अशांत वातावरण के माध्यम से दृश्यता। दूर की वस्तुओं की छवियों का कंप्यूटर सुधार

एक प्रदर्शन फिल्म के साथ दो प्रकाशनों के लेखक की वापसी।

एक बेतरतीब ढंग से अमानवीय वातावरण के माध्यम से देखी गई दूर की वस्तुओं की दृश्यता में सुधार की समस्या का समाधान प्रस्तावित है। विधि एक टेलीफोटो लेंस के साथ डिजिटल वीडियो कैमरा के साथ शूट किए गए अनुक्रमिक फ़्रेम के वास्तविक समय प्रसंस्करण पर आधारित है। फिल्म में, यह मुझे लगता है, काफी शानदार परिणाम दिखाए गए हैं।

खगोलीय पीछे हटना।

हर कोई, जो एक बड़े परिमाण के साथ एक दूरबीन के माध्यम से देखता था, उदाहरण के लिए, चंद्रमा पर, एक कंपकंपी, धुंधली और परिवर्तनशील छवि देखी, केवल कभी-कभी हवा के कंपन के लुप्त होने के समय "समाशोधन"। विभिन्न वायु घनत्व वाले अंतरिक्ष के क्षेत्रों को कई कमजोर अनियमित यादृच्छिक लेंस के रूप में कल्पना की जा सकती है जो लगातार बड़ी आवृत्ति के साथ दिखाई देते हैं और गायब हो जाते हैं।
खगोल विज्ञान में, वायुमंडलीय अशांति से विकृत छवियों को ठीक करने के लिए, अनुकूली प्रकाशिकी (वेवफ्रंट सेंसर और उच्च गति वाले विकृत दर्पण) के शास्त्रीय तरीकों का उपयोग किया जाता है। ये काफी जटिल और महंगी प्रणाली हैं, जो केवल बड़े और अतिरिक्त-बड़े टेलीस्कोपों ​​के लिए उपलब्ध हैं, लेकिन जो एक महत्वपूर्ण सकारात्मक प्रभाव देते हैं। यहाँ बिंदु में एक मामला है (से लिया गया: राल्फ झिलमिलाहट। एस्ट्रोनॉमी के लिए बहु-संयुग्मक अनुकूली प्रकाशिकी के तरीके, लुंड वेधशाला, स्वीडन, 2003)।



बाईं तस्वीर एक लंबे समय के प्रदर्शन के साथ फोटो खिंचवाने वाले आकाश का एक हिस्सा है। यादृच्छिक विकृतियां, एक दूसरे को ओवरलैप करना, छवि के महत्वपूर्ण धुंधलापन का कारण बनती हैं, जिसके परिणामस्वरूप कई सितारे बस दिखाई नहीं देते हैं, जबकि अन्य एक दूसरे के साथ विलय कर देते हैं। केंद्र में एक अनुकूली दर्पण का उपयोग करके आकाश का एक ही क्षेत्र है। वेवफ्रंट सेंसर, केंद्रीय क्लस्टर के ठीक नीचे एक उज्ज्वल (संदर्भ) स्टार के उद्देश्य से, इनपुट एपर्चर के कई बिंदुओं पर वेवफ्रंट विकृतियों को मापता है। कंप्यूटर पीज़ोइलेक्ट्रिक पुशर्स के लिए उच्च वोल्टेज एम्पलीफायरों के माध्यम से नियंत्रण संकेतों की गणना करता है और वितरित करता है। ये पुशर्स, विभिन्न स्थानों पर पीछे की तरफ लचीले दर्पण पर दबाव डालते हुए, इसे मोड़ते हैं ताकि विकृति की भरपाई हो सके। यह प्रक्रिया प्रति सेकंड सैकड़ों बार होती है। इस प्रकार, संदर्भ स्टार के पास एक निश्चित क्षेत्र में छवि को सुधारना संभव है। जैसा कि आप मध्य फोटो से देख सकते हैं, छवि किनारों पर नहीं सुधरती है, क्योंकि छवि के विभिन्न हिस्सों में केंद्र में सेंसर द्वारा मापी गई अन्य विकृतियों से अलग हैं। सभी प्रकार की चाल (कई संदर्भ सितारों और दर्पणों के साथ बहु-संयुग्म अनुकूली प्रणाली) की मदद से, सुधारित छवि के क्षेत्र का विस्तार करना संभव है - दाईं ओर फोटो। वैसे, आकाश में इस क्षेत्र का कोणीय आकार केवल 90 सेकंड या चंद्र डिस्क का 1/20 है।

