Licht, das sich im Raum ausbreitet, enthält eine Vielzahl unterschiedlicher Informationen. In der Bildverarbeitung wird visuelle Information durch Kameras gewonnen, deren Funktionsprinzip dem menschlichen Auge nachempfunden ist. Bei der Aufnahme eines Bildes mit einer klassischen Kamera geht jedoch durch die Projektion ein großer Anteil der im Licht enthaltenen Informationen verloren.

Unter Computational Imaging versteht man neuartige Methoden der Bildgewinnung mit dem Ziel, einen größeren Anteil der im Licht enthaltenen Information zu konservieren, um sie für den Betrachter oder die Bildverarbeitung nutzbar zu machen. Beim Computational Imaging wird das einfallende Licht schon vor der eigentlichen Bildaufnahme durch optische Komponenten beeinflusst, um Information geeignet in das aufgenommene Bild kodieren. Anschließend an diese physikalische Signalverarbeitung erfolgt nach der Digitalisierung eine an die Optik angepasste digitale Signalverarbeitung, um Informationen aus dem kodierten Bild zu extrahieren.

Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, neu Konzepte zur Aufnahme visueller Information zu entwickeln und deren Leistungsfähigkeit simulativ und anhand von Kamera-Prototypen zu untersuchen.

Am IIIT wurde hierzu eine Simulationsumgebung nach dem Raytracing-Verfahren für Computational Cameras aufgebaut. Diese Simulationsumgebung erlaubt die physikalisch korrekte Simulation der Kameraoptik und des Prozesses der Bildgewinnung. Dadurch können neuartige Kamerakonzepte des Computational Imagings auf einfache Weise implementiert, erprobt und optimiert werden.

Modell: Stanford University Computer Graphics Laboratory.