Адной з самых знакамітых здольнасцяў Супермэна з'яўляецца суперзрок, якое дазваляла яму разглядаць атамы, бачыць у цемры і на вялікую адлегласць, а яшчэ бачыць скрозь прадметы. Гэтую здольнасць вельмі рэдка дэманструюць на экранах, але яна ёсць. У нашай жа рэальнасці бачыць скрозь практычна цалкам непразрыстыя аб'екты таксама можна, ужыўшы некаторыя навуковыя трукі. Аднак атрыманыя здымкі заўсёды былі чорна-белыя, да нядаўняга часу. Сёння мы пазнаёмімся з даследаваннем, у якім навукоўцы з універсітэта Дзюка (ЗША) змаглі зрабіць каляровы здымак аб'ектаў, схаваных за непразрыстай сцяной, ужыўшы аднаразовае светлавое ўздзеянне. Што гэта за супер-тэхналогія, як яна працуе і ў якіх абласцях можа прымяняцца? Пра гэта нам раскажа даклад даследчай групы. Паехалі.
Аснова даследавання
Нягледзячы на ўсе магчымыя "плюшкі" тэхналогіі візуалізацыі аб'ектаў у рассейвалых асяроддзях, існуе шэраг праблем рэалізацыі дадзенай тэхналогіі. Асноўны з'яўляецца факт таго, што шляхі фатонаў, якія праходзяць праз рассейвальнік, моцна змяняюцца, што прыводзіць да выпадковых патэрнаў. спэклаў* па той бок.
Спэкл* - Гэта выпадковая інтэрферэнцыйная карціна, якая фарміруецца пры ўзаемнай інтэрферэнцыі кагерэнтных хваль, якія валодаюць выпадковымі зрухамі фаз і / або выпадковым наборам інтэнсіўнасці. Часцей за ўсё выглядае як набор светлых плям (кропак) на цёмным фоне.
За апошнія гады было распрацавана некалькі методык візуалізацыі, якія дазваляюць абыйсці эфекты рассейвальніка і атрымаць інфармацыю аб аб'екце з малюнка спякла. Праблема гэтых методык у іх абмежаванасці - трэба мець пэўныя веды аб аб'екце, мець доступ да рассейвальнага асяроддзя або аб'екта і г.д.
У той жа час існуе куды больш дасканалы, па меркаванні навукоўцаў, метад – візуалізацыя з эфектам памяці (ME). Такі метад дазваляе візуалізаваць аб'ект без папярэдніх ведаў датычна яго самога ці рассейвалага асяроддзя. Недахопы ёсць ва ўсіх, як мы ведаем, і ME-метад не выключэнне. Для атрымання высокакантрасных спекл-патэрнаў і, адпаведна, больш дакладных малюнкаў асвятленне павінна быць вузкапалосным, г.зн. менш за 1 нм.
Перахітрыць абмежаванні ME-метада таксама магчыма, але, ізноў жа, гэтыя трукі злучаны з доступам да аптычнай крыніцы ці аб'екту да рассейвальніка ці ж з прамым вымярэннем PSF*.
PSF* - Функцыя рассейвання кропкі, якая апісвае малюнак, якое атрымлівае сістэма фарміравання пры назіранні кропкавай крыніцы святла або кропкавага аб'екта.
Даследнікі завуць гэтыя метады працоўнымі, але не дасканалымі, бо вымярэнне PSF не заўсёды магчыма з прычыны, напрыклад, дынамічнасці рассейвальніка або яго недаступнасцю перад працэдурай візуалізацыі. Іншымі словамі, ёсць над чым працаваць.
У сваёй працы даследнікі прапануюць іншы падыход. Яны дэманструюць нам метад рэалізацыі шматспектральнай візуалізацыі аб'ектаў праз рассейваючае асяроддзе з выкарыстаннем адзінага спекл-вымярэння манахромнай камерай. У адрозненне ад іншых методык, дадзеная не патрабуе папярэдніх ведаў аб PSF сістэме або спектры крыніцы.
Новы метад дазваляе стварыць высакаякасныя выявы мэтавага аб'екта ў пяці добра падзеленых спектральных каналах паміж 450 нм і 750 нм, што было пацверджана разлікамі. На практыцы ж пакуль удалося дасягнуць візуалізацыі трох добра падзеленых спектральных каналаў паміж 450 нм і 650 нм і шасці сумежных спектральных каналаў паміж 515 і 575 нм.
Прынцып працы новага метаду
Выява №1: лямпа - прасторавы мадулятар святла - рассейвальнік (з касача дыяфрагмай) - кадавальныя апертура - прызма - аптычнае рэле (візуалізацыя 1:1) - манахромная камера.