"स्थलीय परिस्थितियों" में उपयोग की जाने वाली दूरबीन के लिए, निश्चित रूप से, इस तरह की जटिल तकनीक को एक अनुकूल ऑप्टिकल प्रणाली के रूप में लागू करने का कोई मतलब नहीं है। न केवल जटिलता और उच्च लागत के कारण, बल्कि इसलिए भी कि उज्ज्वल संदर्भ बिंदु नहीं हैं, जिसके द्वारा वेवफ्रंट विकृतियां निर्धारित की जा सकती हैं। तारों के विपरीत, दूर की सतह की वस्तुएं आमतौर पर कम विपरीत और विस्तारित होती हैं। और इसलिए भी कि उच्च स्तर की वेधशालाओं की तुलना में सतह परत में अशांति काफी अधिक है।
इसलिए, पोस्ट-डिटेक्टर छवि प्रसंस्करण के आधार पर, स्थलीय स्थितियों में दूर की वस्तुओं की दृश्यता में सुधार के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके हैं, मेरा मानना ​​है, एक अच्छा परिप्रेक्ष्य।
सबसे पहले, विचार करें कि किस प्रकार की विकृति है।

वातावरण में इमेजिंग का एक सरलीकृत मॉडल।

पहले सन्निकटन के रूप में, हम एक वस्तु की छवि बनाने के मॉडल को ले सकते हैं जो एक [1] में वर्णित यादृच्छिक रूप से अशुभ माध्यम से प्रकाश के पारित होने को ध्यान में रखता है। इसमें तीन कारक शामिल हैं जो विभिन्न तरीकों से अंतिम छवि को विकृत करते हैं।

पहला कारक एपर्चर के भीतर तरंग के ढलान में यादृच्छिक परिवर्तन है। सीधे शब्दों में कहें, वायु घनत्व में बड़े पैमाने पर असमानताएं बड़े कमजोर प्रिज्मों की तरह काम करती हैं, जो प्रकाश किरणों को अलग-अलग दिशाओं में थोड़ा विक्षेपित करती हैं, जिससे छवि कांपती है। कुछ संदर्भ फ्रेम के सापेक्ष वर्तमान फ्रेम की ऑफसेट को मापकर और इस ऑफसेट के मूल्य से छवि को वापस स्थानांतरित करके जिटर को हटाया जा सकता है।

दूसरा कारक छोटे पैमाने पर घनत्व में उतार-चढ़ाव है, जिससे छोटे छवि विवरण के एक यादृच्छिक (प्रत्येक फ्रेम के लिए) विरूपण होता है। स्मार्ट लोग [2,3], वायुमंडलीय अशांति और सांख्यिकीय प्रकाशिकी के सिद्धांत के आधार पर, निम्नलिखित विधि का प्रस्ताव करते हैं। चूंकि, उतार-चढ़ाव की स्टोकेस्टिक प्रकृति के कारण, प्रत्येक फ्रेम को ठीक करना असंभव है, आंकड़े लागू किए जाने चाहिए। समय-औसत विकृतियां सैद्धांतिक रूप से गणना की जा सकती हैं और एक ऑप्टिकल हस्तांतरण फ़ंक्शन जो वातावरण की दी गई स्थिति के लिए अच्छी तरह से परिभाषित है, प्राप्त किया जा सकता है। दूसरे शब्दों में, औसत छवि एक वायुमंडल-विशिष्ट (गैर-गाऊसी) चौरसाई फिल्टर की कार्रवाई का परिणाम है। छवि के लिए एक उलटा फ़िल्टर लागू करना, सैद्धांतिक रूप से हमें विवर्तन गुणवत्ता की एक तस्वीर मिलनी चाहिए।

