Супермэний хамгийн алдартай чадваруудын нэг бол супер алсын хараа бөгөөд энэ нь түүнд атомуудыг харах, харанхуйд болон хол зайд харах, тэр ч байтугай объектуудыг харах боломжийг олгодог. Энэ чадвар нь дэлгэцэн дээр маш ховор харагддаг, гэхдээ энэ нь байдаг. Манай бодит байдал дээр шинжлэх ухааны зарим заль мэхийг ашиглан бараг бүрэн тунгалаг объектуудыг харах боломжтой байдаг. Гэсэн хэдий ч, үр дүнд нь зураг нь саяхныг хүртэл үргэлж хар, цагаан өнгөтэй байсан. Өнөөдөр бид Дьюкийн их сургуулийн (АНУ) эрдэмтэд нэг гэрлийн нөлөөг ашиглан тунгалаг бус хананы ард нуугдаж буй объектуудын өнгөт зургийг авч чадсан судалгааг үзэх болно. Энэ супер технологи гэж юу вэ, хэрхэн ажилладаг вэ, ямар чиглэлээр ашиглах боломжтой вэ? Судалгааны бүлгийн тайланд энэ тухай өгүүлнэ. Яв.
Судалгааны үндэс
Тархалтын орчинд объектыг дүрслэн харуулах технологийн бүх боломжит давуу талыг үл харгалзан энэхүү технологийг хэрэгжүүлэхэд хэд хэдэн бэрхшээл тулгардаг. Хамгийн гол нь тараагчаар дамжин өнгөрөх фотонуудын зам маш их өөрчлөгдөж, санамсаргүй хэв маягт хүргэдэг. толбо* нөгөө талаар.
Толбо* Энэ нь санамсаргүй фазын шилжилт ба/эсвэл эрчмийн санамсаргүй багц бүхий когерент долгионуудын харилцан хөндлөнгийн оролцооноос үүссэн санамсаргүй интерференцийн загвар юм. Ихэнхдээ энэ нь харанхуй дэвсгэр дээр цайвар цэгүүд (цэгүүд) шиг харагддаг.
Сүүлийн жилүүдэд тараагчийн нөлөөг тойрч, толбоны загвараас объектын мэдээллийг гаргаж авахын тулд дүрслэх хэд хэдэн техникийг боловсруулсан. Эдгээр техниктэй холбоотой асуудал бол тэдгээрийн хязгаарлалт юм - та тухайн объектын талаар тодорхой мэдлэгтэй байх, тараах орчин эсвэл объект руу нэвтрэх боломжтой байх хэрэгтэй.
Үүний зэрэгцээ, эрдэмтдийн үзэж байгаагаар илүү дэвшилтэт арга байдаг - санах ойн эффект (ME) бүхий дүрслэл. Энэ арга нь объектыг өөрийн болон тархалтын орчны талаар урьдчилж мэдлэггүйгээр төсөөлөх боломжийг олгодог. Бидний мэдэж байгаагаар хүн бүр дутагдалтай байдаг бөгөөд ME арга нь үл хамаарах зүйл биш юм. Өндөр тодосгогч толбоны хэв маяг, үүний дагуу илүү нарийвчлалтай зургийг авахын тулд гэрэлтүүлэг нь нарийн зурвастай байх ёстой, өөрөөр хэлбэл. 1 нм-ээс бага.
Мөн ME аргын хязгаарлалтыг даван туулах боломжтой боловч дахин эдгээр заль мэх нь диффузорын өмнө оптик эх үүсвэр эсвэл объект руу хандах эсвэл шууд хэмжих явдал юм. PSF*.
PSF* - цэгийн гэрлийн эх үүсвэр эсвэл цэгийн объектыг ажиглах үед дүрслэх систем хүлээн авсан дүрсийг тодорхойлдог цэгийн тархалтын функц.
Судлаачид эдгээр аргуудыг ажиллах боломжтой, гэхдээ төгс биш гэж нэрлэдэг, учир нь жишээлбэл, тараагчийн динамик эсвэл дүрслэл хийхээс өмнө түүний хүртээмжгүй байдлаас шалтгаалан PSF-ийг хэмжих нь үргэлж боломжгүй байдаг. Өөрөөр хэлбэл, ажиллах зүйл бий.
