रंग चित्रों के होलोग्राफिक कोडिंग / डिकोडिंग के साथ एक प्रयोग

एक बार जब मैं एक होलोग्राम के अद्भुत गुणों में से एक द्वारा मारा गया था, जिसमें इस तथ्य में शामिल है कि किसी वस्तु की होलोग्राफिक छवि को टुकड़ों में तोड़कर, आप प्रत्येक टुकड़े से पूरी वस्तु की छवि को पुनर्स्थापित कर सकते हैं, हालांकि थोड़ी बिगड़ती गुणवत्ता के साथ। कॉमरेड एरिक द्वारा विषय " होलोग्रैफिक कोडिंग के साथ प्रयोग और जानकारी को डिकोड करना" पढ़ने के बाद , मैं निश्चित रूप से इस तरह के डिजिटल होलोग्राम को खुद लागू करना चाहता था। इसके एल्गोरिथ्म के आधार पर, मैंने डेल्फी लॉन्च किया और काम करने के लिए तैयार किया। अंत में, बाधाओं के साथ थोड़ा सा छेड़छाड़ करने के बाद, मैंने इरिक द्वारा प्राप्त लोगों के समान पर्याप्त काले और सफेद चित्रों को प्राप्त करना शुरू कर दिया। जब आप होलोग्राम का हिस्सा मिटाते हैं, तो आश्चर्य की बात यह है कि मूल छवि को बहाल कर दिया गया था! तो यह कैसे हो सकता है? मैं यह बताने की कोशिश करूंगा कि आप भौतिकी और गणित में गए बिना होलोग्राम की इस संपत्ति को कैसे स्पष्ट रूप से समझा सकते हैं।

मूल वस्तु पर विचार करें, जो कि एक सफेद बिंदु के साथ एक छवि है और इसके आगे प्राप्त होलोग्राम है:



जैसा कि आप देख सकते हैं, परिणामी होलोग्राम इस बिंदु से एक तरंग विचलन है। और इन तरंगों से स्रोत छवि की अनुपस्थिति में, आप इन तरंगों के स्रोत के स्थान को पुनर्स्थापित कर सकते हैं - हमारे सफेद बिंदु।

पुनर्निर्मित एक होलोग्राम छवि का परिणाम:


हां ... और, उदाहरण के लिए, एक सफेद नहीं, बल्कि एक ग्रे डॉट (कम चमक का), हम प्राप्त करेंगे, तदनुसार, केवल ग्रे रंग (कम तीव्रता) की समान तरंगें। यानी होलोग्राम द्वारा हम न केवल बिंदु की स्थिति को बहाल कर सकते हैं, बल्कि इसकी चमक भी। अब मौजूदा होलोग्राम के लगभग आधे हिस्से को विभाजित करें। बाकी पर करीब से नज़र डालें:



यह स्पष्ट हो जाता है कि इस टुकड़े से भी हम समझ सकते हैं कि लहरें कहाँ से निकलती हैं, और तदनुसार हम प्रारंभिक बिंदु की स्थिति निर्धारित कर सकते हैं।

होलोग्राम के टुकड़े से बरामद हुई छवि:


इसके अलावा, उनमें से प्रत्येक में होलोग्राम को छोटे भागों में विभाजित करते हुए, हमें तरंगों के पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन के बारे में कम और कम जानकारी है और शुरुआती बिंदु को सटीक रूप से स्थानीय करना हमारे लिए तेजी से कठिन होगा।
अब चलो प्रारंभिक एक लेते हैं - दो बिंदुओं के साथ एक छवि और एक होलोग्राम का निर्माण। इस मामले में, होलोग्राम पर हम एक से और दूसरे बिंदु से निकलने वाली तरंगों का निरीक्षण करेंगे। ये तरंगें ओवरलैप होंगी, और समग्र चित्र इन तरंगों का योग होगा।



इस तस्वीर से, हम आसानी से अपने बिंदुओं की स्थिति भी निर्धारित कर सकते हैं। फिर से, हम होलोग्राम के एक निश्चित भाग को अलग कर देंगे, और शेष टुकड़े से यह निर्धारित करना फिर से संभव होगा कि अंक लगभग कहाँ स्थित हैं।



इस प्रकार, प्रत्येक होलोग्राम एक निश्चित सीमा तक पूरे ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी रखता है।