तीसरा कारक अपर्चर प्राप्त करने की सूक्ष्मता से जुड़ी विवर्तन विकृतियां हैं और जिनके साथ कुछ भी नहीं किया जा सकता है। एक बिंदु की एक आदर्श छवि हमेशा एक बिंदु नहीं होगी, लेकिन छल्ले के साथ एक डिस्क (तथाकथित हवादार चित्र)।

इस प्रकार, अगर हमारे पास गलती से अशांत वातावरण द्वारा विकृत वस्तु की छवियों का अनुक्रमिक सेट है, तो छवि को पुनर्स्थापित करने के लिए निम्नलिखित संचालन क्रमिक रूप से किया जाना चाहिए। यादृच्छिक छवि ऑफसेट का मापन, इन ऑफसेट का उन्मूलन, केंद्रित छवियों का औसत, व्युत्क्रम ऑप्टिकल ट्रांसफर फ़ंक्शन की गणना, औसत छवि का फ़िल्टरिंग। प्रत्येक बाद के फ्रेम के साथ लगातार ये ऑपरेशन करते हुए, हम धीरे-धीरे एक सही छवि प्राप्त करते हैं [4]। फ्रेम के विभिन्न हिस्सों में प्रक्रिया को लागू करते हुए, हम पूरी छवि में ऑप्टिकल फ्लक्स (प्रत्येक पिक्सेल के विस्थापन वेक्टर को समय के एक समारोह के रूप में) की गणना कर सकते हैं और सही क्षेत्र को देख सकते हैं [5]।

एल्गोरिथ्म।

ऑफसेट सुधार। संदर्भ फ्रेम में, हम आकार में कई दसियों पिक्सेल का एक वर्ग चुनते हैं, जिसके अंदर कम या ज्यादा विषम विवरण होते हैं। वर्तमान फ्रेम में, आपको उसी आकार का एक वर्ग ढूंढना होगा जो संदर्भ एक से सबसे अच्छा मेल खाता हो। वर्गों की तुलना क्रॉस-सहसंबंध समारोह एस (पी, क्यू) की प्रत्यक्ष गणना द्वारा की जाती है:

S (p, q) = [mod [I _n (x + p, y + q) - I _0n (x, y)),

जहाँ मैं _n (x, y), I _0n (x, y) - वर्तमान n-th फ्रेम और संदर्भ के पिक्सल की चमक; x, y - वर्ग के पिक्सेल निर्देशांक; पी, क्यू - खोज क्षेत्र के निर्देशांक, संदर्भ वर्ग के परिमाण में लगभग बराबर; वर्ग के सभी पिक्सल पर योग।
न्यूनतम एस (पी, क्यू), सबसे अच्छे मैच की जगह का संकेत देता है, बहु-आयामी कार्यों के विलुप्त होने की खोज के लिए प्रसिद्ध "दो चरणों" पद्धति का उपयोग करके पाया जाता है। न्यूनतम निर्देशांक पी _मिनट , q _मिनट वर्तमान फ्रेम के विस्थापन वेक्टर को संदर्भ के सापेक्ष निर्धारित करता है। फिर वर्तमान फ्रेम से वर्ग को संदर्भ एक में स्थानांतरित किया जाता है और इसके साथ एक नया संदर्भ फ्रेम बनता है। यह संदर्भ वर्ग में उपयोगी संकेत का संचय है। ०.०-०.०५ के क्रम के गुणांक R के साथ संक्षेपण का पुनरावर्ती प्रदर्शन किया जाता है:

I _{0n + 1} (x, y) = (1 - R) * I _0n (x, y) + R * I _n (x + p _min , y + q _min )

मोटे तौर पर यह कहा जा सकता है कि आगे छानने के लिए आवश्यक औसत कई दसियों तख्ते के बढ़ते नमूने पर होता है। उसके बाद, वर्ग द्वारा सीमित छवि आमतौर पर बाकी फ्रेम के विपरीत स्थिर हो जाती है।

