Eigenschaften von digitalen 1-Chip-CCD-Kameras bei der Anwendung zur Farbbeurteilung und Farbdarstellung

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1 Eigenschaften von digitalen 1-Chip-CCD-Kameras bei der Anwendung zur Farbbeurteilung und Farbdarstellung F. Schmidt, U. Krüger TechnoTeam ildverarbeitung mbh, Ehrenbergstraße 11, D Ilmenau e-ail: URL: 1 Einleitung Der Einsatz digitaler CCD-Kameras erlangt in Industrie und Forschung eine immer größere edeutung. Diese Ssteme dringen dabei gleichermaßen in photogrammetrische wie in radiometrische Einsatzgebiete vor. Das liegt insbesondere an der guten eschreibbarkeit und Reproduzierbarkeit der Kameraeigenschaften. Die bildaufgelöste essung von Leuchtdichtedaten mit angepaßten digitalen CCD-Kameras ist inzwischen zum Stand der Technik geworden und wird in vielen ereichen eingesetzt [1,2]. Die ortsaufgelöste essung der Farbe (bzw. genauer der Farbvalenzen) von Körperfarben und selbstleuchtenden Objekten ist daher eine weitere Herausforderung für den Einsatz der CCD-Technik in der Lichtmeßtechnik. 2 Farbe als Informationsträger 2.1 Entstehung der Farbinformationen Die Information in einer Szene kann neben der örtlichen Verteilung der Strahlungsleistung L e ( x, ) auch in deren spektraler Verteilung L e ( x,, ) enthalten sein. Tpische eispiele findet man im mehrkanaligen Sehen biologischer Sehssteme (z.. dreikanaliges Farbsehen des enschen) oder bei der Fernerkundung (z.. sechs Kanäle im Visuellen und nahen Infrarot, im Infraroten oder im ikrowellenbereich). Die Aufgaben der spektral abhängigen Informationserfassung können in zwei wesentliche Klassen eingeteilt werden: - Farbinformationen erfassen, die dem menschlichen Sehsstem adäquat sind oder dem menschlichen Sehsstem adäquat wieder dargestellt werden sollen (Farbfernsehen, Reproduktionen (Drucktechnik), Farbmessungen z.. für die Farbenindustrie) Der egriff Farbe ist nur in Zusammenhang mit dem menschlichen Normalbetrachter definiert! (DIN5033 Teil 1-9, [3]) - Informationen erfassen, die Objekteigenschaften repräsentieren, die in der spektralen Verteilung L e ( x,, ) enthalten sind. Letzteres erlaubt die Sensorgestaltung (z.. Realisierung von Filtern s n () ), angepaßt an das zu bearbeitende Problem. Die ersten Stufen des menschlichen Sehens, die in der Retina des Auges und kurz danach stattfinden, sind recht gut aufgeklärt. Das Farbsehen kann allerdings nicht ohne Einbeziehung höherer Prozesse im ehirn des enschen erklärt werden, ist also nicht auf einen phsikalischen Vorgang reduzierbar. Die Sensorelemente im Auge bestehen aus spektral unterschiedlich sensitiven Elementen (drei Zapfenarten (SL oder pdt genannt) und einer Stäbchenart). Die Zapfen sind für das photopische "Tagessehen" (höhere Leuchtdichten), die Stäbchen für das skoptische "Nachtsehen" (niedrigere Leuchtdichten) verantwortlich. Die evolutionäre Entwicklung des Sehsstems ist aufgaben- und umweltbezogen entstanden. So hat sich die Unterscheidung zwischen den Zapfenarten d und p erst in jüngerer Zeit vollzogen. Die meisten Säugetiere haben diese Unterscheidung nicht sie sehen nur zweikanalig. Es wird im folgenden nur der phsikalische Zusammenhang bis zu den Ausgangssignalen der Zapfen betrachtet. TechnoTeam ildverarbeitung mbh 1/12

2 Die Farbmetrik, die Lehre von den aßbeziehungen der Farben untereinander [3], als ein Teilgebiet der Farbenlehre setzt im wesentlichen auf der phsikalischen Analse der spektralen Strahlungsverteilung auf und soll im folgenden im Vordergrund stehen. Die komplizierten Verknüpfungen, die zu den verarbeiteten Sinneseindrücken führen und für Farbempfindungen verantwortlich sind (z.. Farbumstimmung), werden dabei nicht betrachtet. ild 1: Augenempfindlichkeit des 2 -Normalbetrachters 2.2 Erfassung eines Farbwertes Für die Erfassung der Farbvalenzen, d. h. für die essung von Farbe, sind entsprechend der Lutherbedingungen [4] mindestens drei Sensoren notwendig, deren relative spektrale Empfindlichkeiten s i ( ) eine Linearkombination der in ild 1 gezeigten Augenempfindlichkeiten darstellen. Ist das der Fall, ist die richtige erechnung der Farbvalenzen