{"id":36741,"date":"2019-10-31T22:13:29","date_gmt":"2019-10-31T19:13:29","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel\/"},"modified":"2019-10-31T22:13:29","modified_gmt":"2019-10-31T19:13:29","slug":"uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","title":{"rendered":"Entdecken Sie das fast Unsichtbare \u2013 jetzt auch in Farbe: eine Methode zur Visualisierung von Objekten durch Streuung.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Entdecken
\n
\nEine der bekanntesten F\u00e4higkeiten von Superman ist sein Superblick, der es ihm erm\u00f6glichte, Atome zu betrachten, im Dunkeln zu sehen und auf gro\u00dfe Entfernungen zu blicken sowie durch Objekte hindurchzusehen. Diese F\u00e4higkeit wird auf den Bildschirmen sehr selten demonstriert, existiert jedoch. In unserer Realit\u00e4t k\u00f6nnen wir auch durch nahezu undurchsichtige Objekte sehen, indem wir einige wissenschaftliche Tricks anwenden. Bisher waren die durch diese Techniken erhaltenen Bilder immer monochrom, bis vor Kurzem. Heute werden wir eine Studie kennenlernen, in der Forscher der Duke University (USA) es geschafft haben, einen farbigen Schnappschuss von Objekten hinter einer undurchsichtigen Wand zu machen, indem sie eine einmalige Lichtanwendung nutzten. Was ist diese Supertechnologie, wie funktioniert sie und in welchen Bereichen kann sie eingesetzt werden? Dar\u00fcber wird uns der Bericht der Forschungsgruppe informieren. Lassen Sie uns anfangen.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Grundlage der Forschung<\/h3>\n

\nTrotz aller m\u00f6glichen \u201eExtras\u201c der Visualisierungstechnologie von Objekten in streuenden Medien gibt es eine Reihe von Umsetzungsproblemen dieser Technologie. Das Hauptproblem ist, dass sich die Pfade der Photonen, die durch den Streuer laufen, erheblich \u00e4ndern, was zu zuf\u00e4lligen Mustern f\u00fchrt. Speckl*<\/i> auf der anderen Seite.<\/p>\n

\"Entdecken
\nSpeckl*<\/b> ist ein zuf\u00e4lliges Interferenzmuster, das durch die gegenseitige Interferenz koh\u00e4renter Wellen mit zuf\u00e4lligen Phasenverschiebungen und\/oder einer zuf\u00e4lligen Intensit\u00e4tsverteilung entsteht. Es sieht meist aus wie eine Ansammlung von hellen Punkten auf einem dunklen Hintergrund.<\/p><\/blockquote>\n

In den letzten Jahren wurden mehrere Visualisierungsmethoden entwickelt, die es erm\u00f6glichen, die Effekte des Streuers zu umgehen und Informationen \u00fcber das Objekt aus dem Speckelmuster zu extrahieren. Das Problem dieser Methoden liegt in ihren Einschr\u00e4nkungen \u2013 man ben\u00f6tigt bestimmte Kenntnisse \u00fcber das Objekt, Zugang zu dem streuenden Medium oder dem Objekt usw.<\/p>\n

Gleichzeitig gibt es eine Methode, die von Wissenschaftlern als wesentlich leistungsf\u00e4higer angesehen wird \u2013 die Erinnerungseffekt-Visualisierung (ME). Diese Methode erm\u00f6glicht es, ein Objekt zu visualisieren, ohne dass vorherige Kenntnisse \u00fcber das Objekt oder das Streumedium erforderlich sind. Wie wir wissen, hat jede Methode ihre Nachteile, und die ME-Methode bildet da keine Ausnahme. F\u00fcr hochkontrastierende Speckle-Muster und damit genauere Bilder muss die Beleuchtung schmalbandig sein, d.h. unter 1 nm.<\/p>\n

Es ist ebenfalls m\u00f6glich, die Einschr\u00e4nkungen der ME-Methode zu umgehen, allerdings sind diese Tricks wieder mit dem Zugang zur optischen Quelle oder zum Objekt vor dem Streuer oder mit direkten Messungen verbunden. PSF*<\/i>.<\/p>\n

PSF*<\/b> \u2013 die Punktstreufunktion, die das Bild beschreibt, das ein Bildgebungsverfahren erh\u00e4lt, wenn es eine punktuelle Lichtquelle oder ein punktuelles Objekt beobachtet. <\/p><\/blockquote>\n

