Влияние характеристик регистрирующих фотосенсоров на качество восстановления изображений цифровыми голограммами Френеля тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.21, кандидат физико-математических наук Черёмхин, Павел Аркадьевич

• Черёмхин, Павел Аркадьевич
• кандидат физико-математических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Черёмхин, Павел Аркадьевич

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Оценки параметров регистрируемых объектов и сравнение методов улучшения качества цифровых голограмм и численного восстановления изображений объектов

1.1 Оценки параметров объектов при записи цифровых голограмм Френеля

1.1.1 Оценки поперечного разрешения и размеров регистрируемых объектов

1.1.2 Оценки продольного разрешения регистрируемых объектов

1.2 Сравнение методов численного восстановления изображений с цифровых голограмм Френеля

1.2.1 Условия численных экспериментов по моделированию записи и восстановления изображений с голограмм Френеля

1.2.2 Сравнение методов численного восстановления изображений с цифровых голограмм

1.3 Методы улучшения качества восстановленных изображений с цифровых голограмм

1.3.1 Сравнение методов подавления нежелательных порядков дифракции путём численной фильтрации

1.3.2 Уменьшение спекл-шума на восстановленных полях

1.3.3 Влияние шумовых и радиометрических характеристик фото- и видеокамер на качество восстановленных изображений с цифровых голограмм

2 Экспериментальная запись цифровых голограмм Френеля и восстановление изображений объектов

2.1 Экспериментальная установка для записи цифровых голограмм Френеля «плоских» объектов и объёмных сцен

2.1.1 Схема экспериментальной установки

2.1.2 Условия проведения экспериментов

2.1.3 Определение расстояния от объекта до голограммы по численно восстановленным полям

2.2 Экспериментальная проверка оценок предельных параметров регистрируемых на голограммы объектов

2.2.1 Определение поперечных размеров объекта по численно восстановленному изображению

2.2.2 Экспериментальная проверка расчётных оценок предельных параметров регистрируемых объектов

2.2.3 Поперечное и продольное разрешение численно восстановленных изображений объекта

2.3 Запись цифровых голограмм объёмных сцен и их фильтрация от нежелательных порядков дифракции

2.3.1 Запись цифровой голограммы объёмной сцены в режиме «на просвет» и численное восстановление изображения объекта с неё

2.3.2 Запись цифровых голограмм объёмных сцен в режиме «на отражение» и численное восстановление изображения объекта с неё

2.3.3 Подавление нежелательных порядков дифракции путём численной фильтрации

2.4 Экспериментальные результаты по записи цифровых голограмм при пространственпо-некогерентном освещении

2.5 Оптическое восстановление изображений и динамическое отображение объёмных сцен с помощью цифровой голографии

2.5.1 Методы оптического восстановления изображений с цифровых голограмм, выведенных на физический носитель

2.5.2 Эксперименты по динамическому отображению цифровых голограмм с помощью фазового пространственно-временного модулятора света

2.5.3 Эксперименты по динамическому отображению объёмных сцен с помощью цифровой голографии

3 Измерение шумовых и радиометрических характеристик цифровых фото- и

видеокамер

3.1 Экспериментальная установка и измерение радиометрических функций фото- и видеокамер

3.1.1 Экспериментальная установка для измерения шумовых и радиометрических характеристик фото- и видеокамер

3.1.2 Измерение радиометрических характеристик фото- и видеокамер

3.2 Методика измерения временных шумов фото- и видеокамер и полученные результаты

3.2.1 Методика измерения временных шумов фото- и видеокамер

3.2.2 Измерение световых и темновых временных шумов фото- и видеокамер

3.3 Методика измерения пространственных шумов фото- и видеокамер и полученные результаты

3.3.1 Методика измерения пространственных шумов фото- и видеокамер

3.3.2 Измерение световых и темновых пространственных шумов фото- и видеокамер

3.4 Экспериментальная оценка статистических распределений шумов камер

3.5 Методика получения портрета световых пространственных шумов фото- и видеокамер и полученные результаты

3.5.1 Методика получения портрета световых пространственных шумов фотосенсоров фото- и видеокамер

3.5.2 Измерение портрета световых пространственных шумов экземпляра камеры

3.5.3 Идентификация снимков, сделанных экземпляром камеры, по портрету световых пространственных шумов

3.6 Анализ характеристик цифровых камер для целей цифровой голографии

4 Отношение сигнал/шум и его увеличение для восстановления изображений цифровыми голограммами

4.1 Численная модель регистрации световых распределений цифровыми камерами с учётом их характеристик

4.2 Оценка отношения сигнал/шум при регистрации одиночных кадров

4.2.1 Отношение сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях

4.2.2 Отношение сигнал/шум в восстановленных изображениях с цифровых голограмм

4.3 Метод увеличения отношения сигнал/шум за счёт пространственного усреднения по соседним пикселям при однократной и многократной экспозициях

