Uma das habilidades mais famosas do Superman é a supervisão, que lhe permitiu olhar para átomos, ver no escuro e a grandes distâncias, e até mesmo ver através de objetos. Essa habilidade raramente é mostrada na tela, mas existe. Na nossa realidade, também é possível ver através de objetos quase completamente opacos usando alguns truques científicos. Porém, as imagens resultantes eram sempre em preto e branco, até recentemente. Hoje veremos um estudo em que cientistas da Duke University (EUA) conseguiram tirar uma fotografia colorida de objetos escondidos atrás de uma parede opaca usando uma única exposição à luz. O que é essa supertecnologia, como funciona e em que áreas pode ser utilizada? O relatório do grupo de pesquisa nos dirá sobre isso. Ir.
Base do estudo
Apesar de todos os possíveis benefícios da tecnologia de visualização de objetos em meios de dispersão, existem vários problemas na implementação desta tecnologia. A principal delas é o fato de que os caminhos dos fótons que passam pelo espalhador mudam muito, o que leva a padrões aleatórios. manchas* por outro lado.
Salpicado* é um padrão de interferência aleatória formado pela interferência mútua de ondas coerentes que possuem mudanças de fase aleatórias e/ou um conjunto aleatório de intensidade. Na maioria das vezes, parece um conjunto de pontos claros (pontos) em um fundo escuro.
Nos últimos anos, várias técnicas de imagem foram desenvolvidas para contornar os efeitos de dispersão e extrair informações do objeto a partir do padrão speckle. O problema com essas técnicas são suas limitações - você precisa ter certo conhecimento sobre o objeto, ter acesso ao meio ou objeto de dispersão, etc.
Ao mesmo tempo, existe um método muito mais avançado, segundo os cientistas - a visualização com efeito memória (ME). Este método permite visualizar um objeto sem conhecimento prévio sobre si mesmo ou sobre o meio de dispersão. Todos temos deficiências, como sabemos, e o método ME não é exceção. Para obter padrões de manchas de alto contraste e, consequentemente, imagens mais precisas, a iluminação deve ser de banda estreita, ou seja, menos de 1 nm.
Também é possível contornar as limitações do método ME, mas novamente esses truques envolvem acessar a fonte óptica ou objeto antes do difusor, ou medir diretamente PSF*.
PSF* - uma função de propagação de pontos que descreve a imagem que o sistema de imagem recebe ao observar uma fonte de luz pontual ou um objeto pontual.
Os pesquisadores consideram esses métodos viáveis, mas não perfeitos, uma vez que a medição do PSF nem sempre é possível devido, por exemplo, à dinâmica do espalhador ou à sua inacessibilidade antes do procedimento de imagem. Em outras palavras, há algo em que trabalhar.
Em seu trabalho, os pesquisadores propõem uma abordagem diferente. Eles nos mostram um método para realizar imagens multiespectrais de objetos através de um meio de dispersão usando uma única medição de manchas com uma câmera monocromática. Ao contrário de outras técnicas, isto não requer conhecimento prévio do sistema PSF ou do espectro da fonte.
O novo método produz 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 foi possível visualizar três canais espectrais bem separados entre 450 nm e 650 nm e seis canais espectrais adjacentes entre 515 e 575 nm.
Como funciona o novo método
Imagem nº 1: lâmpada - modulador de luz espacial - difusor (com diafragma de íris) - abertura de codificação - prisma - relé óptico (visualização 1:1) - câmera monocromática.
Os pesquisadores observam três elementos básicos de qualquer imagem de difusor: o objeto de interesse (iluminado externamente ou autoluminoso), o difusor e o detector.
Assim como nos sistemas ME padrão, este estudo considera um objeto cujo tamanho angular está localizado dentro do campo de visão do ME e a uma distância u atrás do difusor. Após interagir com o difusor, a luz percorre uma distância v antes de chegar ao detector.
A imagem ME convencional usa câmeras padrão, mas este método usa um módulo detector de codificação que consiste em uma abertura de codificação e um elemento óptico dependente do comprimento de onda. O objetivo deste elemento é modular exclusivamente cada canal espectral antes de combiná-los e convertê-los em um detector monocromático.
Assim, em vez de simplesmente medir manchas de baixo contraste cujos canais espectrais estão inextricavelmente misturados, foi gravado um sinal espectralmente multiplexado, que é adequado para separação.
Os pesquisadores enfatizam mais uma vez que seu método não requer quaisquer características ou suposições pré-conhecidas sobre o difusor ou fonte de luz.
Depois de fazer medições preliminares do speckle multiplexado, o valor conhecido de Tλ (padrão de codificação dependente do comprimento de onda) foi usado para reconstruir individualmente o speckle em cada banda espectral.