Forscher bezeichnen diese Methoden als funktional, aber nicht perfekt, da die Messung der PSF nicht immer m\u00f6glich ist, beispielsweise aufgrund der Dynamik des Streuers oder weil dieser vor der Visualisierungsprozedur nicht zug\u00e4nglich ist. Mit anderen Worten, es gibt noch Entwicklungspotenzial. <\/p>\n

In ihrer Arbeit schlagen die Forscher einen alternativen Ansatz vor. Sie demonstrieren uns eine Methode zur Implementierung der multispektralen Visualisierung von Objekten durch ein streuendes Medium unter Verwendung einer einzigen Speckle-Messung mit einer monochromen Kamera. Im Gegensatz zu anderen Techniken erfordert diese Methode keine vorherigen Kenntnisse \u00fcber das PSF-System oder das Spektrum der Lichtquelle.<\/p>\n

Die neue Methode erm\u00f6glicht die Erstellung hochqualitativer Bilder des Zielobjekts in f\u00fcnf klar getrennten spektralen Kan\u00e4len zwischen 450 nm und 750 nm, was durch Berechnungen best\u00e4tigt wurde. Praktisch wurde bisher die Visualisierung von drei gut getrennten spektralen Kan\u00e4len zwischen 450 nm und 650 nm und sechs benachbarten spektralen Kan\u00e4len zwischen 515 nm und 575 nm erreicht.<\/p>\n

Funktionsprinzip der neuen Methode<\/h3>\n

\n\"Entdecken
\nBild Nr. 1: Lampe \u2013 r\u00e4umlicher Lichtmodulator \u2013 Streuung (mit irisf\u00f6rmiger Blende) \u2013 codierende Apertur \u2013 Prisma \u2013 optisches Relais (1:1-Visualisierung) \u2013 monochrome Kamera.<\/i><\/p>\n

Die Forscher heben drei grundlegende Elemente jeder Visualisierung durch ein Streuungselement hervor: das Objekt von Interesse (entweder extern beleuchtet oder selbstleuchtend), der Streuer und der Detektor.<\/p>\n

Wie in Standard-ME-Systemen wird in dieser Untersuchung ein Objekt betrachtet, dessen Winkelgr\u00f6\u00dfe sich im Sichtfeld der ME befindet und sich in einem Abstand von u hinter dem Streuobjekt befindet. Nach der Wechselwirkung mit dem Streuobjekt breitet sich das Licht \u00fcber eine Distanz von v aus, bevor es den Detektor erreicht. <\/p>\n

Die gew\u00f6hnliche ME-Visualisierung verwendet Standardkameras, w\u00e4hrend in dieser Methode ein Modul eines kodierenden Detektors eingesetzt wird, das aus einer kodierenden Apertur und einem optischen Element besteht, das von der Wellenl\u00e4nge abh\u00e4ngt. Ziel dieses Elements ist die einzigartige Modulation jedes spektralen Kanals, bevor sie kombiniert und in einem monochromen Detektor umgewandelt werden.<\/p>\n

Somit wurde anstelle einer einfachen Messung eines hochkontrastarmen Spektrums, dessen spektrale Kan\u00e4le untrennbar vermischt sind, ein spektral multiplexiertes Signal aufgezeichnet, das sich gut zur Trennung eignet.<\/p>\n

Die Forscher betonen erneut, dass ihre Methode keine im Voraus bekannten Eigenschaften oder Annahmen \u00fcber das Streuobjekt oder die Lichtquelle erfordert.<\/p>\n

Nach der Durchf\u00fchrung vorl\u00e4ufiger Messungen des multiplexierten Speckles wurde ein bekannter Wert T\u03bb (ein kodierendes Muster, das von der Wellenl\u00e4nge abh\u00e4ngt) verwendet, um das Speckle in jedem Spektralbereich individuell zu rekonstruieren.<\/p>\n

In ihrer Arbeit verwendeten die Wissenschaftler in der Berechnungs- und Simulationsphase bestimmte Methoden des maschinellen Lernens, die dabei helfen k\u00f6nnen, eine zuvor nicht betrachtete Methode zu realisieren. Zun\u00e4chst wurde das Feature-Learning einer sp\u00e4rlichen Matrix verwendet, um das Speckle darzustellen. <\/p>\n

Feature-Learning*<\/b> \u2013 erm\u00f6glicht es dem System, automatisch die notwendigen Darstellungen zu finden, die zur Identifizierung der Merkmale der Eingangsdaten erforderlich sind.<\/p><\/blockquote>\n

