من أشهر قدرات سوبرمان هي الرؤية الفائقة، والتي أتاحت له النظر إلى الذرات، والرؤية في الظلام وعلى مسافات كبيرة، وحتى الرؤية من خلال الأشياء. نادرا ما تظهر هذه القدرة على الشاشة، ولكنها موجودة. في واقعنا، من الممكن أيضًا الرؤية من خلال الأشياء المعتمة تمامًا باستخدام بعض الحيل العلمية. ومع ذلك، كانت الصور الناتجة دائمًا بالأبيض والأسود، حتى وقت قريب. سنلقي اليوم نظرة على دراسة تمكن فيها علماء من جامعة ديوك (الولايات المتحدة الأمريكية) من التقاط صورة ملونة لأشياء مخبأة خلف جدار معتم باستخدام تعريض ضوئي واحد. ما هي هذه التكنولوجيا الفائقة وكيف تعمل وفي أي المجالات يمكن استخدامها؟ سيخبرنا تقرير مجموعة البحث عن هذا. يذهب.
أساس البحث
على الرغم من كل الفوائد المحتملة لتقنية تصور الأشياء في الوسائط المتناثرة، إلا أن هناك عددًا من المشكلات في تنفيذ هذه التقنية. السبب الرئيسي هو حقيقة أن مسارات الفوتونات التي تمر عبر المبعثر تتغير بشكل كبير، مما يؤدي إلى أنماط عشوائية بقع* على الجانب الآخر.
رقطة* هو نمط تداخل عشوائي يتكون من التداخل المتبادل للموجات المتماسكة التي لها تحولات طور عشوائية و/أو مجموعة عشوائية من الشدة. غالبًا ما تبدو وكأنها مجموعة من النقاط المضيئة (النقاط) على خلفية داكنة.
في السنوات الأخيرة، تم تطوير العديد من تقنيات التصوير للتحايل على تأثيرات التشتت واستخراج معلومات الكائن من نمط البقع. المشكلة في هذه التقنيات هي حدودها - فأنت بحاجة إلى معرفة معينة حول الكائن، وأن يكون لديك إمكانية الوصول إلى وسط أو كائن التشتت، وما إلى ذلك.
في الوقت نفسه، هناك طريقة أكثر تقدمًا، وفقًا للعلماء، وهي التصور مع تأثير الذاكرة (ME). تتيح لك هذه الطريقة تصور كائن ما دون معرفة مسبقة عن نفسه أو عن وسيط التشتت. كما نعلم، كل شخص لديه عيوب، وطريقة ME ليست استثناء. للحصول على أنماط بقع عالية التباين، وبالتالي صور أكثر دقة، يجب أن تكون الإضاءة ذات نطاق ضيق، أي. أقل من 1 نانومتر.
من الممكن أيضًا التغلب على القيود المفروضة على طريقة ME، ولكن مرة أخرى تتضمن هذه الحيل الوصول إلى المصدر البصري أو الكائن قبل الناشر، أو القياس مباشرة PSF*.
PSF* - وظيفة انتشار النقطة التي تصف الصورة التي يتلقاها نظام التصوير عند مراقبة مصدر ضوء نقطي أو كائن نقطي.
يصف الباحثون هذه الأساليب بأنها قابلة للتطبيق، ولكنها ليست مثالية، نظرًا لأن قياس PSF ليس ممكنًا دائمًا بسبب، على سبيل المثال، ديناميكيات المبعثر أو عدم إمكانية الوصول إليه قبل إجراء التصوير. وبعبارة أخرى، هناك شيء للعمل عليه.
في عملهم، يقترح الباحثون نهجا مختلفا. لقد أظهروا لنا طريقة لتحقيق التصوير متعدد الأطياف للأشياء من خلال وسط متناثر باستخدام قياس لطخة واحدة بكاميرا أحادية اللون. وخلافا للتقنيات الأخرى، فإن هذا لا يتطلب معرفة مسبقة بنظام PSF أو الطيف المصدر.
وتنتج الطريقة الجديدة صورًا عالية الجودة للكائن المستهدف في خمس قنوات طيفية مفصولة جيدًا بين 450 نانومتر و750 نانومتر، وهو ما أكدته الحسابات. ومن الناحية العملية، أصبح من الممكن حتى الآن تصور ثلاث قنوات طيفية مفصولة جيدًا بين 450 نانومتر و650 نانومتر وست قنوات طيفية متجاورة بين 515 و575 نانومتر.
كيف تعمل الطريقة الجديدة
الصورة رقم 1: المصباح - مُعدِّل الضوء المكاني - الناشر (مع غشاء القزحية) - فتحة التشفير - المنشور - المرحل البصري (تصور 1:1) - كاميرا أحادية اللون.
