{"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\/it\/blog\/news\/uvidet-pochti-nevidimoe-eshhe-i-v-tsvete-metodika-vizualizatsii-obektov-cherez-rasseivatel","title":{"rendered":"Vedere quasi l'invisibile, e anche a colori: metodologia di visualizzazione degli oggetti attraverso un diffusore","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Vedere
\n
\nUna delle capacit\u00e0 pi\u00f9 celebri di Superman \u00e8 la vista superumana, che gli permetteva di esaminare gli atomi, vedere nel buio e a grande distanza, oltre a guardare attraverso gli oggetti. Questa abilit\u00e0 viene mostrata raramente sugli schermi, ma esiste. Nella nostra realt\u00e0, \u00e8 possibile vedere attraverso oggetti praticamente opachi anche utilizzando alcuni trucchi scientifici. Tuttavia, le immagini ottenute sono sempre state in bianco e nero, fino a poco tempo fa. Oggi esploreremo uno studio condotto da ricercatori dell'Universit\u00e0 di Duke (USA), che sono riusciti a scattare una foto a colori di oggetti nascosti dietro un muro opaco, utilizzando un'unica fonte di luce. Di che tecnologia super \u00e8, come funziona e in quali aree pu\u00f2 essere applicata? Ce lo racconter\u00e0 il gruppo di ricerca. Andiamo avanti.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Fondamenti della ricerca<\/h3>\n

\nNonostante tutti i possibili \"benefici\" della tecnologia di visualizzazione degli oggetti in ambienti distorsivi, ci sono delle problematiche relative all'implementazione di questa tecnologia. La principale \u00e8 il fatto che i percorsi dei fotoni che attraversano il diffusore cambiano notevolmente, portando a schemi casuali spot*<\/i> dall'altra parte.<\/p>\n

\"Vedere
\nSpot*<\/b> \u00e8 un'immagine di interferenza casuale formata dall'interferenza reciproca di onde coerenti, che presentano spostamenti di fase casuali e\/o insiemi casuali di intensit\u00e0. Di solito appare come un insieme di punti luminosi su uno sfondo scuro.<\/p><\/blockquote>\n

Negli ultimi anni sono state sviluppate diverse metodologie di visualizzazione che consentono di superare gli effetti del diffusore e di estrarre informazioni sull'oggetto dal pattern di spot. Il problema di queste metodologie \u00e8 la loro limitatezza: \u00e8 necessario avere certe conoscenze sull'oggetto, avere accesso all'ambiente o all'oggetto diffusore, ecc.<\/p>\n

Allo stesso tempo, esiste un metodo molto pi\u00f9 avanzato, secondo gli scienziati, chiamato visualizzazione con effetto memoria (ME). Questo metodo consente di visualizzare un oggetto senza conoscenze preliminari riguardo all'oggetto stesso o al mezzo di diffusione. Ci sono dei difetti in tutti i metodi, come sappiamo, e il metodo ME non fa eccezione. Per ottenere modelli di speckle ad alto contrasto e, di conseguenza, immagini pi\u00f9 precise, l'illuminazione deve essere a banda stretta, cio\u00e8 inferiore a 1 nm.<\/p>\n

\u00c8 possibile anche aggirare le restrizioni del metodo ME, ma, di nuovo, questi trucchi sono legati all'accesso alla sorgente ottica o all'oggetto prima del diffusore, o alla misurazione diretta. PSF*<\/i>.<\/p>\n

PSF*<\/b> \u2014 funzione di diffusione puntuale, che descrive l'immagine ottenuta dal sistema di formazione quando si osserva una sorgente di luce puntuale o un oggetto puntuale. <\/p><\/blockquote>\n

I ricercatori definiscono questi metodi funzionanti, ma non perfetti, poich\u00e9 la misurazione della PSF non \u00e8 sempre possibile a causa, ad esempio, della dinamicit\u00e0 del diffusore o della sua inaccessibilit\u00e0 prima della procedura di visualizzazione. In altre parole, c'\u00e8 molto su cui lavorare. <\/p>\n

Nel loro lavoro, i ricercatori propongono un approccio diverso. Dimostrano un metodo per realizzare la visualizzazione multispettrale di oggetti attraverso un mezzo di diffusione utilizzando una singola misurazione di speckle con una camera monocromatica. A differenza di altre metodologie, questa non richiede conoscenze preliminari sulla PSF del sistema o sullo spettro della sorgente.<\/p>\n

Il nuovo metodo consente di creare immagini di alta qualit\u00e0 dell'oggetto target in cinque canali spettrali ben distinti, tra 450 nm e 750 nm, come confermato dai calcoli. Nella pratica, per\u00f2, si \u00e8 riusciti a visualizzare tre canali spettrali ben distinti tra 450 nm e 650 nm e sei canali spettro adiacenti tra 515 e 575 nm.<\/p>\n

