Supermani üks kuulsamaid võimeid on supernägemine, mis võimaldas tal vaadata aatomeid, näha pimedas ja suurte vahemaade taha ning näha isegi läbi objektide. Seda võimalust näidatakse ekraanil üliharva, kuid see on olemas. Meie reaalsuses on mõningaid teaduslikke nippe rakendades võimalik läbi näha ka peaaegu täiesti läbipaistmatutest objektidest. Saadud pildid olid aga kuni viimase ajani alati mustvalged. Täna vaatleme uuringut, mille käigus Duke'i ülikooli (USA) teadlased suutsid ühekordse valgusega kokkupuute abil teha värvifoto läbipaistmatu seina taha peidetud objektidest. Mis see supertehnoloogia on, kuidas see töötab ja millistes valdkondades seda kasutada saab? Sellest räägib meile uurimisrühma aruanne. Mine.
Uurimistöö alus
Hoolimata kõikidest võimalikest eelistest, mida tehnoloogia objektide visualiseerimiseks hajutatud kandjatel pakub, on selle tehnoloogia rakendamisel mitmeid probleeme. Peamine on asjaolu, et hajuti läbivate footonite teed muutuvad suuresti, mis toob kaasa juhuslikud mustrid täpid* teisel pool.
täpp* on juhuslik interferentsmuster, mis moodustub koherentsete lainete vastastikusest interferentsist, millel on juhuslikud faasinihked ja/või juhuslikud intensiivsused. Kõige sagedamini näeb see välja heledate laikude (punktide) kogumina tumedal taustal.
Viimastel aastatel on hajumisefektidest kõrvalehoidmiseks ja täpimustrist objektiteabe eraldamiseks välja töötatud mitmeid pildistamistehnikaid. Nende tehnikate probleemiks on nende piirangud – teil peavad olema objekti kohta teatud teadmised, juurdepääs hajutavale kandjale või objektile jne.
Samas on teadlaste sõnul olemas ka palju arenenum meetod – visualiseerimine mäluefektiga (ME). See meetod võimaldab visualiseerida objekti ilma eelnevate teadmisteta enda või hajutava keskkonna kohta. Nagu me teame, on kõigil puudusi ja ME-meetod pole erand. Suure kontrastsusega täpimustrite ja vastavalt täpsemate kujutiste saamiseks peab valgustus olema kitsaribaline, s.t. vähem kui 1 nm.
ME-meetodi piiranguid on võimalik ka üle kavaldada, kuid need nipid hõlmavad jällegi juurdepääsu optilisele allikale või objektile enne difuusorit või otsest mõõtmist. PSF*.
PSF* - punkti hajutamise funktsioon, mis kirjeldab kujutist, mille pildisüsteem punktvalgusallika või punktobjekti vaatlemisel saab.
Teadlased nimetavad neid meetodeid toimivaks, kuid mitte täiuslikuks, kuna polüesterstaapelkiudude mõõtmine ei ole alati võimalik näiteks hajuti dünaamika või selle ligipääsmatuse tõttu enne pildistamisprotseduuri. Teisisõnu, on, mille kallal tööd teha.
Oma töös pakuvad teadlased välja teistsuguse lähenemisviisi. Nad näitavad meile meetodit objektide multispektraalseks pildistamiseks hajutava keskkonna kaudu, kasutades ühevärvilise kaameraga ühe täpi mõõtmist. Erinevalt teistest tehnikatest ei nõua see eelteadmisi polüesterstaapelkiu süsteemi ega allika spektri kohta.
Uus meetod toodab sihtobjektist kvaliteetseid kujutisi viies hästi eraldatud spektrikanalis vahemikus 450–750 nm, mida kinnitasid arvutused. Praktikas on seni olnud võimalik visualiseerida kolme hästi eraldatud spektrikanalit vahemikus 450 nm kuni 650 nm ja kuut külgnevat spektrikanalit vahemikus 515 kuni 575 nm.
Kuidas uus meetod töötab
Pilt nr 1: lamp - ruumiline valgusmodulaator - hajuti (iirisdiafragmaga) - kodeerimisava - prisma - optiline relee (1:1 visualiseerimine) - ühevärviline kaamera.