Даследнікі адзначаюць тры асноўных элемента любой візуалізацыі праз рассейвальнік: аб'ект цікавасці (асветлены звонку або які свеціцца самастойна), рассейвальнік і дэтэктар.
Як і ў стандартных ME сістэмах, у дадзеным даследаванні разглядаецца аб'ект, кутні памер якога размешчаны ўсярэдзіне поля зроку МЕ і на адлегласці u за рассейвальнікам. Пасля ўзаемадзеяння з рассейвальнікам святло распаўсюджваецца на адлегласць v, перш чым патрапіць на дэтэктар.
Звычайная ME-візуалізацыя выкарыстоўвае стандартныя камеры, а ў дадзеным метадзе выкарыстоўваецца модуль кадавальнага дэтэктара, які складаецца з кадавальнай апертуры і аптычнага элемента, які залежыць ад даўжыні хвалі. Мэтай гэтага элемента з'яўляецца ўнікальная мадуляцыя кожнага спектральнага канала перад іх аб'яднаннем і пераўтварэннем у манахромным дэтэктары.
Такім чынам, замест простага вымярэння нізкакантраснага спекла, спектральныя каналы якога непарыўна змяшаныя, праводзіўся запіс спектральна мультыплексаванага сігналу, які добра падыходзіць для падзелу.
Даследнікі яшчэ раз падкрэсліваюць, што іх метад не патрабуе якія-небудзь загадзя вядомых характарыстык ці здагадак адносна рассейвальніка ці крыніцы святла.
Пасля правядзення папярэдніх вымярэнняў мультыплексаванага спекла, было выкарыстана вядомае значэнне Tλ (кадавальны патэрн, які залежыць ад даўжыні хвалі) для індывідуальнай рэканструкцыі спекла ў кожнай спектральнай паласе.
У сваёй працы на этапе разлікаў і мадэлявання вучоныя прымянілі пэўныя метады машыннага навучання, якія здольны дапамагчы ў рэалізацыі раней не разгледжанага метаду. Першым чынам было скарыстана навучанне прыкметам разрэджанай матрыцы для падання спекла.
Навучанне прыкметам * - дазваляе сістэме аўтаматычна знаходзіць ўяўленні, неабходныя для выяўлення прыкмет зыходных дадзеных.
У выніку была атрымана база, навучаная на спекл-малюнках з розных канфігурацый вымярэнняў. Гэтая база досыць абагульненая і не залежыць ад пэўных аб'ектаў і рассейвальнікаў, якія ўдзельнічаюць у генерацыі маскі Iλx, y. Іншымі словамі, сістэма навучаецца на аснове рассейвальніка, які не выкарыстоўваецца ў эксперыментальнай канфігурацыі, г.зн. сістэма не мае да яго доступ, як таго і жадалі даследнікі.
Для атрымання спекл-малюнкаў на кожнай даўжыні хвалі быў выкарыстаны алгарытм OMP (orthogonal matching pursuit).
У рэшце рэшт, шляхам вылічэння аўтакарэляцыі кожнага спектральнага канала незалежна і інверсіі аўтакарэляцыі на кожнай даўжыні хвалі былі атрыманы выявы аб'екта. Атрыманыя выявы на кожнай даўжыні хвалі затым аб'ядноўваюцца, каб стварыць каляровы малюнак аб'екта.
Выява №2: паэтапны працэс складання выявы аб'екта.
Дадзеная методыка, па словах яе творцаў, не робіць ніякіх здагадак аб карэляцыях паміж спектральнымі каналамі і патрабуе толькі здагадкі аб тым, што значэнне даўжыні хвалі дастаткова выпадкова. Акрамя гэтага, дадзены метад патрабуе толькі інфармацыі аб кадавальным дэтэктары, належачы на папярэднюю каліброўку кадавальнай апертуры і папярэдне навучаную бібліятэку дадзеных. Такія характарыстыкі робяць дадзены метад візуалізацыі вельмі ўніверсальным і неінвазіўным.
Вынікі мадэлявання
Для пачатку разгледзім вынікі мадэлявання.
Выява №3
На малюнку вышэй паказаны прыклады шматспектральнага здымка двух аб'ектаў, зробленых праз рассейвальнік. Верхні шэраг на 3а змяшчае аб'ект цікавасці, які складаецца з некалькіх лікаў, паказаных як у ілжывым колеры, так і ў разбіўцы па спектральным канале. Пры пабудове аб'екта ў ілжывым колеры адлюстроўваецца профіль інтэнсіўнасці кожнай даўжыні хвалі ў CIE 1931 RGB прасторы.
