Uma das habilidades mais famosas do Superman é a visão superpoderosa, que lhe permite ver átomos, enxergar no escuro e a grandes distâncias, além de ver através de objetos. Essa habilidade é extremamente rara de ser demonstrada nas telas, mas ela existe. Na nossa realidade, ver através de objetos praticamente opacos também é possível utilizando alguns truques científicos. Entretanto, as imagens obtidas sempre foram em preto e branco, até recentemente. Hoje, vamos conhecer um estudo em que cientistas da Universidade de Duke (EUA) conseguiram capturar uma foto colorida de objetos escondidos atrás de uma parede opaca, utilizando uma única emissão de luz. Que tecnologia é essa, como funciona e em quais áreas pode ser aplicada? Um relatório do grupo de pesquisa nos contará. Vamos lá.
Base da pesquisa
Apesar de todos os possíveis 'benefícios' da tecnologia de visualização de objetos em meios dispersivos, existem uma série de problemas na implementação dessa tecnologia. O principal é o fato de que os caminhos dos fótons que passam pelo dispersor mudam drasticamente, levando a padrões aleatórios. especkle* do outro lado.
Speckle* é um padrão de interferência aleatório formado pela interferência mútua de ondas coerentes que possuem desvios de fase aleatórios e/ou um conjunto de intensidades aleatórios. Geralmente, aparece como um conjunto de pontos claros em um fundo escuro.
Nos últimos anos, várias metodologias de visualização foram desenvolvidas para contornar os efeitos do dispersor e extrair informações sobre o objeto a partir do padrão de speckle. O problema dessas metodologias é sua limitação — é necessário ter certos conhecimentos sobre o objeto, acesso ao meio dispersivo ou objeto, etc.
Ao mesmo tempo, existe um método considerado pelos cientistas como muito mais avançado — visualização com efeito de memória (ME). Esse método permite visualizar o objeto sem conhecimentos prévios a respeito dele ou do meio dispersivo. Todos os métodos têm desvantagens, como sabemos, e o método ME não é exceção. Para obter padrões de speckle de alto contraste e, consequentemente, imagens mais precisas, a iluminação deve ser em banda estreita, ou seja, menos de 1 nm.
É possível contornar as limitações do método ME, mas, novamente, esses truques estão relacionados ao acesso à fonte óptica ou ao objeto antes do dispersor, ou ainda à medição direta. PSF*.
PSF* — função de dispersão pontual que descreve a imagem que o sistema de formação obtém ao observar uma fonte de luz pontual ou um objeto pontual.
Os pesquisadores consideram esses métodos funcionais, mas não perfeitos, uma vez que a medição da PSF nem sempre é viável devido, por exemplo, à dinâmica do dispersor ou à sua inacessibilidade antes do procedimento de visualização. Em outras palavras, há espaço para melhoria.
Em seu trabalho, os pesquisadores propõem uma abordagem diferente. Eles nos mostram um método de implementação da visualização multiespectral de objetos através de um meio dispersor utilizando uma única medição de speckle com uma câmera monocromática. Diferente de outras metodologias, esta não requer conhecimentos prévios sobre o sistema de PSF ou o espectro da fonte.
O novo método permite criar imagens de alta qualidade do objeto alvo em cinco canais espectrais bem separados entre 450 nm e 750 nm, o que foi confirmado por cálculos. Na prática, até agora, conseguiu-se visualizar três canais espectrais bem separados entre 450 nm e 650 nm e seis canais espectrais adjacentes entre 515 e 575 nm.
Princípio de funcionamento do novo método
Imagem nº 1: lâmpada — modulador espacial de luz — dispersor (com diafragma de íris) — abertura codificadora — prisma — relé óptico (visualização 1:1) — câmera monocromática.
Os pesquisadores destacam três elementos principais de qualquer visualização através de um dispersor: o objeto de interesse (iluminado externamente ou que brilha por conta própria), o dispersor e o detector.
Assim como nos sistemas ME padrão, neste estudo é considerado um objeto cujo tamanho angular está localizado dentro do campo de visão do ME e a uma distância u do dispersor. Após interagir com o dispersor, a luz se propaga uma distância v antes de atingir o detector.
A visualização ME comum utiliza câmeras padrão, enquanto este método utiliza um módulo de detector codificador, que consiste em uma abertura codificadora e um elemento óptico dependente do comprimento de onda. O objetivo deste elemento é a modulação única de cada canal espectral antes de sua combinação e transformação em um detector monocromático.
Assim, em vez de apenas medir um espectro de baixo contraste, cujos canais espectrais estão interligados, foi registrada uma sinalização espectralmente multiplexada, que é bem adequada para separação.
