Von der Natur lernen: Mit den Augen der Biene

Der Zoologe Assoz. Prof. Dr. Manfred Hartbauer von der Karl-Franzens-Universität Graz nutzt den Sehsinn nachtaktiver Bienen und einer nachtaktiven Schmetterlingsart für eine innovative Bildverbesserungsmethode.

Nachtaufnahmen und unterbelichtete Fotos können durch die technische Imitation des Sehsinns nachtaktiver Insekten  mittels einfacher Berechnungen in Sekundenschnelle qualitativ verbessert werden. „Die Bilddaten kann man in einem programmierbaren Speicherchip parallel auf Ebene der Pixel rechnen lassen“, erklärt Hartbauer. Die Erfindung, die vor allem im medizinischen Bereich und in der Automobilindustrie zukünftig eine Rolle spielen könnte, sei bereits zum Patent angemeldet.

Die bemerkenswerte Sinnesleistung nachtaktiver Insekten, im Dunkeln nur mithilfe von Mond- oder Sternenlicht sehen zu können, inspirierte den Wissenschaftler, eine Nachtsichtmethode zu entwickeln. Der Ursprung des Prinzips liegt dabei in der Anatomie der Augen der Tiere: Sowohl der nachtaktive Schmetterling „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 Hartbauer aus.

Auf Basis von bereits bekannten Forschungsdaten von Prof. Eric Warrant konnte der Grazer Zoologe 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“, sagt Hartbauer. Herkömmliche Verbesserungsmethoden haben den Nachteil, dass das Sensorrauschen der Bilder nach der Bearbeitung verstärkt wird. Anders arbeitet der Bienenalgorithmus: Hier wird der Kontrast von unterbelichteten 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. „So rechnet die mathematisch hochkomplexe BM3D-Methode sehr lange, unser System ist da wesentlicher schneller“, erklärt Hartbauer.

Die Anwendungsgebiete für den Bienenalgorithmus sind nach Angaben der Universität Graz recht vielseitig. Sie reichen vom medizinischen Bereich wie der Fluoreszenzmikroskopie und der Radiologie über die Autoindustrie bis in die Überwachungstechnik.

Quelle: Karl-Franzens-Universität Graz