immer möglich. Fehler in der Anpassung der Sensorempfindlichkeiten führen zu Abweichungen in den eßwerten, die jedoch für bestimmte eßbedingungen korrigiert werden können (Lichteinflüsse beachten). Wird der sichtbare Spektralbereich (ca. 380 bis 780 nm) mit mehr als drei linear unabhängigen ewertungsfunktionen s i ( ) erfaßt, ergeben sich besonders bei der Korrektur von nicht optimal angepaßten Sensorempfindlichkeiten durch Optimierung der Linearkombinationen verbesserte öglichkeiten zur erechnung der Farbvalenzen. Diese Aufsplittung in verschiedene Spektralbereiche kann bis zur Erfassung der Strahlungsleistung in vielen schmalbandigen ereichen mit einem Spektrometer betrieben werden, wobei im renzfall s k ( ) = δ ( k ) gegeben ist. Die einzelnen Spektralbereiche können optisch, örtlich, zeitlich oder in einer Kombination aus den drei genannten Verfahren getrennt werden. Optische Signaltrennung Örtliche Signaltrennung Zeitliche Trennung Das Spektrum wird durch optische aßnahmen so aufgeteilt, daß verschiedene Verschieden angepaßte Empfänger werden nebeneinander angeordnet, so daß Die Daten für die einzelnen Sensoren werden zeitlich nacheinander erfaßt. Empfänger das Signal die Signalerfassung nur angenähert - Filterrad an einem Ort statt- gleichzeitig erfassen können. - LC verstimmbare Filter - Strahlteilerwürfel mit dichroitischen findet. [6] Spiegel- - 1-Chip-CCD-atrizen - Elektrisch veränderbare flächen - Dreibereichssensoren Sensorempfindlichkeiten - Prisma - Applikationsspezifische [7] - itter Sensoren [5] - ewegte itter, Prismen, Spiegel TechnoTeam ildverarbeitung mbh 2/12

3 Optische Signaltrennung Örtliche Signaltrennung Zeitliche Trennung ild 2: Strahlteilerwürfel einer 3-Chip-CCD-Kamera ild 3: Anordnung der R-Primärfilter (ICX085AK) ild 4: Anwendung eines Filterrades [8] Eine interessante Version für die Kopplung von örtlicher und zeitlicher Signaltrennung stellt ein von Dr. Lenz beschriebenes Verfahren dar, das ein Einschritt-ikroscanning mit einer 1-Chip-CCD atrix vorsieht, um die örtliche Auflösung zu erhöhen, und dabei auch bei bewegten Szenen noch scharfe ilder erzielt [9]. 3 Digitale CCD-Kameras Die bisher hauptsächlich eingesetzte Kameraschnittstelle zu Auswertesstemen ist das analoge Videosignal in Fernsehnorm, das für die Anwendungen der ildverarbeitung im Auswertesstem digitalisiert wird. Ein langer und störungsanfälliger analoger Signalweg zwischen Kamera und Framegrabber begrenzt die Qualität der ilddaten dabei erheblich. Für Anwendungen in der eßtechnik ist zusätzlich die Übertragung von Snchroninformation (Pixeltakt) notwendig, damit die Zuordnung zwischen ildpunkt im Speicher und ildpunkt auf der atrix erhalten bleibt. Es ist daher naheliegend, die Digitalisierung in der Kamera vorzunehmen. Ein kurzer analoger Signalweg von der atrix zur Digitalisierung, die öglichkeit der leichspannungskopplung zum Analog-Digital-Umsetzer (ADU), die pixelsnchrone Abtastung und die nicht mehr zwingend notwendige Einhaltung des Videoregimes sind nur einige Vorteile, durch die eine spürbare Verbesserung der ildqualität erzielt wird. it dieser Qualitätsverbesserung können weitere Anwendungsgebiete erschlossen werden, die eine erhöhte enauigkeit und Reproduzierbarkeit der ilddaten erfordern. Durch den direkten ezug und die stabilen Eigenschaften können die Daten, die im Speicher des PCs erfaßt werden, so behandelt (korrigiert) werden, daß die Eingangsdaten der phsikalischen Prozesse auf der CCD-atrix zur Verfügung stehen. Es kann dann die Anzahl der auf der Pixelfläche auftreffenden Photonen pro Zeiteinheit, d. h. die estrahlungsstärke auf der CCD-atrix, relativ genau bestimmt werden. Im Zusammenhang mit der optischen Abbildung durch das Objektiv und bekannten Randbedingungen (spektrale Anpassung der CCD-atrix, spektrale Eigenschaften der eleuchtung, eometrie der Szene) können aus diesen Daten dann andere lichttechnische oder farbmetrische rößen ermittelt werden. Für die Erfassung exakter Daten ist im wesentlichen die Korrektur folgender Parameter und Kennwerte notwendig [1]: - Shading des Objektivs und der ikrolinsen auf der CCD-atrix (Shadingkorrektur) - geometrische Verzeichnung des Objektivs und ggf. Umrechnung der Pixelkoordinaten in Winkelkoordinaten (Verzeichnungskorrektur) - Ungleichförmigkeit der Pixelempfindlichkeit (PRNU-Korrektur) - Ungleichförmigkeit des Dunkelsignals (DSNU-Korrektur) - Temperaturabhängigkeit des Dunkelsignals (Referenzanbindung) - Nichtlinearität der Auslese- und Verstärkerschaltungen (Linearitätskorrektur) - Defektbildpunkte und deren Veränderung (Defektpixelkorrektur) TechnoTeam ildverarbeitung mbh 3/12