Рэканструяваны аб'ект (ніжні шэраг на 3а) як у ілжывым колеры, так і з пункту гледжання асобных спектральных каналаў, дэманструе, што методыка забяспечвае выдатную візуалізацыю і толькі нязначнае крыжаванае ўзаемадзеянне паміж спектральнымі каналамі, якое не гуляе асаблівай ролі ў працэсе.
Пасля атрымання рэканструяванага аб'екта, г.зн. пасля візуалізацыі, неабходна было ацаніць ступень дакладнасці, параўноўваючы спектральную інтэнсіўнасць (асераднёную па ўсіх яркіх пікселях) сапраўднага аб'екта і рэканструяванага (3b).
На выявах 3c паказаны рэальны аб'ект (верхні шэраг) і рэканструяваны малюнак (ніжні шэраг) для клеткі са сцябла бавоўніка, а на 3d паказаны аналіз дакладнасці візуалізацыі.
Для адзнакі дакладнасці візуалізацыі неабходна было разлічыць значэнні каэфіцыента структурнага падабенства (SSIM) і пікавае стаўленне сігналу да шуму (pSNR) сапраўднага аб'екта для кожнага спектральнага канала.
Табліца вышэй паказвае, што кожны з пяці каналаў мае каэфіцыент SSIM 0,8-0,9 і PSNR больш за 20. З гэтага вынікае, што нягледзячы на нізкі кантраст спекл-сігналу, накладанне на дэтэктар пяці спектральных палос шырынёй 10 нм дазваляе дастаткова дакладна рэканструяваць прасторава-спектральныя ўласцівасці вывучаемага аб'екта. Іншымі словамі, методыка працуе, аднак гэта толькі вынікі мадэлявання. Для паўнаты ўпэўненасці ў сваёй справе вучоныя правялі шэраг практычных доследаў.
Вынікі эксперыментаў
Адным з самых значных адрозненняў мадэлявання ад рэальных эксперыментаў з'яўляецца асяроддзе, г.зн. умовы, у якіх праводзіцца і тое, і іншае. У першым выпадку маюцца кантраляваныя ўмовы, у другім - непрадказальныя, г.зн. як атрымаецца.
Было разгледжана тры спектральных канала шырынёй 8-12 нм з цэнтрам у 450, 550 і 650 нм, якія ў спалучэнні з рознымі адноснымі велічынямі генеруюць шырокі дыяпазон кветак.
Выява №4
На малюнку вышэй паказана параўнанне паміж сапраўдным аб'ектам (рознакаляровая літара "H") і рэканструяваным. Час светлавога ўздзеяння (вытрымкі, г.зн. экспазіцыі) было ўсталявана на 1800 з, што дазволіла атрымаць SNR у межах 60-70 дб. Такі паказчык SNR, па словах навукоўцаў, не з'яўляецца вельмі важным для досведу, але служыць дадатковым пацверджаннем працаздольнасці іх методыкі, асабліва ў выпадку складаных аб'ектаў. У рэальнасці ж, а не ў лабараторных умовах, гэты метад можа быць на парадак хутчэй.
На верхнім шэрагу выявы №4 паказаны аб'ект на кожнай даўжыні хвалі (злева направа) і рэальны поўнакаляровы аб'ект.
Каб у выніку візуалізацыі атрымаць малюнак рэальнага аб'екта, была скарыстана камера машыннага зроку з адпаведнымі полосовыми фільтрамі для непасрэднага адлюстравання спектральных кампанентаў і атрыманні поўнакаляровага малюнка шляхам падсумоўвання выніковых спектральных каналаў.
Другі шэраг малюнка вышэй паказвае патэрны аўтакарэляцыі кожнага рэканструяванага спектральнага канала, якія фармуюць мультыплексаваныя вымярэнні, якія з'яўляюцца ўступнымі дадзенымі для этапу апрацоўкі дадзеных.
Трэці шэраг - гэта рэканструяваны аб'ект у кожным спектральным канале, а таксама рэканструяваны поўнакаляровы аб'ект, г.зн. канчатковы вынік візуалізацыі.
Поўнакаляровая выява паказвае, што адносныя велічыні паміж спектральнымі каналамі таксама з'яўляюцца правільнымі, бо колер аб'яднанай рэканструяванай выявы адпавядае рэальнаму значэнню, а каэфіцыент SSIM дасягае больш 0,92 для кожнага канала.
Самы ніжні шэраг з'яўляецца пацвярджэннем дадзенага сцвярджэння, дэманструючы параўнанне інтэнсіўнасці рэальнага аб'екта і рэканструяванага. Дадзеныя абодвух супадаюць ва ўсіх спектральных дыяпазонах.