Тэдний ажилд судлаачид өөр арга барилыг санал болгодог. Тэдгээр нь монохром камертай нэг толбо хэмжилтийг ашиглан сарниулагч орчинд объектын олон спектрийн дүрслэлийг хэрэгжүүлэх аргыг бидэнд харуулж байна. Бусад аргуудаас ялгаатай нь энэ нь PSF систем эсвэл эх сурвалжийн спектрийн талаар урьдчилж мэдлэгтэй байхыг шаарддаггүй.
Шинэ арга нь 450 нм-ээс 750 нм-ийн хооронд сайн тусгаарлагдсан спектрийн таван сувагт зорилтот объектын өндөр чанартай зургийг гаргадаг бөгөөд энэ нь тооцоололоор батлагдсан. Практикт 450 нм-ээс 650 нм-ийн хооронд сайн тусгаарлагдсан гурван спектрийн суваг, 515-аас 575 нм-ийн хоорондох зургаан зэргэлдээ спектрийн сувгийг дүрслэн харуулах боломжтой болсон.
Шинэ арга хэрхэн ажилладаг
Зураг №1: чийдэн - орон зайн гэрлийн модулятор - сарниулагч (цахилдаг диафрагмтай) - кодлох диафрагм - призм - оптик реле (1: 1 дүрслэл) - монохром камер.
Судлаачид аливаа сарниулагч дүрслэлийн гурван үндсэн элементийг тэмдэглэж байна: сонирхсон объект (гадна гэрэлтүүлэгтэй эсвэл өөрөө гэрэлтдэг), сарниулагч, детектор.
Стандарт ME системүүдийн нэгэн адил энэ судалгаанд өнцгийн хэмжээ нь ME харах талбар дотор, диффузорын ард u зайд байрладаг объектыг авч үзсэн. Диффузортой харьцсаны дараа гэрэл нь детекторт хүрэхээс өмнө v зайг туулдаг.
Уламжлалт ME дүрслэл нь стандарт камер ашигладаг боловч энэ арга нь кодчилолын апертур ба долгионы уртаас хамааралтай оптик элементээс бүрдсэн кодлогч илрүүлэгч модулийг ашигладаг. Энэ элементийн зорилго нь спектрийн суваг бүрийг нэгтгэж, монохром детектор болгон хувиргахаасаа өмнө тусгайлан өөрчлөх явдал юм.
Тиймээс спектрийн суваг нь салшгүй холилдсон бага тодосгогч толбыг зүгээр л хэмжихийн оронд салгахад тохиромжтой спектрийн олон талт дохиог бүртгэсэн.
Судлаачид тэдний арга нь диффузор эсвэл гэрлийн эх үүсвэрийн талаар урьдчилан мэддэг шинж чанар, таамаглал шаарддаггүй гэдгийг дахин онцлон тэмдэглэв.
Олон талт толбоны урьдчилсан хэмжилтийг хийсний дараа спектрийн зурвас тус бүр дэх толбыг тус тусад нь сэргээхэд Tλ-ийн мэдэгдэж буй утгыг (долгионы уртаас хамааралтай кодчилол) ашигласан.
Тооцоолол, загварчлалын үе шатанд эрдэмтэд урьд өмнө тооцоогүй аргыг хэрэгжүүлэхэд тус болох машин сургалтын тодорхой аргыг ашигласан. Эхлээд сийрэг матрицын шинж чанарыг судлахад толбыг төлөөлөхөд ашигласан.
Онцлох сургалт* — системд эх өгөгдлийн онцлогийг тодорхойлоход шаардлагатай дүрслэлийг автоматаар олох боломжийг олгодог.
Үр дүн нь янз бүрийн хэмжилтийн тохиргооноос авсан толбоны дүрс дээр бэлтгэгдсэн мэдээллийн сан байв. Энэ суурь нь нэлээд ерөнхий бөгөөд Iλx, y маск үүсгэхэд оролцож буй тодорхой объектууд болон тараагчдаас хамаардаггүй. Өөрөөр хэлбэл, системийг туршилтын тохиргоонд ашигладаггүй диффузор дээр үндэслэн сургадаг, i.e. Судлаачдын хүссэнээр систем үүнд нэвтрэх эрхгүй.