4 3.1 Signalerfassung mit 1Chip-CCD-atrizen Eine 1-Chip-CCD-Kamera erfaßt drei oder vier spektrale ereiche. Kameras mit drei ereichen verwenden in der Regel R-Primärvalenzen zur Erfassung der Signale. ei Kameras mit vier Filtertpen werden Komplementärfarbfilter bevorzugt [10,11]. Diese Filter können auf der atrix in sehr unterschiedlicher Art und Weise angeordnet werden [12]. Die atrizen mit Komplementärfarbfilter sind so angelegt, daß sich daraus sehr einfach ein YcrCb-Signal berechnen läßt, das für die eneration eines TV-kompatiblen Farbbildes benötigt wird. Die R-atrizen zielen eher auf die Signalverarbeitung und Darstellung auf einem Computermonitor. In den von den Autoren verwendeten atrizen vom Tp Son ICX085AK [13] ist die Anordnung nach aer realisiert. R ild 5: Anordnung der R-Primärfilter nach aer (aer-struktur) 3.2 Realtive spektrale Empfindlichkeit von 1-Chip-CCD-atrizen Um eine applikationsbezogene Farbraumtransformation ermitteln zu können, ist es sinnvoll, die Daten im Originalzustand aus der Kamera auszulesen, d. h. ohne atrizierung, Signalverbesserung und automatischen Weißabgleich. Die Farbkamera wird daher in der Signalerfassung fast so behandelt wie eine SW-Kamera. Die Aufnahmeverfahren von ehrbild-/highdn-essung (Rauschminderung, Erhöhung des Dnamikumfanges) und die Korrekturalgorithmen für Dunkelsignal, Shading und Nichtlinearität werden für alle Pixel analog den Verfahren bei photometrischen essungen durchgeführt [14]. an erhält durch diese echanismen sehr präzise Schätzungen für folgende Integrale: gw = k f ( ) τ τ x ( ) d mit i = 0... N (1) i O ( ) F ( ) i Kamera Die Kamera liefert nach der ildaufnahme und Korrektur die integralen Werte (korrigierte rauwerte) gw i. it N Kamera wird die Anzahl der verwendeten Filter/Kanäle bezeichnet. Dies kann als technische etrachtung des phsikalischen Farbreizes f () angesehen werden. Die spektralen Empfindlichkeiten der Kanäle sollen mit x i () bezeichnet werden. Für die weitere etrachtung im Sinne der Farbmetrik ist es notwendig, die relativen spektralen Empfindlichkeiten x i() zu bestimmen. Aus unseren Erfahrungen bei der Anpassung von SW-Kameras an die Hellempfindlichkeit des menschlichen Auges (V()-Anpassung) wurde ersichtlich, daß man die Herstellerangaben bezüglich der relativen spektralen Empfindlichkeit der Sensoren nachmessen muß. Erstens sind die exemplarabhängigen Schwankungen auch in einer Charge nicht unerheblich und zweitens werden die Daten bei Son immer einschließlich der Objektivcharakteristik angegeben, was eine Weiterverarbeitung erschwert. Zur estimmung der relativen spektralen Empfindlichkeit wird die Kamera (essung ohne Objektiv und IR-Sperrfilter, da die relativen spektralen Transmissionen des Objektivs τ O ( ) bzw. ggf. eingesetzter Filter τ F ( ) separat bestimmt werden können) mit Hilfe eines onochromators im Vergleich mit einem Referenzelement spektral vermessen. In verschiedenen Schritten k = k + min wird die CCD-atrix mit schmalbandigen Spektren f ( k ) = f ono ( k ) beaufschlagt, deren andbreite wesentlich kleiner ist als. Diesen schmalbandigen Spektren kann die Austasteigenschaft des Diracimpulses zugeschrieben werden, so daß mit Hilfe eines kalibrierten Referenzelements die rößen x i ( k ) für alle i,k bestimmt werden können. R R x TechnoTeam ildverarbeitung mbh 4/12

