Jedna od najpoznatijih Supermanovih sposobnosti je super vizija, koja mu je omogućila da gleda u atome, vidi u mraku i na velikim udaljenostima, pa čak i kroz objekte. Ova sposobnost se izuzetno retko prikazuje na ekranu, ali postoji. U našoj stvarnosti moguće je i kroz neke naučne trikove prozreti gotovo potpuno neprozirne objekte. Međutim, nastale slike su uvijek bile crno-bijele, sve do nedavno. Danas ćemo pogledati studiju u kojoj su naučnici sa Univerziteta Duke (SAD) uspjeli snimiti fotografiju u boji objekata skrivenih iza neprozirnog zida koristeći jednokratnu ekspoziciju svjetlosti. Šta je ovo super tehnologija, kako funkcioniše i u kojim oblastima se može koristiti? O tome će nam reći izvještaj istraživačke grupe. Idi.
Osnova istraživanja
Uprkos svim mogućim prednostima tehnologije za vizualizaciju objekata u raspršenim medijima, postoji niz problema u implementaciji ove tehnologije. Glavna je činjenica da se putanje fotona koji prolaze kroz raspršivač jako mijenjaju, što dovodi do nasumičnih obrazaca mrlje* na drugoj strani.
pjega* je slučajni interferentni obrazac formiran međusobnom interferencijom koherentnih talasa koji imaju nasumične fazne pomake i/ili nasumični skup intenziteta. Najčešće izgleda kao skup svijetlih mrlja (tačkica) na tamnoj pozadini.
Posljednjih godina razvijeno je nekoliko tehnika snimanja kako bi se zaobišli efekti raspršivanja i izdvojile informacije o objektu iz šare mrlja. Problem sa ovim tehnikama su njihova ograničenja - potrebno je imati određeno znanje o objektu, imati pristup raspršivaču ili objektu, itd.
Istovremeno, prema naučnicima postoji mnogo naprednija metoda - vizualizacija sa memorijskim efektom (ME). Ova metoda vam omogućava da vizualizirate objekt bez prethodnog znanja o sebi ili raspršivaču. Svi imaju nedostatke, kao što znamo, a ME metoda nije izuzetak. Da bi se dobili visokokontrastni spekle uzorci i, shodno tome, preciznije slike, osvjetljenje mora biti uskopojasno, tj. manje od 1 nm.
Također je moguće nadmudriti ograničenja ME metode, ali opet ovi trikovi uključuju pristup optičkom izvoru ili objektu prije difuzora, ili direktno mjerenje PSF*.
PSF* - funkcija širenja tačke koja opisuje sliku koju sistem za snimanje prima kada posmatra tačkasti izvor svetlosti ili tačkasti objekat.
Istraživači ove metode nazivaju izvodljivim, ali ne i savršenim, budući da PSF mjerenje nije uvijek moguće zbog, na primjer, dinamike raspršivača ili njegove nepristupačnosti prije postupka snimanja. Drugim riječima, ima na čemu raditi.
U svom radu istraživači predlažu drugačiji pristup. Oni nam pokazuju metodu za ostvarivanje multispektralnog snimanja objekata kroz raspršujući medij koristeći jednostruko spekle mjerenje monohromatskom kamerom. Za razliku od drugih tehnika, ovo ne zahtijeva prethodno poznavanje PSF sistema ili izvornog spektra.
Nova metoda proizvodi visokokvalitetne slike ciljnog objekta u pet dobro razdvojenih spektralnih kanala između 450 nm i 750 nm, što je potvrđeno proračunima. U praksi je do sada bilo moguće vizualizirati tri dobro razdvojena spektralna kanala između 450 nm i 650 nm i šest susjednih spektralnih kanala između 515 i 575 nm.
Kako funkcionira nova metoda
Slika br. 1: lampa - prostorni modulator svjetlosti - difuzor (sa iris dijafragmom) - otvor za kodiranje - prizma - optički relej (vizuelizacija 1:1) - monohromatska kamera.