Principio di funzionamento del nuovo metodo<\/h3>\n

\n\"Vedere
\nImmagine n. 1: lampada \u2014 modulatori spaziali di luce \u2014 diffusore (con diaframma a iride) \u2014 apertura codificante \u2014 prisma \u2014 rel\u00e8 ottico (visualizzazione 1:1) \u2014 camera monocromatica.<\/i><\/p>\n

I ricercatori evidenziano tre elementi principali di qualsiasi visualizzazione attraverso un diffusore: l'oggetto di interesse (illuminato esternamente o che emette luce autonomamente), il diffusore e il rivelatore.<\/p>\n

Come nei sistemi ME standard, in questo studio viene considerato un oggetto il cui angolo di dimensione si trova all'interno del campo visivo del ME e a una distanza u dal diffusore. Dopo l'interazione con il diffusore, la luce si espande a una distanza v, prima di colpire il rivelatore. <\/p>\n

La visualizzazione ME standard utilizza telecamere tradizionali, mentre in questo metodo viene impiegato un modulo di rivelatore codificatore, composto da un'apertura codificante e da un elemento ottico che dipende dalla lunghezza d'onda. L'obiettivo di questo elemento \u00e8 la modulazione unica di ciascun canale spettrale prima della loro unione e trasformazione nel rivelatore monocromatico.<\/p>\n

Pertanto, invece di misurare semplicemente il basso contrasto dello speckle, i cui canali spettrali sono mescolati inestricabilmente, \u00e8 stata registrata una segnale spettrale multiplexato, ben adatto alla separazione.<\/p>\n

I ricercatori sottolineano ancora una volta che il loro metodo non richiede alcuna caratteristica nota in anticipo o ipotesi riguardanti il diffusore o la sorgente luminosa.<\/p>\n

Dopo aver effettuato misurazioni preliminari dello speckle multiplexato, \u00e8 stato utilizzato un valore noto T\u03bb (pattern codificante dipendente dalla lunghezza d'onda) per la ricostruzione individuale dello speckle in ciascun intervallo spettrale.<\/p>\n

Nel loro lavoro, nella fase di calcolo e modellizzazione, gli scienziati hanno applicato determinati metodi di apprendimento automatico, in grado di aiutare nell'implementazione di un metodo non precedentemente considerato. Prima di tutto, \u00e8 stato utilizzato l'apprendimento delle caratteristiche delle matrici sparse per rappresentare lo speckle. <\/p>\n

Apprendimento delle caratteristiche*<\/b> consente al sistema di trovare automaticamente le rappresentazioni necessarie per identificare le caratteristiche dei dati originali.<\/p><\/blockquote>\n

Di conseguenza, \u00e8 stato ottenuto un database addestrato su immagini di speckle provenienti da diverse configurazioni di misurazione. Questo database \u00e8 sufficientemente generalizzato e non dipende da oggetti e diffusori specifici coinvolti nella generazione della maschera I\u03bbx, y. In altre parole, il sistema si addestra su un diffusore che non viene utilizzato nella configurazione sperimentale, cio\u00e8 il sistema non ha accesso ad esso, come desiderato dai ricercatori.<\/p>\n

Per ottenere immagini di speckle a ciascuna lunghezza d'onda \u00e8 stato utilizzato l'algoritmo OMP (caccia abbinata ortogonale<\/i>).<\/p>\n

Alla fine, calcolando l'autocorrelazione di ciascun canale spettrale in modo indipendente e invertendo l'autocorrelazione per ciascuna lunghezza d'onda, sono state ottenute le immagini dell'oggetto. Le immagini ottenute a ciascuna lunghezza d'onda vengono poi unite per creare un'immagine colorata dell'oggetto.<\/p>\n

\"Vedere
\nImmagine n. 2: processo passo-passo per la creazione dell'immagine dell'oggetto.
\nQuesta metodologia, secondo i suoi creatori, non fa alcuna ipotesi sulle correlazioni tra i canali spettrali e richiede solo l'ipotesi che il valore della lunghezza d'onda sia sufficientemente casuale. Inoltre, questo metodo richiede solo informazioni sul rivelatore codificatore, facendo affidamento sulla calibrazione preliminare dell'apertura codificante e su una libreria di dati pre-addestrata. Queste caratteristiche rendono questo metodo di visualizzazione abbastanza universale e non invasivo. <\/p>\n