5 x bezeichnet D k, erhält man für die relative spektrale Empfindlichkeit des Kanals i der CCD-atrix: gwi( k ) xd( k ) (2) xi ( K ) = mit i = 0... N Kamera; k = 0... N I D( k ) Umfangreiche essungen haben ergeben, daß die Variationsbreite in der relativen spektralen Empfindlichkeit bei 1-Chip-Farbmatrizen wesentlich kleiner ist als bei den SW-atrizen. Das liegt wahrscheinlich daran, daß hier die Transmission der Filterschichten die esamtempfindlichkeit wesentlich bestimmt und daß diese stabiler realisiert werden können als die relative spektrale Empfindlichkeit der zugrundeliegenden SW-atrix. Ein weiteres Problem, das bei den essungen auftritt, sind Nichtlinearitäten der Farbkanäle untereinander. Wenn ein Kanal in die Sättigung geht, werden die benachbarten Pixel mit anderen Farbfiltern nicht mehr linear ausgesteuert, so daß die so erfaßten Farbvalenzen nicht mehr korrigiert werden können. Das führt dazu, daß die sonst bei HighDn-essungen [14] verwendeten Algorithmen erheblich verändert werden müssen, wenn ein hoher Dnamikbereich in den zu erfassenden Szenen zu erwarten ist. Wird die relative spektrale Empfindlichkeit der Referenzdiode mit D( ) und der gemessene Wert der Diode mit I ( ) rel. spektrale Empfindlichkeit 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 Spektrale Vermessung des Sensors der SK98 (ICX085AK) R-Kanal -Kanal -Kanal 0, Lambda [nm] ild 6: Relative spektrale Empfindlichkeit der einzelnen Pixelklassen (ICX085AK) 4 Farbraumtransformationen rauwert [LS] estimmung der Nichtlinearität für schmalbandige Aussteuerung ICX085AK (737 A4KK A/d7), 500nm (andbreite 1nm) R-Kanal -Kanal -Kanal Integrationszeit [ms] ild 7: estimmung der Nichtlinearität für schmalbandige spektrale Strahldichten 4.1 rundlagen Auf der asis der Zapfenempfindlichkeiten und ggf. auch unter Einbeziehung der weiteren Verarbeitungsvorgänge im ehirn kann man verschiedene Farbräume aufbauen, die im linearen Fall jeweils durch drei linear unabhängige asisvektoren beschrieben werden können. Am eispiel der Normfarbwerte X,Y,Z (CIE1931) soll die erechnung der Farbwerte erläutert werden. Für den phsikalischen Farbreiz f () und die Normspektralwertkurven x ( ) ( ), z( ) max X = k f min, gelten folgende eziehungen: ( ) ( ) max x d, Y = k f ( ) ( ) max d, Z = k f ( ) z( ) d ( kann der Normierungsfaktor k nicht be- S nur in relativen Einheiten bekannt ist. Hier werden im allgemeinen die Farbwertanteile x,, z verwendet, wobei als ezugsgröße ggf. noch die Leuchtdichte oder der Lichtstrom angegeben werden kann. Für Körperfarben gilt = S β β sowohl der spektrale Trans- Für selbstleuchtende Objekte mit f ) = S( ) stimmt werden, wenn ( ) min f ( ) ( ) ( ), wobei für den Strahldichtefaktor ( ) min (3) TechnoTeam ildverarbeitung mbh 5/12

6 missions- als auch der spektrale Remissionsgrad eingesetzt werden können. In diesem Fall läßt sich der Normierungsfaktor k wie folgt bestimmen: 100 (4) k = max min S ( ) ( ) d Es wird also auf eine ideal weiße Fläche mit β ( ) = 1 normiert und für diesen Fall Y = 100 gesetzt. Je nach Anwendung können auch andere Farbräume interessant sein (R, HSI, L*a*b* usw.). Eine Farbraumtransformation ist eine Abbildung der Punkte eines Farbraumes in einen anderen. Für den Übergang zwischen einigen Farbräumen können einfache lineare Transformationen der Form t Dst = t (5) genutzt werden, wobei mit t Dst, t die Farbvalenzen im Ziel- bzw. Quellfarbraum und mit die Transformationsmatrix bezeichnet werden. Diese Operation nennt man atrizierung. Für die hier betrachteten Anwendungen ist es z.. interessant, eine Abbildung aus dem durch die Sensorempfindlichkeiten der CCD-atrix gebildeten Farbraum kr in einen Standardfarbraum (z.. R, sr [15]) zu ermitteln. Im allgemeinen sind diese Transformationen nichtlinear und auch nur für bestimmte Randbedingungen gültig. In der letzten Zeit hat sich für die Arbeit am Computer ein Farbmanagementsstem auf asis von ICC-Profilen [16] etabliert, bei dem die Daten einzelner Eingabegeräte mit Hilfe einer Umrechnungsvorschrift in einen geräteunabhängigen Farbraum (CIELA) umgerechnet werden. Die Ausgabegeräte werden durch gleichartige Profile in die Lage versetzt, die Daten dieses geräteunabhängigen Farbraums in den renzen ihrer öglichkeiten wieder darzustellen. Zielstellungen für die eschreibung der Kameraeigenschaften sind die Erstellung derartiger Profile und die Nutzung von kameraspezifischen Farbraumtransformationen. Für weitergehende Ausführungen sind z.. die Standardwerke [4, 3, 17] zu empfehlen. 