Os pesquisadores ressaltam novamente que seu método não requer características conhecidas ou suposições sobre o dispersor ou a fonte de luz.
Após realizar medições preliminares do espectro multiplexado, foi utilizado um valor conhecido de Tλ (padrão de codificação dependente do comprimento de onda) para a reconstrução individual do espectro em cada banda espectral.
Em seu trabalho na fase de cálculos e modelagem, os cientistas aplicaram determinados métodos de aprendizado de máquina que podem ajudar na implementação de um método anteriormente não considerado. Primeiro, foi utilizado o aprendizado de características de matriz esparsa para representar o espectro.
Aprendizado de características* – permite que o sistema encontre automaticamente representações necessárias para identificar características dos dados brutos.
Como resultado, foi obtida uma base treinada em imagens de speckle de várias configurações de medições. Essa base é bastante generalizada e não depende de objetos ou dispersores específicos envolvidos na geração da máscara Iλx, y. Em outras palavras, o sistema é treinado com base em um dispersor que não é utilizado na configuração experimental, ou seja, o sistema não tem acesso a ele, como os pesquisadores desejavam.
Para obter imagens de speckle em cada comprimento de onda, foi utilizado o algoritmo OMP (orthogonal matching pursuit).
No final, ao calcular a autocorrelação de cada canal espectral de forma independente e invertendo a autocorrelação em cada comprimento de onda, foram obtidas imagens do objeto. As imagens obtidas em cada comprimento de onda são então combinadas para criar uma imagem colorida do objeto.
Imagem nº 2: processo passo a passo para compor a imagem de um objeto.
De acordo com seus criadores, esta metodologia não faz suposições sobre correlações entre os canais espectrais e requer apenas a suposição de que o valor do comprimento de onda é suficientemente aleatório. Além disso, este método requer apenas informações sobre o detector codificador, dependendo da calibração prévia da abertura codificadora e de uma biblioteca de dados pré-treinada. Essas características tornam o método de visualização bastante versátil e não invasivo.
Resultados da simulação
Para começar, vamos analisar os resultados da simulação.
Imagem nº 3
Na imagem acima, são mostrados exemplos de uma captura multiespectral de dois objetos, feitos através de um dispersor. A linha superior em 3a contém o objeto de interesse, que consiste em vários números representados tanto em cores falsas quanto em separação por canal espectral. Ao construir o objeto em cor falsa, o perfil de intensidade de cada comprimento de onda é exibido no espaço CIE 1931 RGB.
O objeto reconstruído (linha inferior em 3a) tanto em cor falsa quanto em termos dos canais espectrais individuais, demonstra que a metodologia proporciona uma excelente visualização e apenas uma interação cruzada insignificante entre os canais espectrais, a qual não desempenha um papel significativo no processo.
Após obter o objeto reconstruído, ou seja, após a visualização, foi necessário avaliar o grau de precisão, comparando a intensidade espectral (média de todos os pixels brilhantes) do objeto real com a do objeto reconstruído (3b).
Nas imagens 3c mostram o objeto real (linha superior) e a imagem reconstruída (linha inferior) de uma célula do talo de algodão, e em 3d é mostrado a análise da precisão da visualização.
Para avaliar a precisão da visualização, foi necessário calcular os valores do coeficiente de similaridade estrutural (SSIM) e a razão pico de sinal para ruído (pSNR) do objeto real para cada canal espectral.
A tabela acima mostra que cada um dos cinco canais tem um coeficiente SSIM entre 0,8 e 0,9 e PSNR superior a 20. Isso indica que, apesar do baixo contraste do sinal de speckle, a sobreposição em um detector de cinco bandas espectrais com largura de 10 nm permite reconstruir com precisão as propriedades espaço-espectrais do objeto em estudo. Em outras palavras, a metodologia funciona, embora esses sejam apenas resultados de simulação. Para ter certeza de suas conclusões, os cientistas realizaram uma série de experimentos práticos.
Resultados dos experimentos
Uma das diferenças mais significativas entre simulações e experimentos reais é o ambiente, ou seja, as condições em que ambos são realizados. No primeiro caso, as condições são controladas, enquanto no segundo, são imprevisíveis, ou seja, como sai.
Foram considerados três canais espectrais com largura de 8-12 nm, centrados em 450, 550 e 650 nm, que em combinação com diferentes magnitudes relativas geram uma ampla gama de cores.