Risultati della simulazione<\/h3>\n

\nIniziamo esaminando i risultati della simulazione. <\/p>\n

\"Vedere
\nImmagine n. 3<\/i><\/p>\n

Nell'immagine sopra sono mostrati esempi di riprese multispettrali di due oggetti effettuate tramite un diffusore. La riga superiore a 3a<\/b> contiene l'oggetto di interesse, composto da diversi numeri, mostrati sia in falsa luce che separati per canale spettrale. Nella costruzione dell'oggetto in falsa luce viene visualizzato il profilo di intensit\u00e0 di ciascuna lunghezza d'onda nello spazio CIE 1931 RGB.<\/p>\n

L'oggetto ricostruito (riga inferiore a 3a<\/b>) sia in falsa luce che per quanto riguarda i singoli canali spettrali, dimostra che la metodologia fornisce un'ottima visualizzazione e solo una minima interazione incrociata tra i canali spettrali, che non gioca un ruolo significativo nel processo.<\/p>\n

Dopo aver ottenuto l'oggetto ricostruito, ovvero dopo la visualizzazione, era necessario valutare il grado di precisione, confrontando l'intensit\u00e0 spettrale (media su tutti i pixel luminosi) dell'oggetto reale con quello ricostruito (3b<\/b>).<\/p>\n

Nelle immagini 3c<\/b> sono mostrati l'oggetto reale (riga superiore) e l'immagine ricostruita (riga inferiore) per una cellula di fusto di cotone, mentre in 3d<\/b> \u00e8 mostrata l'analisi della precisione della visualizzazione.<\/p>\n

Per valutare l'accuratezza della visualizzazione era necessario calcolare i valori del coefficiente di somiglianza strutturale (SSIM) e del rapporto segnale-rumore di picco (pSNR) dell'oggetto reale per ogni canale spettrale.<\/p>\n

\"Vedere
\n
\nLa tabella sopra mostra che ognuno dei cinque canali ha un coefficiente SSIM tra 0,8 e 0,9 e un PSNR superiore a 20. Da ci\u00f2 si deduce che, nonostante il basso contrasto del segnale di speckle, l'applicazione di cinque bande spettrali larghe 10 nm sul rilevatore consente di ricostruire in modo sufficientemente accurato le propriet\u00e0 spaziali e spettrali dell'oggetto studiato. In altre parole, la metodica funziona, tuttavia si tratta solo di risultati di modellazione. Per maggiore certezza, gli scienziati hanno condotto una serie di esperimenti pratici.<\/p>\n

Risultati degli esperimenti<\/h3>\n

\nUna delle differenze pi\u00f9 significative tra la modellazione e gli esperimenti reali \u00e8 l'ambiente, ovvero le condizioni in cui entrambi vengono condotti. Nel primo caso ci sono condizioni controllate, nel secondo \u2014 imprevedibili, cio\u00e8 come verr\u00e0.<\/p>\n

Sono stati considerati tre canali spettrali con larghezza di 8-12 nm con centro a 450, 550 e 650 nm, che combinati con varie grandezze relative generano un'ampia gamma di colori.<\/p>\n

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\nImmagine n. 4<\/i><\/p>\n

Nell'immagine sopra \u00e8 mostrato un confronto tra l'oggetto reale (la lettera multicolore \u00abH\u00bb) e quello ricostruito. Il tempo di esposizione della luce (tempo di posa, cio\u00e8 esposizione) \u00e8 stato fissato a 1800 s, il che ha permesso di ottenere un SNR nell'intervallo di 60-70 dB. Tale valore di SNR, secondo gli scienziati, non \u00e8 estremamente importante per l'esperimento, ma serve come ulteriore conferma della funzionalit\u00e0 della loro metodica, soprattutto nel caso di oggetti complessi. Nella realt\u00e0, e non in condizioni di laboratorio, questo metodo potrebbe essere ordini di grandezza pi\u00f9 veloce.<\/p>\n

Nella fila superiore dell'immagine n. 4 \u00e8 mostrato l'oggetto a ciascuna lunghezza d'onda (da sinistra a destra) e l'oggetto a colori reali.<\/p>\n

Per ottenere un'immagine dell'oggetto reale attraverso la visualizzazione, \u00e8 stata utilizzata una telecamera di visione artificiale con relativi filtri a banda per visualizzare direttamente i componenti spettrali e ottenere un'immagine a colori completi sommando i canali spettrali risultanti.<\/p>\n

La seconda riga dell'immagine sopra mostra i modelli di autocorrelazione di ciascun canale spettrale ricostruito, formando misurazioni multiplexate che sono i dati in ingresso per la fase di elaborazione dei dati.<\/p>\n

La terza riga rappresenta l'oggetto ricostruito in ciascun canale spettrale, insieme all'oggetto a colori ricostruito, ovvero il risultato finale della visualizzazione.<\/p>\n