4.2 erechnung der Transformationsvorschriften Aus der Kenntnis der relativen spektralen Empfindlichkeiten der einzelnen Sensorelemente und der Aufnahme- bzw. Wiedergaberandbedingungen kann man erstens Profile erstellen und zweitens versuchen, eine möglichst gut angepaßte Transformationsmatrix für leichung (5) zu finden. Die erechnung der Transformationsmatrix sei kurz erläutert: Werden die relativen spektralen Daten der CCD-atrix und die eleuchtung als Vektoren bzw. atrizen aufgefaßt, kann man die erechnung der Farbvalenzen relativ einfach formulieren [18]. Für die Erfassung der Farbvalenzen von N Proben mit der Kamera ( s... N x N -atrix der spektralen Reflektanzen der Proben) erhält man: T t = ( L A ) s (6) Die Farbvalenzen im Zielfarbraum (XYZ, R, usw.) für die gleichen Proben ergeben sich über: T t Dst = L A (7) it L, L Dst wird über eine ( ) s Dst Dst N x N -Diagonalmatrix die spektrale Zusammensetzung der eleuchtung beschrieben. A beschreibt über eine N x K -atrix die relative spektrale Empfindlichkeit der K Farbkanäle des CCD-Sensors, A Dst beschreibt die Spektralwerte des Zielsstems mit einer N x K Dst -atrix. TechnoTeam ildverarbeitung mbh 6/12

7 opt Über die inimierung der quadratischen Fehlersumme wird eine Transformationsmatrix berechnet: 2 (8) opt = arg min E t Dst t Für lineare Farbräume kann eine im Sinne des Kriteriums aus leichung (8) optimale lineare Transformation ermittelt werden. Die Ergebnisse, die man mit den so berechneten atrizen erzielt, sind recht gut und insbesondere sehr einfach auf verschiedene Farbräume und spektrale Empfindlichkeiten/eleuchtungssituationen anzupassen. Wird für die Anordnung (atrix vom Tp ICX085AK mit Infrarot-Sperrfilter, Reflektanzen aus IT8.2 Chart, eleuchtung D65) die Optimierung durchgeführt, ergeben sich für die Zielfarbräume R bzw. XYZ die in ild 8 und ild 9 dargestellten Verhältnisse. an erkennt, daß bestimmte Verläufe sehr gut approximiert werden, andere dagegen nur annähernd. Spektralwerte 0,4 0,3 0,2 0,1-0,1-0,2 Vergleich der R-Spektralewerte mit dem atrizierungsergebnis (ICX085AL, D65, Agfa IT8.2, lin. Optimierung) 0, Lambda [nm] r g b rm gm bm ild 8: Vergleich der Soll- und Istspektralwerte nach linearer atrizierung (atrix->r) Spektralwerte 2,0 1,5 1,0 0,5-0,5 Vergleich der XYZ-Spektralewerte mit dem atrizierungsergebnis (ICX085AL, D65, Agfa IT8.2, lin. Optimierung) 0, Lambda [nm] x z xm m zm ild 9: Vergleich der Soll- und Istspektralwerte nach linearer atrizierung (atrix->xyz) Noch bessere Ergebnisse erhält man, wenn die Optimierung in einem nahezu gleichabständigen Farbraum (z.. CIELA) durchgeführt oder die atrizierung auf eine 3D-LUT- Operation erweitert wird, so daß auch nichtlineare Zusammenhänge berücksichtigt werden können. Diese Transformationen erfordern zu ihrer erechnung allerdings einen erheblich höheren Aufwand und sind relativ anfällig gegen Schwankungen der Kameraparameter und Eingangsdaten, da hier die integrale Fehlerbewertung nicht mehr greift. 5 onitore Der onitor ist, besonders im heutigen ultimediazeitalter, ein wichtiges Ausgabegerät für die Darstellung von Farbbildern [19]. Hierbei ist sowohl die schnelle Darstellung von Livebildern als auch die möglichst genaue Reproduktion von ildern (Kunst und Design) von edeutung. Die Optimierung der Darstellung von Kamerasignalen (ildern) auf onitoren ist daher ein wichtiges Aufgabengebiet für die bildaufgelöste Farbbewertung. Die Aufgabenstellung, ein mit einer CCD-Kamera erfaßtes onitorbild auf diesem selbst möglichst exakt wieder darzustellen, ist eine grundlegende Zielstellung für die Datenbehandlung einer CCD-Kamera, auf der weitere Aufgaben, z.. die Wiedergabe von Realweltszenen, aufsetzen können. 5.1 Normen für onitore Die Primärvalenzen von onitoren sind in relativ engen renzen international genormt. Für die Darstellungsqualität spielen insbesondere die Umsetzung der R-Daten im Speicher in die entsprechende Aussteuerung auf dem onitor, das Übersprechverhalten, die Konvergenzeinstellung und die Oberflächenbeschichtung (Reflexion) eine Rolle. TechnoTeam ildverarbeitung mbh 7/12