4.3.1 Увеличение отношения сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях

4.3.2 Увеличение отношения сигнал/шум в восстановленных изображениях с цифровых голограмм

4.4 Метод увеличения отношения сигнал/шум за счёт компенсации пространственных шумов с помощью их портретов при однократной и многократной экспозициях

4.4.1 Увеличение отношения сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях

4.4.2 Увеличение отношения сигнал/шум в восстановленных изображениях с цифровых голограмм

4.5 Экспериментальные результаты по оценке отношения сигнал/шум и его повышению

4.5.1 Увеличение отношения сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях за счёт многократной экспозиции

4.5.2 Увеличение отношения сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях за счёт пространственного усреднения по группам пикселей

4.5.3 Увеличение отношения сигнал/шум регистрируемых распределений за счёт компенсации пространственных шумов с помощью их портретов

4.5.4 Экспериментальная оценка влияния шумов и радиометрических характеристик регистрирующих камер на качество цифровых голограмм

Заключение

Список литературы

120

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние характеристик регистрирующих фотосенсоров на качество восстановления изображений цифровыми голограммами Френеля»

Введение

Актуальность темы исследования

При регистрации па цифровой матричный фотоприёмник интерференционных картин от объектного и опорного пучков (т.е. цифровых голограмм [1]) невозможно избежать потерь информации об объекте по нескольким причинам. Главными информационными ограничениями являются разрешение и число отсчётов фотоприёмников. Данные ограничения в ближайшем будущем не смогут коренным образом измениться, несмотря на совершенствование цифровых матричных фотоприёмников.

Другое ограничение - недостаточная точность методов численного восстановления изображений с цифровых голограмм. В литературе описано значительное количество методов численного восстановления изображений с цифровых голограмм: прямой расчёт дифракции Френеля [2], распространение углового спектра [3], приближение метода распространения углового спектра для зоны дифракции Френеля и др. [4-10]. Однако при этом присутствуют лишь оценки границ применимости различных методов [5, 11-12], а сравнение качества восстановления практически отсутствует. Важна также и вычислительная ресурсоёмкость алгоритмов, что особенно критично при использовании голографического видео и динамических процессов.

Следующее ограничение - необходимость пространственного отделения «+1» (информативного) дифракционного порядка, содержащего восстановленное изображение объекта, от «0» и «-1» (неинформативных) при численном восстановлении изображений с цифровых голограмм [1]. Это приводит к дополнительному уменьшению числа элементов разрешения в регистрируемом изображении объекта. Чтобы избежать дополнительного уменьшения числа элементов разрешения, используют осевую схему записи цифровых голограмм с применением метода фазовых шагов [13]. Использование таких элементов, как фазовые пластинки, позволяет снять четыре интерференционные картины с разными фазовыми набегами и отделить программными средствами «+1» порядок дифракции от «0» и «-1». Главным недостатком данной схемы является необходимость устойчивого положения экспериментальной установки при записи цифровых голограмм. Данная проблема решалась в [14-16] главным образом путём добавления различных элементов, таких как матричные фазовые пластинки, что

приводит к усложнению экспериментальной схемы, а также к ухудшению качества восстановленных изображений. Другой вариант решения проблемы пространственного разделения порядков дифракции - использование методов численного подавления неинформативных дифракционных порядков при восстановлении полей с голограмм. В литературе описано множество методов фильтрации нежелательных порядков дифракции: фильтрация в частотной плоскости выбором области обнуления пространственных частот [17], обнулением частот по порогу [18]; фильтрация в пространственной плоскости вычитанием из голограммы её среднего значения [19], значений, полученных медианной фильтрацией голограммы и др. [20-23]. Однако литература, касающаяся сравнения качества восстановления по результатам применения методов фильтрации, также практически отсутствует.

Ещё одним ограничением, являющимся общим для классической и цифровой голографии, является наличие спеклов на восстановленных изображениях, вследствие использования когерентного излучения. Данная проблема широко исследуется, и для её решения предлагаются либо оптические методы (съёмка нескольких голограмм объекта при различных условиях) [24-26], либо методы цифровой фильтрации одиночной голограммы [27-28].

Следующим важным фактором, определяющим качество восстановленных изображений, является наличие шумов и ограниченность динамического диапазона фотосенсоров регистрирующих камер. В классической, или аналоговой, голографии влияние характеристик регистрирующих сред на качество восстановления широко исследовалось и подробно описано (см., например, [29-30]). В цифровой голографии в качестве «регистрирующей среды» выступает матричный фоторегистратор камеры. Однако в литературе присутствует только анализ влияния разрядности АЦП на восстановление изображений объектов [31-33], а также световых временных шумов камер на качество восстановления для случая фазовых объектов [34-35]. Оценки влияния темпового и светового пространственного шума, ограниченности линейного динамического диапазона камер на качество восстановления изображений с цифровых голограмм в литературе отсутствуют. Также отсутствуют оценки совокупного влияния шумовых и радиометрических характеристик конкретных цифровых камер на качество восстановления. Помимо этого, не рассмотрены методы улучшения качества восстановления изображений за счёт уменьшения влияния временных и

пространственных шумов камер.