L'immagine a colori mostra che le grandezze relative tra i canali spettrali sono anch'esse corrette, poich\u00e9 il colore dell'immagine ricostruita combinata corrisponde al valore reale, e il coefficiente SSIM supera 0,92 per ciascun canale.<\/p>\n

L'ultima riga conferma questa affermazione, mostrando il confronto dell'intensit\u00e0 dell'oggetto reale e di quello ricostruito. I dati di entrambi coincidono su tutti gli intervalli spettrali.<\/p>\n

Ne consegue che anche la presenza di rumore e potenziali errori di modellazione non hanno impedito di ottenere un'immagine di alta qualit\u00e0, e i risultati degli esperimenti si allineano perfettamente ai risultati della modellazione.<\/p>\n

L'esperimento descritto \u00e8 stato condotto tenendo conto dei canali spettrali separati. Gli scienziati hanno effettuato un altro esperimento, ma con canali adiacenti, pi\u00f9 precisamente con un intervallo spettrale continuo di 60 nm.<\/p>\n

\"Vedere
\nImmagine n. 5<\/i><\/p>\n

Come oggetto reale \u00e8 stata utilizzata la lettera \u00abX\u00bb e il segno \u00ab+\u00bb (5\u0430<\/b>). Lo spettro della lettera \u00abX\u00bb \u00e8 relativamente uniforme e continuo \u2014 tra 515 e 575 nm, mentre il \u00ab+\u00bb ha uno spettro strutturato, principalmente situato tra 535 e 575 nm (5b<\/b>). Per questo esperimento, l'esposizione \u00e8 stata di 120 s per raggiungere il desiderato (come in precedenza) SNR di 70 dB.<\/p>\n

\u00c8 stato anche utilizzato un filtro a banda di 60 nm su tutto l'oggetto e un filtro passa basso sul segno \u00ab+\u00bb. Durante la ricostruzione, lo spettro di 60 nm \u00e8 stato suddiviso in 6 canali adiacenti di larghezza 10 nm (5b<\/b>).<\/p>\n

Come possiamo vedere dalle immagini 5\u0441<\/b>, le immagini risultanti sono perfettamente in accordo con l'oggetto reale. Questo esperimento ha dimostrato che la presenza o l'assenza di correlazioni spettrali nel interferogramma misurato non influisce sull'efficacia della metodologia di visualizzazione studiata. Gli scienziati stessi ritengono che un ruolo molto maggiore nel processo di visualizzazione, e pi\u00f9 precisamente nel suo successo, sia giocato non tanto dalle caratteristiche spettrali dell'oggetto, quanto dalla calibrazione del sistema e dei dettagli del suo rivelatore codificante.<\/p>\n

Epilogo<\/h3>\n

\nIn questo lavoro, gli scienziati hanno descritto un nuovo metodo di visualizzazione multispettrale attraverso un dispersore. La modulazione dell'interferogramma, a seconda della lunghezza d'onda, tramite un'apertura codificante ha consentito di effettuare una misurazione multiplexata e calcolare l'interferogramma utilizzando un algoritmo OMP basato su apprendimento automatico. <\/p>\n

Utilizzando come esempio la lettera colorata \u00ab\u041d\u00bb, gli scienziati hanno dimostrato che focalizzarsi su cinque canali spettrali corrispondenti al viola, al verde e a tre tonalit\u00e0 di rosso consente di ottenere una ricostruzione dell'immagine contenente tutti i colori dell'originale (blu, giallo, ecc.). <\/p>\n

Secondo i ricercatori, la loro metodologia pu\u00f2 essere utile sia in medicina che in astronomia. Il colore porta con s\u00e9 informazioni importanti in entrambi i settori: in astronomia - la composizione chimica degli oggetti studiati, in medicina - la composizione molecolare delle cellule e dei tessuti.<\/p>\n

In questa fase, gli scienziati segnalano solo un problema che pu\u00f2 causare imprecisioni nella visualizzazione: gli errori di modellazione. A causa del piuttosto lungo tempo necessario per completare il processo, potrebbero verificarsi cambiamenti nell'ambiente circostante che apporteranno delle correzioni non considerate durante la fase di preparazione. Tuttavia, in seguito si prevede di trovare un modo per mitigare questo problema, il che consentir\u00e0 di rendere la metodologia di visualizzazione descritta non solo precisa, ma anche stabile in qualsiasi condizione.<\/p>\n

Off-topic del venerd\u00ec:<\/b>

\r\n \"Guarda\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center>
\nLuce, colore, musica e il trio dei pi\u00f9 famosi \u00abstrani\u00bb blu al mondo (Blue Man Group).<\/i><\/p>\n

Grazie per l'attenzione, rimanete curiosi e buon fine settimana a tutti, ragazzi! \ud83d\ude42<\/p>\n

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

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