Bessere Bilder dank Bienen
Der Grazer Zoologe Manfred Hartbauer hat einen Algorithmus zur Bildoptimierung entwickelt. Als Vorbild dienten ihm dabei nachtaktive Bienen. Foto: Uni Graz/Tzivanopoulos
Der Mensch lernt von der Natur, die Technik auch. Eine innovative Bildverbesserungsmethode beruht auf dem Sehsinn nachtaktiver Bienen und eines nachtaktiven Schmetterlings, des Wiener Weinschwärmers. 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 Prof. Dr. Manfred Hartbauer von der Karl-Franzens-Universität Graz. Die Erfindung, die vor allem im medizinischen Bereich und in der Automobilindustrie zukünftig eine Rolle spielen könnte, ist zum Patent angemeldet.
„Für Insekten ist das Sehen im Dunkeln überlebenswichtig. Sie brauchen sehr empfindliche Augen, um gezielt nach Futter suchen zu können“, erklärt Manfred 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 Manfred Hartbauer aus.
Auf Basis von bereits bekannten Forschungsdaten von Prof. Eric Warrant konnte Manfred Hartbauer nun 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.
Herkömmliche Verbesserungsmethoden haben den Nachteil, dass das Sensorrauschen der Bilder nach der Bearbeitung verstärkt wird. Anders arbeitet der Bienen-Algorithmus: Hier wird der Kontrast unterbelichteter 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.
Nach ersten Tests kann etwa auch die Röntgenstrahlung für die Brustkrebsvorsorge um bis zu 20 Prozent verringert werden – 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.