en
Назад
DOI: 10.17586/1023-5086-2022-89-01-33-46
УДК: 535, 535.3, 543.4
Быстрое восстановление изображения с использованием метода фазового разнесения для простой оптической системы
Полный текст на elibrary.ru
Публикация в Journal of Optical Technology
W. B. Jing, G. M. Cao, B. K. Huang, J. M. Zhang, S. Y. Tian, and C. X. Wang Fast image restoration method for a simple optical system using phase diversity technique (Быстрое восстановление изображения с использованием метода фазового разнесения для простой оптической системы) [на англ. яз.] // Оптический журнал. 2022. Т. 89. № 1. С. 33–46. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2022-89-01-33-46
W. B. Jing, G. M. Cao, B. K. Huang, J. M. Zhang, S. Y. Tian, and C. X. Wang Fast image restoration method for a simple optical system using phase diversity technique (Быстрое восстановление изображения с использованием метода фазового разнесения для простой оптической системы) [in English] // Opticheskii Zhurnal. 2022. V. 89. № 1. P. 33–46. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2022-89-01-33-46
W. B. Jing, G. M. Cao, B. K. Huang, J. M. Zhang, S. Y. Tian, and C. X. Wang, "Fast image restoration method for a simple optical system using a phase diversity technique," Journal of Optical Technology. 89(1), 23-32 (2022). https://doi.org/10.1364/JOT.89.000023
Предложен метод восстановления изображения для исправления фиксированной оптической аберрации простой оптической системы с использованием двухканального фазового разнесения и калиброванного коэффициента одноканального восстановления для ускорения восстановления изображения. Функция рассеяния точки, которая оценивается заранее с помощью двухканального фазового разнесения, служит известным ядром размытия простой оптической системы. Выполнен расчет коэффициента одноканального восстановления в частотной области простой оптической системы для быстрого восстановление нерезкого изображения. Предлагаемый подход, требующий только двойного преобразования Фурье без итеративной оптимизации, выполняет прямое и быстрое восстановление нерезкого изображения. Выполненные эксперименты показывают, что предложенный метод действительно может обеспечить качество изображения, сравнимое с двухканальным восстановлением изображения, при значительном сокращении времени обработки.
простая оптическая система, восстановление изображения, фазовое разнесение, оптическая аберрация
Коды OCIS: 080.1010, 100.3020, 110.6770, 110.1758
Список источников:1. Zheng G., Horstmeyer R., Yang C. Wide-field, high-resolution Fourier ptychographic microscopy // Nat. Photonics. 2013. V. 7. № 9. P. 739–745.
2. Sun J.S., Qian C., Zhang Y.Z., Zhao Z. Efficient positional misalignment correction method for Fourier ptychographic microscopy // Biomed. Opt. Exp. 2016. V. 7. №. 4. P. 1336–1350.
3. Faulkner H.M.L., Rodenburg J.M. Movable aperture lensless transmission microscopy: A novel phase retrieval algorithm // Phys. Rev. Lett. 2004. V. 93. № 2. P. 023903.
4. Shen C., Bao X.J., Tan J.B., Liu S.T. Two noise-robust axial scanning multi-image phase retrieval algorithms based on Pauta criterion and smoothness constraint // Opt. Exp. 2017. V. 25. № 14. P. 16235.
5. Shao X., Dai X., He X. Noise robustness and parallel computation of the inverse compositional Gauss–Newton algorithm in digital image correlation // Opt. Lasers Eng. 2015. V. 71. P. 9–19.
6. Schuler C.J., Hirsch M., Harmeling S., Scholkopf B. Non-stationary correction of optical aberrations // ICCV. Barcelona, Spain. 2011. P. 659–666.
7. Heide F., Rouf M., Hullin M.B., Labitzke B. High-quality computational imaging through simple lenses // ACM Trans. Graph. 2013. V. 32. № 5. P. 1–14.
8. Li W.L., Yin X.Q., Liu Y., Zhang M.J. Computational imaging through chromatic aberration corrected simple lenses // J. Mod. Opt. 2017. V. 64. № 20. P. 2211–2220.
9. Cui J., Huang W. Optical aberration correction for simple lenses via sparse representation // Opt. Commun. 2018. V. 412. P. 201–213.
10. Peng Y.F., Fu Q., Amata H. Computational imaging using lightweight diffractive-refractive optics // Opt. Exp. 2015. V. 23. № 24. P. 31393.
11. Heide F., Fu Q., Peng Y.F. Encoded diffractive optics for full-spectrum computational imaging // Sci. Rep. 2016. V. 6. № 1.
