رؤية غير مرئية تقريبا ، أيضا في اللون: تقنية لتصور الأشياء من خلال الناشر

واحدة من أكثر قدرات سوبرمان شهرة هي الرؤية الفائقة ، التي سمحت له بمشاهدة الذرات ، والرؤية في الظلام وعلى مسافات بعيدة ، وكذلك من خلال رؤية الأشياء. نادرًا ما تظهر هذه القدرة على الشاشات ، لكنها كذلك. في واقعنا ، من الممكن أيضًا رؤية الأشياء غير الشفافة بالكامل من خلال تطبيق بعض الحيل العلمية. ومع ذلك ، كانت الصور التي تم تلقيها دائما بالأبيض والأسود ، حتى وقت قريب. اليوم سنتعرف على دراسة تمكن فيها علماء من جامعة ديوك (الولايات المتحدة الأمريكية) من التقاط صورة ملونة لأشياء مخبأة خلف جدار معتم باستخدام تعرض ضوئي واحد. ما هي هذه التكنولوجيا الفائقة ، وكيف تعمل وفي أي المجالات يمكن تطبيقها؟ سوف يخبرنا تقرير المجموعة البحثية بهذا. دعنا نذهب.

أساس الدراسة

على الرغم من كل "الكعك" المحتمل لتكنولوجيا تصور الأشياء في الوسائط المنتشرة ، هناك عدد من المشاكل في تنفيذ هذه التكنولوجيا. يتمثل السبب الرئيسي في حقيقة أن مسارات الفوتونات التي تمر عبر المبعثر تختلف اختلافًا كبيرًا ، مما يؤدي إلى أنماط بقع عشوائية * على الجانب الآخر.

Speckle * هو نمط تداخل عشوائي يتكون من التداخل المتبادل للموجات المتماسكة التي لها تحولات طور عشوائية و / أو مجموعة عشوائية من الشدة. في كثير من الأحيان يبدو وكأنه مجموعة من النقاط المضيئة (النقاط) على خلفية مظلمة.

في السنوات الأخيرة ، تم تطوير العديد من تقنيات التصور للتحايل على تأثيرات الناشر واستخراج المعلومات حول الكائن من نمط البقع. المشكلة في هذه التقنيات هي حدودها - تحتاج إلى معرفة معينة بالكائن ، والوصول إلى وسط أو كائن مبعثر ، إلخ.

في الوقت نفسه ، هناك تطور أكثر بكثير ، وفقًا للعلماء ، طريقة التصور باستخدام تأثير الذاكرة (ME). تسمح لك هذه الطريقة بتصور الكائن دون معرفة مسبقة فيما يتعلق بوسطه المبعثر. كل شخص لديه عيوب ، كما نعلم ، وطريقة ME ليست استثناء. للحصول على أنماط بقع عالية التباين ، وبناءً على صور أكثر دقة ، يجب أن تكون الإضاءة ضيقة النطاق ، أي أقل من 1 نانومتر.

من الممكن أيضًا التغلب على قيود أسلوب ME ، ولكن ، مرة أخرى ، تتضمن هذه الحيل الوصول إلى مصدر أو كائن بصري إلى الناشر أو قياس PSF * مباشرةً .

PSF * هي وظيفة انتشار النقطة التي تصف الصورة التي يتلقاها نظام التكوين عند مراقبة مصدر ضوء النقطة أو كائن نقطة.

يصف الباحثون هذه الطرق بأنها تعمل ، ولكنها ليست مثالية ، لأن قياس PSF ليس ممكنًا دائمًا بسبب ديناميات الناشر أو عدم إمكانية الوصول إليه لإجراء التصوير. وبعبارة أخرى ، هناك عمل للقيام به.

في عملهم ، يقترح الباحثون مقاربة مختلفة. إنها توضح لنا طريقة لتنفيذ التصور متعدد الأطياف للأجسام من خلال وسيط الانتثار باستخدام قياس بقع واحد مع كاميرا أحادية اللون. على عكس التقنيات الأخرى ، لا يتطلب هذا الأسلوب معرفة مسبقة بنظام PSF أو طيف المصدر.

تتيح لك الطريقة الجديدة إنشاء صور عالية الجودة للكائن الهدف في خمس قنوات طيفية مفصولة جيدًا بين 450 و 750 نانومتر ، وهذا ما تم تأكيده من خلال العمليات الحسابية. في الممارسة العملية ، أصبح من الممكن حتى الآن تحقيق تصور لثلاث قنوات طيفية مفصولة جيدًا بين 450 نانومتر و 650 نانومتر وست قنوات طيفية متجاورة بين 515 و 575 نانومتر.

مبدأ الطريقة الجديدة

الصورة رقم 1: مصباح - المغير ضوء المكاني - الناشر (مع الحجاب الحاجز القزحية) - فتحة الترميز - المنشور - التتابع البصري (1: 1 التصور) - كاميرا أحادية اللون.