Em seu trabalho, na fase de cálculos e modelagem, os cientistas utilizaram determinados métodos de aprendizado de máquina que podem auxiliar na implementação de um método até então não considerado. Primeiro, o aprendizado de recursos de matriz esparsa foi usado para representar manchas.
Aprendizagem de recursos* — permite que o sistema encontre automaticamente as representações necessárias para identificar características dos dados de origem.
O resultado foi um banco de dados treinado em imagens speckle de diversas configurações de medição. Esta base é bastante generalizada e não depende de objetos e dispersores específicos que participam da geração da máscara Iλx, y. Em outras palavras, o sistema é treinado com base em um difusor que não é utilizado na configuração experimental, ou seja, o sistema não tem acesso a ele, como queriam os pesquisadores.
O algoritmo OMP foi usado para obter imagens speckle em cada comprimento de onda (busca de correspondência ortogonal).
Por fim, calculando 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 resultantes em cada comprimento de onda são então combinadas para criar uma imagem colorida do objeto.
Imagem nº 2: o processo passo a passo de composição da imagem de um objeto.
Esta técnica, segundo seus criadores, não faz suposições sobre correlações entre canais espectrais e apenas requer a suposição de que o valor do comprimento de onda é bastante aleatório. Além disso, este método requer apenas informações sobre o detector de codificação, contando com a pré-calibração da abertura de codificação e uma biblioteca de dados pré-treinada. Essas características tornam esse método de imagem altamente versátil e não invasivo.
Resultados simulados
Primeiro, vamos dar uma olhada nos resultados da simulação.
Imagem nº 3
A imagem acima mostra exemplos de imagens multiespectrais de dois objetos obtidas através de um difusor. Linha superior em 3a contém um objeto de interesse que consiste em vários números, mostrados em cores falsas e divididos por canal espectral. Ao plotar um objeto em cores falsas, o perfil de intensidade de cada comprimento de onda é exibido no espaço CIE 1931 RGB.
Objeto reconstruído (linha inferior em 3a), tanto em cores falsas quanto em termos de canais espectrais individuais, demonstra que a técnica fornece excelente visualização e apenas pequenas diafonias entre canais espectrais, o que não desempenha um papel especial no processo.
Depois de receber o objeto reconstruído, ou seja, Após a renderização, foi necessário avaliar o grau de precisão comparando a intensidade espectral (média de todos os pixels brilhantes) do objeto real e do objeto reconstruído (3b).
Nas imagens 3c mostra um objeto real (linha superior) e uma imagem reconstruída (linha inferior) para uma célula-tronco de algodão, e em 3d uma análise da precisão da visualização é mostrada.
Para avaliar a precisão da imagem, foi necessário calcular os valores do índice de similaridade estrutural (SSIM) e a relação sinal-ruído de pico (pSNR) do objeto real para cada canal espectral.
A tabela acima mostra que cada um dos cinco canais tem um coeficiente SSIM de 0,8–0,9 e um PSNR superior a 20. Segue-se que, apesar do baixo contraste do sinal speckle, a sobreposição de cinco bandas espectrais com largura de 10 nm no detector permite uma reconstrução bastante precisa das propriedades espectrais espaciais do objeto em estudo. Em outras palavras, a técnica funciona, mas estes são apenas resultados de simulação. Para ganhar total confiança em seu trabalho, os cientistas realizaram uma série de experimentos práticos.
Resultados da Experiência
Uma das diferenças mais significativas entre simulação e experimentos reais é o ambiente, ou seja, condições em que ambos são realizados. No primeiro caso existem condições controladas, no segundo existem condições imprevisíveis, ou seja, veremos como vai.
Foram considerados três canais espectrais com largura de 8–12 nm centrados em 450, 550 e 650 nm, que, quando combinados com diferentes magnitudes relativas, geram uma ampla gama de cores.
Imagem nº 4
A imagem acima mostra uma comparação entre o objeto real (o “H” multicolorido) e o reconstruído. O tempo de exposição à luz (velocidade do obturador, ou seja, exposição) foi ajustado para 1800 s, o que possibilitou a obtenção de um SNR na faixa de 60-70 dB. Esse indicador SNR, segundo os cientistas, não é extremamente importante para o experimento, mas serve como confirmação adicional do desempenho de sua técnica, principalmente no caso de objetos complexos. Na realidade, e não em condições de laboratório, este método pode ser muito mais rápido.
A linha superior da imagem nº 4 mostra o objeto em cada comprimento de onda (da esquerda para a direita) e o objeto colorido real.