12. Nikonorov A., Evdokimova V.V., Petrov M. Deep learning-based imaging using single-lens and multi-aperture diffractive optical systems // ICCVW. Seul, Korea. 2019. P. 3969–3977.
13. Peng Y.F., Sun Q.L., Dun X. Learned large field-of-view imaging with thin-plate optics // ACM Trans. Graph. 2019. V. 38. № 6. P. 1–14.
14. Schmidt J.D., Jackovitz K., Riley J.T. Real-time image restoration for space-object imaging // Appl. Opt. 2019. V. 58. № 25. P. 6983.
15. Zhang P.G., Yang C.L., Xu Z. H. Hybrid particle swarm global optimization algorithm for phase diversity phase retrieval // Opt. Exp. 2016. V. 24. № 22. P. 25704.
16. Dolne J.J., Menicucci P., Miccolis D. Advanced image processing and wavefront sensing with real-time phase diversity // Appl. Opt. 2009. V. 48. № 1. P. A30.
17. Védrenne N., Mugnier L.M., Michau V. Laser beam complex amplitude measurement by phase diversity // Opt. Exp. 2014. V. 22. № 4. P. 4575
18. Zhang D., Zhang X.B., Xu S.Y. Simplified phase diversity algorithm based on a first-order Taylor expansion // Appl. Opt. 2017. V. 55. № 28. P. 7872.
19. Cheng Q., Zhang Y.D., Gao W. Restoration of broadband light illumination image using phase diversity technology // AOMATT. Harbin, China. 2014. V. 9282. P. 928206.
20. Zhang S., Wang B., Zhao J. High resolution optical image restoration for ground-based large telescope using phase diversity speckle // Optik. 2014. V. 125. № 2. P. 861–864.
21. von Zernike F. Beugungstheorie des schneidenver-fahrens und seiner verbesserten form, der phasenkontrastmethode // Physica. 1934. Bd. 1. № 7. S. 689–704.
22. Noll R.J. Zernike polynomials and atmospheric turbulence // JOSA. 1976. V. 66. № 3. P. 207–211.
23. Janout P., Páta P., Skala P. PSF estimation of space-variant ultra-wide field of view imaging systems // Appl. Sci. 2017. V. 7. № 2. P. 151.
24. Roggemann M.C. Imaging through turbulence // Opt. Eng. 1996. V. 35. № 11. P. 3361.
25. Gonsalves R.A. Phase retrieval and diversity in adaptive optics // Opt. Eng. 1982. V. 21. № 5. P. 19–22.
26. Paxman R.G., Schulz T.J., Fienup J.R. Joint estimation of object and aberrations by using phase diversity // JOSA. A. 1992. V. 9. № 7. P. 1072–1085.
27. Ma X.X., Wang J.L., Wang B. Phase diversity for calibrating noncommon path aberrations of adaptive optics system under nonideal measurement environment // Optik. 2014. V. 125. № 17. P. 5029–5035.
28. Gilles L., Vogel C.R., Bardsley J.M. Computational methods for a large-scale inverse problem arising in atmospheric optics // Inverse Probl. 2006. V. 18. № 1. P. 237–252.
29. Liu D.C., Nocedal J. On the limited memory BFGS method for large scale optimization // Math. Program. 1989. V. 45. № 1–3. P. 503–528.
30. Xie X.F., Zhou J., Wu Q.Z. Assess image blur in photoelectric imaging system // 5th Int. Symp. Adv. Opt. Manuf. Test. Technol. Dalian, China. 2010. V. 7658. P. 765803–765806.
31. Shannon C.E. A mathematical theory of communication // Bell Syst. Tech. J. 1948. V. 27. № 3. P. 379–423.
32. Barnum H., Barrett J., Clark L.O. Entropy and information causality in general probabilistic theories // New J. Phys. 2010. V. 12. № 3. P. 033024.
33. Huang W., Jing Z. Evaluation of focus measures in multi-focus image fusion // Pattern Recognit. Lett. 2007. V. 28. № 4. P. 493–500.
34. Zhao M.H., Zhang X., Shi Z.H. Border ringing effects suppression of a restored image with sine integral fitting // J. Image Graph. V. 22. № 2. P. 0249–0256.
35. Song P., Jiang S.W., Zhang H. Full-field Fourier ptychography (FFP): Spatially varying pupil modeling and its application for rapid field-dependent aberration metrology // APL Photonics. 2019. V. 4. № 5. P. 050802.