In der Folge wurde eine Datenbasis erstellt, die auf Speckle-Bildern aus verschiedenen Messkonfigurationen trainiert wurde. Diese Basis ist relativ allgemein und unabh\u00e4ngig von bestimmten Objekten und Streuern, die an der Generierung der Maske I\u03bbx, y beteiligt sind. Mit anderen Worten, das System wird auf der Grundlage eines Streuers trainiert, der nicht in der experimentellen Konfiguration verwendet wird, d.h. das System hat keinen Zugriff darauf, wie es die Forscher beabsichtigten.<\/p>\n

F\u00fcr die Speckle-Bilder in jedem Wellenl\u00e4ngenbereich wurde der OMP-Algorithmus (orthogonale Musterverfolgung<\/i>).<\/p>\n

) verwendet. Schlie\u00dflich wurden die Bilder des Objekts durch die unabh\u00e4ngige Berechnung der Autokorrelation jedes spektralen Kanals und die Inversion der Autokorrelation bei jeder Wellenl\u00e4nge erhalten. Die resultierenden Bilder bei jeder Wellenl\u00e4nge werden dann kombiniert, um ein farbiges Bild des Objekts zu erstellen.<\/p>\n

\"Entdecken
\nBild Nr. 2: Schritt-f\u00fcr-Schritt-Prozess zur Erstellung des Objektsbildes.
\nDiese Methode, so ihre Sch\u00f6pfer, trifft keine Annahmen \u00fcber Korrelationsbeziehungen zwischen den spektralen Kan\u00e4len und erfordert nur die Annahme, dass die Wellenl\u00e4ngenwerte ausreichend zuf\u00e4llig sind. Dar\u00fcber hinaus ben\u00f6tigt diese Methode nur Informationen \u00fcber den codierenden Detektor und verl\u00e4sst sich auf die Vorab-Kalibrierung der codierenden Blende sowie auf eine vorab trainierte Datenbibliothek. Solche Eigenschaften machen diese Visualisierungsmethode \u00e4u\u00dferst vielseitig und nicht-invasiv. <\/p>\n

Simulations Ergebnisse<\/h3>\n

\nBeginnen wir mit den Ergebnissen der Simulation. <\/p>\n

\"Entdecken
\nAbbildung Nr. 3<\/i><\/p>\n

Das obenstehende Bild zeigt Beispiele von mehrspektralen Aufnahmen zweier Objekte, die durch einen Streuungsfilter aufgenommen wurden. In der oberen Reihe befindet sich 3a<\/b> ein interessantes Objekt, das aus mehreren Zahlen besteht, die sowohl in falschen Farben als auch in spektralen Kanalaufteilungen dargestellt sind. Bei der Darstellung des Objekts in falschen Farben wird das Intensit\u00e4tsprofil jeder Wellenl\u00e4nge im CIE 1931 RGB Raum angezeigt.<\/p>\n

Das rekonstruierte Objekt (untere Reihe 3a<\/b>) zeigt sowohl in falschen Farben als auch aus der Perspektive einzelner spektraler Kan\u00e4le, dass die Methode eine hervorragende Visualisierung erm\u00f6glicht und nur minimalen \u00dcberschneidungen zwischen den spektralen Kan\u00e4len aufweist, die im Prozess keine wesentliche Rolle spielen.<\/p>\n

Nach dem Erhalt des rekonstruierten Objekts, d.h. nach der Visualisierung, war es notwendig, die Genauigkeit zu bewerten, indem die spektrale Intensit\u00e4t (gemittelt \u00fcber alle hellen Pixel) des echten Objekts mit der des rekonstruierten Objekts verglichen wurde (3b<\/b>).<\/p>\n

Auf den Bildern 3c<\/b> sind das echte Objekt (obere Reihe) und das rekonstruierte Bild (untere Reihe) f\u00fcr eine Zelle aus Pflanzest\u00e4ngeln dargestellt, und 3d<\/b> es wird eine Analyse der Visualisierungsgenauigkeit gezeigt.<\/p>\n

Um die Genauigkeit der Visualisierung zu bewerten, mussten die Werte des strukturellen \u00c4hnlichkeitskoeffizienten (SSIM) und des Peak Signal-to-Noise Ratio (pSNR) des realen Objekts f\u00fcr jeden Spektralkanal berechnet werden.<\/p>\n

