In den letzten Jahren haben bildgebende Nachtsichtsysteme Einzug in die automobile Oberklasse gehalten. Doch wie gut eignen sie sich, um Unfälle bei Nacht zu verhindern? Zum einen wird hier die Frage der Sensortechnologie (NIR vs. FIR) diskutiert, zum anderen der Anzeigeort (digitales Kombiinstrument vs. Mittelmonitor). Ein anderer Aspekt findet bisher wenig Beachtung: die Informationsvisualisierung als Graustufenbild. Objekte können nur aufgrund ihrer Helligkeitswerte erkannt werden. Zusätzliche Möglichkeiten der menschlichen Objekterkennung (z.B. Farbkontraste) werden nicht genutzt. Ausgehend von der visuellen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung des Menschen wurden Konzepte erarbeitet, mit denen durch eine geeignete Zuordnung (colour mapping) von Farbwerten (RGB) zu Grauwerten eine bessere Interpretierbarkeit der Nachtsichtbilder erreicht werden soll. Ziel ist es, dem Fahrer mittels eines geeigneten colour mappings die Erkennung von Objekten zu erleichtern. Da NIR und FIR unterschiedliche Bilder derselben Umwelt wiedergeben, wurden hier unterschiedliche Konzepte entworfen. Die verschiedenen Konzepte wurden in einem ersten Durchgang einer Evaluation durch Experten unterzogen.

In recent years night vision systems found their way into luxury cars. How useful are these systems to prevent accidents at night? First, the question of sensor technology (NIR vs. FIR) is under consideration. Second, the location of the display (instrument cluster vs. center console) is a main topic. Another aspect has found little interest: the information visualisation by a greyscale image. In this case, objects can only be detected because of their brightness. Additional options of human object recognition (colour contrast, for example) are not in consideration. Based on the visual perception and information processing of the human, concepts were developed to map colour values (RGB) to grey values. The aim is to use a sufficient colour mapping to make object detection easier for the driver. Different concepts were developed for NIR and FIR because they show different images of the same environment. As a first step, these concepts were evaluated by experts.