Das erforderliche Prinzip ist die Differenzwerte und Segment-Masken so zu kombinieren, daß die jeweils isolierten Störungsstrukturen lokalisiert beeinflußbar sind, wärend die übrigen Bildanteile möglichst unversehrt bleiben sollen. Um die verbleibende Reststörung zu beseitigen, ist eine Gradationsmaske kombiniert mit der dritten Differenzmatrix

Korrekturmatrix = ( Korrekturmatrix ) * Gradient / alpha

notwendig. Der Gradient markiert farbsepariert den Hintergrund auf dem das verbliebene Störungsareal bearbeitet werden soll. Er steuert den Ort der Korrektur und die Differenzmatrix definiert den Korrekturwert an diesem Ort. Der resultierende Operator selektiert mit Alpha den Bereich [110...225] und justiert die Korrekturwirkung - die nicht benötigenten Areale bleiben unbeeinflußt. Zur besseren Ansicht wieder invertiert und aufgehellt, sieht das Korrektur-Profil (Ausschnitt aus Bildmitte) so aus.

Das dritte Profil korrigiert schon fast vollständig, sodaß jetzt ein optimierendes Finishing machbar wäre. Wer jedoch kritisch hinsieht, erkennt noch die schwache Reststörung auf blau-grauem Hintergrund. Für unser Beispiel verzichten wir auf die vierte Korrektur und sind damit auch weniger exakt - es soll ja nur das Grundprinzip dargestellt werden, wie man mit etwas Mathematik individuelle Filter anwenden kann.

Zum Farbabgleich kann man stichprobenartig einige ungestörte XY-Bildpunkte direkt aus dem "Original" vermessen im Vergleich zum aktuellen Korrekturergebnis, um festzustellen, wie sich die Farbwerte durch alle bisherigen Prozesse verschoben haben. Daraus lassen sich die Farb- und Helligkeits- Korrekturwerte als Referenz für das gesamte RGB-Abbild gewinnen. Die Probemessungen zeigen: Die Dunkelareale müssen etwas angehoben und die hellen Bereiche etwas abgesenkt werden.

Diese Abweichung vom idealisierten Original ist die Folgewirkung von nicht optimalen Korrekturen in einem kleinen RGB-Zahlenraum. Die Korrektur sollte die originale Farbwert-Gewichtung möglichst natürlich rekonstruieren. Hierfür kann man aus den vorherigen Probemessungen eine Farbwertfunktion erstellen und als Farbtonkurve anwenden.

Abschließend werden die Gradienten-Pixel auf der gesamten Bildebene an den Schärfekanten mit einer entsprechend klein dimensionierten Shift-Funktion verdichtet, um die Schärfekanten maßvoll zu glätten. Die Shift-Funktion versetzt die umliegenden Pixel in Richtung der maximalen Schärfegradienten, ähnlich wie Distortion oder Morphing.

Das Ergebnis ist nun ein halbwegs neutrales Master, das dem ungestörten Original ziemliche nahe kommen sollte - und ein möglichst neutrales und natürliches Ergebnis ist stets Ziel einer Rekonstruktion. Danach kann man nach Bedarf immer noch etwas verschlimmbessern, beispielsweise die reflektierenden Wassertropfen per Maskenausschnitt einsetzen. Das aber wäre manuelle Handarbeit oder verlangt eine komplexere Automatisierung und die kostet Zeit.

Zum Vergleich das beschädigte Original ...

Fazit: Selbst beim CMOS-Error ist nicht alles verloren. Obwohl wir auf die vierte Korrekturmatrix verzichtet haben, ist ein brauchbares Ergebnis zu erreichen.

Da diese Kamera offensichtlich einen konstanten und regelmäßigen Fehler generiert, bietet sich für weitere Abbildungskorrekturen eine Automatisierung der Funktionen (RGB,xy) per Script, Compiler oder per programierbarem Filter an. Ein Filter-Script sollte sowohl bei Photoshop wie auch bei Gimp oder Corel-Photomaint machbar sein. Regelmäßige Störungen mit konstanter Periodizität lassen sich einfacher automatisiert eliminieren als statistisch gestreute Fehler. Random-Störungen in allen Farbkanälen, deren Rauschsignal mit filigraner Bildinformation variiert und überlagert, erreichen die Grenze der Machbarkeit einer automatisierten Filterung.    km-061, nvs-067

Hinweis: Klaus M. ("Astro-Klaus") und Niko v.S. zeigen in den DIP-Tutorials, wie man solche Prozesse automatisieren kann und welche Filter benötigt werden. Voraussetzung ist Interesse und etwas Programmierkenntnis.