Teadlased märgivad iga difuusori kujutise kolme põhielementi: huvipakkuv objekt (välisvalgustusega või isevalgustav), hajuti ja detektor.
Nagu tavalistes ME-süsteemides, käsitletakse selles uuringus objekti, mille nurga suurus asub ME-vaatevälja sees ja kaugusel u difuusori taga. Pärast hajutiga suhtlemist läbib valgus enne detektorini jõudmist vahemaa v.
Tavalises ME-pildistamises kasutatakse standardkaameraid, kuid see meetod kasutab kodeerimisdetektori moodulit, mis koosneb kodeerimisavast ja lainepikkusest sõltuvast optilisest elemendist. Selle elemendi eesmärk on unikaalne moduleerida iga spektraalkanalit enne nende ühendamist ja muundamist ühevärviliseks detektoriks.
Seega, selle asemel, et lihtsalt mõõta madala kontrastsusega täppe, mille spektrikanalid on lahutamatult segunenud, salvestati spektraalselt multipleksitud signaal, mis sobib hästi eraldamiseks.
Teadlased rõhutavad veel kord, et nende meetod ei nõua hajuti või valgusallika kohta mingeid eelnevalt teadaolevaid omadusi ega eeldusi.
Pärast multipleksitud täpi esialgseid mõõtmisi kasutati iga spektririba täpi individuaalseks rekonstrueerimiseks teadaolevat Tλ väärtust (lainepikkusest sõltuv kodeerimismuster).
Teadlased kasutasid oma töös arvutuste ja modelleerimise etapis teatud masinõppe meetodeid, mis võivad aidata rakendada varem läbimõtlemata meetodit. Esiteks kasutati laikude kujutamiseks hõreda maatriksi funktsioonide õppimist.
Funktsioonide õppimine* — võimaldab süsteemil automaatselt leida lähteandmete tunnuste tuvastamiseks vajalikud esitused.
Tulemuseks oli andmebaas, mis oli koolitatud erinevatest mõõtmiskonfiguratsioonidest pärit täpikujutistele. See alus on üsna üldistatud ega sõltu konkreetsetest objektidest ja hajutajatest, mis osalevad maski Iλx, y genereerimisel. Teisisõnu, süsteem on koolitatud difuusori põhjal, mida eksperimentaalses konfiguratsioonis ei kasutata, s.t. süsteemil pole sellele juurdepääsu, nagu teadlased soovisid.
OMP-algoritmi kasutati täppide kujutiste saamiseks igal lainepikkusel (ortogonaalse sobitamise püüdlus).
Lõpuks, arvutades iga spektrikanali autokorrelatsiooni iseseisvalt ja pöörates autokorrelatsiooni igal lainepikkusel ümber, saadi objekti kujutised. Seejärel kombineeritakse igal lainepikkusel saadud kujutised, et luua objektist värviline pilt.
Pilt nr 2: objekti kujutise koostamise samm-sammult protsess.
See meetod ei tee selle loojate sõnul mingeid eeldusi spektraalkanalite vaheliste korrelatsioonide kohta ja eeldab ainult, et lainepikkuse väärtus on üsna juhuslik. Lisaks nõuab see meetod ainult teavet kodeerimisdetektori kohta, tuginedes kodeerimisava eelkalibreerimisele ja eelkoolitatud andmekogule. Need omadused muudavad selle pildistamismeetodi väga mitmekülgseks ja mitteinvasiivseks.
Simulatsiooni tulemused
Kõigepealt vaatame simulatsiooni tulemusi.
Pilt nr 3
Ülaltoodud pildil on näited kahe objekti multispektraalsest kujutisest, mis on tehtud läbi difuusori. Ülemine rida peal 3а sisaldab huvipakkuvat objekti, mis koosneb mitmest numbrist, mis on näidatud nii vale värviga kui ka spektraalkanalite kaupa jaotatuna. Objekti valevärviga joonistamisel kuvatakse CIE 1931 RGB ruumis iga lainepikkuse intensiivsusprofiil.
