Farbkameras sind unverzichtbare Werkzeuge in der industriellen Bildverarbeitung. Sie liefern dem Benutzer nicht nur Bilder mit Intensitätsdaten in Form von Grautönen, sondern auch zusätzliche Farbinformationen, die in vielen Anwendungen von großer Bedeutung sind.
Die Informationen eines monochromen Bildes, das mit 8 Bit Graustufen nur 256 verschiedene Grautöne differenzieren kann, ist für viele Applikationen zum Detektieren von Fehlern, für Anwesenheitskontrollen und für Vermessungsaufgaben absolut passend, solange genügend Helligkeitsdifferenz/ Kontrast zwischen den Prüfbereichen besteht. So kann im unten stehenden Bild z.B. das Obst sehr deutlich vom Hintergrund unterschieden werden. Der Grauton im Ergebnisbild ist abhängig von der Sättigung und der der Luminanz der Farbe, aber auch stark von der Reflektanz der Oberfläche.
Graubildinformationen
Schwierigkeiten treten jedoch hier schnell auf, wenn benachbarte Bereiche mit ähnlicher Helligkeit inspiziert und differenziert werden sollen. Farbige Prüfmerkmale, die mit einer Monochromkamera eventuell denselben Grauwert ergeben hätten (zum Bsp. ein Hellblau und ein Hellgrün), können jetzt mit Hilfe der zusätzlichen Farbinformation sauber voneinander unterschieden werden.
Als einfache, günstige Lösung für diese Aufgabenstellung bieten sich Einchip-Farbkameras an: Diese sind in der Lage mit 3* 8 Bit RGB wesentlich mehr Information zur Verfügung zu stellen. Dies ergibt theoretisch 16,7 Millionen verschiedene Farbabstufungen.
Farbformationenen
Wie werden Farbbilder erzeugt?
Monochrom- und Farbkameras haben die gleiche Anzahl an Pixeln und kosten in der Regel auch gleich viel.
Der Unterschied liegt in der zusätzlichen Farbfiltermatrix, die auf den Pixeln der Farbkameras angebracht ist. Diese Matrix ermöglicht es den Kameras, Farbbilder zu erzeugen, indem nur eine Farbe pro Pixel erfasst wird. Die anderen Farbinformationen müssen durch einen Prozess namens Debayering rekonstruiert werden.
Typische Anwendung von Farbkameras
- Ständig wechselnde Farben der Prüfobjekte
- Viele verschiedene Farben gleichzeitig im Bild, die sonst nicht unterschieden werden könnten
- Möglichst naturgetreue Darstellung, Wiedergabe und Aufzeichnung der Bilder, so wie der Mensch sie sehen würde
- Farbkontrolle, Farbkodierungsprüfung und Farbtonmessung an Objekten
- Druckindustrie/Druckerzeugnisse
- Medizintechnik
Kamera-Sensor
Bayer-Mosaik
Farbfilter auf Sensorpixeln
Farbkameras unterscheiden sich von Monochromkameras durch das Vorhandensein einer Farbfiltermatrix, die auf dem Sensor angebracht ist. Diese Matrix, bekannt als Bayer-Pattern, besteht aus roten, grünen und blauen Farbfiltern, die in einer spezifischen 2x2-Anordnung auf den Pixeln des Sensors verteilt sind. Diese Anordnung sorgt dafür, dass jedes Pixel nur eine der drei Farben erfasst.
Herausforderung der Farbrekonstruktion
Da jedes Pixel nur eine Farbinformation liefert, müssen die fehlenden Farbwerte für jedes Pixel rekonstruiert werden, um ein vollständiges Farbbild zu erzeugen. Dieser Prozess wird Debayering oder Demosaicing genannt. Die Bayer-Interpolation ist eine Methode, bei der die fehlenden Farbwerte durch Interpolation der benachbarten Pixel berechnet werden.
Farbfilter Anordnung
Das Bayer-Mono8-Rohbild
Das von einer Ein-Chip-Farbkamera tatsächlich erzeugte Farbbild ist jedoch immer ein Graustufenbild mit einem Grauraster. Die Helligkeiten der Grautöne entsprechen den jeweiligen Intensitäten der Farben Rot, Grün oder Blau. Unter Berücksichtigung der jeweiligen Pixelnachbarn können die fehlenden R/G/B-Werte gewonnen und für alle Pixel berechnet werden, da man ja nicht an jedem Punkt nur entweder Rot-, Grün- oder Blauwerte, sondern für jedes Pixel die volle RGB-Information wissen will.
RGB-Bild
Bayer8-Bild
Debayering
Da jedes Pixel nur eine Farbinformation liefert, müssen die fehlenden Farbwerte für jedes Pixel rekonstruiert werden, um ein vollständiges Farbbild zu erzeugen. Dieser Prozess wird Debayering oder Demosaicing genannt. Die Bayer-Interpolation ist eine Methode, bei der die fehlenden Farbwerte durch Interpolation der benachbarten Pixel berechnet werden.
Die Interpolation der fehlenden Farbwerte aus den umgebenden Pixelwerten kann auf verschiedene Arten erfolgen, die unterschiedlich rechenintensiv sind, aber große Auswirkungen auf das resultierende Farbbild haben. So können 2x2- oder 3x3-Kerne oder komplexe mehrstufige Softwareberechnungen zur Unterdrückung von Artefakten eingesetzt werden. Besonders schwierig ist typischerweise die Interpolation senkrecht zu den Kanten von Farbbereichen. Je nach Algorithmus (nearest neighbor, linear, kubisch...) entstehen kammartig ausgefranste oder glattere Kanten.
Beispiel einer 3x3 Interpolation:
In einem 3x3-Pixelblock ist das zentrale Pixel von jeweils 8 Nachbarn umgeben. Jeweils vier der Nachbarpixel sind direkt vertikal und horizontal angeordnet, vier weitere diagonal. Aus diesen Pixeln wird nun für das zentrale Pixel die fehlende Farbinformation für die beiden anderen Farbkanäle durch Mittelwertbildung aus den Nachbarn berechnet.
Farbrekonstruktion