8 Vor essungen an onitoren muß sichergestellt sein, daß diese richtig eingestellt und die Einstellungen auch reproduzierbar sind. Dazu sind die Kontrast- und Helligkeitseinstellungen so vorzunehmen, daß die radationskennlinien der Norm entsprechen. Die breitbandigen Primärvalenzen des CRT-onitors (besonders bei rün und lau) bewirken eine merkliche Einschränkung der darstellbaren Farben. Das macht sich besonders bei gesättigten Farben bemerkbar. spektrale Ausstrahlung (Counts) DSTN Displa Lambda [nm] R spektrale Strahldichte [W/(sr m² nm] 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 Spektrale Strahldichte eines Computermonitors R-Kanal -Kanal -Kanal 0, Lambda [nm] ild 10: Spektrale Strahldichte eines DSTN-Displas ild 11: Spektrale Strahldichte eines CRT-onitors 5.2 Abtastverhältnisse Für die Erfassung von onitorbildern mit CCD-Kameras ist zu beachten, daß der onitor die darzustellenden Daten nur an diskreten Stellen und in bestimmten Zeitintervallen zur Verfügung stellt und daß die Kamera mit der CCD-atrix ein zeitlich integrierendes und örtlich abtastendes Sstem darstellt. Der onitor hat eine aske, auf der jede der drei rundfarben R,, in einem bestimmten Raster x, dargestellt wird. ei einem CRT-onitor werden die Leuchtphosphore der onitorpunkte (Ausdehnung x, ) durch einen Elektronenstrahl mit der ildwiederholfrequenz f angesteuert und kurzzeitig ( tph ) zum Leuchten angeregt. Die Zeitdauer reicht von t = 1/ f bei LCD-Displas, die fast nicht moduliert sind, bis zu Ph Laserprojektoren, bei denen sich tph im Picosekundenbereich bewegt. ei CRT-onitoren liegt die Nachleuchtdauer der Phosphore dazwischen. Um die folgenden Vorgänge möglichst übersichtlich zu beschreiben, werden ein einfaches onitormodell, eine ideale optische Abbildung und eine sehr einfache Erfassung durch die CCD-Kamera angenommen. Für das Signal eines einzelnen onitorpunktes se ( x,, t) kann im Orts-/Zeit-ereich leichung (9) bzw. im Orts-/Zeitfrequenzbereich leichung (10) im einfachsten Fall x t ( ) (9) se x,, t = rect, rect xph Ph t Ph SE k, k, f = si π k x,π k si π f t (10) ( ) ( ) ( ) x x Ph geschrieben werden. ehrere Punkte (der Farbkanal wird nicht unterschieden) bilden in Verbindung mit der ildwiederholfrequenz dann ein ild. (Die Effekte der endlichen ildausdehnung bleiben unberücksichtigt.) s x,, t P se x,, t (11) S ( ) = { m ( )} x,, t ( k, k, f ) A{ SE ( k, k, f )} 1 x Ph Ph Ph = m x 1 1,, x t elangt dieses Signal mit Hilfe einer optischen Abbildung (Abbildungsmaßstab β ) auf die CCD-atrix, erhält man die rauwerte bzw. deren Spektrum über folgende Zusammenhänge: Ph (12) TechnoTeam ildverarbeitung mbh 8/12

9 gw = A s W = P S ( β x,β, t) x ** rect x CCD, CCD t rect * t k k x t,, si x CCD CCD π β β Int x K, K ( π k x, π k ) si( f t ) Int 1 1, x K K Das auf die CCD-atrix abgebildete onitorsignal wird mit der Pixelapertur gefaltet und während der Integrationszeit integriert. Dabei ist besonders bei 1-Chip-CCD-atrizen zu beachten, daß xk, K, die Periode des itters, in dem die Daten erfaßt werden, wesentlich größer ist als die reite der Pixelapertur xccd, CCD, da die Pixel der anderen Farbauszüge zwischen den Pixeln der gleichen Farbe liegen. etrachtet man die leichungen im Frequenzbereich (14) und nimmt die maximal auftretende Ortsfrequenz des onitors mit fˆ an, so ergeben sich folgende Relationen für zwei wesentliche Einsatzfälle der onitorbegutachtung: β ikro > 2 x K fˆ (15) x (16) CCD β akro < x eim etrachten von onitoren sollte man sich bei der eurteilung der Feinstruktur (Konvergenz, Kanalübersprechen) sicher im ereich β > β befinden, in dem ein Punkt auf dem onitor von mehreren Pixeln auf der CCD-atrix (auch des gleiches Farbkanals) erfaßt wird (ikrobereich). eht es dagegen um die eurteilung globaler Eigenschaften (leichförmigkeit, Farbdarstellung), so ist sicherzustellen, daß ein Pixel auf der CCD-atrix vom Licht vieler onitorpunkte ausgesteuert wird ( β < β akro akrobereich). Im akrobereich wird nur der leichwert des onitorsignals ausgewertet. Dazwischen kann es zu großen Aliasingproblemen