Istraživači primjećuju tri osnovna elementa bilo kojeg snimanja difuzora: objekt od interesa (spoljno osvijetljen ili samosvjetleći), difuzor i detektor.
Kao iu standardnim ME sistemima, ova studija razmatra objekat čija se ugaona veličina nalazi unutar ME vidnog polja i na udaljenosti u iza difuzora. Nakon interakcije sa difuzorom, svjetlost putuje udaljenost v prije nego što stigne do detektora.
Konvencionalno ME snimanje koristi standardne kamere, ali ova metoda koristi modul detektora za kodiranje koji se sastoji od otvora za kodiranje i optičkog elementa ovisnog o talasnoj dužini. Svrha ovog elementa je da jedinstveno modulira svaki spektralni kanal prije nego što ih kombinuje i pretvori u jednobojni detektor.
Dakle, umjesto jednostavnog mjerenja spekla niskog kontrasta čiji su spektralni kanali neraskidivo miješani, snimljen je spektralno multipleksirani signal, koji je vrlo pogodan za razdvajanje.
Istraživači još jednom naglašavaju da njihova metoda ne zahtijeva nikakve unaprijed poznate karakteristike ili pretpostavke o difuzoru ili izvoru svjetlosti.
Nakon preliminarnih mjerenja multipleksiranog spekla, korišćena je poznata vrijednost Tλ (wavel length-dependent coding pattern) za individualnu rekonstrukciju spekla u svakom spektralnom pojasu.
U svom radu, u fazi proračuna i modeliranja, naučnici su koristili određene metode mašinskog učenja koje mogu pomoći u implementaciji ranije nerazmotrene metode. Prvo, učenje osobina rijetke matrice korišteno je za predstavljanje spekla.
Funkcija učenja* — omogućava sistemu da automatski pronađe reprezentacije potrebne za identifikaciju karakteristika izvornih podataka.
Rezultat je bila baza podataka obučena na spekle slikama iz različitih mjernih konfiguracija. Ova baza je prilično generalizirana i ne ovisi o konkretnim objektima i raspršivačima koji učestvuju u generiranju maske Iλx, y. Drugim riječima, sistem je obučen na osnovu difuzora koji se ne koristi u eksperimentalnoj konfiguraciji, tj. sistem nema pristup njemu, kao što su istraživači želeli.
OMP algoritam je korišten za dobijanje spekle slika na svakoj talasnoj dužini (potraga za ortogonalnim podudaranjem).
Konačno, izračunavanjem autokorelacije svakog spektralnog kanala nezavisno i invertovanjem autokorelacije na svakoj talasnoj dužini, dobijene su slike objekta. Rezultirajuće slike na svakoj talasnoj dužini se zatim kombinuju da bi se stvorila slika objekta u boji.
Slika br. 2: korak po korak proces sastavljanja slike objekta.
Ova tehnika, prema njenim kreatorima, ne daje nikakve pretpostavke o korelacijama između spektralnih kanala i samo zahtijeva pretpostavku da je vrijednost valne dužine prilično nasumična. Osim toga, ova metoda zahtijeva samo informacije o detektoru kodiranja, oslanjajući se na predkalibraciju otvora za kodiranje i unaprijed obučenu biblioteku podataka. Ove karakteristike čine ovu metodu snimanja veoma raznovrsnom i neinvazivnom.
Rezultati simulacije
Prvo, pogledajmo rezultate simulacije.
Slika #3
Gornja slika prikazuje primjere multispektralne slike dvaju objekata snimljenih kroz difuzor. Uključen gornji red 3a sadrži objekt od interesa koji se sastoji od nekoliko brojeva, prikazanih lažnom bojom i raščlanjenih po spektralnim kanalima. Kada se crta objekat u lažnoj boji, profil intenziteta svake talasne dužine se prikazuje u CIE 1931 RGB prostoru.
