Was ist 3D-Bildverarbeitung?

Die 3D-Bildverarbeitung beschreibt die Übertragung von rohen Volumendaten in saubere, strukturierte und nutzbare digitale Bilder. Sie ist ein grundlegender Schritt in der digitalen Materialanalyse und in Simulationsabläufen, da alle nachfolgenden Auswertungen direkt von der Qualität der verarbeiteten Bilddaten abhängen.

Im Gegensatz zu 2D-Bildern bestehen 3D-Datensätze aus Voxeln, die als dreidimensionale Pixel verstanden werden können. Jedes Voxel repräsentiert ein kleines Volumenelement und speichert Informationen wie Grauwert oder Materialkontrast. Diese voxelbasierten Datensätze werden in der Regel durch bildgebende Verfahren wie Computertomographie (CT) und fokussierte Ionenstrahl-Rasterelektronenmikroskopie (FIB-SEM) erzeugt.

3D-Bilddaten werden in der Regel mithilfe von Röntgen-Computertomographie (CT), fokussierter Ionenstrahl-Rasterelektronenmikroskopie (FIB-SEM) und anderen volumetrischen Scanverfahren erfasst. Jedes Verfahren erzeugt Datensätze mit unterschiedlichen Auflösungen, Kontrasten und Artefakten, abhängig vom Material, den Scanparametern und den physikalischen Einschränkungen des Bildgebungssystems.

Auf hoher Ebene rekonstruieren alle diese Techniken ein 3D-Volumen aus einer großen Anzahl von Messungen. Die resultierende Bildqualität wird durch Faktoren wie die folgenden beeinflusst:

• Räumliche Auflösung
• Signal-Rausch-Verhältnis
• Kontrast zwischen Materialphasen
• Rekonstruktionsalgorithmen

Für alle Erfassungsmethoden gilt ein wichtiger Grundsatz: Die Bildqualität bestimmt die Ergebnisqualität. Wenn wichtige mikrostrukturelle Merkmale während der Erfassung nicht klar erfasst werden, können sie durch keine Nachbearbeitung vollständig wiederhergestellt werden. Die Bildverarbeitung baut daher auf der Erfassungsqualität auf und zielt darauf ab, die Daten innerhalb dieser physikalischen Grenzen zu stabilisieren, zu korrigieren und zu verbessern.

Bevor quantitative Analysen, Segmentierungen oder Simulationen durchgeführt werden können, ist ein strukturierter Bildverarbeitungs-Workflow erforderlich. Dieser Workflow konzentriert sich auf die Vorbereitung des Datensatzes, nicht auf dessen Interpretation.

Typische Ziele in dieser Phase sind:

• Fokussierung des Datensatzes auf den relevanten Bereich (z. B. Zuschneiden)
• Sicherstellung der geometrischen Konsistenz (z. B. Scheibenausrichtung, Neigungskorrektur)
• Normalisierung der Grauwerte (z. B. Kontrastierung)
• Reduzierung von Rauschen und Artefakten (z. B. Glättung)

Diese Vorbereitungsphase ist entscheidend, da spätere Analyseschritte davon ausgehen, dass die Bilddaten bereits bereinigt, ausgerichtet und repräsentativ für die zugrunde liegende Materialstruktur sind.

Die Bildvorverarbeitung befasst sich mit grundlegenden strukturellen und numerischen Problemen im Datensatz.

Zu den gängigen Vorgängen gehören:

• Zuschneiden
  Durch das Entfernen irrelevanter Bereiche wird die Datengröße reduziert und sichergestellt, dass nur der relevante Bereich analysiert wird. Dies verbessert auch die Recheneffizienz.
• Registrierung
  Die Ausrichtung mehrerer Volumina in einem gemeinsamen Koordinatensystem ist unerlässlich, wenn Datensätze kombiniert oder zeitabhängige Messungen verglichen werden sollen. Es ist auch üblich, Objekte mit ebenen Oberflächen an das Betrachtungskoordinatensystem anzupassen, um die Betrachtung von Schnitt zu Schnitt zu erleichtern. Ebenfalls relevant sind hier die Bildausrichtung und die Neigungskorrektur für FIB-SEM-Datensätze.
• Downsampling
  Durch eine kontrollierte Verringerung der Auflösung lassen sich Detailgenauigkeit und Rechenaufwand in Einklang bringen, insbesondere bei großen Volumina.
• Grauwertnormalisierung
  Die Standardisierung der Intensitätsbereiche verbessert die Vergleichbarkeit und Stabilität für nachfolgende Verarbeitungsschritte.

Diese Vorgänge verändern nicht die physikalische Bedeutung der Daten, machen sie jedoch verwaltbar und konsistent.

Filterung, Rauschunterdrückung und Bildverbesserung konzentrieren sich auf die Verbesserung der Signalqualität unter Beibehaltung relevanter struktureller Details.