З гэтага варта, што нават наяўнасць шуму і патэнцыйных памылак мадэлявання не перашкодзілі атрымаць малюнак высокай якасці, а вынікам эксперыментаў выдатна суадносіцца з вынікамі мадэлявання.
Вышэйапісаны вопыт быў пастаўлены з улікам падзеленых спектральных каналаў. Навукоўцы правялі яшчэ адзін эксперымент, але ўжо са сумежнымі каналамі, а дакладней з бесперапынным спектральным дыяпазонам у 60 нм.
Выява №5
У якасці рэальнага аб'екта выступіла літара "X" і знак "+" (5а). Спектр літары "Х" адносна раўнамерны і бесперапынны - паміж 515 і 575 нм, а вось "+" мае структураваны спектр, пераважна размешчаны паміж 535 і 575 нм.5b). Для дадзенага эксперыменту экспазіцыя склала 120 з для дасягнення жаданага (як і раней) SNR у 70 дб.
Таксама быў выкарыстаны полосовой фільтр шырынёй 60 нм над усім аб'ектам і фільтр ніжніх частот над знакам "+". Падчас рэканструкцыі 60 нм спектр падзяляецца на 6 сумежных каналаў шырынёй 10 нм.5b).
Як мы можам бачыць па выявах 5с, выніковыя выявы выдатна адпавядаюць рэальным аб'ектам. Дадзены эксперымент паказаў, што наяўнасць або адсутнасць спектральных карэляцый у вымераным спекле не ўплывае на эфектыўнасць доследнай методыкі візуалізацыі. Самі навукоўцы лічаць, што куды вялікую ролю падчас візуалізацыі, а дакладней у яго паспяховасці, гуляюць не гэтулькі спектральныя характарыстыкі аб'екта, колькі каліброўка сістэмы і дэталяў яе кадавальнага дэтэктара.
Для больш падрабязнага азнаямлення з нюансамі даследавання рэкамендую зазірнуць у и да яго.
Эпілог
У дадзенай працы навукоўцы апісалі новы метад мультыспектральнай візуалізацыі праз рассейвальнік. Мадуляцыя спекла, які залежыць ад даўжыні хвалі, з дапамогай кадавальнай апертуры, дазволіла выканаць адно мультыплексаванае вымярэнне і вылічыць спекл з дапамогай алгарытму OMP на аснове машыннага навучання.
На прыкладзе рознакаляровай літары "Н" навукоўцы паказалі, што факусоўка на пяці спектральных каналах, якія адпавядаюць фіялетаваму, зялёнаму і тром адценням чырвонага, дазваляе атрымаць рэканструкцыю малюнка, якая змяшчае ўсе колеры арыгінала (сіні, жоўты і г.д.).
Па словах даследнікаў, іх методыка можа быць карысная як у медыцыне, так і ў астраноміі. Колер нясе ў сабе важную інфармацыю ў абодвух напрамках: у астраноміі - хімічны склад якія вывучаюцца аб'ектаў, у медыцыне - малекулярны склад клетак і тканін.
На дадзеным этапе навукоўцы адзначаюць толькі адну праблему, якая можа выклікаць недакладнасці візуалізацыі, гэта памылкі мадэлявання. З прычыны дастаткова доўгага часу, неабходнага для выканання працэсу, могуць узнікаць змены ў навакольным асяроддзі, якія будуць уносіць свае карэктывы, не ўлічаныя на этапе падрыхтоўкі. Аднак у далейшым плануецца знайсці спосаб нівеліраваць гэту праблему, што дасць магчымасць зрабіць апісаную методыку візуалізацыі не толькі дакладнай, але і стабільнай у любых умовах.
Пятнічны оф-топ:
Святло, колер, музыка і трыо самых знакамітых сініх "дзівакоў" у свеце (Blue Man Group).
Дзякую за ўвагу, заставайцеся цікаўнымі, і выдатных усім выходных, хлопцы! 🙂
Дзякуй, што застаяцеся з намі. Вам падабаюцца нашыя артыкулы? Жадаеце бачыць больш цікавых матэрыялаў? Падтрымайце нас аформіўшы замову або парэкамендаваўшы знаёмым, 30% зніжка для карыстальнікаў Хабра на ўнікальны аналаг entry-level сервераў, які быў прыдуманы намі для Вас: (даступныя варыянты з RAID1 і RAID10, да 24 ядраў і да 40GB DDR4).
Dell R730xd у 2 разы танней? Толькі ў нас у Нідэрландах! Dell R420 – 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB – ад $99! Чытайце аб тым
Крыніца: habr.com