\"Entdecken
\n
\nDie obige Tabelle zeigt, dass jeder der f\u00fcnf Kan\u00e4le einen SSIM-Koeffizienten von 0,8\u20130,9 und einen PSNR von \u00fcber 20 aufweist. Daraus folgt, dass trotz des niedrigen Kontrasts des Speckelsignals die \u00dcberlagerung auf dem Detektor von f\u00fcnf Spektralb\u00e4ndern mit einer Breite von 10 nm eine ausreichend pr\u00e4zise Rekonstruktion der r\u00e4umlich-spektralen Eigenschaften des untersuchten Objekts erm\u00f6glicht. Mit anderen Worten, die Methode funktioniert, jedoch sind dies nur Ergebnisse der Modellierung. Um sich in ihrem Tun vollkommen sicher zu sein, f\u00fchrten die Wissenschaftler eine Reihe praktischer Experimente durch.<\/p>\n

Ergebnisse der Experimente<\/h3>\n

\nEiner der bedeutendsten Unterschiede zwischen der Modellierung und realen Experimenten ist die Umgebung, d.h. die Bedingungen, unter denen das eine oder das andere durchgef\u00fchrt wird. Im ersten Fall gibt es kontrollierte Bedingungen, im zweiten - unvorhersehbare, d.h. wie es eben kommt.<\/p>\n

Es wurden drei Spektralkan\u00e4le mit einer Bandbreite von 8-12 nm untersucht, die sich auf 450, 550 und 650 nm konzentrieren. In Kombination mit verschiedenen relativen Gr\u00f6\u00dfen erzeugen sie eine breite Farbpalette.<\/p>\n

\"Entdecken
\nBild Nr. 4<\/i><\/p>\n

Das obige Bild zeigt den Vergleich zwischen dem echten Objekt (der mehrfarbige Buchstabe \u201eH\u201c) und der rekonstruierten Version. Die Lichtbelichtungszeit (Belichtungszeit) wurde auf 1800 s eingestellt, was ein SNR von 60-70 dB erm\u00f6glichte. Laut Wissenschaftlern ist dieser SNR-Wert nicht entscheidend f\u00fcr die Erfahrung, sondern dient als zus\u00e4tzliche Best\u00e4tigung der Funktionalit\u00e4t ihrer Methode, insbesondere bei komplexen Objekten. In der Realit\u00e4t, au\u00dferhalb kontrollierter Laborbedingungen, kann diese Methode jedoch um einen Faktor schneller sein.<\/p>\n

In der obersten Reihe des Bildes Nr. 4 ist das Objekt bei jeder Wellenl\u00e4nge (von links nach rechts) sowie das tats\u00e4chliche Farbbildobjekt zu sehen.<\/p>\n

Um bei der Visualisierung ein Bild eines realen Objekts zu erhalten, wurde eine Maschinenkamerakamera mit entsprechenden Bandfiltern verwendet, um die spektralen Komponenten direkt darzustellen und ein Vollfarbbild durch die Summierung der resultierenden spektralen Kan\u00e4le zu erzeugen.<\/p>\n

Die zweite Reihe des obigen Bildes zeigt die Autokorrelationsmuster jedes rekonstruierten spektralen Kanals, die multiplexierte Messungen bilden, die als Eingangsdaten f\u00fcr die Datenverarbeitungsphase dienen.<\/p>\n

Die dritte Reihe zeigt das rekonstruierte Objekt in jedem spektralen Kanal sowie das rekonstruierte Vollfarbobjekt, d.h. das Endergebnis der Visualisierung.<\/p>\n

Das Vollfarbbild zeigt, dass die relativen Gr\u00f6\u00dfen zwischen den spektralen Kan\u00e4len ebenfalls korrekt sind, da die Farben des kombinierten rekonstruierten Bildes dem realen Wert entsprechen und der SSIM-Wert f\u00fcr jeden Kanal \u00fcber 0,92 liegt.<\/p>\n

Die untere Reihe best\u00e4tigt diese Aussage, indem sie den Vergleich der Intensit\u00e4t des echten Objekts mit dem rekonstruierten zeigt. Die Daten beider stimmen in allen spektralen Bereichen \u00fcberein.<\/p>\n

Daraus folgt, dass selbst die vorhandene Rausch- und potenziellen Modellierungsfehler nicht verhindert haben, ein hochqualitatives Bild zu erhalten, und die Ergebnisse der Experimente stimmen hervorragend mit den Modellierungsergebnissen \u00fcberein.<\/p>\n

Das oben beschriebene Experiment wurde mit getrennten spektralen Kan\u00e4len durchgef\u00fchrt. Die Wissenschaftler f\u00fchrten ein weiteres Experiment durch, diesmal jedoch mit benachbarten Kan\u00e4len, genauer gesagt mit einem kontinuierlichen spektralen Bereich von 60 nm.<\/p>\n