OMP алгоритмыг долгионы урт тус бүр дээр толбоны дүрсийг авахын тулд ашигласан.ортогональ тааруулах эрэл хайгуул).
Эцэст нь спектрийн суваг тус бүрийн автокорреляцийг бие даан тооцоолж, долгионы урт тус бүр дэх автокорреляцийг урвуу байдлаар хийснээр объектын зургийг авсан. Дараа нь долгионы урт тус бүрийн үр дүнд үүссэн зургуудыг нэгтгэхийн тулд объектын өнгөт дүрсийг үүсгэдэг.
Зураг No2: объектын дүрсийг бүтээх алхам алхмаар үйл явц.
Бүтээгчдийн үзэж байгаагаар энэ техник нь спектрийн сувгуудын хоорондын хамаарлын талаар ямар ч таамаглал дэвшүүлдэггүй бөгөөд зөвхөн долгионы уртын утга нь санамсаргүй гэсэн таамаглалыг шаарддаг. Нэмж дурдахад, энэ арга нь зөвхөн кодчилолын диафрагмын урьдчилсан тохируулга, урьдчилан бэлтгэгдсэн мэдээллийн санд тулгуурлан кодлогч илрүүлэгчийн талаарх мэдээллийг шаарддаг. Эдгээр шинж чанарууд нь энэ дүрслэлийн аргыг маш олон талт, инвазив бус болгодог.
Симуляцийн үр дүн
Эхлээд симуляцийн үр дүнг харцгаая.
Зураг №3
Дээрх зураг нь диффузороор авсан хоёр объектын олон талт дүрсний жишээг харуулж байна. Дээд эгнээнд 3 Хуурамч өнгөөр харуулсан, спектрийн сувгаар хуваагдсан хэд хэдэн тооноос бүрдсэн сонирхлын объектыг агуулна. Хуурамч өнгөөр объектыг зурахдаа долгионы урт бүрийн эрчмийн профайлыг CIE 1931 RGB зайд харуулдаг.
Сэргээгдсэн объект (доод эгнээ дээр 3) хуурамч өнгөөр болон бие даасан спектрийн сувгуудын хувьд энэ техник нь маш сайн дүрслэлийг өгдөг бөгөөд зөвхөн спектрийн сувгуудын хооронд бага зэргийн хөндлөн огтлолцлыг үзүүлдэг бөгөөд энэ нь процесст онцгой үүрэг гүйцэтгэдэггүй.
Сэргээгдсэн объектыг хүлээн авсны дараа, i.e. Үзүүлсний дараа бодит объект болон сэргээн босгосон объектын спектрийн эрчмийг (бүх тод пикселийн дундаж) харьцуулах замаар нарийвчлалын зэргийг үнэлэх шаардлагатай байв.3b).
Зургууд дээр 3c хөвөнгийн үүдэл эсийн бодит объект (дээд эгнээ) болон сэргээн босгосон зургийг (доод эгнээ) харуулж байна. 3d дүрслэлийн нарийвчлалын шинжилгээг үзүүлэв.
Зургийн нарийвчлалыг үнэлэхийн тулд спектрийн суваг бүрийн хувьд бүтцийн ижил төстэй байдлын индекс (SSIM) болон бодит объектын оргил дохио-дуу чимээний харьцаа (pSNR) -ийг тооцоолох шаардлагатай байв.
Дээрх хүснэгтээс харахад таван суваг тус бүр нь SSIM коэффициент нь 0,8-0,9, PSNR нь 20-оос дээш байна. Энэ нь толбоны дохионы тодосгогч багатай хэдий ч 10 нм өргөнтэй таван спектрийн зурвасын суперпозиция байгааг харуулж байна. илрүүлэгч дээр байгаа нь судалж буй объектын орон зайн спектрийн шинж чанарыг нэлээд нарийвчлалтай сэргээх боломжийг олгодог. Өөрөөр хэлбэл, техник нь ажилладаг боловч эдгээр нь зөвхөн симуляцийн үр дүн юм. Ажилдаа бүрэн итгэхийн тулд эрдэмтэд хэд хэдэн практик туршилт хийсэн.
