Die Moiré-Problematik ist bei hybriden Kameras mit Videofunktionen von großer Bedeutung, weil sich Filter, Bildbearbeitungsmechanismen und Aufnahmeprozesse nicht gleichermaßen für die Videoaufnahme wie für die Fotoaufnahmen eignen. Moiré entsteht im Allgemeinen, wenn zwei regelmäßige Strukturen, wie zum Beispiel Linienraster oder Rasterpunkte, gegeneinander verschoben übereinander liegen. Es entsteht dann eine neue Struktur, die keiner der beiden ursprünglichen Muster entspricht.
Diese Moiré-Erscheinungen sind nicht nur in der Kameratechnik ein bekanntes Phänomen sondern vor allem in der Drucktechnik durch die übereinander liegenden Punktraster.
In der Kameratechnik zählen Moiréeffekte zu den Aliasfehlern. Sie entstehen an Motiven mit feinen Strukturen, zum Beispiel an Kleidung, Stoffen oder Häuserfassaden. An diesen Stellen interferiert der Bildinhalt mit dem regelmäßigen Sensorlayout von digitalen Kameras. Die fein aufgelöste Struktur kann dann nicht mehr durch den Sensor aufgelöst werden. Man spricht dann in diesem Fall auch von Unterabtastung. Daraus resultieren parasitäre, meist farbige Überlagerungserscheinungen, die sich bei jeder Blickwinkeländerung der Kamera ständig ändern und bei bewegter Kamera anfangen, sich zu bewegen und im Bild zu „wabern“. Bei ihrer Bachelorarbeit ging es nun um die Entwicklung eines praxisnahen Testverfahrens zur Untersuchung von Moiré-Erscheinungen bei digitalen Fotokameras mit Videofunktion, und zwar im Einzelnen um die
- Definition von besonders kritischen Oberflächenmerkmalen und Mustern und um die
- Analyse und den Vergleich verschiedener Kamerasysteme hinsichtlich ihrer Moiré-Anfälligkeit bei der Videoaufnahme.
Moiré tritt nicht bei der Verwendung von Filmmaterial auf, sondern nur bei digitalen Kameras mit regelmäßigem Abtastraster. Das liegt daran, dass das Filmmaterial aus lichtempfindlichen Silberhalogenidkörnern unterschiedlicher Größe besteht, die in statistischer Verteilung in der lichtempfindlichen Schicht untergebracht sind. Diese statistische Verteilung verhindert jegliche Moirébildung. Ist die Auflösungsgrenze des Objektivs oder des Materials erreicht, so werden die feinen Linien nicht mehr aufgelöst und erscheinen zunehmend unschärfer (Bild 1).
Moiré in der digitalen Kameratechnik
In der digitalen Kameratechnik gibt es zwei unterschiedliche Arten des Moiré, und zwar das Luminanz- und das Farbmoiré. Das Luminanzmoiré entsteht durch die Wechselwirkung von Objektstruktur und Pixelmatrix. Betrachtet man zum Beispiel einen monochromen Sensor dann liegt das Muster des Objekts auf der Sensorstruktur in einem bestimmten Winkel und in einem bestimmten Größenverhältnis zueinander übereinander. Pro Sensorpixel wird eine einzige Helligkeitsintensität gemessen. Probleme ergeben sich dann, wenn die Details des Objekts nicht passend auf das Raster des Sensors fallen. Ist die Ortsfrequenz des Bildinhalts zu hoch entstehen in regelmäßigen Abständen Punkthaufen, die das Auge als neue Struktur, eben als Moiréerscheinung, wahrnimmt.
Das Farbmoiré ist keine klassische Moiré-Erscheinung und resultiert indessen aus der Verwendung von Sensoren mit Bayer-Pattern, also mit aufgetragenen Farbfiltern vor den lichtempfindlichen Sensorzellen. Dabei besteht das Bayer-Muster im Allgemeinen aus je zwei Grünfiltern und einem Rot- bzw. Blaufilter vor den Einzelelementen des Sensors. Aus dieser Filteranordung wird mathematisch der RGB-Farbanteil des einzelnen Sensorpixels berechnet. Die Berechnungen der fehlenden Farbwerte wird auch Demosaicing genannt. Bei der Farbinterpolation wird angenommen, dass benachbarte Pixel auch die gleiche Farbinformation enthalten. Ist dies aber nicht der Fall, "verrechnet" sich der Algorithmus und das entsprechende Pixel im Bild wird in falscher Farbe dargestellt. Diese Berechnungen sind recht komplex und können vor allem an Stellen mit sehr feinen Strukturen und hohem Kontrast zu Fehlern führen, die sich als farbiges Moiré bemerkbar machen. Das Demosaicing ist also die wesentliche Ursache für das Farbmoiré.