kommen. Der renzbereich zwischen diesen beiden ereichen sollte sehr groß gewählt werden, da manchmal schon kleine geometrische Verschiebungen in der eßanordnung zu sehr großen eßfehlern führen können. Des weiteren können bei der eurteilung von CRT-onitoren noch Abtastprobleme in der Zeitdimension auftreten. Diese werden durch den zeilenweisen Aufbau des ildes verursacht, wenn die ilddatenerfassung nicht snchronisiert erfolgt (d. h. jedes Pixel erfaßt die Daten genau eines Strahldurchlaufes) oder die Anzahl der Strahldurchläufe bei nichtsnchronisierter Arbeitsweise zu klein ist (Problem der Abtastung modulierter rößen). Wird die Integrationszeit entsprechend der Wiederholzeit für einen ildaufbau gewählt ( tint = t ), so entstehen keine Erfassungsprobleme, wobei das in der Praxis schwer zu bewerkstelligen ist. Wird auf bestimmte Ereignisse im ildaufbau snchronisiert (z.. Vertikalsnchronsignal), so kann tint t gewählt werden. Dabei kommt es auf die Nachleuchtzeit und den Snchronisationszeitpunkt an, welche enauigkeit eingehalten werden muß, um bei der Auswertung der ilddaten keine Fehler zu machen. Kann man das ild nicht snchronisieren, so muß die Integrationszeit mit tint >> t gewählt werden, wobei immer ein Restfehler übrig bleibt, der bei der Wiederholung der essung abgeschätzt werden kann oder aus sstemtheoretischen Überlegungen abzuleiten ist. 5.3 eispielbilder eines Computermonitors it Hilfe einer ehrkanal-spektralmeßkamera SK98 wurden einfache Testbilder (ild 12 und ild 13) aufgenommen, um die oben beschriebenen Effekte darzustellen. Die Detailstruktur wurde mit einem ikroobjektiv vom Tp TT077 (ß' = 0.77) erfaßt. In ild 14 und ild 15 ist deutlich zu erkennen, daß der Computermonitor im egensatz zum ikro (13) (14) TechnoTeam ildverarbeitung mbh 9/12

10 DSTN-Displa die Linien viel mehr verschmiert. Dies passiert sowohl in horizontaler als auch in vertikaler Richtung. Die Vergrößerung des verwendeten ikroobjektivs ist bei der DSTN-Aufnahme schon an der renze. Das kann man sehr gut an den Farbsäumen erkennen, die sich an den Rändern der einzelnen Pixel ausbilden. (Die Aufnahme wurde um den Faktor 2 gegenüber der Computermonitoraufnahme vergrößert.) ild 12: Testbild für akroaufnahmen ild 13: Testbild für ikroaufnahmen ild 14: Pixelstruktur eines DSTN-Displas erfaßt mit Hilfe eines ikroobjektivs ild 15: Pixelstruktur eines Computermonitors erfaßt mit Hilfe eines ikroobjektivs Die leichförmigkeit läßt sich mit der Leuchtdichtemeßkamera LK98 beurteilen. it diesem Sstem können ortsaufgelöst Leuchtdichten erfaßt werden. Durch die große andbreite der spektralen Zusammensetzung ist hier die V()-Anpassung sehr wichtig. Durch die bei der Vollfilterung begrenzten öglichkeiten und durch die starken Chargenschwankungen werden f1 -Kennwerte im ereich 2.5 bis 4% erreicht. Wie ild 16 zu entnehmen ist, reicht dies aber aus, um mit hoher enauigkeit im gesamten durch den TechnoTeam ildverarbeitung mbh 10/12

11 onitor darstellbaren ereich zu messen. Wird eine SK98 verwendet und die atrizierung auf die onitordarstellung angepaßt, ergeben sich die in ild 17 dargestellten eßfehler. ild 16: Notwendiger Korrekturfaktor, durch die spektrale Ausstrahlung bei onitormessungen ild 17: eßfehler, durch die spektrale ewertung bei optimaler atrizierung 6 Anwendung Für die Erfassung von ildvorlagen unter bekannten edingungen (z.. Druckvorlagen bei Tageslichtart D65) kann man mit Hilfe der oben abgebildeten relativen spektalen Empfindlichkeiten (ild 6) und entsprechend optimierten atrizierungen (siehe leichung (8)) Farbwiedergabeindizes (DIN6169 Teil 6) im ereich von 85 erreichen. Das reicht für eine Darstellung allgemeiner Szenen aus, wobei zu bemerken ist, daß stets an die eleuchtung angepaßt werden muß und daß die Abweichungen der Farbvalenzen bei sehr schmalbandigen Spektralreizen trotz entsprechender angepaßter Optimierungen relativ hoch bleiben. 