Rekonstrueeritud objekt (alumine rida edasi 3а) nii valevärvides kui ka üksikute spektrikanalite osas näitab, et tehnika tagab suurepärase visualiseerimise ja ainult väikese spektraalkanalite vahelise läbirääkimise, mis protsessis erilist rolli ei mängi.
Peale rekonstrueeritud objekti kättesaamist, s.o. Pärast renderdamist oli vaja hinnata täpsusastet, võrreldes reaalse objekti ja rekonstrueeritud objekti spektraalset intensiivsust (keskmistatuna kõigi eredate pikslite kohta)3b).
Piltidel 3c näitab reaalset objekti (ülemine rida) ja rekonstrueeritud kujutist (alumine rida) puuvilla tüviraku jaoks ja 3d näidatakse visualiseerimise täpsuse analüüsi.
Pildistamise täpsuse hindamiseks oli vaja arvutada iga spektraalkanali jaoks reaalse objekti struktuurse sarnasuse indeksi (SSIM) väärtused ja tippsignaali-müra suhe (pSNR).
Ülaltoodud tabelist on näha, et iga viie kanali SSIM-i koefitsient on 0,8–0,9 ja PSNR üle 20. Sellest järeldub, et vaatamata täpisignaali madalale kontrastsusele on viie 10 nm laiusega spektririba superpositsioon. detektoril võimaldab üsna täpselt rekonstrueerida uuritava objekti ruumilis-spektraalseid omadusi. Teisisõnu, tehnika töötab, kuid need on ainult simulatsiooni tulemused. Et saavutada täielik usaldus oma töö vastu, viisid teadlased läbi rea praktilisi katseid.
Eksperimentaalsed tulemused
Üks olulisemaid erinevusi simulatsiooni ja reaalsete katsete vahel on keskkond, s.o. tingimused, milles mõlemat teostatakse. Esimesel juhul on kontrollitud tingimused, teisel on ettearvamatud tingimused, s.t. vaatame kuidas läheb.
Arvesse võeti kolme spektrikanalit laiusega 8–12 nm, mille keskpunkt oli 450, 550 ja 650 nm, mis kombineerituna erinevate suhteliste suurustega tekitavad laias valikus värve.
Pilt nr 4
Ülaltoodud pilt näitab pärisobjekti (mitmevärviline "H") ja rekonstrueeritud objekti võrdlust. Valguse säriaeg (säriaeg, s.t. säritus) määrati 1800 s, mis võimaldas saada SNR-i vahemikus 60-70 dB. See SNR-indikaator ei ole teadlaste sõnul eksperimendi jaoks eriti oluline, vaid on nende tehnika toimivuse täiendav kinnitus, eriti keerukate objektide puhul. Tegelikkuses, mitte laboritingimustes, võib see meetod olla suurusjärgu võrra kiirem.
Pildi nr 4 ülemine rida näitab objekti igal lainepikkusel (vasakult paremale) ja tegelikku täisvärvilist objekti.
Pildistamise tulemusel reaalsest objektist pildi saamiseks kasutati vastavate ribapääsfiltritega arvutivaatekaamerat, et spektraalkomponente otse pildistada ja saadud spektrikanalite summeerimise teel saada täisvärviline pilt.
Ülaltoodud pildi teine rida näitab iga rekonstrueeritud spektraalkanali autokorrelatsioonimustreid, mis moodustavad multipleksitud mõõtmised, mis on andmetöötlusetapi sisendiks.
Kolmas rida on rekonstrueeritud objekt igas spektrikanalis, samuti rekonstrueeritud täisvärviline objekt, st. visualiseerimise lõpptulemus.
Täisvärviline pilt näitab, et ka spektraalkanalite suhtelised suurused on õiged, kuna kombineeritud rekonstrueeritud kujutise värv vastab tegelikule väärtusele ja SSIM-i koefitsient ulatub iga kanali puhul üle 0,92.
Alumine rida kinnitab seda väidet, näidates reaalse objekti ja rekonstrueeritud objekti intensiivsuse võrdlust. Mõlema andmed langevad kokku kõigis spektrivahemikes.