يلاحظ الباحثون ثلاثة عناصر رئيسية لأي تصوُّر من خلال ناشر: كائن مهم (مضاء من الخارج أو متوهج بشكل مستقل) ، ناشر ، وكاشف.

كما هو الحال في الأنظمة القياسية ME ، تتناول هذه الدراسة كائنًا يقع حجمه الزاوي داخل مجال رؤية ME وعلى مسافة خلف الناشر. بعد التفاعل مع الناشر ، ينتشر الضوء إلى مسافة v قبل الوصول إلى الكاشف.

يستخدم التصوير التقليدي ME كاميرات عادية ، وتستخدم هذه الطريقة وحدة كاشف ترميز تتكون من فتحة تشفير وعنصر بصري يعتمد على طول الموجة. الغرض من هذا العنصر هو تعديل كل قناة طيفية بشكل فريد قبل دمجها وتحويلها في كاشف أحادي اللون.

وبالتالي ، بدلاً من مجرد قياس بقع منخفضة التباين ، والتي يتم خلط قنواتها الطيفية بشكل لا ينفصم ، تم تسجيل إشارة متعددة الطيف مناسبة للفصل.

يؤكد الباحثون مرة أخرى أن طريقتهم لا تتطلب أي خصائص أو افتراضات معروفة مسبقًا فيما يتعلق بالناشر أو مصدر الضوء.

بعد القياسات الأولية للبقعة متعددة الإرسال ، تم استخدام قيمة Tλ المعروفة (مخطط تشفير يعتمد على الطول الموجي) لإعادة بناء البقعة بشكل فردي في كل نطاق طيفي.

في عملهم في مرحلة العمليات الحسابية والنمذجة ، طبق العلماء طرقًا معينة للتعلم الآلي يمكن أن تساعد في تنفيذ طريقة لم يتم النظر إليها من قبل. بادئ ذي بدء ، تم استخدام التدريب على ميزات مصفوفة متفرقة لتمثيل رقطة.

التدريب في العلامات * - يسمح للنظام بالعثور تلقائيًا على التمثيلات اللازمة لتحديد علامات البيانات المصدر.

نتيجة لذلك ، تم تدريب قاعدة على صور البقع من تكوينات القياس المختلفة. هذه القاعدة معممة تمامًا ولا تعتمد على كائنات معينة ومبعثرات مشتركة في إنشاء القناع Iλx، y. بمعنى آخر ، يتم تدريب النظام استنادًا إلى موزع لا يستخدم في التكوين التجريبي ، أي النظام لا يستطيع الوصول إليه ، كما أراد الباحثون.

للحصول على صور بقع في كل طول موجي ، تم استخدام خوارزمية OMP ( السعي المطابق المتعامد ).

في النهاية ، من خلال حساب الارتباط الذاتي لكل قناة طيفية بشكل مستقل وانعكاس الارتباط التلقائي في كل طول موجة ، تم الحصول على صور للكائن. ثم يتم دمج الصور الناتجة عند كل طول موجي لإنشاء صورة ملونة للكائن.


الصورة رقم 2: عملية تدريجية لتجميع صورة لكائن ما.
هذه التقنية ، وفقًا لمنشئيها ، لا تقدم أي افتراضات حول الارتباطات بين القنوات الطيفية وتتطلب فقط افتراض أن قيمة الطول الموجي عشوائية تمامًا. بالإضافة إلى ذلك ، لا تتطلب هذه الطريقة سوى معلومات حول كاشف الترميز ، بالاعتماد على المعايرة الأولية لفتحة الترميز ومكتبة بيانات مدربة مسبقًا. هذه الخصائص تجعل من تقنية التصوير هذه تنوعا للغاية وغير الغازية.

نتائج المحاكاة

لتبدأ ، والنظر في نتائج المحاكاة.


الصورة رقم 3

تُظهر الصورة أعلاه أمثلة لصورة متعددة الأطياف لكائنين مأخوذة من خلال ناشر. يحتوي الصف العلوي في 3 أ على كائن موضع اهتمام ، يتكون من عدة أرقام معروضة بلون زائف وفي انهيار بواسطة القناة الطيفية. عند إنشاء كائن بلون خاطئ ، يتم عرض ملف تعريف كثافة كل طول موجي في مساحة CIE 1931 RGB.

يوضح الكائن الذي أعيد بناؤه (الصف السفلي عند 3 أ ) بلون زائف ومن وجهة نظر القنوات الطيفية الفردية أن هذه التقنية توفر تصوراً ممتازاً وتفاعلاً متبادلاً ضئيلاً فقط بين القنوات الطيفية ، والتي لا تلعب دوراً خاصاً في العملية.