لاحظ الباحثون ثلاثة عناصر أساسية لأي تصوير ناشر: الشيء موضع الاهتمام (مضاء خارجيًا أو مضيء ذاتيًا)، والناشر، والكاشف.
كما هو الحال في أنظمة ME القياسية، تتناول هذه الدراسة جسمًا يقع حجمه الزاوي داخل مجال رؤية ME وعلى مسافة u خلف الناشر. بعد التفاعل مع الناشر، يسافر الضوء مسافة v قبل الوصول إلى الكاشف.
يستخدم تصوير ME التقليدي كاميرات قياسية، لكن هذه الطريقة تستخدم وحدة كاشف تشفير تتكون من فتحة تشفير وعنصر بصري يعتمد على الطول الموجي. والغرض من هذا العنصر هو تعديل كل قناة طيفية بشكل فريد قبل دمجها وتحويلها إلى كاشف أحادي اللون.
وهكذا، بدلاً من مجرد قياس البقع منخفضة التباين التي تكون قنواتها الطيفية مختلطة بشكل لا ينفصم، تم تسجيل إشارة متعددة الإرسال طيفيًا، وهي مناسبة تمامًا للفصل.
ويؤكد الباحثون مرة أخرى أن طريقتهم لا تتطلب أي خصائص أو افتراضات معروفة مسبقًا حول الناشر أو مصدر الضوء.
بعد إجراء قياسات أولية للبقع المتعددة الإرسال، تم استخدام القيمة المعروفة لـ T γ (نمط الترميز المعتمد على الطول الموجي) لإعادة بناء البقع بشكل فردي في كل نطاق طيفي.
في عملهم، في مرحلة الحسابات والنمذجة، استخدم العلماء بعض أساليب التعلم الآلي التي يمكن أن تساعد في تنفيذ طريقة لم يتم النظر فيها من قبل. أولاً، تم استخدام تعلم ميزة المصفوفة المتفرقة لتمثيل البقع.
ميزة التعلم* - يسمح للنظام بالعثور تلقائيًا على التمثيلات اللازمة لتحديد ميزات البيانات المصدر.
وكانت النتيجة قاعدة بيانات تم تدريبها على صور البقع من تكوينات قياس مختلفة. هذه القاعدة معممة تمامًا ولا تعتمد على كائنات محددة ومبعثرة تشارك في توليد القناع Ilectx, y. بمعنى آخر، يتم تدريب النظام على أساس ناشر غير مستخدم في التكوين التجريبي، أي. ولا يستطيع النظام الوصول إليه، كما أراد الباحثون.
تم استخدام خوارزمية OMP للحصول على صور مرقطة عند كل طول موجي (السعي مطابقة متعامد).
وأخيرًا، من خلال حساب الارتباط الذاتي لكل قناة طيفية بشكل مستقل وعكس الارتباط الذاتي عند كل طول موجي، تم الحصول على صور للكائن. يتم بعد ذلك دمج الصور الناتجة عند كل طول موجي لإنشاء صورة ملونة للكائن.
الصورة رقم 2: عملية تكوين صورة لكائن ما خطوة بخطوة.
هذه التقنية، وفقًا لمبتكريها، لا تضع أي افتراضات حول الارتباطات بين القنوات الطيفية وتتطلب فقط افتراضًا بأن قيمة الطول الموجي عشوائية تمامًا. بالإضافة إلى ذلك، لا تتطلب هذه الطريقة سوى معلومات حول كاشف التشفير، بالاعتماد على المعايرة المسبقة لفتحة التشفير ومكتبة بيانات مدربة مسبقًا. هذه الخصائص تجعل طريقة التصوير هذه متعددة الاستخدامات وغير جراحية.
نتائج المحاكاة
أولاً، دعونا نلقي نظرة على نتائج المحاكاة.
الصورة رقم 3
تُظهر الصورة أعلاه أمثلة لصورة متعددة الأطياف لجسمين تم التقاطها من خلال ناشر. الصف العلوي على 3а يحتوي على كائن مثير للاهتمام يتكون من عدة أرقام، معروضة بألوان زائفة ومقسمة حسب القناة الطيفية. عند رسم كائن بلون زائف، يتم عرض ملف تعريف الكثافة لكل طول موجي في مساحة CIE 1931 RGB.
كائن أعيد بناؤه (الصف السفلي في 3а) سواء بالألوان الزائفة أو فيما يتعلق بالقنوات الطيفية الفردية، يوضح أن التقنية توفر تصورًا ممتازًا وتداخلًا طفيفًا فقط بين القنوات الطيفية، وهو ما لا يلعب دورًا خاصًا في العملية.
