होलोग्राफिक कोडिंग और सूचना के डिकोडिंग के साथ एक प्रयोग

मैं किसी तरह होलोग्राफिक सिद्धांत के आधार पर सूचनाओं की एन्कोडिंग करना चाहता था। मैं न केवल ऐसा चाहता था, बल्कि मेरे कुछ विचारों और सिद्धांतों का परीक्षण करना चाहता था। सिद्धांतों की पुष्टि नहीं की गई थी, विचारों को महसूस नहीं किया गया था। लेकिन चूंकि मुझे स्क्रैच से ऐसा कोई एल्गोरिथ्म नहीं मिला था और इसे खुद ही आविष्कार करना था, इसलिए भौतिकी की पाठ्यपुस्तकों के आधार पर, मैंने इसे हैबर पर साझा करने का फैसला किया। एल्गोरिथ्म, वैसे, काफी सरल है।

तो चलिए शुरू करते हैं।
होलोग्राम कैसे बनाया जाता है? सामान्य तौर पर, एक सुसंगत प्रकाश स्रोत से प्रकाश की एक किरण एक तरह से होती है या दूसरे को दो भागों में विभाजित किया जाता है, जिनमें से एक सीधे फोटोग्राफिक प्लेट पर हिट होता है, और दूसरा भाग फोटोग्राफिक प्लेट को भी हिट करता है, लेकिन उस वस्तु से प्रतिबिंब के बाद जिसकी होलिका हम प्राप्त करना चाहते हैं। नतीजतन, स्रोत से सीधे प्रकाश के हस्तक्षेप की तस्वीर और ऑब्जेक्ट से परिलक्षित प्रकाश फोटोग्राफिक प्लेट पर दर्ज किया गया है।
होलोग्राफी का सार यह है कि हस्तक्षेप पैटर्न में न केवल वस्तु के एक या दूसरे बिंदु की चमक एन्कोडेड है, बल्कि इस बिंदु की दूरी भी है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि प्रकाश की तरंगें विभिन्न चरणों में फोटोग्राफिक प्लेट पर आती हैं (और चरण वस्तु के बिंदु पर दूरी पर निर्भर करता है), ये तरंगें अपने चरणों के अनुसार जुड़ती हैं, जिसके कारण, वास्तव में, एक हस्तक्षेप पैटर्न बनता है।

ऑब्जेक्ट की छवि को केवल उसी तरंग दैर्ध्य के प्रकाश के साथ विकसित फोटोग्राफिक प्लेट को रोशन करके बहाल किया जाता है। सफेद असंगत प्रकाश द्वारा बहाल होलोग्राम हैं, लेकिन हम उन पर विचार नहीं करते हैं।

होलोग्राम में दिलचस्प गुण होते हैं।
उदाहरण के लिए, आप होलोग्राम छवि के किसी भी टुकड़े (छवि गुणवत्ता में गिरावट के साथ) का उपयोग करके किसी ऑब्जेक्ट की पूरी छवि को पुनर्स्थापित कर सकते हैं।
विभिन्न तरंग दैर्ध्य वाले प्रकाश स्रोतों का उपयोग करके एक फोटोग्राफिक प्लेट पर कई वस्तुओं की छवियों को रिकॉर्ड करना संभव है। और एक ही तरंग दैर्ध्य के साथ प्रकाश के साथ फोटोग्राफिक प्लेट को रोशन करके प्रत्येक वस्तु की छवि को व्यक्तिगत रूप से पुनर्स्थापित करें जिसका उपयोग वांछित वस्तु को रिकॉर्ड करने के लिए किया गया था।

दरअसल, होलोग्राफिक कोडिंग का विचार दिमाग में आया, क्योंकि मैं साउंड फाइल को इस तरह से एनकोड करना चाहता था। ऐसी फ़ाइल के किसी भी टुकड़े को काटना संभव होगा - और उस पर पूरी तरह से मूल ध्वनि (सबसे खराब गुणवत्ता में) को पुन: उत्पन्न करना। एक फ़ाइल में कई ध्वनियों को रिकॉर्ड करना संभव होगा, और फ़ाइल के किसी भी हिस्से में ये आवाज़ें होंगी, जिन्हें अलग से पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है।