بعد تلقي الكائن الذي أعيد بناؤه ، أي بعد التصور ، كان من الضروري تقييم درجة الدقة من خلال مقارنة الكثافة الطيفية (المتوسط ​​على جميع البكسلات الساطعة) للكائن الحقيقي وإعادة بنائه ( 3 ب ).

تُظهر الصور 3c كائنًا حقيقيًا (الصف العلوي) وصورة مُعاد تشكيلها (صفًا أدنى) لخلية من جذع قطني ، ويظهر ثلاثي الأبعاد تحليلًا لدقة التصور.

لتقييم دقة التصور ، كان من الضروري حساب قيم معامل التشابه الهيكلي (SSIM) ونسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (pSNR) للكائن الحقيقي لكل قناة طيفية.



يوضح الجدول أعلاه أن كل قناة من القنوات الخمس بها معامل SSIM يتراوح بين 0.8 و 0.9 و PSNR يزيد عن 20. ويترتب على ذلك أنه على الرغم من التباين المنخفض لإشارة البقع ، فإن تراكب خمسة نطاقات طيفية بعرض 10 نانومتر على الكاشف يتيح إعادة بناء دقيقة إلى حد ما الخصائص المكانية والطيفية للكائن المدروس. بمعنى آخر ، هذه التقنية تعمل ، ولكن هذه مجرد نتائج محاكاة. من أجل الثقة في عملهم ، أجرى العلماء عددًا من التجارب العملية.

نتائج التجربة

واحدة من أهم الاختلافات بين النمذجة والتجارب الحقيقية هي البيئة ، أي الشروط التي يتم تنفيذها على حد سواء. في الحالة الأولى ، هناك ظروف خاضعة للرقابة ، في الحالة الثانية ، ظروف لا يمكن التنبؤ بها ، أي كيف حالك؟

تم فحص ثلاث قنوات طيفية بعرض 8-12 نانومتر مع مركز من 450 و 550 و 650 نانومتر ، والتي في توليفة مع القيم النسبية المختلفة تولد مجموعة واسعة من الألوان.


الصورة رقم 4

تُظهر الصورة أعلاه مقارنة بين الكائن الحقيقي (الحرف متعدد الألوان "H") والكائن المعاد بناؤه. تم ضبط وقت التعرض للضوء (التعرض ، أي التعرض) على 1800 ثانية ، مما سمح لنا بالحصول على SNR في حدود 60-70 ديسيبل. وفقًا للعلماء ، فإن مثل هذه الطريقة ليست مهمة للغاية للتجربة ، ولكنها بمثابة تأكيد إضافي لكفاءة منهجيتها ، خاصةً في حالة الأشياء المعقدة. في الواقع ، وليس في الظروف المختبرية ، يمكن أن تكون هذه الطريقة أسرع من حيث الحجم.

يُظهر الصف العلوي من الصورة رقم 4 كائنًا في كل طول موجة (من اليسار إلى اليمين) وكائنًا حقيقيًا بالألوان الكاملة.

من أجل الحصول على صورة لكائن حقيقي نتيجة للتخيل ، تم استخدام كاميرا رؤية الجهاز مع مرشحات تمرير النطاق المقابلة لعرض المكونات الطيفية مباشرة والحصول على صورة بالألوان الكاملة عن طريق جمع القنوات الطيفية الناتجة.

يُظهر الصف الثاني من الصورة أعلاه أنماط الارتباط الذاتي لكل قناة طيفية أعيد بناؤها والتي تشكل قياسات متعددة الإرسال ، وهي بيانات إدخال لخطوة معالجة البيانات.

الصف الثالث هو كائن أعيد بناؤه في كل قناة طيفية ، وكذلك كائن بالألوان الكاملة أعيد بناؤها ، أي النتيجة النهائية للتصور.

تُظهر الصورة بالألوان الكاملة أن القيم النسبية بين القنوات الطيفية صحيحة أيضًا ، نظرًا لأن لون الصورة المُعاد بناؤها المدمجة يتوافق مع القيمة الحقيقية ، ويصل معامل SSIM إلى أكثر من 0.92 لكل قناة.

الصف السفلي هو تأكيد لهذا البيان ، والذي يُظهر مقارنة لشدة الكائن الحقيقي وإعادة بنائه. تتزامن بيانات كلا في جميع النطاقات الطيفية.

ويترتب على ذلك أنه حتى وجود الضوضاء وأخطاء النمذجة المحتملة لم يمنع الحصول على صورة عالية الجودة ، والنتائج التجريبية مرتبطة جيدًا بنتائج المحاكاة.

تم تعيين التجربة المذكورة أعلاه مع مراعاة القنوات الطيفية المقسمة. أجرى العلماء تجربة أخرى ، ولكن مع القنوات المجاورة ، وبشكل أكثر دقة مع مجموعة طيفية مستمرة من 60 نانومتر.


