光学メモリ効果を超えて軸向的に動くオブジェクトの,分散媒介を通過した,校正なしの単発画像撮影

科学分野:

• 光学とフォトニック
• 画像処理 画像処理
• 散乱現象は散乱現象である.

背景:

• 光の散乱は,特に光学メモリ効果 (OME) 領域の外にあるオブジェクトの画像品質を低下させます.
• 動くオブジェクトのイメージングは,ポイントスプレッド関数 (PSF) によるオブジェクト-理想的な画像収縮によって形成される時間変動のスペックルパターンのために困難です.
• 狭帯域の不協和光の下での軸動的なオブジェクトは,線形シフトインヴァリアント (LSI) システムのシーケンスとしてモデル化することができます.

研究 の 目的:

• 光散乱による画像の劣化にもかかわらず,急速に動くオブジェクトの形状を回収するための方法を開発する.
• ダイナミックイメージングのシナリオで,校正なしのオブジェクトの検索とノイズ削減を可能にします.
• 狭帯域照明と白光照明の両方で,軸向的に動くオブジェクトの形状を回収する可能性を実証するために.

主な方法:

• LSIシステムのシーケンスとしてのイメージングシステムの理論分析.
• 時間を変化させるスペックルパターンから合成されたスペックルパターンを利用します.
• ダイナミックシステムの等価光学伝送関数 (E-OTF) の振幅コンポーネントを排除する.

主要な成果:

• 新しいアプローチにより,単発の合成スペックル画像から,迅速に動くオブジェクトの形状をキャリブレーションなしで取り出すことができます.
• この方法は,オブジェクトの形状の再構築中のノイズを効果的に軽減します.
• ホワイトライト照明下でも,軸向的に動くオブジェクトの形状の検索が成功していることが実証されました.

結論:

• E-OTFの振幅コンポーネントを廃棄することは,動くオブジェクトのキャリブレーションフリーでノイズ削減されたオブジェクト形状回収の鍵です.
• 開発されたテクニックは,困難な分散環境で高速移動する物体を画像化および分析する能力を大幅に向上させます.
• この方法は,さまざまな照明条件下でダイナミックなオブジェクトの形状の決定を必要とするアプリケーションに期待されます.