Abhilfen
Tiefpassfilter
Es gibt nun eine Reihe von Maßnahmen, mit denen sich diese Moiréerscheinungen allerdings nicht eliminieren sondern nur verringern lassen. So werden in elektronischen Kameras heute vielfach Tiefpassfilter eingesetzt, um bestimmte Störanteile im Bildsignal herauszufiltern und Ortsfrequenzen, die zu hoch für den Sensor sind, zu sperren. Diese Tiefpassfilterung kann entweder über ein optisches Bauelement im Strahlengang realisiert oder auch durch elektronische Signalnachbearbeitung erreicht werden (Bild 2).
Diese optischen Tiefpassfilter sind dann auf den Pixelpitch, also auf die Abstände und die Größe der Pixel, angepasst. Sie weiten die Lichtstrahlen ein ganz klein wenig auf, sodass eine gewisse Unschärfe entsteht, die die visuelle Erkennbarkeit reduziert. Im Idealfall müsste allerdings der Tiefpass ab der Grenzauflösung des Sensors die Signalanteile mit höherer Ortsfrequenz radikal „abschneiden“. Derartige Filter sind technisch nur schwer herstellbar, so dass trotzdem Restfehler verbleiben. Der Kamerakonstrukteur kann mit dieser Methode nur versuchen eine „gefällige“ Balance zu schaffen zwischen Unschärfe und Moiréerscheinung. Optische Tiefpassfilter waren bisher bei fast allen Kameras mit Bayer-Pattern Standard. Immer mehr geht man insbesondere bei besonders hochwertigen Kamera nun dazu über, auf das Tiefpassfilter zu verzichten.
Andere Methoden
Die zweite Möglichkeit, Alias und Moiré zu reduzieren, liegt in der Erhöhung der Pixelanzahl gegenüber der Auflösung des ausgegebenen Bildes. Man spricht dann von Oversampling. Damit wird gewissermaßen die Abtastfrequenz erhöht, damit es zu weniger Artefakten kommt und die Grenzfrequenz des Sensors höher liegt als das kleinste darstellbare Element.
Farbmoiré bei der Videofunktion
Für die Vermeidung von Farbmoiré bei der Videofunktion kommt hinzu, dass die meisten Kameras in der Foto-Version eine deutlich höhere Auflösung als beispielsweise für Video-HD-Aufnahmen haben, so dass eine weitere Berechnung zur Umsetzung der Bildpunkte in den Videostandard 1080 Bildpunkte/Bildhöhe erforderlich wird (s.a. Bild 2). Dabei handelt es sich nicht um geradzahlige Teilmengen der Originalauflösung des Bildsensors. Dadurch ergeben sich bei der Umrechnung Artefakte, die ebenfalls als unterschiedlich starkes Moiré erkennbar sind. Es gibt unterschiedliche Methoden, wie die Umrechnung erfolgt, beispielsweise die Methode des Pixelbinning, Lineskipping oder Downsampling, die ihre jeweiligen Vor- und Nachteile haben und das Auftreten von Moiré-Erscheinungen beeinflussen.
Schließlich versucht man, durch zusätzliche Methoden bei der Signalverarbeitung die Sichtbarkeit von Farbmoiré zu reduzieren. Dazu gehört zum Beispiel der Versuch, die entstehenden Moiré-Farbmuster im Bildsignal automatisch zu erkennen und die entstehenden Farbanteile zu entsättigen.
Testverfahren
Die Referentin stellte dann im weiteren Verlauf ihres Vortrags verschiedene technische Testverfahren vor, im Wesentlichen grafische Testtafeln, die bei verschiedenen Kamerafirmen und Testinstituten zur Anwendung kommen. Zum Teil enthalten sie auch reale Gegenstände im Bild und nicht nur reine zweidimensionale Muster. Es erschien ihr aber sinnvoll, da speziell ja Moiré getestet werden sollte, eine eigene Testtafel zu entwickeln. Ferner kam es ihr darauf an, auch die Bedingungen für die Bewegung der Kamera, beispielsweise Fahren, Schwenken und Neigen, so festzulegen, dass sich exakt reproduzierbare Bewegungen ergeben. Denn gerade bei der Kamerabewegung gibt es besonders störende, wechselnde Farbmoiré-Erscheinungen. Dafür wählte Sie das an der Hochschule für Medien in Stuttgart vorhandene Motion-Control-System (ein computergesteuerter Kamerakran). Mit ihm sind über einen Rechner einzugebende Bewegungen programmierbar, die sich immer wieder bei Abruf zeitlich und räumlich exakt reproduzierbar ausführen lassen.