بعد استلام الكائن المعاد بناؤه، أي. بعد العرض، كان من الضروري تقييم درجة الدقة من خلال مقارنة الكثافة الطيفية (متوسط جميع وحدات البكسل الساطعة) للكائن الحقيقي والكائن المعاد بناؤه (3b).
في الصور 3c يُظهر جسمًا حقيقيًا (الصف العلوي) وصورة مُعاد بناؤها (الصف السفلي) لخلية جذعية من القطن، وفي 3d ويظهر تحليل دقة التصور.
لتقييم دقة التصوير، كان من الضروري حساب قيم مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) ونسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (pSNR) للكائن الحقيقي لكل قناة طيفية.
يوضح الجدول أعلاه أن كل قناة من القنوات الخمس لها معامل SSIM يتراوح بين 0,8-0,9 وPSNR أكثر من 20. ويترتب على ذلك أنه على الرغم من التباين المنخفض لإشارة البقع، فإن تراكب خمسة نطاقات طيفية بعرض 10 نانومتر على الكاشف يسمح بإعادة بناء الخصائص الطيفية المكانية بدقة إلى حد ما للكائن قيد الدراسة. وبعبارة أخرى، فإن هذه التقنية تعمل، ولكن هذه مجرد نتائج محاكاة. ومن أجل اكتساب الثقة الكاملة في عملهم، أجرى العلماء سلسلة من التجارب العملية.
نتائج تجريبية
واحدة من أهم الاختلافات بين المحاكاة والتجارب الحقيقية هي البيئة، أي. الظروف التي يتم فيها تنفيذ كلا الأمرين. في الحالة الأولى هناك شروط خاضعة للرقابة، وفي الثانية هناك شروط غير متوقعة، أي. سنرى كيف ستسير الأمور.
تم النظر في ثلاث قنوات طيفية بعرض 8-12 نانومتر تتمركز عند 450 و550 و650 نانومتر، والتي، عند دمجها بأحجام نسبية مختلفة، تولد نطاقًا واسعًا من الألوان.
الصورة رقم 4
تُظهر الصورة أعلاه مقارنة بين الجسم الحقيقي ("H" متعدد الألوان) والجسم المعاد بناؤه. تم ضبط وقت التعرض للضوء (سرعة الغالق، أي التعرض) على 1800 ثانية، مما جعل من الممكن الحصول على نسبة SNR في حدود 60-70 ديسيبل. مؤشر SNR هذا، وفقًا للعلماء، ليس مهمًا للغاية للتجربة، ولكنه بمثابة تأكيد إضافي لأداء تقنيتهم، خاصة في حالة الأجسام المعقدة. في الواقع، وليس في الظروف المختبرية، يمكن لهذه الطريقة أن تكون أسرع بكثير.
يُظهر الصف العلوي من الصورة رقم 4 الكائن عند كل طول موجي (من اليسار إلى اليمين) والكائن الفعلي الملون.
للحصول على صورة للكائن الحقيقي نتيجة للتصوير، تم استخدام كاميرا رؤية حاسوبية مع مرشحات تمرير النطاق المناسبة لتصوير المكونات الطيفية مباشرة والحصول على صورة كاملة الألوان عن طريق جمع القنوات الطيفية الناتجة.
يُظهر الصف الثاني من الصورة أعلاه أنماط الارتباط الذاتي لكل قناة طيفية مُعاد بناؤها لتشكل القياسات المتعددة الإرسال التي تُدخل في مرحلة معالجة البيانات.
الصف الثالث هو الكائن المعاد بناؤه في كل قناة طيفية، بالإضافة إلى الكائن كامل الألوان المعاد بناؤه، أي. النتيجة النهائية للتصور.
تظهر الصورة ذات الألوان الكاملة أن المقادير النسبية بين القنوات الطيفية صحيحة أيضًا، حيث أن لون الصورة المجمعة المعاد بناؤها يطابق القيمة الحقيقية، ويصل معامل SSIM إلى أكثر من 0,92 لكل قناة.
يؤكد الصف السفلي هذا البيان، ويظهر مقارنة بين شدة الجسم الحقيقي والجسم المعاد بناؤه. البيانات من كلا تتزامن في جميع النطاقات الطيفية.
ويترتب على ذلك أنه حتى وجود الضوضاء وأخطاء النمذجة المحتملة لم يمنعنا من الحصول على صورة عالية الجودة، وارتبطت النتائج التجريبية جيدًا بنتائج النمذجة.