मूल छवि में अधिक से अधिक डॉट्स जोड़ते हुए, हम अधिक से अधिक जटिल हस्तक्षेप पैटर्न देखेंगे। नेत्रहीन, मूल छवि के प्रकार को निर्धारित करना पहले से ही बहुत मुश्किल है, उदाहरण के लिए, ऐसा होलोग्राम:



हालाँकि, इसमें इस गुणवत्ता की मूल छवि को पुनर्स्थापित करने के लिए पर्याप्त जानकारी है:



इस मामले में, आप देख सकते हैं कि पुनर्निर्मित छवि एक या दो बिंदुओं के मामले में शोर से अधिक हो जाती है और मूल छवि के रूप में कुछ विपरीत बिंदुओं के अलावा कुछ भी उपयोग करना मुश्किल है। जैसा कि एरिक ने लिखा है, शोर के दो कारण हैं। उनमें से पहला यह है कि अंकों की चमक 0..255 की सीमा में पूर्णांकों तक गोल है। लेकिन जैसा कि प्रयोगों के दौरान पता चला, यह कारक निर्णायक भूमिका नहीं निभाता है। शोर स्तर मुख्य रूप से फोटोग्राफिक प्लेट के संकल्प द्वारा निर्धारित किया जाता है। ऊपर की छवियों में, हमने मूल 16x16 तस्वीर और 256x256 पिक्सेल फोटोग्राफिक प्लेट के रिज़ॉल्यूशन का उपयोग किया, जो खराब नहीं है, लेकिन स्पष्टता के लिए तरंग दैर्ध्य डब्ल्यू को बहुत बड़ा = 2 चुना गया था। इसके कारण, लहरें स्पष्ट रूप से दिखाई दे रही थीं, लेकिन फोटोग्राफिक प्लेट की पूरी क्षमता का उपयोग नहीं किया गया था। एक छोटी तरंग दैर्ध्य W = 0.1 का चयन शोर स्तर को काफी कम कर सकता है।

W = 0.1 पर मूल, होलोग्राम और पुनर्निर्मित छवि:


हालांकि, फोटोग्राफिक प्लेट के अंतिम रिज़ॉल्यूशन के लिए, न्यूनतम तरंग दैर्ध्य की एक सीमा होती है, जिससे गुजरने पर एक मजबूत शोर दिखाई देने लगता है।

होलोग्राम और डब्ल्यू = 0.003 के लिए पुनर्निर्मित छवि:


मैंने रंग छवि प्रसंस्करण जोड़कर कॉमरेड एरिक के एल्गोरिथ्म को थोड़ा सुधार दिया। फोटोग्राफिक प्लेट पर एक वास्तविक होलोग्राम प्राप्त करने की तरह, लाल, हरे और नीले प्रकाश के अनुरूप तीन अलग-अलग लंबाई की तरंगों का हस्तक्षेप उजागर होता है। अब भी होलोग्राम का संकल्प मूल छवि के संकल्प से अलग हो सकता है।
विषय की शुरुआत में, आप फोटोग्राफिक प्लेट्स 192x192, 128x128, 64x64 से 16x16 रंग की तस्वीर को पुनर्स्थापित करने का एक उदाहरण देख सकते हैं और तरंगदैर्घ्य WR = 0.03; डब्ल्यूजी = 0.029; डब्ल्यूबी = 0.028। नीचे एक ही मापदंडों के साथ 192x192 फोटोग्राफिक प्लेट के लिए मूल 32x32 छवि को पुनर्स्थापित करने का मामला है:



इस प्रकार, यह देखा जा सकता है कि, चयनित संकल्प के आधार पर, हम अलग-अलग गुणवत्ता की छवियों को डिकोड करते समय प्राप्त करते हैं।

और, अंत में, आप प्रोग्राम को कार्रवाई में स्वयं आज़मा सकते हैं, विभिन्न इनपुट डेटा का उपयोग कर सकते हैं, रिज़ॉल्यूशन, तरंग दैर्ध्य को बदल सकते हैं। कार्यक्रम आपको स्रोत छवियों के रूप में bmp फ़ाइलों को लोड करने, उन्हें बदलने, होलोग्राम को अधिलेखित करने / शोर करने की अनुमति देता है, और पिक्सेल की चमक के आधार पर बहाल छवि और मूल के बीच अंतर की डिग्री की भी गणना करता है। 100% अंतर का मतलब है कि पुनर्निर्मित छवि मूल के संबंध में उल्टा है।

कार्यक्रम का स्क्रीन हैबर को ट्रांसकोड करने के असफल प्रयास के साथ:


कार्यक्रम
स्रोत कोड