Die Testtafel wurde für die Aufnahme von HD-Videos mit Kleinbild-Fotokameras und einem Objektiv von 35 mm Brennweite ausgelegt. Der Bildausschnitt im 16:9-Format beträgt 2058 × 1157 mm. Das Testmotiv enthält grafische Elemente und praxisrelevante Oberflächen, also sowohl technische und fotorealistische Motive. Für den fotorealistischen Teil suchte sie in Stoffhandlungen und Kurzwarengeschäften vorab über 70 unterschiedliche Materialien mit unterschiedlichen Strukturen und Rasterweiten aus und untersuchte sie auf ihre Verwendbarkeit für den entsprechenden Anwendungsfall. Zu den letztendlich gewählten 22 Materialproben gehörte zum Beispiel ein Fliegengitter aus Polyäthylen mit einer Rasterweite von 1,4 mm, eine Strumpfhose mit 40 DEN mit einer Rasterweite von 0,5 mm, ein Aluminium-Streckgitter mit 0,6 mm Rasterweite, karierter Baumwollstoff mit 2 mm Rasterweite und ein Fischgrätmuster aus Baumwollstoff mit 0,8 mm Rasterweite. Die Materialien liegen mit ihrer Auflösung und ihrer Rasterweite bei der für das HD-Format errechneten Grenzauflösung bei verschiedenen unterschiedlichen praxisnahen Entfernungen für 540 Lp/ph Auflösung (Linienpaare pro picture height (Bildhöhe), also der halben Frequenz von 1080 Zeilen nach dem Shannon-Theorem) oder darüber (Bild 3).
Mit dieser Anordnung wurden letztendlich vier Fotokameras mit Videofunktion und eine professionelle digitale Kinokamera als Referenz getestet. Aus technischen Gründen konnte für die Aufnahmeserie nicht stets das gleiche Objektiv bei den Fotokameras verwendet werden, sodass die vom Hersteller dafür vorgesehenen Objektive gleicher oder sehr ähnlicher Brennweite zur Anwendung kamen, die natürlich auch das Moiré beeinflussen. Zwei der Fotokameras enthielten kein optisches Tiefpassfilter. Bei der nur als Referenz gewählten professionellen Kinokamera, die gegenüber den Fotokameras einen kleineren Super35mm-Sensor hatte, wurde eine relevante Brennweite anstelle der 35 mm Brennweite verwendet.
Mit den Fotokameras entstanden insgesamt 172 verschiedene Szenen mit unterschiedlichen Blendeneinstellungen, bei unterschiedlichen Empfindlichkeiten und mit unterschiedlichen Einstellungen in der Bildverarbeitung. Dabei enthielt eine Aufnahmesequenz jeweils verschiedene Abstände zur Testwand sowie sowohl statische Aufnahmen als auch Pan, Tilt und Rollaufnahmen
Analyse
Abschließend aber nicht mehr zur eigentlichen Bachelor-Arbeit gehörend erfolgte dann auch eine Analyse der Szenen. Allerdings gibt es keine metrischen oder objektiven Anhaltspunkte für Moiré, es ist also ein qualitativer aber nicht definiert mit Vergleichswerten quantifizierbarer Bildfehler. Es wurden deshalb eigene Bildqualitätsfaktoren bestimmt, unter denen die Aufnahmen ausgewertet wurden. Dabei waren zum Beispiel auch Fragestellungen, welche Abstände sind mit welchen Bewegungen besonders interessant und anderes mehr. Die Bewertung konzentrierte sich letztendlich auf die qualitative Bewertung der Moiré-Erscheinungen, der Grenzauflösung, der Schärfe und des Gesamteindrucks.
Ein eigens dafür entwickelter zehnseitiger Auswertebogen wurde erstellt. Die Ergebnisse der Aufnahmen wurden rein subjektiv von drei Probanden dort eingetragen und deren Aussagen zu einem Gesamtresultat zusammengefasst. Trotz der geringen Anzahl an Probanden (für eine größere Anzahl stand leider keine Zeit zur Verfügung) ließ sich doch ein ziemlich klares Ergebnis erreichen, weil die Unterschiede derart groß waren, dass selbst eine deutlich größere Anzahl kaum zu einem anderen Ergebnis hätte kommen können. Die Kameras wurden nicht nach ihren Typen unterteilt und es wurden auch keine Marken genannt, weil zum Teil noch Sperrfristen auf der Arbeit liegen aber sich auch Wettbewerbsverzerrungen ergeben könnten, durch die in der Zwischenzeit geänderte Firmware. Es zeigte sich, dass vor allem bei Glencheck-Stoff Unterschiede am deutlichsten zutage traten, wie das Bild mit den Einstellungen von vier Kameras nebeneinander zeigt (Bild 4).
