Michael Bätz erzählt mir von einem Seminar in London. London, die Überwachungsstadt überhaupt. Allein die städtischen Verkehrsbetriebe haben rund 83.000 Kameras in Bahnhöfen, U-Bahn-Stationen, Zügen und Bussen im Einsatz. Einfach alles wird überwacht, vom Kiosk bis zur öffentlichen Toilette. Die nationale Zentrale der Nummernschild-Erkennung kann 50 Millionen Fahrzeuge pro Tag überprüfen.
Die bloße Anzahl an Kameras, macht eine Überwachung allerdings nicht erfolgreich. Häufig befinden sich veraltete Geräte im Einsatz, die zwar durch ihre Größe einschüchternd wirken mögen, doch in der Praxis ein unschärferes Ergebnis darbieten als jede Smartphone-Kamera. Aus diesem verschwommenen, verpixelten Material versucht Michael Bätz von der Frierich-Alexander-Univeristät, das Beste herauszukitzeln. Er ist Experte für Super Resolution – kurz SR.
Mittels Super Resolution kann der Betrachter mehr Informationen aus einem unscharfen Bild herauslesen, als das Ausgangsmaterial eigentlich hergibt.
Ein weiteres Problem bei vielen Überwachungskameras ist neben der Unschärfe auch die Bildfrequenz. Um die Datenrate möglichst klein zu halten, nehmen veraltete Kameras oft nur ruckelige Bilder auf. Huscht die verdächtige Zielperson schnell durch den Kamerabereich, bleiben den Beamten letztlich vier verschwommene Bilder zur Fahndung.
Abhilfe schafft die Multiframe-Methode. Bei der setzt Bätz mehrere niedrig aufgelöste Bilder einer Szene zusammen. Anschließend errechnen Algorithmen die Vektorlänge, um die die Pixel von einem Bild zum anderen verschoben sind. So kann der Super Resolution Experte Zwischenframes erzeugen. Bätz spielt mir eine Videosequenz ohne Zwischenframes vor, danach die gleiche mit.
„Wie von Super Nintendo zu PS3“, sage ich und bin erstaunt.
„Nicht jeder Algorithmus passt auf Anhieb. Man muss oft lange probieren, ehe sich eine Verbesserung einstellt“, erklärt mir Bätz.
Seine Arbeit habe nichts mit Kriminalistik zu tun, verrät er mir. Ich frage ihn, ob die Kriminalpolizei nicht an den Möglichkeiten dieser Technik interessiert sei. Bätz lacht. „Sicher“, sagt er, „wenn sie wüssten, dass es so eine Möglichkeit gibt, bestimmt.“ Er erinnert sich noch gut an ein Seminar zum Thema Super Resolution in London, bei dem es auch um Personenerkennung ging. „Interessant war der Ansatz, dass es nicht immer nur um das Erkennen von Gesichtern und Nummernschildern geht, sondern dass auch Details wie zum Beispiel der Anhänger einer Kette oder die Marke der Schuhe für die Ermittlungen entscheidend sein können.
Wir verabschieden uns per Handschlag und mir fallen erneut die vielen Festivalbändchen an seinem Gelenk auf. Ich hätte nicht gedacht, dass mein Besuch im Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung so sympathisch und locker ablaufen würde. Im Bus Richtung Innenstadt fällt mir dann auf, dass ich es offensichtlich zu locker genommen habe, denn das Diktiergerät, ein Tascam, nahm eineinhalb Stunden lang nur Stille auf. Also versuche ich schnell alle Informationen, die mir noch im Kopf schwirren auf einen Block zu bannen. Tja, es gibt Leute, die entwickeln Algorithmen Videoanalyse, und es gibt Leute, die zu doof sind, ein Diktiergerät richtig zu bedienen.
Michael Bätz prüft auch inwiefern sich die Super-Resolution-Technik bei Weitwinkelaufnahmen anwenden lässt. Denn günstigere Objektive mit großen Aufzeichnungswinkeln weisen häufig eine Randunschärfe auf. In der Hobby-Fotografie wird dieser Effekt oft übersehen, da sich Hauptmotiv ohnehin in der Mitte des Bildes befindet. Bei Überwachungsaufnahmen können aber auch Randnotizen von entscheidender Bedeutung sein. Gut möglich, dass ein Verbrechen, das in der Zukunft begangen wird, durch Bätz‘ Pionierarbeit gelöst werden kann.
Bätz führt mir ein Beispiel vor – ich sehe nur Pixel und Zahlenpakete – und sagt: „In der Regel benötigen die Algorithmen nur Sekunden für die Bildbearbeitung. Kann sein, dass das Ergebnis danach noch etwas schwammig aussieht – hier kann ein Filter Abhilfe schaffen.“
Und das Ergebnis spricht für sich.
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