الصورة رقم 5

تعمل الحرف "X" وعلامة "+" ( 5a ) ككائن حقيقي. طيف الحرف "X" هو موحد ومستمر نسبيًا - بين 515 و 575 نانومتر ، لكن "+" له طيف منظم ، يقع أساسًا بين 535 و 575 نانومتر ( 5 ب ). في هذه التجربة ، كان التعرض 120 ثانية لتحقيق المطلوب (كما كان من قبل) من 70 ديسيبل.

تم استخدام مرشح نطاق واسع بعرض 60 نانومتر فوق الكائن بالكامل ومرشح ممر منخفض فوق علامة "+". أثناء إعادة بناء 60 نانومتر ، ينقسم الطيف إلى 6 قنوات مجاورة بعرض 10 نانومتر ( 5 ب ).

كما نرى من الصور 5c ، فإن الصور الناتجة تتفق بشكل ممتاز مع الكائن الحقيقي. أظهرت هذه التجربة أن وجود أو عدم وجود ارتباطات طيفية في البقعة المقاسة لا يؤثر على فعالية تقنية التصوير قيد الدراسة. يعتقد العلماء أنفسهم أن الدور الأكبر بكثير في عملية التصور ، وبشكل أكثر دقة في نجاحه ، لا تلعبه الخصائص الطيفية للكائن بقدر ما تلعبه معايرة النظام وتفاصيل كاشف الترميز.

للتعرف أكثر تفصيلاً على الفروق الدقيقة في الدراسة ، أوصي بأن تنظر في تقرير العلماء ومواد إضافية إليه.

خاتمة

في هذا العمل ، وصف العلماء طريقة جديدة للتصوير متعدد الأطياف من خلال الناشر. إن تعديل البقع ، وفقًا لطول الموجة ، باستخدام فتحة تشفير ، مكّن من إجراء قياس متعدد الإرسال وحساب البقعة باستخدام خوارزمية OMP القائمة على التعلم الآلي.

باستخدام الحرف متعدد الألوان "H" كمثال ، أوضح العلماء أن التركيز على خمس قنوات طيفية تقابل اللون البنفسجي والأخضر وثلاثة ظلال حمراء تسمح للمرء بالحصول على إعادة بناء للصور تحتوي على جميع ألوان النص الأصلي (الأزرق والأصفر وما إلى ذلك).

وفقا للباحثين ، يمكن أن تكون تقنية مفيدة في كل من الطب وعلم الفلك. يحمل اللون معلومات مهمة في كلا الاتجاهين: في علم الفلك - التركيب الكيميائي للكائنات المدروسة ، في الطب - التركيب الجزيئي للخلايا والأنسجة.

في هذه المرحلة ، يلاحظ العلماء مشكلة واحدة فقط يمكن أن تسبب أخطاء في التصور ، وهي أخطاء في النمذجة. نظرًا للوقت الطويل الكافي اللازم لإكمال العملية ، يمكن أن تحدث تغييرات بيئية ستقوم بإجراء التعديلات الخاصة بها والتي لم يتم أخذها في الاعتبار في مرحلة الإعداد. ومع ذلك ، من المخطط في المستقبل إيجاد طريقة لتسوية هذه المشكلة ، مما سيجعل تقنية التصور الموضحة ليست دقيقة فحسب ، بل مستقرة أيضًا في أي ظرف من الظروف.



شكرا لك على البقاء معنا. هل تحب مقالاتنا؟ تريد أن ترى المزيد من المواد المثيرة للاهتمام؟ ادعمنا عن طريق تقديم طلب أو التوصية به لأصدقائك ، خصم 30 ٪ لمستخدمي Habr على تناظرية فريدة من خوادم الدخول التي اخترعناها لك: الحقيقة الكاملة حول VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1 جيجابت في الثانية من 20 $ أو كيفية تقسيم الخادم؟ (تتوفر خيارات مع RAID1 و RAID10 ، ما يصل إلى 24 مركزًا وما يصل إلى 40 جيجابايت من ذاكرة DDR4).

ديل R730xd 2 مرات أرخص؟ فقط لدينا 2 من Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6 جيجا هرتز 14 جيجا بايت 64 جيجا بايت DDR4 4 × 960 جيجا بايت SSD 1 جيجابت في الثانية 100 TV من 199 دولار في هولندا! Dell R420 - 2x E5-2430 سعة 2 جيجا هرتز 6 جيجا بايت 128 جيجا بايت ذاكرة DDR3 2x960GB SSD بسرعة 1 جيجابت في الثانية 100 تيرابايت - من 99 دولارًا! اقرأ عن كيفية بناء البنية التحتية فئة باستخدام خوادم V4 R730xd E5-2650d تكلف 9000 يورو عن بنس واحد؟