische Rauschen „glätten“,
indem du für jedes Pixel den Mittelwert der Intensitäten
dieses Pixels in der Bildfolge nimmst.

Richtig, so ist das gemeint. Eine Mittelung der Bilder zur Rauschabsenkung mache aber ich sowieso schon. Das statische Rauschen ist aber dann immer noch enthalten, soweit ich das verstehe.

Ich möchte noch ein zweites Verfahren anwenden, um die Pixelwerte, die durch statisches Rauschen verursacht werden, abzuziehen.

#5

Hallo an dieser Stelle.

Ah ein Gießener, ich studiere in Friedberg :wink:

Sozusagen Nachbarn :wink:
Aber diese Lektüre kann einen Hinweis enthalten: ISBN 3834801860 Buch anschauen

mfg M.L.

#6

Ah ein Gießener, ich studiere in Friedberg :wink:

…

Richtig, so ist das gemeint.

Daher versteht wir uns wohl auch gleich so gut, was?

Eine Mittelung der Bilder zur
Rauschabsenkung mache aber ich sowieso schon. Das statische
Rauschen ist aber dann immer noch enthalten, soweit ich das
verstehe.

Richtig.

Ich möchte noch ein zweites Verfahren anwenden, um die
Pixelwerte, die durch statisches Rauschen verursacht werden,
abzuziehen.

Das „statistische“ Rauschen enfernst du im Priozip ganz genau so, nämlich durch Mittelwertbildung (hier eben über benachbarte Pixel). Je mehr Nachbarn du nimmst, desto verschwommener sieht das ergebnis aber aus.

Etwas besser wird das Ergebnis, wenn du die Nachbarn gemäß ihrem Abstand wichtest (je weiter weg, desto geringer wird das Gewicht). Hier bieten sich al Wichtungsfunktion eine einfache Dreiecksfunktion an oder auch die Gauss-Funktion (dann hättest du den sog. „Gauss’schen Weichzeichner“, den viele Bildbearbeitungsprogramme bieten).

Um Kanten, also kontrastreiche Üübergänge nicht zu sehr zu verwischen, kann man Kontrastfilter anwenden. Das ist das selbe Prinzip wie oben, nur dass die Wichtungsfunktion eben eine andere ist. Wie die zu wählen ist, hängt vom Bild und den Ansprüchen ab. Sollte dich da Näheres interessieren, empfehle ich dir auch einen Blick in das von ML empfohlene Buch.

LG
Jochen

#7

Hallo,

ganz falsch gedacht: wenn du von den (schwankenden) Pixelwerten eine Konstante abziehst, vergrösserst du relativ die Schwankungen, verschlechterst also das Signal. Ziehst du den Mittelwert ab, bleiben NUR die Schwankungen übrig - wozu soll das gut sein? Signal vernichtet, reines Rauschen herausgeholt?

Das Missverständnis fängt wahrscheinlich schon mit „statisch“ an. Mir ist so etwas nicht bekannt (es widerspricht auch der Natur des Rauschens), ich kenne nur statistisches Rauschen. Aber das ist eigentlich ein ganz anderes Thema als du beschreibst.

Gruss Reinhard

[Bei dieser Antwort wurde das Vollzitat nachträglich automatisiert entfernt]

#8

Hallo,

ganz falsch gedacht: wenn du von den (schwankenden)
Pixelwerten eine Konstante abziehst, vergrösserst du relativ
die Schwankungen, verschlechterst also das Signal. Ziehst du
den Mittelwert ab, bleiben NUR die Schwankungen übrig - wozu
soll das gut sein? Signal vernichtet, reines Rauschen
herausgeholt?

Das Missverständnis fängt wahrscheinlich schon mit „statisch“
an. Mir ist so etwas nicht bekannt (es widerspricht auch der
Natur des Rauschens), ich kenne nur statistisches Rauschen.
Aber das ist eigentlich ein ganz anderes Thema als du
beschreibst.

Hallo,

es handelt sich hier um einen scannenden Detektor eines Wärmebildgerätes der die Bilder liefert, und nach allem was ich gelesen habe hat dieser Detektor ein sogenanntes Fixed Pattern Noise, also ein Rauschen was aufgrund der Detektoroberflächengeometrie entsteht, und die Oberfläche ist nunmal statisch.

Aber das heißt natürlich nicht, dass meine angedachten Methoden funktionieren. Meine Überlegung ging in die Richtung, vom ersten Bild jeweils alle anderen Bilder abzuziehen, die Differenzen addieren und mitteln, oder etwas ähnliches. Auf jedenfall in diese Richtung.

#9

Hallo,

Aber das heißt natürlich nicht, dass meine angedachten
Methoden funktionieren. Meine Überlegung ging in die Richtung,
vom ersten Bild jeweils alle anderen Bilder abzuziehen, die
Differenzen addieren und mitteln, oder etwas ähnliches. Auf
jedenfall in diese Richtung.