6.1 Ortsaufgelöste Farbvergleiche Die ortsaufgelöste eurteilung von Farbabweichungen ist ein bevorzugtes Einsatzgebiet. ei feststehenden und gut zu beschreibenden edingungen können über angepaßte Transformationen Farbvalenzen von ustern und Proben verglichen werden. Dies ist besonders in der Produktionskontrolle notwendig, um die Schwankungen der Farbvalenzen zu erfassen. Diese essung ersetzt aber nicht die Erfassung der spektralen Zusammenhänge, die über ein Spektrometer erfolgen muß. 6.2 HighDn-Farbbilder Die Farberfassung kann natürlich auch im Dnamikbereich hochauflösend sein. Das dazugehörige Vorgehen soll anhand der Erfassung des Spektrums einer HQI-Lampe dargestellt werden. Dieses eispiel dient nur der Demonstration, da man Spektren mit Hilfe eines Spektrometervorsatzes im allgemeinen einer SW-atrix erfaßt. Die Daten der HighDn-Aufnahme werden ohne die Ortsentzerrung in R-Daten umgewandelt. Das heißt, die x-achse ist nichtlinear verzerrt (Prismenspektrometer). ild 18: Aufnahme des Spektrums einer HQI-Lampe mit einem Spektrometervorsatz an einer SK98-Kamera (Darstellung linear, Log 2 Dekaden, Log 3 Dekaden und Log 4 Dekaden) ild 18 zeigt die Daten in verschiedenen Ansichten. Dabei werden die Daten so skaliert, daß die Farbart weitgehend erhalten bleibt und nur die Luminance auf mehrere Dekaden logarithmisch skaliert wird. TechnoTeam ildverarbeitung mbh 11/12

12 ild 19 zeigt die ikrostruktur eines TFT-Displas (senkrechte und waagerechte Linen, siehe ild 13) in verschiedenen Ansichten, die für bestimmte Analse oder Einstellaufgaben geeignet sind. ild 19: ikrostruktur eines TFT-Displas (links linear skaliert, itte logarithmisch skaliert über 4 Dekaden, rechts Luminance (linear)) 7 Danksagung Die Autoren möchten sich bei den itarbeitern des Lichttechnischen Institutes der Technischen Universität Ilmenau für die Unterstützung bei der Durchführung unserer zahlreichen essungen bedanken. Literatur: [1] Schmidt, F.; Weh, S.; Schlichting,.; Krüger, U.: Digitale CCD-Kameras mit hoher Quantisierungsauflösung Analse&Design, 45. Jahrbuch für Optik und Feinmechanik 1998, S , 1998 [2] Fischbach, I.; Krüger, U.: Erfassung photometrisch richtiger Daten mit CCD-Kameras, 43. Internationales Wissenschaftliches Kolloquium, Technische Universität Ilmenau, , and 1, S , Ilmenau, (1998) [3] Richter, : Einführung in die Farbmetrik, Verlag Walter de ruter, erlin New York, 1981, 2. Auflage [4] Luther, R.: Aus dem ebiet der Farbreizmetrik. Zeitschrift für techn Phsik, Nr. 12, S , 1927 [5] AZeT: Ortsauflösende Farberkennung. Ssteme 9/98, S , (1998) [6] VS-R-P: LIQUID CRYSTAL TUNALE FILTER, [7] Rieve, P.; öhm,.: Elektrisch steuerbare Farbsensoren. Proc. ildverarbeitung '97, Forschen, Entwickeln, Anwenden; Herg.: R.-J. Ahlers, , Esslingen, (1997) [8] rafiken aus AFA: Einführung in die digitale Fotografie, [9] Lenz, R.: Digitale Farbkamera für die elektronische Fotografie. Patentschrift DE C1, PD: , (1997) [10] Schlichting,.: Ein neues Konzept der Primärdatengewinnung bei Single-Chip-CCD-Farbkameras. 40. Internationales wissenschaftliches Kolloquium, Ilmenau, and 1, S , 1995 [11] Schmidt, F. ; orgeneier, D., Schlichting,.; Krüger, U.: Farbmetrische ewertung von osaikfiltermatrizen für Einchip-CCD-Sensoren, 42. Intern. Wiss. Kolloq. D. TU Ilmenau, [12] Krüger, U.: Ansätze für sstemtheoretische Untersuchungen von Farbaufnahmesstemen mit CCD-Sensoren. elegarbeit, Technische Universität Ilmenau, 1994 [13] Son: Datenblätter CCD-Komponenten. ICX085AK; über [14] Schmidt, F.; Krüger, U.: Einsatz von Standard CCD-atrizen für photometrische eßzwecke Analse und Design von Kameras mit hoher Auflösung und enauigkeit. FRAOS CCD Forum '99, , ünchen, (1999) [15] Stokes,.; Chandrasekar, S.: Standard Default Color Space for the Internet sr, Version 1.10, , [16] ICC Profile Format Specification, International Color Consortium, Version 3.4, [17] Wszecki,.; Stiles, W.S.: Color Science: concepts and methods, quantitative data and formulae, Second Edition, Wile, New York, 1982 [18] Sharma,.; Trussell, H. J.: Color scanner performance trade-offs. in Proc. SPIE: Color imaging: deviceindependent color, color hard cop, and graphic arts, Jan. 1996, vol. 2658, pp [19] Sharma,.; Vrhel,.J.; Trussell, H. J.: Color imaging for ultimedia. Proc. IEEE, vol. 86, no. 6, pp , Jun TechnoTeam ildverarbeitung mbh 12/12