en
Назад
DOI: 10.17586/1023-5086-2025-92-05-3-11
УДК: 535.42
Оптические пространственные фильтры для управления шириной выделенных контуров объекта
Khorin P.A., Ivliev N.A., Khonina S.N. Optical spatial filters for controlling the extracted object contours width [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2025. V. 92. № 5. P. 3–11. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-05-3-11
Предмет исследования. Оптические пространственные фильтры на основе схемы фурье-коррелятора для управления шириной выделенных контуров изображения объекта. Цель работы. Определение влияния световых мод на свойства контура изображения объекта и, соответственно, возможности распознавания и идентификации объекта. Метод. Моделирование действия фурье-коррелятора с многоканальным пространственным фильтром, согласованным с модами Гаусса–Лагерра, а также с функциями Цернике. Многоканальный фильтр позволяет одновременно в одной плоскости сформировать несколько преобразованных изображений (с выделенными контурами разной ширины) одного исследуемого объекта. Основные результаты. В результате исследований показано, что для управления шириной выделенных контуров изображения объекта в качестве пространственных фильтров возможно использование набора мод Гаусса–Лагерра и полиномов Цернике. Практическая значимость. Результаты работы позволяют говорить о потенциальном улучшении визуализации и распознавания объектов в задачах машинного зрения, в том числе в режиме реального времени. Стоит отметить, что многоканальный оптический элемент формирует преобразованные изображения в различных дифракционных порядках в одной фокальной плоскости, что является преимуществом для статического (без замены или перестройки фильтра) формирования датасета.
пространственные фильтры, многоканальная дифракционная оптика, выделение краев, моды Гаусса–Лагерра, полиномы Цернике
Благодарность:Коды OCIS: 050.1970, 260.1960
Список источников:1. Stark H. Applications of optical Fourier transforms. Elsevier, 2012. 545 p.
2. Zhu X., Yao H., Yu J., et al. Inverse design of a spatial filter in edge enhanced imaging // Opt. Lett. 2020. V. 45. № 9. P. 2542–2545. https://doi.org/10.1364/OL.391429
3. Ambs P. Optical computing: A 60-year adventure // Adv. Opt. Technol. 2010. P. 372652. https://doi.org/10.1155/2010/372652
4. Kazanskiy N.L., Butt M.A., Khonina S.N. Optical computing: Status and perspectives // Nanomaterials. 2022. V. 12. P. 2171. https://doi.org/10.3390/nano12132171
5. Antonov A.I., Greisukh G.I., Ezhov E.G., et al. Diffractive elements for imaging optical systems // Optoelectron. Instrument. Proc. 2017. V. 53. P. 421–430. https://doi.org/10.3103/S8756699017050016
6. Khonina S.N., Kazanskiy N., Butt M.A. Exploring diffractive optical elements and their potential in free space optics and imaging — A comprehensive review // Laser Photonics Rev. 2024. V. 2024. P. 2400377. https://doi.org/10.1002/lpor.202400377
7. Zhou J., Qian H., Zhao J., et al. Two-dimensional optical spatial differentiation and high-contrast imaging // National Sci. Rev. 2021. V. 8. № 6. P. nwaa176. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa176
8. Chen L., Li S., Bai Q., et al. Review of image classification algorithms based on convolutional neural networks // Remote Sens. 2021. V. 13. P. 4712. https://doi.org/10.3390/rs13224712
9. Khonina S.N., Kazanskiy N.L., Skidanov R.V., et al. Exploring types of photonic neural networks for imaging and computing — A review // Nanomaterials. 2024. V. 14. P. 697. https://doi.org/10.3390/nano14080697
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред. Чочиа П.А. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
Gonzalez R., Woods R. Digital image processing. Prentice-hall of India Pvt. Limited, 2002. 816 p.
11. Gilicze B., Dajka R., Földes I.B., et al. Improvement of the temporal and spatial contrast of the nonlinear Fourier-filter // Opt. Exp. 2017. V. 25. P. 20791–20797. https://doi.org/10.1364/OE.25.020791
12. Сцепуро Н., Ковалев М. Пространственно-спектральная фильтрация светового поля с помощью фазового модулятора света // Опт. и спектроск. 2023. V. 131. P. 160–169. http://doi.org/10.21883/OS.2023.02. 54998.17-23
Stsepuro N.G., Kovalev M.S. Spatial-spectral filtering of a light field using a phase light modulator // Opt. and Spectrosc. 2023. V. 2. P. 151. http://doi.org/10.61011/EOS.2023.02.55776.17-23
13. Guo C., Han Y., Xu J., et al. Radial Hilbert transform with Laguerre–Gaussian spatial filters // Opt. Lett. 2006. V. 31. № 10. P. 1394–1396. http://doi.org/10.1364/OL.31.001394.
14. Ananin M.A., Khonina S.N. Modelling of optical processing of images with use of the vortical spatial filter // Computer Opt. 2009. V. 33. № 4. P. 466–472.
15. Eu J.K.T., Liu C.Y.C., Lohmann A.W. Spatial filters for differentiation // Opt. Commun. 1973. V. 9. № 2. P. 168–171. https://doi.org/10.1016/0030-4018(73)90251-4
16. Davis J.A., Smith D.A., McNamara D.E., et al. Fractional derivatives – analysis and experimental implementation // Appl. Opt. 2001. V. 40. № 32. P. 5943–5948. http://dx.doi.org/10.1364/AO.40.005943
17. Garces-Chavez V., McGloin D., Padgett M.J., et al. Observation of the transfer of the local angular momentum density of a multiringed light beam to an optically trapped particle // Phys. Rev. Lett. 2003. V. 91. № 9. P. 093602. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.91.093602
18. Khonina S.N., Porfirev A.P. Generation of multi-contour plane curves using vortex beams // Optik. 2021. V. 229. P. 166299. http://doi.org/10.1016/j.ijleo.2021.166299
19. Khonina S.N., Porfirev A.P., Khorin P.A., et al. Multiorder optical spatial vortex filters for simultaneous contour extraction of various parts of an object // Computer Opt. 2024. V. 48. № 4. P. 525–534. http://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1497
20. Wang J., Pang H., Zhang M., et al. Diffractive element design for generating multi-channel structured light field // Proc. SPIE. 2016. V. 9685. P. 96850P. https://doi.org/10.1117/12.2245651