Besser klappt das mit dem neuen Kamera-System, das gerade in Nature vorgestellt wurde. Dabei verwendet man einen raffinierten Trick: Man überlagert das Bild, das man aufnehmen möchte, mit einem “zufälligen” (eigentlich pseudo-zufällig, weil die verwendeten Zufallszahlen von einem Computeralgorithmus generiert werden [Ha, wieder der Ablenkungstrick!] ) Muster, quasi einem Rauschen. Dazu schickt man das Signal auf eine Anordnung von Mikrospiegeln (ein digital micromirror device) [Hey, cool, ich habe gerade den Artikel hier gefunden, da kann ich noch ein bisschen was klauen…], die das Signal unterschiedlich stark reflektieren.
Am Ende hat man also ein Signal, dem quasi ein Rauschen überlagert ist – jeder der sich schon mal über blöde farbige Kleckse in einem Digitalfoto geärgert hat weiß, dass man das eigentlich nicht so gern hat. Rauschen sorgt dafür, dass man Informationen verliert – da gewinnt man doch nichts!?
Stimmt. Man nutzt bei dieser Kamera aber aus, dass man keine beliebigen Szenen fotografiert, sondern solche, bei denen wenig Signal und viel Hintergrund vorhanden ist, beispielsweise eben Lichtflecken. Im Artikel heißt das vornehm, dass das Signal “spatiotemporal sparsity” besitzt , also “raumzeitlich ausgedünnt” ist. [Toll, ich habe ein fies klingendes Fachwort aus dem paper geholt und erklärt – dann denkt hoffentlich jeder, dass ich den Rest auch verstanden habe und es im Zweifel an ihm selbst liegt, wenn die Erklärung etwas unklar wirkt.]
Das Bildsignal wird dann auf eine Streak-Kamera gelenkt. Dort sorgt jetzt wieder das elektrische Feld dafür, dass die Elektronen je nach genauer Zeit, zu der das Signal eintrifft, unterschiedlich stark beschleunigt werden. Das Bild wird dabei sozusagen “aufgefächert” – die Information wird auf mehr Bildpunkte in der CCD-Kamera verteilt, als wir am Ende als Bildauflösung haben wollen. Das erlaubt es dann mit einem cleveren Optimierungsalgorithmus [wie immer der funktioniert, will hoffentlich wirklich niemand wissen…] die eigentliche Bildinformation zu rekonstruieren.
[Hmm, irgendwie verstehe ich noch nicht so ganz, ob man da nun ein einzelnes Bild rekonstruiert oder gleich mehrere. Steht weder im nature-Begleitartikel so richtig klar drin, noch habe ich es im Artikel verstanden. Mist, das fragt bestimmt einer in den Kommentaren, wenn ich das nicht erkläre. – Hey, Moment mal, vielleicht lohnt es sich doch mal, auf die Formeln im Artikel zu gucken, die sehen ja gar nicht so kompliziert aus. Tatsächlich, da steht man rekonstruiert I(x,y,t), also die Bildinformation über die Zeit.]
Das besondere an der neuen Technik ist, dass sie es erlaubt, aus einem einzigen “Bild” auf der CCD-Kamera mehrere zeitlich hintereinander liegende Teilbilder zu rekonstruieren. [Hey – zum paper gibt es noch ein bisschen Extra-Material, das sogar bei nature frei verfügbar ist. Das klaue ich sofort.] Ein bisschen klarer wird das vielleicht mit diesem Bild (aus den “extended data figures):
Aus Gao et al., s.u. extended data
Der blaue Klotz soll die Bildinformation darstellen – die hat drei Komponenten, eine in x- und y-Richtung und eine für die Zeitabhängigkeit. Dann wird dem ganzen das zufällige Muster überlagert und dann durch die streak-Kamera das Signal sozusagen verkippt (temporal shearing). Auf der CCD-Kamera hat man dann Bildinformation, bei der aber jedes Pixel Informationen aus mehreren Zeitpunkten vereint (der gescherte Klotz wird sozusagen von oben auf den CCD-Chip abgebildet). Aus dem Endsignal (im Bild das Em,n) wird dann mit einem Algorithmus das ursprüngliche Signal rekonstruiert – was nur klappt, weil man die überlagerte Störung genau kennt und weil das Ausgangssignal zu einem großen teil keine Bildinformation enthält (das war ja das mit der “spatiotemporal sparsity”). [Hey, klingt jetzt wirklich fast so, als hätte ich es doch verstanden – hmm, habe ich es vielleicht sogar verstanden?]
Mit dieser schicken Technik kann man dann beispielsweise aufnehmen, wie Licht an der Grenzfläche zwischen zwei Medien gebrochen wird (Videos dazu gibt es hier auf der Nature-Seite, kann ich nur sehr empfehlen). So sieht das aus:
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