Rekonstruisani objekat (donji red na 3a) kako u lažnoj boji tako iu smislu pojedinačnih spektralnih kanala, pokazuje da tehnika pruža odličnu vizualizaciju i samo manje preslušavanje između spektralnih kanala, što ne igra posebnu ulogu u procesu.
Nakon prijema rekonstruisanog objekta, tj. Nakon renderiranja, bilo je potrebno procijeniti stepen tačnosti poređenjem spektralnog intenziteta (u prosjeku po svim svijetlim pikselima) stvarnog i rekonstruiranog objekta (3b).
Na slikama 3c prikazuje pravi objekat (gornji red) i rekonstruisanu sliku (donji red) za matičnu ćeliju pamuka, a u 3d prikazana je analiza tačnosti vizualizacije.
Da bi se procijenila točnost snimanja, bilo je potrebno izračunati vrijednosti indeksa strukturne sličnosti (SSIM) i vršni omjer signal-šum (pSNR) stvarnog objekta za svaki spektralni kanal.
Gornja tabela pokazuje da svaki od pet kanala ima SSIM koeficijent od 0,8–0,9 i PSNR veći od 20. Iz toga slijedi da uprkos niskom kontrastu spekle signala, superpozicija pet spektralnih traka širine 10 nm na detektoru omogućava prilično preciznu rekonstrukciju prostorno-spektralnih svojstava objekta koji se proučava. Drugim riječima, tehnika funkcionira, ali ovo su samo rezultati simulacije. Kako bi stekli potpuno povjerenje u svoj rad, naučnici su izveli niz praktičnih eksperimenata.
Eksperimentalni rezultati
Jedna od najznačajnijih razlika između simulacije i stvarnih eksperimenata je okruženje, tj. uslovima u kojima se oba izvode. U prvom slučaju postoje kontrolisani uslovi, u drugom nepredvidivi uslovi, tj. videcemo kako ce biti.
Razmatrana su tri spektralna kanala širine 8-12 nm sa centrom na 450, 550 i 650 nm, koji, u kombinaciji sa različitim relativnim veličinama, generišu širok spektar boja.
Slika #4
Slika iznad prikazuje poređenje između stvarnog objekta (raznobojnog "H") i rekonstruiranog. Vrijeme izlaganja svjetlu (brzina zatvarača, tj. ekspozicija) postavljeno je na 1800 s, što je omogućilo dobivanje SNR-a u rasponu od 60-70 dB. Ovaj indikator SNR, prema naučnicima, nije izuzetno važan za eksperiment, ali služi kao dodatna potvrda performansi njihove tehnike, posebno u slučaju složenih objekata. U stvarnosti, a ne u laboratorijskim uslovima, ova metoda može biti za red veličine brža.
Gornji red slike #4 prikazuje objekat na svakoj talasnoj dužini (s leva na desno) i stvarni objekat u punoj boji.
Da bi se dobila slika stvarnog objekta kao rezultat snimanja, korištena je kamera za kompjuterski vid sa odgovarajućim propusnim filterima za direktno snimanje spektralnih komponenti i dobijanje slike u punoj boji sumiranjem rezultirajućih spektralnih kanala.
Drugi red gornje slike prikazuje autokorelacione obrasce svakog rekonstruisanog spektralnog kanala koji formiraju multipleksirana merenja koja su ulaz u fazu obrade podataka.
Treći red je rekonstruisani objekat u svakom spektralnom kanalu, kao i rekonstruisani objekat u punoj boji, tj. konačni rezultat vizualizacije.
Slika u punoj boji pokazuje da su relativne veličine između spektralnih kanala također tačne, budući da boja kombinovane rekonstruisane slike odgovara stvarnoj vrijednosti, a SSIM koeficijent dostiže više od 0,92 za svaki kanal.
Donji red potvrđuje ovu tvrdnju, prikazujući poređenje intenziteta stvarnog i rekonstruiranog objekta. Podaci iz oba se poklapaju u svim spektralnim rasponima.