Brauchst denn als Ergebnis mehrere Bilder, oder reicht dir eines?
Falls dir eines reicht, würde ich vorschlagen:

  1. Zeitliche Mittelung, um das dynamische Rauschen zu unterdrücken
  2. Ein zweidimensionale Gausglocke über das Bild jagen, mit wenigen Pixeln Radius.
    D.h. du ersetzt jedes Pixels durch den gewichteten Mittelwert des Pixels und der umliegenden, wobei die Gewichtung mit einer Gaußkurve erfolgt.
    Das ist eine übliche Technik, allerdings leidet die Auflösung etwas darunter.

Grüße,
Moritz

#10

Hallo,

Richtig, so ist das gemeint. Eine Mittelung der Bilder zur
Rauschabsenkung mache aber ich sowieso schon. Das statische
Rauschen ist aber dann immer noch enthalten, soweit ich das
verstehe.

Nö. Was dann noch übrigbleibt, ist das Bild. :wink:

Es gibt kein ‚statisches Rauschen‘. Wenn was statisch ist, ist es ein permanenter Fehler. Wie groß der ist, kann man nur rausfinden, indem man den Bildaufnehmer mit genau bekannten Bildern durchmisst und den jeweiligen Fehler später abzieht.

Gruß
loderunner

#11

es handelt sich hier um einen scannenden Detektor eines
Wärmebildgerätes der die Bilder liefert, und nach allem was
ich gelesen habe hat dieser Detektor ein sogenanntes Fixed
Pattern Noise, also ein Rauschen was aufgrund der
Detektoroberflächengeometrie entsteht, und die Oberfläche ist
nunmal statisch.

Hallo,

wenn es in dem Sinne statisch ist, wie du es beschreibst, ist es definitionsgemäss kein Rauschen - aber wir müssen uns nicht an Bezeichnungen klammern, es gibt natürlich konstante Fehler wie etwa einen Dunkelstrom bei optischen Sensoren. Den könntest du einfach abziehen, wenn er dir denn bekannt wäre, aber das ist normalerweise nicht der Fall, wenn man nicht Spezialmethoden anwendet:

Ich messe z.B. Trübungen bei niedrigstem Niveau, indem ich die Beleuchtung ein und ausschalte, also z.B. jeweils 10 Messungen mit und 10 Messungen ohne Licht. Die Differenz enthält dann den Dunkelstrom nicht mehr.

Normalerweise hast du nur eine Datenblattangabe des maximalen Dunkelstroms, den abzuziehen wäre aber sinnlos, weil er weit entfernt ist von dem, was aktuell auftritt.

Es ist sicher so, dass dein Sensor ein solches festes Muster aufweist, zumindest für eine bestimmte Zeit und bestimmte Bedingungen. Aber dieses Muster müsstest du erst mal durch eine Dunkel-Kalibrierung bestimmen, bevor du es verrechnen kannst.

Dein grundsätzlicher Fehler ist die Vermengung mit Rauschen: ein Dunkelstrom ist ja gerade etwas während der Messungen konstantes und damit das Gegenteil von Rauschen, und deshalb kann man einer Reihe von Messwerten auch nicht ansehen, wieviel Dunkelanteil enthalten ist. Praktisch handelt es sich um einen Nullpunktsfehler der Messung.

Gruss Reinhard

#12

Es gibt kein ‚statisches Rauschen‘. Wenn was statisch ist, ist
es ein permanenter Fehler. Wie groß der ist, kann man nur
rausfinden, indem man den Bildaufnehmer mit genau bekannten
Bildern durchmisst und den jeweiligen Fehler später abzieht.

Gruß
loderunner

Naja, wie man es definiert ist Ansichtssache.

Hier zum Beispiel ist die Rede von statischem Rauschen in Bezug auf Digitalkameras:
http://www.pcwelt.de/tests/hardware-tests/digitalkam…

Wenn man googlelt findet man auch noch mehr.

Aber natürlich kann man es auch einen immer auftretenden Fehler nennen.

#13

wenn es in dem Sinne statisch ist, wie du es beschreibst, ist
es definitionsgemäss kein Rauschen - aber wir müssen uns nicht
an Bezeichnungen klammern, es gibt natürlich konstante Fehler
wie etwa einen Dunkelstrom bei optischen Sensoren. Den
könntest du einfach abziehen, wenn er dir denn bekannt wäre,
aber das ist normalerweise nicht der Fall, wenn man nicht
Spezialmethoden anwendet:

Hier ein Auszug von einer Seite über CMOS-Zellen die ich bei google gefunden habe:

Aufgrund der verglichen mit einer CCD-Zelle
aufwendigen Zellenarchitektur mit mehreren
Halbleiterlementen ergeben sich geringe
statische Offsetfehler, die sich allerdings bezüglich
der extrem niedrigen Nutzsignale signifikant
auswirken. Ein unverändert dargestelltes
CMOS-Bild sieht sehr verrauscht aus, wobei das
Rauschen allerdings zeitlich konstant ist ( fixed
pattern noise ).

Ist wohl einfach eine Definitionsfrage ob man es Rauschen oder konstanten Fehler nennt.