\"Entdecken
\nBild Nr. 5<\/i><\/p>\n

Als reales Objekt diente der Buchstabe \u201eX\u201c und das Zeichen \u201e+\u201c (5a<\/b>). Das Spektrum des Buchstabens \u201eX\u201c ist relativ gleichm\u00e4\u00dfig und kontinuierlich \u2013 zwischen 515 und 575 nm, w\u00e4hrend das \u201e+\u201c ein strukturiertes Spektrum hat, das haupts\u00e4chlich zwischen 535 und 575 nm liegt (5b<\/b>). F\u00fcr dieses Experiment betrug die Belichtungszeit 120 s, um das gew\u00fcnschte (wie zuvor) SNR von 70 dB zu erreichen.<\/p>\n

Zudem wurde ein Bandpassfilter mit einer Breite von 60 nm \u00fcber das gesamte Objekt und ein Tiefpassfilter \u00fcber dem Zeichen \u201e+\u201c verwendet. W\u00e4hrend der Rekonstruktion wird das 60 nm-Spektrum in 6 benachbarte Kan\u00e4le mit einer Breite von 10 nm aufgeteilt (5b<\/b>).<\/p>\n

Wie wir auf den Bildern sehen k\u00f6nnen 5c<\/b>, stimmen die resultierenden Bilder hervorragend mit dem realen Objekt \u00fcberein. Dieses Experiment hat gezeigt, dass das Vorhandensein oder Fehlen spektraler Korrelationen im gemessenen Speck keinen Einfluss auf die Effektivit\u00e4t der untersuchten Visualisierungsmethodik hat. Die Forscher sind der Meinung, dass nicht die spektralen Eigenschaften des Objekts, sondern vielmehr die Kalibrierung des Systems und die Details seines codierenden Detektors eine viel gr\u00f6\u00dfere Rolle im Visualisierungsprozess und dessen Erfolg spielen.<\/p>\n

Epilog<\/h3>\n

\nIn dieser Arbeit beschrieben die Wissenschaftler eine neue Methode der multispektralen Visualisierung durch einen Streuungsk\u00f6rper. Die Modulation des spektralen Interferenzmusters, das von der Wellenl\u00e4nge abh\u00e4ngt, durch eine kodierende Apertur erm\u00f6glichte eine einmalige multiplexierte Messung und die Berechnung des Spekels mittels eines auf maschinellem Lernen basierenden OMP-Algorithmus. <\/p>\n

Anhand des Beispieles des bunten Buchstabens \u201eH\u201c zeigten Wissenschaftler, dass die Fokussierung auf f\u00fcnf spektralen Kan\u00e4len, die dem violetten, gr\u00fcnen und drei Rott\u00f6nen entsprechen, eine Rekonstruktion des Bildes erm\u00f6glicht, die alle Farben des Originals (blau, gelb usw.) enth\u00e4lt. <\/p>\n

Laut den Forschern k\u00f6nnte ihre Methodik sowohl in der Medizin als auch in der Astronomie n\u00fctzlich sein. Farben tragen in beiden Bereichen wichtige Informationen: In der Astronomie geht es um die chemische Zusammensetzung der untersuchten Objekte, in der Medizin um die molekulare Zusammensetzung von Zellen und Geweben.<\/p>\n

In diesem Stadium weisen die Wissenschaftler lediglich auf ein Problem hin, das zu Ungenauigkeiten bei der Visualisierung f\u00fchren kann: Modellierungsfehler. Aufgrund der relativ langen Dauer des Prozesses k\u00f6nnen Umgebungs\u00e4nderungen auftreten, die nicht in der Vorbereitungsphase ber\u00fccksichtigt wurden. In Zukunft wird jedoch geplant, einen Weg zu finden, um dieses Problem zu beheben, um die beschriebene Visualisierungsmethodik nicht nur pr\u00e4zise, sondern auch unter allen Bedingungen stabil zu machen.<\/p>\n

Freitagsthema:<\/b>

\r\n \"Video\r\n
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\nLicht, Farbe, Musik und das Trio der ber\u00fchmtesten blauen \u201eAu\u00dfenseiter\u201c der Welt (Blue Man Group).<\/i><\/p>\n

Vielen Dank f\u00fcr Ihre Aufmerksamkeit! Bleiben Sie neugierig und haben Sie ein tolles Wochenende, Leute! \ud83d\ude42<\/p>\n

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Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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F\u00fcr eine detailliertere Auseinandersetzung mit den Nuancen der Untersuchung empfehle ich, einen Blick in den den Bericht der Wissenschaftler<\/a><\/noindex> und Zus\u00e4tzliche Materialien<\/a><\/noindex> dazu.<\/p>\n