Туршилтын үр дүн
Симуляци болон бодит туршилтуудын хамгийн чухал ялгаануудын нэг бол хүрээлэн буй орчин, i.e. аль аль нь хийгдсэн нөхцөл. Эхний тохиолдолд хяналттай нөхцөл байдал, хоёрдугаарт урьдчилан таамаглах боломжгүй нөхцөл байдал, i.e. яаж болохыг бид харах болно.
8, 12, 450 нм-т төвлөрсөн 550-650 нм өргөнтэй гурван спектрийн сувгийг авч үзсэн бөгөөд тэдгээр нь харьцангуй өөр өөр хэмжээтэй хосолсон үед өргөн хүрээний өнгө үүсгэдэг.
Зураг №4
Дээрх зураг нь бодит объект (олон өнгийн "H") болон сэргээн босгосон объектын харьцуулалтыг харуулж байна. Гэрэлд өртөх хугацааг (хөшигний хурд, өөрөөр хэлбэл өртөх) 1800 секундэд тохируулсан бөгөөд энэ нь 60-70 дБ-ийн хүрээнд SNR авах боломжтой болсон. Эрдэмтдийн үзэж байгаагаар энэхүү SNR үзүүлэлт нь туршилтанд тийм ч чухал биш боловч тэдгээрийн техник, ялангуяа нарийн төвөгтэй объектуудын хувьд гүйцэтгэлийн нэмэлт баталгаа болдог. Лабораторийн нөхцөлд биш бодит байдал дээр энэ арга нь илүү хурдан байж болно.
№4 зургийн дээд эгнээнд долгионы урт тус бүрийн объект (зүүнээс баруун тийш) болон бодит өнгөт объектыг харуулав.
Дүрслэлийн үр дүнд бодит объектын дүр төрхийг олж авахын тулд компьютерийн харааны камерыг тохирох зурвасын шүүлтүүрээр спектрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг шууд дүрсэлж, үүссэн спектрийн сувгуудыг нэгтгэн бүрэн өнгөт дүрсийг олж авсан.
Дээрх зургийн хоёр дахь мөрөнд өгөгдөл боловсруулах үе шатанд оролт болох олон талт хэмжилтийг бүрдүүлдэг дахин бүтээгдсэн спектрийн суваг бүрийн автокорреляцийн хэв маягийг харуулав.
Гурав дахь эгнээ нь спектрийн суваг бүрт сэргээн босгосон объект, түүнчлэн сэргээн босгосон бүрэн өнгөт объект, i.e. эцсийн дүрслэлийн үр дүн.
Бүтэн өнгөт зураг нь спектрийн сувгуудын хоорондох харьцангуй хэмжигдэхүүнийг мөн харуулж байна, учир нь хосолсон зургийн өнгө нь бодит утгатай тохирч, SSIM коэффициент нь суваг тус бүрийн хувьд 0,92-оос дээш байна.
Доод эгнээ нь энэ мэдэгдлийг баталж, бодит объект болон сэргээн босгосон объектын эрчмийг харьцуулж харуулав. Энэ хоёрын өгөгдөл нь бүх спектрийн мужид давхцдаг.
Эндээс харахад дуу чимээ, загварчлалын боломжит алдаанууд ч гэсэн өндөр чанартай зураг авахад саад болохгүй байсан бөгөөд туршилтын үр дүн нь загварчлалын үр дүнтэй сайн уялдаж байв.
Дээр дурдсан туршилтыг тусгаарлагдсан спектрийн сувгуудыг харгалзан үзсэн. Эрдэмтэд өөр нэг туршилт хийсэн боловч энэ удаад зэргэлдээх сувгуудаар, эс тэгвээс 60 нм-ийн тасралтгүй спектрийн хүрээтэй.
Зураг №5
Жинхэнэ объект нь "X" үсэг ба "+" тэмдэг байв (5). "X" үсгийн спектр нь харьцангуй жигд бөгөөд тасралтгүй - 515-аас 575 нм-ийн хооронд байдаг боловч "+" нь үндсэндээ 535-аас 575 нм-ийн хооронд байрладаг бүтэцтэй спектртэй (5b). Энэ туршилтын хувьд 120 дБ-ийн хүссэн (өмнөх шиг) SNR-д хүрэхийн тулд өртөлт нь 70 секунд байв.