تم إجراء التجربة الموصوفة أعلاه مع مراعاة القنوات الطيفية المنفصلة. وأجرى العلماء تجربة أخرى، لكن هذه المرة مع قنوات متجاورة، أو بالأحرى بمدى طيفي مستمر يبلغ 60 نانومتر.
الصورة رقم 5
وكان الكائن الحقيقي هو الحرف "X" وعلامة "+" (5а). طيف الحرف "X" موحد ومستمر نسبيًا - بين 515 و575 نانومتر، لكن "+" له طيف منظم، يقع بشكل أساسي بين 535 و575 نانومتر (5b). بالنسبة لهذه التجربة، كان التعرض 120 ثانية لتحقيق نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) المطلوبة (كما كان من قبل) البالغة 70 ديسيبل.
تم أيضًا استخدام مرشح تمرير نطاق بعرض 60 نانومتر فوق الجسم بأكمله ومرشح تمرير منخفض فوق علامة "+". أثناء إعادة الإعمار، يتم تقسيم الطيف 60 نانومتر إلى 6 قنوات متجاورة بعرض 10 نانومتر (5b).
كما يمكننا أن نرى من الصور 5s، الصور الناتجة تتفق بشكل ممتاز مع الكائن الحقيقي. أظهرت هذه التجربة أن وجود أو عدم وجود ارتباطات طيفية في البقع المقاسة لا يؤثر على فعالية تقنية التصوير قيد الدراسة. يعتقد العلماء أنفسهم أن دورًا أكبر بكثير في عملية التصور، أو بالأحرى في نجاحها، لا تلعبه الخصائص الطيفية للكائن بقدر ما تلعبه معايرة النظام وتفاصيل كاشف التشفير الخاص به.
لمزيد من المعلومات التفصيلية حول الفروق الدقيقة في الدراسة ، أوصي بالنظر في и له.
خاتمة
في هذا العمل، وصف العلماء طريقة جديدة للتصوير متعدد الأطياف من خلال الناشر. أتاح تعديل البقع المعتمد على الطول الموجي باستخدام فتحة التشفير إجراء قياس متعدد الإرسال وحساب البقع باستخدام خوارزمية OMP القائمة على التعلم الآلي.
وباستخدام الحرف "H" متعدد الألوان كمثال، أظهر العلماء أن التركيز على خمس قنوات طيفية تتوافق مع اللون البنفسجي والأخضر وثلاثة ظلال من اللون الأحمر يسمح للمرء بالحصول على إعادة بناء الصورة التي تحتوي على جميع ألوان الصورة الأصلية (الأزرق، الأزرق، أصفر، الخ).
ووفقا للباحثين، فإن تقنيتهم يمكن أن تكون مفيدة في كل من الطب وعلم الفلك. يحمل اللون معلومات مهمة في كلا الاتجاهين: في علم الفلك - التركيب الكيميائي للأشياء التي تتم دراستها، في الطب - التركيب الجزيئي للخلايا والأنسجة.
في هذه المرحلة، لاحظ العلماء مشكلة واحدة فقط يمكن أن تسبب عدم دقة التصور: أخطاء النمذجة. ونظرًا للوقت الطويل إلى حد ما اللازم لإكمال العملية، قد تحدث تغييرات في البيئة من شأنها إدخال تعديلات لم يتم أخذها في الاعتبار في مرحلة الإعداد. ومع ذلك، فإننا نخطط في المستقبل لإيجاد طريقة للتخفيف من هذه المشكلة، الأمر الذي سيجعل تقنية التصوير الموصوفة ليست دقيقة فحسب، بل أيضًا مستقرة تحت أي ظرف من الظروف.
الجمعة خارج القمة:
الأضواء والألوان والموسيقى وثلاثي من أشهر غريبي الأطوار في العالم (مجموعة بلو مان).
شكرًا على القراءة، ابقَ فضوليًا، وأتمنى لك عطلة نهاية أسبوع رائعة يا رفاق! 🙂
أشكركم على البقاء معنا. هل تحب مقالاتنا؟ هل تريد رؤية المزيد من المحتويات الشيقة؟ ادعمنا عن طريق تقديم طلب أو التوصية للأصدقاء ، خصم 30٪ لمستخدمي Habr على تناظرية فريدة من الخوادم المبتدئة ، والتي اخترعناها من أجلك: (متوفر مع RAID1 و RAID10 ، حتى 24 مركزًا وحتى 40 جيجا بايت DDR4).
ديل R730xd 2 مرات أرخص؟ هنا فقط في هولندا! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2 جيجا هرتز 6C 128 جيجا بايت DDR3 2x960 جيجا بايت SSD 1 جيجا بايت في الثانية 100 تيرا بايت - من 99 دولارًا! أقرأ عن
المصدر: www.habr.com