Sellest järeldub, et isegi müra olemasolu ja võimalikud modelleerimisvead ei takistanud kvaliteetse pildi saamist ning katsetulemused korreleerusid hästi modelleerimistulemustega.
Ülalkirjeldatud katse viidi läbi, võttes arvesse eraldatud spektraalkanaleid. Teadlased viisid läbi veel ühe katse, kuid seekord külgnevate kanalitega, õigemini pideva spektrivahemikuga 60 nm.
Pilt nr 5
Tegelik objekt oli täht “X” ja märk “+” (5а). Tähe “X” spekter on suhteliselt ühtlane ja pidev – vahemikus 515–575 nm, kuid “+”-l on struktureeritud spekter, mis asub peamiselt vahemikus 535–575 nm (5b). Selle katse jaoks oli säritus 120 sekundit, et saavutada soovitud (nagu varem) SNR 70 dB.
60 nm laiust ribapääsfiltrit kasutati ka kogu objektil ja madalpääsfiltrit plussmärgi kohal. Rekonstrueerimise käigus jagatakse 60 nm spekter kuueks külgnevaks kanaliks laiusega 6 nm (5b).
Nagu piltidelt näeme 5c, on saadud pildid reaalse objektiga suurepäraselt kooskõlas. See katse näitas, et spektraalsete korrelatsioonide olemasolu või puudumine mõõdetud täpis ei mõjuta uuritava pilditehnika efektiivsust. Teadlased ise usuvad, et visualiseerimisprotsessis või õigemini selle õnnestumises ei mängi palju suuremat rolli mitte niivõrd objekti spektraalsed omadused, kuivõrd süsteemi kalibreerimine ja seda kodeeriva detektori detailid.
Täpsemat infot uuringu nüansside kohta soovitan vaadata и talle.
Epiloog
Selles töös kirjeldasid teadlased uut multispektraalse pildistamise meetodit difuusori kaudu. Lainepikkusest sõltuv täppide modulatsioon kodeerimisava abil võimaldas masinõppel põhineva OMP-algoritmi abil ühe multipleksitud mõõtmise ja täppide arvutamise.
Mitmevärvilise tähe "H" näitel näitasid teadlased, et fokusseerimine viiele spektrikanalile, mis vastavad violetsele, rohelisele ja kolmele punasele toonile, võimaldab saada kujutise rekonstruktsiooni, mis sisaldab kõiki originaali värve (sinine, kollane jne).
Teadlaste sõnul võib nende tehnika olla kasulik nii meditsiinis kui ka astronoomias. Värv kannab olulist teavet mõlemas suunas: astronoomias - uuritavate objektide keemiline koostis, meditsiinis - rakkude ja kudede molekulaarne koostis.
Selles etapis märgivad teadlased ainult ühte probleemi, mis võib põhjustada visualiseerimise ebatäpsusi: modelleerimisvead. Protsessi lõpuleviimiseks kuluva üsna pika aja tõttu võivad keskkonnas tekkida muudatused, mis toovad kaasa kohandusi, mida ettevalmistusetapis ei arvestatud. Tulevikus plaanime aga leida viisi selle probleemi leevendamiseks, mis muudaks kirjeldatud pilditehnika mitte ainult täpseks, vaid ka stabiilseks mis tahes tingimustes.
Reede off-top:
Tuled, värvid, muusika ja kolmik maailma kuulsamaid siniseid veidrikuid (Blue Man Group).
Täname lugemise eest, olge uudishimulikud ja toredat nädalavahetust, poisid! 🙂
Täname, et jäite meiega. Kas teile meeldivad meie artiklid? Kas soovite näha huvitavamat sisu? Toeta meid, esitades tellimuse või soovitades sõpradele, Habri kasutajatele 30% allahindlus ainulaadsele algtaseme serverite analoogile, mille me teie jaoks välja mõtlesime: (saadaval RAID1 ja RAID10, kuni 24 tuuma ja kuni 40 GB DDR4-ga).
Dell R730xd 2 korda odavam? Ainult siin Hollandis! Dell R420 – 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB – alates 99 dollarist! Millegi kohta lugema
Allikas: www.habr.com