60 нм өргөн зурвасын шүүлтүүрийг бүхэл бүтэн объект дээр, "+" тэмдэг дээр бага нэвтрүүлэх шүүлтүүрийг ашигласан. Сэргээн босголтын явцад 60 нм спектрийг 6 нм өргөнтэй 10 зэргэлдээ сувагт хуваадаг (5b).
Бид зургуудаас харж болно 5c, үүссэн зургууд нь бодит объекттой маш сайн тохирч байна. Энэхүү туршилт нь хэмжсэн толбо дахь спектрийн хамаарал байгаа эсэх нь судалж буй дүрслэлийн аргын үр нөлөөнд нөлөөлдөггүй болохыг харуулсан. Эрдэмтэд өөрсдөө дүрслэх үйл явцад илүү их үүрэг гүйцэтгэдэг гэж үздэг, эс тэгвээс түүний амжилтанд объектын спектрийн шинж чанараас илүүтэйгээр системийн шалгалт тохируулга, түүний кодлогч детекторын нарийн ширийн зүйлс тоглодог.
Судалгааны нарийн ширийн зүйлийг илүү нарийвчлан үзэхийн тулд би үзэхийг зөвлөж байна и түүнд.
Эпилог
Энэ ажилд эрдэмтэд диффузороор дамжуулан олон спектрийн дүрслэл хийх шинэ аргыг тодорхойлсон. Кодлох диафрагмыг ашиглан долгионы уртаас хамааралтай толбоны модуляц нь машин сурахад суурилсан OMP алгоритмыг ашиглан нэг олон талт хэмжилт болон толбоны тооцоог идэвхжүүлсэн.
Эрдэмтэд олон өнгийн "H" үсгийг жишээ болгон ашигласнаар ягаан, ногоон, улаан өнгийн гурван сүүдэрт тохирсон спектрийн таван суваг дээр анхаарлаа төвлөрүүлэх нь анхны (цэнхэр, цэнхэр) бүх өнгийг агуулсан зургийг дахин бүтээх боломжийг олгодог. шар гэх мэт).
Судлаачдын үзэж байгаагаар тэдний техник нь анагаах ухаан, одон орон судлалын аль алинд нь хэрэг болно. Өнгө нь хоёр чиглэлд чухал мэдээллийг агуулдаг: одон орон судлалд - судалж буй объектын химийн найрлага, анагаах ухаанд - эс, эд эсийн молекулын найрлага.
Энэ үе шатанд эрдэмтэд дүрслэлийн алдаа гаргахад хүргэдэг ганцхан асуудлыг тэмдэглэж байна: загварчлалын алдаа. Үйл явцыг дуусгахад нэлээд урт хугацаа шаардагддаг тул бэлтгэлийн үе шатанд анхааралдаа аваагүй зохицуулалтыг бий болгох орчинд өөрчлөлт гарч болзошгүй. Гэсэн хэдий ч ирээдүйд бид энэ асуудлыг багасгах арга замыг хайж олохоор төлөвлөж байгаа бөгөөд энэ нь дүрслэх аргыг зөвхөн үнэн зөв төдийгүй ямар ч нөхцөлд тогтвортой байлгах болно.
Баасан гарагаас гадуур:
Гэрэл, өнгө, хөгжим, дэлхийн хамгийн алдартай цэнхэр хачин трио (Цэнхэр хүн групп).
Уншсанд баярлалаа, сонирхож байгаарай, амралтын өдрөө сайхан өнгөрүүлээрэй залуусаа! 🙂
Бидэнтэй хамт байсанд баярлалаа. Манай нийтлэл танд таалагдаж байна уу? Илүү сонирхолтой контент үзэхийг хүсч байна уу? Захиалга өгөх эсвэл найзууддаа санал болгох замаар биднийг дэмжээрэй, Хабр хэрэглэгчдэд зориулсан 30% хямдралтай, анхан шатны түвшний серверүүдийн өвөрмөц аналогийг бид танд зориулан зохион бүтээжээ. (RAID1 болон RAID10, 24 хүртэлх цөм, 40 ГБ хүртэл DDR4-тэй байх боломжтой).
Dell R730xd 2 дахин хямд байна уу? Зөвхөн энд Нидерландад! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - 99 доллараас! тухай уншина уу
Эх сурвалж: www.habr.com