Iz ovoga proizilazi da nas čak ni prisustvo šuma i potencijalnih grešaka u modeliranju nije spriječilo da dobijemo kvalitetnu sliku, a eksperimentalni rezultati su dobro korelirali s rezultatima modeliranja.
Gore opisani eksperiment izveden je uzimajući u obzir odvojene spektralne kanale. Naučnici su izveli još jedan eksperiment, ali ovaj put sa susednim kanalima, odnosno sa kontinuiranim spektralnim opsegom od 60 nm.
Slika #5
Pravi predmet je bilo slovo “X” i znak “+” (5a). Spektar slova "X" je relativno ujednačen i kontinuiran - između 515 i 575 nm, ali "+" ima strukturiran spektar, uglavnom lociran između 535 i 575 nm (5b). Za ovaj eksperiment, ekspozicija je bila 120 s da bi se postigao željeni (kao i prije) SNR od 70 dB.
Pojasni filter širine 60 nm je također korišten preko cijelog objekta i niskopropusni filter iznad znaka “+”. Tokom rekonstrukcije, spektar od 60 nm je podijeljen u 6 susjednih kanala širine 10 nm (5b).
Kao što vidimo sa slika 5c, rezultirajuće slike se odlično slažu sa stvarnim objektom. Ovaj eksperiment je pokazao da prisustvo ili odsustvo spektralnih korelacija u izmjerenom speklu ne utiče na efikasnost tehnike snimanja koja se proučava. Sami naučnici vjeruju da mnogo veću ulogu u procesu vizualizacije, odnosno u njegovom uspjehu, igraju ne toliko spektralne karakteristike objekta koliko kalibracija sistema i detalji njegovog detektora kodiranja.
Za detaljnije informacije o nijansama studije preporučujem da pogledate и za njega.
Epilog
U ovom radu naučnici su opisali novu metodu multispektralnog snimanja kroz difuzor. Spekl modulacija zavisna od talasne dužine korišćenjem otvora za kodiranje omogućila je jedno multipleksirano merenje i izračunavanje spekla korišćenjem OMP algoritma zasnovanog na mašinskom učenju.
Koristeći višebojno slovo “H” kao primjer, naučnici su pokazali da fokusiranje na pet spektralnih kanala koji odgovaraju ljubičastoj, zelenoj i tri nijanse crvene omogućava da se dobije rekonstrukcija slike koja sadrži sve boje originala (plave, žuta, itd.).
Prema istraživačima, njihova tehnika može biti korisna i u medicini i u astronomiji. Boja nosi važne informacije u oba smjera: u astronomiji - hemijski sastav objekata koji se proučavaju, u medicini - molekularni sastav ćelija i tkiva.
U ovoj fazi, naučnici primjećuju samo jedan problem koji može uzrokovati nepreciznost vizualizacije: greške u modeliranju. Zbog prilično dugog vremena potrebnog za završetak procesa, može doći do promjena u okruženju koje će unijeti prilagođavanja koja nisu uzeta u obzir u fazi pripreme. Međutim, u budućnosti planiramo pronaći način za ublažavanje ovog problema, koji će opisanu tehniku snimanja učiniti ne samo preciznom, već i stabilnom u svim uvjetima.
petak van vrha:
Svjetla, boje, muzika i trio najpoznatijih svjetskih plavih čudaka (Blue Man Group).
Hvala na čitanju, ostanite radoznali i ugodan vikend momci! 🙂
Hvala vam što ste ostali s nama. Da li vam se sviđaju naši članci? Želite li vidjeti još zanimljivijeg sadržaja? Podržite nas naručivanjem ili preporukom prijateljima, 30% popusta za korisnike Habra na jedinstveni analog početnih servera, koji smo mi osmislili za vas: (dostupno sa RAID1 i RAID10, do 24 jezgra i do 40GB DDR4).
Dell R730xd 2 puta jeftiniji? Samo ovdje u Holandiji! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - od 99 USD! Pročitajte o
izvor: www.habr.com