#14

Wärmebildkamera - das unbekannte Wesen

wenn es in dem Sinne statisch ist,

Der Fehler ist quasistatisch - die Pixelfehler driften hin und her innerhalb von einigen Minuten.

wie du es beschreibst, ist
es definitionsgemäss kein Rauschen - aber wir müssen uns nicht
an Bezeichnungen klammern, es gibt natürlich konstante Fehler
wie etwa einen Dunkelstrom bei optischen Sensoren. Den
könntest du einfach abziehen, wenn er dir denn bekannt wäre,
aber das ist normalerweise nicht der Fall, wenn man nicht
Spezialmethoden anwendet:

Der Fehler ist bekannt - der Kamera selbst. Alle Wärmekameras mit Flächensensoren (FPA) führen regelmäßig (spätestens alle paar Minuten oder nach Betätigung der Abgleich-Taste) einen Abgleich durch, bei dem in den Strahlengang eine gleichmässig temperierte Blende mit einer der Kamera sehr genau bekannten Temperatur eingeschoben wird. Die Kamera bestimmt automatisch für jeden Pixel eigenen Korrekturwert.

Das Bildsignal, welches am Videoausgang oder digital (in Form einer radiometrischen jpg-Datei) vorliegt, ist schon mit der o. g. Funktion korrigiert.

Daß das radiometrische oder das Bildsignal vor dieser Korrektur abgegriffen werden können, wäre mir unbekannt.

Ich messe z.B. Trübungen bei niedrigstem Niveau, indem ich die
Beleuchtung ein und ausschalte, also z.B. jeweils 10 Messungen
mit und 10 Messungen ohne Licht. Die Differenz enthält dann
den Dunkelstrom nicht mehr.

Normalerweise hast du nur eine Datenblattangabe des maximalen
Dunkelstroms, den abzuziehen wäre aber sinnlos, weil er weit
entfernt ist von dem, was aktuell auftritt.

Es ist hier zu unterscheiden zwischen den gemessenen radiometrischen Werten und deren Falschfarbendarstellung.

Der Rauschabstand der Werte hängt mit Temperatur des Objektes und dem Messbereich zusammen. Aber das, was auf dem Schirm zu sehen ist, ist ja nur eine Hervorhebung eines bestimmten Wertebereiches (level&span-Einstellung - Mittentemperatur und die Spannweite für die gewählte Farbpalette). Bei geringen Temperaturunterschieden des Objektes und folglich geringen Span-Weiten bleiben aus der 8-, 12-, 14- oder Wievielauchimmer-Bits nur ein paar wenige wirksam übrig. Damit sinkt natürlich der Rauschabstand im Falschfarbenbild erheblich.

Bsp.: Messbereich -10…+130 °C, das Objekt (ein Mensch) hat aber nur Temperaturen 22…32 °C zu bieten. Also muss man mit Mittentemperatur 27 °C und Spann 10 K arbeiten (und für Detaills noch deutlich weniger), nutzt also nur einige wenige Prozent des Messberiches. Die Fehler des Sensors und Quantisierungsrauschen addieren sich und lassen das Bid grieselig aussehen.

MfG

C.

#15

Nachtrag - die Kamera des Fragestellers
Die diskutierte Kamera ist AFIK ein Zwitter aus Scanner- und FPA-Kamera, bei welchem die Auflösung eines (pixelmäßig kleinen) FPA mittels Drehprismen vergrössert wird (es wird nicht mit einem Punkt, sondern mit einer Matrix gescannt). Der soeben beschriebene Abgleichmechanismus müsste aber auch hier wirksam sein.

MfG

C.

#16

Hallo Cranmer,

das Ophelios unterdrückt den FPN also schon vor der Bildausgabe, richtig? Ich muss also keinen weiteren Algorithmus implementieren. Kannst du mir eine Quelle im Internet nennen, die dies bestätigt? Habe leider kein Datenblatt oder Bedienungsanleitung zur Hand.

[Bei dieser Antwort wurde das Vollzitat nachträglich automatisiert entfernt]

#17

das Ophelios unterdrückt den FPN also schon vor der
Bildausgabe, richtig?

Sagen wir so: ich habe noch keine FPA-Kamera benutzt, die es nicht täte. Allerdings es waren Kameras von Flir :smile:

Ich kann mir keine sinnvolle Arbeit der Kamera ohne häufigem automatischen Abgleich vorstellen.

Aber trotz all den Abgleichfunktionen und der digitalen Rauschunterdruckung gibt es halt auch Einsatzszenarien, wo das Bild eben doch verrauscht aussieht.

Ich muss also keinen weiteren
Algorithmus implementieren.

Würde ich erst mal so behaupten.

Kannst du mir eine Quelle im
Internet nennen, die dies bestätigt?

Nein. Es sind Inhalte aus dem Zertifizierungslehrgang.

MfG

C.

#18

Nein. Es sind Inhalte aus dem Zertifizierungslehrgang.

MfG

C.

Danke, das bringt mich weiter. Habe dir eine E-Mail geschrieben. Die erste Frage ist ja dann schon beantwortet :wink:

Gruß

seventh_son

#19

Antwort ist in der Post owT
MfH

C.