Imagem nº 4
A imagem acima mostra uma comparação entre o objeto real (a letra 'H' colorida) e o reconstituído. O tempo de exposição foi definido em 1800 s, permitindo alcançar um SNR de 60-70 dB. Esse nível de SNR, segundo os cientistas, não é essencial para a experiência, mas serve como uma confirmação adicional da viabilidade de sua metodologia, especialmente em casos de objetos complexos. Na realidade, fora das condições laboratoriais, esse método pode ser significativamente mais rápido.
Na linha superior da imagem nº 4, o objeto é mostrado em cada comprimento de onda (da esquerda para a direita) junto com o objeto real em cores completas.
Para visualizar a imagem do objeto real, foi utilizada uma câmera de visão computacional com filtros de faixa apropriados para exibir diretamente os componentes espectrais e gerar uma imagem em cores completas através da soma dos canais espectrais resultantes.
A segunda linha da imagem acima mostra os padrões de autocorrelação de cada canal espectral reconstituído, formando medições multiplexadas que são dados de entrada para a etapa de processamento de dados.
A terceira linha é um objeto reconstituído em cada canal espectral, bem como um objeto de cor completa reconstituído, ou seja, o resultado final da visualização.
A imagem em cores completa mostra que as magnitudes relativas entre os canais espectrais também são corretas, uma vez que a cor da imagem reconstituída combinada corresponde ao valor real, e o coeficiente SSIM atinge mais de 0,92 para cada canal.
A linha mais inferior confirma esta afirmação, demonstrando a comparação da intensidade entre o objeto real e o reconstituído. Os dados de ambos coincidem em todos os intervalos espectrais.
Isso indica que, mesmo na presença de ruído e potenciais erros de modelagem, foi possível obter uma imagem de alta qualidade, e os resultados dos experimentos correlacionam-se bem com os resultados da modelagem.
A experiência acima mencionada foi realizada levando em conta canais espectrais separados. Os cientistas realizaram um novo experimento, mas agora com canais adjacentes, ou seja, com um intervalo espectral contínuo de 60 nm.
Imagem №5
O objeto real foi a letra 'X' e o símbolo '+'.5aO espectro da letra 'X' é relativamente uniforme e contínuo — entre 515 e 575 nm, enquanto que o '+' tem um espectro estruturado, predominantemente localizado entre 535 e 575 nm.5bPara este experimento, a exposição foi de 120 s para atingir o desejado (como anteriormente) SNR de 70 dB.
Um filtro de banda de 60 nm foi utilizado sobre todo o objeto e um filtro passa-baixa sobre o símbolo '+'. Durante a reconstrução, o espectro de 60 nm é dividido em 6 canais adjacentes de 10 nm.5b).
Como podemos ver nas imagens, 5c, as imagens resultantes estão bem alinhadas com o objeto real. Este experimento mostrou que a presença ou ausência de correlações espectrais no speckle medido não afeta a eficácia do método de visualização investigado. Os próprios cientistas acreditam que um papel muito maior no processo de visualização, ou melhor, em seu sucesso, é desempenhado não tanto pelas características espectrais do objeto, mas pela calibração do sistema e dos detalhes de seu detector codificador.
Para uma compreensão mais detalhada das nuances da pesquisa, recomendo visitar e para ele.
Epílogo
Neste trabalho, os pesquisadores descreveram um novo método de visualização multiespectral através de um dispersor. A modulação do padrão, que depende do comprimento de onda, utilizando uma abertura codificadora, permitiu realizar uma medição multiplexada e calcular o padrão com um algoritmo OMP baseado em aprendizado de máquina.
Usando a letra colorida «H» como exemplo, os pesquisadores demonstraram que focar em cinco canais espectrais correspondentes ao violeta, verde e três tons de vermelho permite a reconstrução da imagem contendo todas as cores do original (azul, amarelo, etc.).
De acordo com os pesquisadores, sua metodologia pode ser útil tanto na medicina quanto na astronomia. A cor carrega informações importantes em ambas as áreas: na astronomia — a composição química dos objetos estudados, na medicina — a composição molecular das células e tecidos.
Neste estágio, os pesquisadores observaram apenas um problema que pode causar imprecisões na visualização, que são erros de modelagem. Dado o tempo relativamente longo necessário para executar o processo, podem ocorrer mudanças no ambiente que não são consideradas na fase de preparação. No entanto, no futuro, pretende-se encontrar uma maneira de mitigar esse problema, permitindo que a metodologia de visualização descrita seja não apenas precisa, mas também estável em quaisquer condições.
Off-topic de sexta-feira:
Luz, cor, música e o trio dos mais famosos "esquisitos" azuis do mundo (Blue Man Group).
Obrigado pela atenção, mantenham-se curiosos, e um ótimo fim de semana a todos, pessoal! 🙂
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Fonte: habr.com
