मानव आंख में ऑटोफोकस का गणितीय मॉडल

वैज्ञानिक अभी भी नहीं जानते हैं कि किसी व्यक्ति और अन्य जानवरों की आंखों में ऑटोफोकस कैसे काम करता है। यह ज्ञात है कि यह बहुत जल्दी और सही तरीके से काम करता है। अस्पष्ट चित्र प्राप्त करने से, मस्तिष्क तुरंत वस्तु की दूरी को पहचानता है और फोकल लंबाई को बदलता है - रेटिना पर एक स्पष्ट छवि प्राप्त करने के लिए लेंस की वक्रता।

सवाल यह है कि मानव दृश्य प्रणाली में फ़ोकसिंग तंत्र कैसे ठीक काम करता है? जीव विज्ञानी अब इस प्रश्न का उत्तर देने लगे हैं। ऑस्टिन (यूएसए) में टेक्सास विश्वविद्यालय के सेंटर फॉर पर्सेप्चुअल सिस्टम के विशेषज्ञों ने एक स्व-सीखने वाला सांख्यिकीय एल्गोरिदम विकसित किया, जो अंततः धुंधली छवि के किसी भी टुकड़े के डिफोकस की डिग्री की त्वरित और सटीक गणना करना सीखता है।

एल्गोरिथ्म मानव दृष्टि के जैविक प्रणाली का एक कंप्यूटर मॉडल है, जो 128x128 पिक्सल के आकार के साथ प्राकृतिक दृश्यों की डिजिटल तस्वीरों के 400 टुकड़ों पर "प्रशिक्षित" था। शुरू करने के लिए, डेटा को एकत्र किया गया था कि आवृत्ति-कंट्रास्ट विशेषता कैसे दिखती है, अर्थात, एमटीएफ वक्र डिफोकस की अलग-अलग डिग्री की छवियों के लिए (डायोप्टर्स में, wereD)। यह लंबे समय से ज्ञात है कि छवि का धुंधलापन इस विशेषता को सीधे प्रभावित करता है।



उसके बाद, 0.25 डायोप्टर्स के एक कदम के साथ सटीकता अधिकतमकरण विश्लेषण (एएमए, सटीकता अधिकतमकरण विश्लेषण, मैटलैब के लिए एएमए कोड ) की पद्धति पर आधारित एक एल्गोरिथ्म चलाया गया था। इष्टतम फ़िल्टर प्राप्त किए गए थे जो आदर्श के लिए धुंधली छवि की आवृत्ति-विपरीत विशेषताओं के ग्राफ को लगभग अनुमानित करते हैं।

परीक्षण के लिए, वैज्ञानिकों ने एक नया डेटा सेट (एक और 400 चित्र) लिया, जिस पर फ़िल्टर चलाए गए थे। यदि आप प्रत्येक फ़िल्टर को एक ही ऑब्जेक्ट पर लागू करते हैं, तो आप उनके काम के परिणामों की तुलना कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि कौन सा फ़िल्टर सबसे उपयुक्त है, अर्थात्, छवि धुंधला की डिग्री क्या है। ग्राफ 68% (मोटी ऊर्ध्वाधर स्ट्रिप्स) और 90% (पतली स्ट्रिप्स) की संभावना के साथ डायोप्टर्स में डिफोकस की डिग्री निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम के परिणामों को दर्शाता है।



प्रणाली की सटीकता को बढ़ाने के लिए, वैज्ञानिकों ने मानव आंख के मोनोक्रोमैटिक विपथन को मॉडल में जोड़ने का फैसला किया - ऑप्टिकल सिस्टम की मूलभूत रूप से अप्राप्य त्रुटियां। प्रत्येक व्यक्ति की आंख पूरी तरह से काम नहीं करती है, लेकिन कुशाग्रता और दृष्टिवैषम्य में एक निश्चित त्रुटि के साथ। इन त्रुटियों (विपथन मानचित्र) को विशेष नेत्र उपकरणों पर मापा जा सकता है।

वैज्ञानिकों ने फिल्टर ऑपरेशन एल्गोरिदम को मानव आंख के उन्मूलन मानचित्र और इसी आवृत्ति-विपरीत विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए बदल दिया है। अजीब तरह से, धुंधली छवियों की मान्यता सटीकता में काफी वृद्धि हुई है। यह पता चला कि मानव आँख द्वारा छवि की तीक्ष्णता को निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका दृष्टिवैषम्य द्वारा निभाई जाती है - मानव आँख में होने वाले प्रकारों में से एक, जिसमें अक्ष के बाहर स्थित एक बिंदु की छवि और किरणों के एक संकीर्ण बीम द्वारा बनाई गई दो रेखाखंड हैं जो एक दूसरे से अलग-अलग दूरी पर लंबवत स्थित हैं। गैर-उन्मूलन फ़ोकस (गॉस प्लेन) के विमान से।

अब यह स्पष्ट हो गया कि क्यों, दृष्टिवैषम्य का इलाज करते समय, कई रोगी अस्थायी रूप से तेज छवियों को देखने की क्षमता खो देते हैं।

मानव आंखों में रंगीन विपथन और विवर्तन के लिए लेखांकन के बाद, नए फिल्टर बहुत अधिक सटीकता के साथ छवि धुंधला को पहचानने में सक्षम थे।



प्रकाशित कार्य मूल रूप से नए ऑटोफोकस सिस्टम का आधार बन सकता है जो शार्पन फिल्टर के साथ-साथ डिजिटल कैमरा और वीडियो कैमरों में इमेज प्रोसेसिंग प्रोग्राम में एप्लिकेशन ढूंढेगा। यहां वे मल्टी-पॉइंट AF की जगह ले सकते हैं, जो बहुत कम कुशलता से काम करता है - छवि के कई हिस्सों के विपरीत को बार-बार मापकर।

अलग-अलग प्राकृतिक छवियों में इष्टतम डीफोकस का अनुमान। जोहान्स बर्ज, विल्सन एस। गिस्लर। राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही, 4 अक्टूबर, 2011, वॉल्यूम। 108 नं। 40 , डोई: 10.1073 / पीसीए। 1108491108 , पीडीएफ