Die Unschärfewirkung der Kamera 3 wurde von den Probanden als angenehmer bewertet als die Aliasfehler bei den Kameras 2 und 4.
Fasst man alle Untersuchungen zusammen, so ließen sich deutliche Unterschiede zwischen den vier Kameras formulieren. Die hohen Kompressionsfaktoren bei der Kamera 1 liegen wahrscheinlich an einem nicht so günstigen Codec, am besten wurde die Kamera 2 in der Gesamtheit bewertet (übrigens die einzige professionale digitale Kinokamera im Test), weil die Moiré-Erscheinungen nur gering farbig waren, Kamera 3 zeigte ähnlich geringe Moiré-Erscheinungen bei allerdings deutlich geringerer Schärfeleistung, und Kamera 4 zeigte sehr stark ausgeprägte farbige Moiré-Erscheinungen bei durchschnittlicher Schärfe
Letztendlich lässt sich festhalten, dass mit dem von der Referentin entwickelten Verfahren reproduzierbare Messleistungen erreicht werden konnten und dieser Messaufbau besonders für Kamerahersteller interessant sein dürfte, die daran Weiterentwicklungen des Sensors und der Bildsignalverarbeitung überprüfen können.
Persönliche Bewertung des Berichterstatters
Man muss sich bei der Beurteilung des Vortrags zwei Dinge vor Augen führen, einmal, dass es sich um eine Bachelorarbeit handelt, bei einem Thema, das von seiner Problematik her mit Sicherheit eine Masterarbeit, wenn nicht gar eine aufwendigere mathematisch die Sache zu betrachtende Promotionsarbeit rechtfertigen würde. Zum anderen ging es nicht darum, das Thema Moiré in all seine Facetten und möglichen Lösungsversuchen darzustellen und zu beurteilen, sondern sich ein Testverfahren dafür zu überlegen und seine brauchbare Anwendung in der Realisierung zu prüfen. Das ist voll gelungen und hat zudem noch einige Erkenntnisse zusätzlich gebracht. So zum Beispiel, dass sich aufgrund der gefundenen deutlichen Erkennbarkeit der Testaufwand in der Praxis künftig vielleicht sogar noch etwas vereinfachen und reduzieren lässt.
Es konnte überdies deutlich gezeigt werden, dass das Farbmoiré besonders störend ist und dass sich durch das Weglassen des bisher zum Einsatz gelangenden Tiefpassfilter eine auf das Farbmoiré bezogene deutliche Verbesserung ergibt, wenngleich man sich dafür andere Nachteile einkauft, die aber wohl weniger oder seltener sichtbar und möglicherweise mit zusätzlichen Methoden besser zu reduzieren sind.
Moiré-Erscheinungen sind grundsätzlich physikalisch bedingt und nie zu eliminieren, weil sie durch ihre geometrisch gleichmäßige Form und Anordnung der Pixelsensoren mit Linienmustern in der realen Welt korrelieren.
Das störende Farbmoiré ließe sich ändern, wenn jeder einzelne Pixel aus mindestens drei RGB-Unterpixeln aufgebaut wäre, was sich bei extrem hoher Gesamtauflösung vielleicht mal eines Tages realisieren lassen könnte. Auch der von der Firma Sigma entwickelte Foveon-Sensor könnte eine Lösung zur Vermeidung von Farbmoiré sein, weil die drei Farbsensoren untereinander in der Tiefe des lichtelektrischen Bauelements angeordnet sind. Ob das in der Praxis tatsächlich der Fall ist oder andere sich daraus ergebende Probleme seine Verwendung beschränken, müsste man prüfen.
Das Prüfverfahren hat auch gezeigt, dass es für die allgemeine Beurteilung eigentlich erforderlich wäre, letztendlich quantitative Werte angeben zu können, um den Moiré-Grad zu verifizieren und vergleichend objektiv bewerten zu können. Man kann bereits aus dieser Versuchsanordnung sehen, dass dafür eine exakte Reproduzierbarkeit der Versuche unabdingbar nötig ist. Ob es allerdings gelingt, solch eine repräsentative Messgröße wirklich zu finden sehe ich eher als unwahrscheinlich an, denn auch bei der Körnigkeit des Filmmaterials oder beim Rauschverhalten der Bildsensoren gibt es bislang keine objektiv vergleichbaren numerischen Werte.
Und auf das Problem Farbmoiré bezogen ist zu vermuten, dass wir wohl auch in der Zukunft mit der Optimierung Moiré-Erscheinung versus Schärfeleistung im Bild leben müssen.
Text und Referentenfoto: © N. Bolewski
Bilder 1 bis 4: Ausschnitte aus Vortragsfolien der Referentin, © Verena Ecker