फ़िल्टर करना। या छोटे पैमाने पर अशांति के प्रभाव के कारण परिणामी औसत छवि के अवशिष्ट धुंधलापन को समाप्त करना। यह अवशिष्ट धब्बा, उदाहरण के लिए, एक उज्ज्वल बिंदु के लिए, चमक के घंटी के आकार के वितरण के साथ एक स्थान है, जिसकी चौड़ाई अशांति की तीव्रता पर निर्भर करती है और विवर्तन डिस्क से कई गुना बड़ी है। निस्पंदन की भूमिका इस धुंधले स्थान को विवर्तन-सीमित हवादार चित्र में परिवर्तित करना है। छवि को फ़िल्टर करना और अंतिम परिणाम I (x, y) प्राप्त करना दो आयामी प्रत्यक्ष फूरियर रूपांतरण (ऑपरेटर एफ) की औसत छवि I _{0n + 1} (x, y) द्वारा किया जाता है, परिणामी स्पेक्ट्रम को उल्टे ऑप्टिकल ऑप्टिकल फ़ंक्शन फ़ंक्शन H (x, y) से गुणा करना। [2,3] और उलटे फूरियर ट्रांसफॉर्म (ऑपरेटर F ^-1 ) में गणना:

I (x, y) = F ^-1 [F (I _{0n + 1} (x, y)) * H (x, y)],

जहाँ
H (x, y)] = [arccos (r) - r * (1- r ² ) ^1/2 ] * exp [3.44 * rr ^5/3 * (1-r ^1/3 )];
r = (x ² + y ² ) ^1/2 / डी;
rr = (x ² + y ² ) ^1/2 / d;
डी ऑप्टिकल सिस्टम के सापेक्ष एपर्चर के आधार पर एक मूल्य है;
डी एक मात्रा है जो अशांति की तीव्रता (वायुमंडल के लिए फ्राइड पैरामीटर) के आधार पर है।

तकनीकी कार्यान्वयन।

एक ऑप्टिकल प्रणाली के रूप में, एमटीओ -1000, वारियो-गोयर -1 टी, सिग्मा टेलीफोटो लेंस जिसमें 70 से 140 मिमी के इनपुट एपर्चर व्यास और 200 से 5000 मिमी तक फोकल लंबाई होती थी। जबकि मेरे पास हाई-स्पीड वीडियो कैमरा नहीं था, मुझे Raster Tecknolodgy RT-1000DC कैमरा का उपयोग करना था और केवल स्थिर वस्तुओं का निरीक्षण करना था। फिल्म में मुख्य परिणाम उसके साथ प्राप्त हुए थे। जैसा कि आप कार नंबर के साथ एपिसोड में देख सकते हैं, आपको छवि "प्रकट" होने तक कुछ सेकंड इंतजार करना होगा।
एक टॉवर और एक इमारत के साथ एपिसोड - पूरे फ्रेम के लिए सही क्षेत्र के विस्तार का एहसास करने का प्रयास। मुझे पहले से रिकॉर्ड की गई वीडियो फ़ाइलों के साथ काम करना पड़ा, क्योंकि गणना की मात्रा बहुत बड़ी है, और सामान्य तौर पर अभी भी कई अनसुलझी समस्याएं हैं।
फिल्म का अंतिम एपिसोड ("ब्लिज़ार्ड") हाल ही में JAI RM-6740 नेटवर्क कैमरा, 200 हर्ट्ज की एक फ्रेम दर के साथ शूट किया गया था, और एक सही छवि प्राप्त करने का समय 1 सेकंड से कम है। इस कड़ी में, सुधार क्षेत्र में शोर में कमी (बर्फ गिरने के रूप में) का एक अतिरिक्त प्रभाव देखा जाता है।



साहित्य

1. वायुमंडल और महासागर की प्रकाशिकी, 11, 522 (1998)।
2. गुडमैन जे। सांख्यिकीय प्रकाशिकी (मॉस्को: मीर, 1988)।
3. फ्राइड डीएलजे ऑप्ट। समाज। एम।, 56, 1372 (1966)।
4. क्वांटम इलेक्ट्रॉनिक्स, वी .40, नंबर 5 (2010), पी। 418-420।
5. क्वांटम इलेक्ट्रॉनिक्स, टी। 41, नंबर 5 (2011), पीपी। 475-478।