इस विचार को क्यों महसूस नहीं किया गया है?
सबसे पहले, ध्वनि एक तस्वीर नहीं है, हम तस्वीर को पूरी तरह से देखते हैं, और स्वचालित रूप से परिचित विवरणों को उजागर करते हैं। और हम ध्वनि को क्रमिक रूप से सुनते हैं, और कोई भी शोर धारणा को बहुत प्रभावित करता है। इसके अलावा, होलोग्राफिक कोडिंग के दौरान, ध्वनि सीटी, हिसिंग, आदि के रूप में दिखाई देती है, जो मूल ध्वनि पर आरोपित है।
दूसरे, मैंने तुरंत एल्गोरिथ्म की जटिलता को ध्यान में नहीं रखा। एल्गोरिथ्म की जटिलता ओ (एन ^ 2) के रूप में अनुमानित है। यानी एन्कोडिंग (और डिकोडिंग) एक 1 मेगाबाइट फ़ाइल के लिए एक ट्रिलियन (एक मिलियन मिलियन) पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक पुनरावृत्ति को अधिक गणनाओं की आवश्यकता होती है ... उदाहरण के लिए, एक 10 किलोबाइट (। wav) ध्वनि तरंग फ़ाइल को लगभग एक मिनट के लिए एन्कोड किया गया था। (10,000 * 10,000 पुनरावृत्तियों = 100 मिलियन पुनरावृत्तियों)। और एल्गोरिथ्म को गति देने के लिए काम नहीं करता है। और फ़ाइल को 10 गुना बड़ा करने के लिए 100 गुना अधिक समय की आवश्यकता होगी।
और तीसरा, एक सामान्य होलोग्राफिक छवि प्राप्त करने के लिए, वस्तु विपरीत होना चाहिए। और ध्वनि फ़ाइल में इसके विपरीत क्या है? संख्याओं का लगभग यादृच्छिक सेट।

लेकिन एल्गोरिथ्म में वापस, और इसके कार्य प्रदर्शन।
एन्कोडिंग और डिकोडिंग एक ही एल्गोरिदम द्वारा किया जाता है, लेकिन जब डिकोडिंग होता है, तो गुणांक का एक जोड़ा बदल जाता है।
परीक्षण छवि प्रसंस्करण एल्गोरिथ्म PHP में लागू किया गया था, क्योंकि "यह तेज है" (सी भाषा WAV फ़ाइल के साथ प्रयोगों के लिए इस्तेमाल किया गया था)।

प्रारंभ में: मूल छवि के पिक्सेल की चमक का मैट्रिक्स (एन्कोडिंग या डिकोडिंग के लिए यह 2500 * 2500 = लगभग 6 मिलियन पुनरावृत्तियों को लेगा, मेरे मामले में - PHP के कुछ सेकंड)
$ data0 [50] [50];

आउटपुट: पिक्सेल चमक मैट्रिक्स "एक फोटोग्राफिक प्लेट पर"
$ data1 [50] [50];

$W=0.1; //

//
for($x1=0;$x1<50;$x1++)
for($y1=0;$y1<50;$y1++) {

// - ,
256 , , (128 ).
$px=128.0; // , (.. =0 )

// -
for($x0=0;$x0<50;$x0++)
for($y0=0;$y0<50;$y0++) {

// (x0;y0) (x1;y1) z=1,
$D=sqrt(1+($x0-$x1)*($x0-$x1)+($y0-$y1)*($y0-$y1));

//
$Phase=$D/$W;

// ( 0.3 - )
$obj_light=($data[$x0][$y0])*0.3;

// ( )
$px+=$obj_light*cos($Phase);

}
// , .
$px=abs($px);

// - (x1;y1)
data1[$x1][$y1]=$px;
}


इस पंक्ति में गुणांक $ obj_light = ($ डेटा [$ x0] [$ y0]) * 0.3 है; उठाता है। यद्यपि इसके लिए एक सूत्र प्राप्त करना संभव है, एन्कोडिंग के मामले और डिकोडिंग के मामले के लिए सच्चाई अलग है।

डिकोडिंग एक ही एल्गोरिदम द्वारा किया जाता है, केवल $ px = 128.0; $ px = 0.0 में परिवर्तन; (इस मामले में, छवि केवल प्रतिबिंबित प्रकाश से बहाल की गई है)

खैर, काम के परिणाम।
स्रोत छवि

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रिकॉर्ड किए गए होलोग्राम और छवि को इससे फिर से जोड़ा गया

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1/3 होलोग्राम रिकॉर्डिंग और छवि को इससे पुनर्स्थापित किया गया

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होलोग्राम रिकॉर्ड के 2/3 से अधिक ओवरराइट किए गए और इससे छवि का पुनर्निर्माण किया गया

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तीन बिंदुओं और प्रकाश विकिरण W = 1 के तरंग दैर्ध्य के लिए, एक उदाहरण यहाँ है ।

शोर के दो कारण हैं:

1. प्रयोग में, अंकों की चमक 0..255 की सीमा में पूर्णांकों तक होती है। सूचना का हिस्सा भिन्नात्मक भागों में खो गया है, और सीमा, निश्चित रूप से, छोटी है।
2. लघु होलोग्राम क्षेत्र, केवल 50 बाई 50 अंक। यह एक वास्तविक होलोग्राम के वर्ग मिलीमीटर से बहुत कम है। वास्तव में, होलोग्राम प्राप्त करने के लिए 5000 लाइनों / मिमी के रिज़ॉल्यूशन वाली फोटोग्राफिक सामग्री का उपयोग किया जाता है।

यदि आपको तीन-आयामी होलोग्राम की आवश्यकता है, तो यह एल्गोरिथ्म को जटिल नहीं करेगा, क्योंकि यह दूरी डी की गणना के लिए सूत्र बदलने के लिए पर्याप्त होगा (अब होलोग्राम फ्लैट है, जेड समन्वय हमेशा = 1 है)

यहाँ ऐसा प्रयोग है।