Typische Filterungsansätze sind:

• Median- und Gauß-Filterung zur Glättung
• Nichtlokale Mittelwertfilterung zur Rauschunterdrückung unter Beibehaltung der Kanten
• Viele andere Glättungsvorgänge sind auf verschiedenen Glättungsstufen möglich.

Darüber hinaus werden zunehmend KI-basierte Rauschunterdrückungsverfahren eingesetzt, um Rauschen von aussagekräftigen strukturellen Informationen zu unterscheiden, insbesondere bei kontrastarmen oder niedrig dosierten Scans.

Auch spezifische Artefaktentfernungsverfahren, die auf CT-Daten und FIB-SEM-Daten anwendbar sind, sind hier relevant, darunter:

• Entfernung von CT-Ringartefakten
• Entfernung von FIB-SEM-Vorhangartefakten

Die Filterung spielt eine entscheidende Rolle, da sie sich direkt auf spätere Schritte wie die Segmentierung auswirkt. Saubere, gut gefilterte Bilder ermöglichen eine stabilere Schwellenwertbestimmung, weniger Klassifizierungsfehler und zuverlässigere quantitative Ergebnisse. Andererseits können wichtige Merkmale verloren gehen und Ecken oder Kanten zu stark geglättet werden, wenn eine übermäßige Glättung angewendet wird. Der Umfang der erforderlichen Filterung hängt oft von der Art des Bildes und seiner Qualität ab.

Die Auswirkungen einer sorgfältigen Bildverarbeitung werden oft unterschätzt. Fehler, die in dieser Phase auftreten, werden später selten korrigiert und verbreiten sich stattdessen im gesamten Arbeitsablauf.

Es gilt eine einfache Regel:

Schlechte Bilder führen zu schlechten Zahlen – und schlechte Zahlen führen zu falschen Entscheidungen.

Eine ungenaue Bildverarbeitung kann zu folgenden Problemen führen:

• Falsche Volumenanteile
• Verzerrte geometrische Merkmale
• Fehlinterpretierte Konnektivität oder Porosität
• Unzuverlässige Simulationsdaten

Eine hochwertige Bildverarbeitung ist daher keine Option, sondern eine Voraussetzung für eine zuverlässige Materialcharakterisierung und fundierte technische Entscheidungen.

GeoDict bietet einen umfassenden Satz von Werkzeugen, die speziell für die 3D-Bildverarbeitung von Materialdaten entwickelt wurden. Diese Werkzeuge unterstützen den gesamten Vorbereitungsworkflow, vom Import der rohen 3D-Scandaten bis hin zu analysefertigen Volumina.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Erweiterte Vorverarbeitungsfunktionen wie Zuschneiden, Registrierung und Neuberechnung
• Eine breite Palette von Filter- und Rauschunterdrückungsmethoden
• Interaktive Visualisierung während der Verarbeitung mit Vorschau
• Spezielle Filter und Korrekturen für CT- und FIBSEM-Datensätze
• Alle Bildverarbeitungsschritte können automatisiert werden

Der Schwerpunkt liegt in dieser Phase ausschließlich auf der Bildvorbereitung. Mit GeoDict können Benutzer ihre 3D-Datensätze systematisch bereinigen und verbessern, bevor sie zu den Modulen für Segmentierung, Materialcharakterisierung oder Simulation übergehen. Dieser Schritt wird vollständig in einem speziellen Dialogfeld „3D-Bildverarbeitung“ durchgeführt, das den Benutzer anleitet und alle Optionen für eine sorgfältige Bildverarbeitung bereitstellt. Dies ist Teil des Moduls „ImportGeoVol” von GeoDict. Die vollständige Dokumentation zu diesem Modul finden Sie unter: https://www.math2market.com/fileadmin/UserGuide/GeoDict2024/ImportGeoVol2024.pdf

Sind Sie daran interessiert, 3D Bildverarbeitung und digitale Materialentwicklung mit GeoDict zu erkunden? Math2Market bietet eine kostenlose Probelizenz an, mit der Sie die Funktionen der Software testen und ihren Arbeitsablauf aus erster Hand erleben können.

Um Ihre Probelizenz anzufordern oder mehr über die Funktionen von GeoDict zu erfahren, besuchen Sie die Seite 

GeoDict-Probelizenz

Die 3D-Bildverarbeitung ist weder Visualisierung noch Interpretation. Sie ist die technische Grundlage, die alles Weitere erst möglich macht.

Durch die Umwandlung der erfassten 3D-Rohscandaten in saubere, konsistente und zuverlässige 3D-Bilder stellt die Bildverarbeitung sicher, dass nachfolgende Messungen, Analysen und Simulationen auf soliden Daten basieren. Ohne diesen Schritt können selbst die fortschrittlichsten Materialmodelle keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern.

In der digitalen Materialentwicklung und der fortschrittlichen 3D-Materialcharakterisierung beginnt alles mit der Bildverarbeitung.