Para obter uma imagem do objeto real como resultado da imagem, uma câmera de visão computacional foi usada com filtros passa-banda apropriados para gerar imagens diretas dos componentes espectrais e obter uma imagem colorida somando os canais espectrais resultantes.
A segunda linha da imagem acima mostra os padrões de autocorrelação de cada canal espectral reconstruído formando as medições multiplexadas que são a entrada para o estágio de processamento de dados.
A terceira linha é o objeto reconstruído em cada canal espectral, bem como o objeto colorido reconstruído, ou seja, resultado final da visualização.
A imagem colorida mostra que as magnitudes relativas entre os canais espectrais também estão corretas, uma vez que a cor da imagem reconstruída combinada corresponde ao valor real, e o coeficiente SSIM atinge mais de 0,92 para cada canal.
A linha inferior confirma esta afirmação, mostrando uma comparação da intensidade do objeto real e do objeto reconstruído. Os dados de ambos coincidem em todas as faixas espectrais.
Conclui-se que mesmo a presença de ruído e potenciais erros de modelagem não nos impediu de obter uma imagem de alta qualidade, e os resultados experimentais correlacionaram-se bem com os resultados da modelagem.
A experiência descrita acima foi realizada levando em consideração canais espectrais separados. Os cientistas realizaram outro experimento, mas desta vez com canais adjacentes, ou melhor, com faixa espectral contínua de 60 nm.
Imagem nº 5
O objeto real era a letra “X” e o sinal “+” (5a). O espectro da letra “X” é relativamente uniforme e contínuo – entre 515 e 575 nm, mas o “+” possui um espectro estruturado, localizado principalmente entre 535 e 575 nm (5b). Para este experimento, a exposição foi de 120 s para atingir o SNR desejado (como antes) de 70 dB.
Um filtro passa-banda largo de 60 nm também foi usado em todo o objeto e um filtro passa-baixa sobre o sinal “+”. Durante a reconstrução, o espectro de 60 nm é dividido em 6 canais adjacentes com largura de 10 nm (5b).
Como podemos ver pelas imagens 5c, as imagens resultantes estão em excelente concordância com o objeto real. Este experimento mostrou que a presença ou ausência de correlações espectrais no speckle medido não afeta a eficácia da técnica de imagem em estudo. Os próprios cientistas acreditam que um papel muito maior no processo de visualização, ou melhor, no seu sucesso, é desempenhado não tanto pelas características espectrais do objeto, mas pela calibração do sistema e pelos detalhes de seu detector de codificação.
Para uma visão mais detalhada das nuances do estudo, recomendo dar uma olhada em и para ele.
Epílogo
Neste trabalho, os cientistas descreveram um novo método de imagem multiespectral através de um difusor. A modulação de manchas dependente do comprimento de onda usando uma abertura de codificação permitiu uma única medição multiplexada e cálculo de manchas usando um algoritmo OMP baseado em aprendizado de máquina.
Usando a letra multicolorida “H” como exemplo, os cientistas mostraram que focar em cinco canais espectrais correspondentes ao violeta, verde e três tons de vermelho permite obter uma reconstrução da imagem contendo todas as cores do original (azul, amarelo, etc.).
Segundo os pesquisadores, sua técnica pode ser útil tanto na medicina quanto na astronomia. A cor carrega informações importantes em ambas as direções: na astronomia - a composição química dos objetos em estudo, na medicina - a composição molecular das células e tecidos.
Nesta fase, os cientistas observam apenas um problema que pode causar imprecisões de visualização: erros de modelagem. Devido ao tempo bastante longo necessário para concluir o processo, podem ocorrer alterações no ambiente que introduzirão ajustes que não foram considerados na fase de preparação. No entanto, no futuro pretendemos encontrar uma forma de mitigar este problema, o que tornará a técnica de imagem descrita não apenas precisa, mas também estável sob quaisquer condições.
Sexta-feira off-top:
Luzes, cores, música e um trio dos malucos azuis mais famosos do mundo (Blue Man Group).
Obrigado pela leitura, fiquem curiosos e tenham um ótimo final de semana pessoal! 🙂
Obrigado por ficar com a gente. Gostou dos nossos artigos? Quer ver mais conteúdos interessantes? Apoie-nos fazendo um pedido ou recomendando a amigos, 30% de desconto para usuários do Habr em um análogo exclusivo de servidores básicos, que foi inventado por nós para você: (disponível com RAID1 e RAID10, até 24 núcleos e até 40 GB DDR4).
Dell R730xd 2 vezes mais barato? Só aqui na Holanda! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - a partir de US$ 99! Ler sobre
Fonte: habr.com