Таким образом, количественный анализ влияния характеристик фотосенсоров камер на качество восстановления изображений с цифровых голограмм и разработка методов повышения качества представляются весьма актуальными и практически важными.

Цель работы и основные задачи исследования

Целыо работы являлось получение расчётных и экспериментальных оценок влияния характеристик фотосенсоров регистрирующих камер на качество восстановления изображений с цифровых голограмм Френеля.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Получение расчётных оценок предельных параметров объектов при регистрации их цифровыми голограммами Френеля, в зависимости от количества и размера пикселей фотосенсоров камер. Сравнение существующих численных методов восстановления изображений и методов улучшения качества восстановленных изображений.

2. Создание экспериментальной установки и запись цифровых голограмм Френеля. Экспериментальная проверка полученных расчётных оценок предельных параметров регистрируемых объектов, результатов сравнения методов численного восстановления и улучшения качества восстановления изображений с цифровых голограмм.

3. Измерение радиометрических характеристик, временных и пространственных шумов фото- и видеокамер различного типа для оценки их влияния на качество восстановления изображений с цифровых голограмм. Построение численной модели цифровой голограммы с учётом реальных характеристик фотосенсоров.

4. Анализ влияния шумовых и радиометрических характеристик камер на отношение сигнал/шум в цифровых голограммах и восстановленных изображениях, получение расчётных зависимостей и экспериментальных оценок. Исследование возможностей увеличения отношения сигнал/шум при использовании одиночной и многократной экспозиций.

Методы исследования

Поставленные в работе задачи решались численным моделированием и экспериментальным исследованием, а также их комплексным сочетанием. Аналитические задачи решались главным образом в рамках скалярной теории дифракции в приближении Френеля. Экспериментальное исследование включает в себя

создание установок по измерению шумовых и радиометрических характеристик фото- и видеокамер, по записи цифровых голограмм и оптическому восстановлению изображений с них, проведение исследований и сравнение полученных результатов с результатами численного моделирования.

Научная новизна

1. Впервые систематизированы, дополнены и подтверждены как численным моделированием, так и экспериментально расчётные оценки, характеризующие качество изображений, восстановленных с цифровых голограмм Френеля, в зависимости от количества и размеров элементов фотосенсора.

2. Предложены и экспериментально подтверждены методики, позволяющие одновременно измерять временные шумы для всех уровней сигнала фотосенсора, снижать требования к однородности освещения при измерении пространственных шумов.

3. Предложена и экспериментально апробирована модификация методики нахождения портрета световых пространственных шумов фотосенсора, использующая итерационный способ создания освещения, адаптивного к конструкции анализируемой камеры, и улучшенный метод удаления темновых шумов.

4. Впервые получены аналитические выражения для зависимостей отношений сигнал/шум в цифровых голограммах Френеля и восстановленных с них изображениях диффузных объектов от шумов и радиометрических характеристик регистрирующих фотосенсоров.

5. Предложены и экспериментально обоснованы два метода увеличения отношения сигнал/шум в регистрируемых световых распределениях и в восстановленных с цифровых голограмм изображениях, основанные на:

• пространственном усреднении по соседним пикселям фотосенсора,

• компенсации пространственных шумов с помощью их портретов.

Научная и практическая значимость

¡.Применённые в работе подходы и полученные результаты могут быть использованы:

•для оценки качества восстановления изображений с цифровых голограмм, достижимого при использовании конкретной камеры;

•для обоснованного выбора типа цифровой камеры при решении научных и

прикладных задач с использованием цифровой голографии;

•для анализа типов цифровых голограмм, отличных от голограмм Френеля, таких как Фурье, сфокусированных изображений и других;

• в качестве основы для оценки сигнал/шум в случае регистрации на цифровые голограммы объектов, отличных от диффузных.

2. Разработанные методы увеличения отношения сигнал/шум могут быть использованы не только для повышения качества восстановленных с цифровых голограмм изображений, но и при регистрации произвольных пространственных световых распределений, в том числе сфокусированных изображений.

3. Разработанные и экспериментально апробированные методики измерения временных и пространственных шумов фото- и видеокамер позволяют оперативно и на доступном оборудовании измерять характеристики камер различного назначения: от веб- и бытовых камер до научных измерительных камер для оценки возможностей их применения в научных и прикладных задачах, включая использование в оптико-цифровых системах отображения и обработки информации.

4. Методика измерения портрета световых пространственных шумов фото- и видеокамер может быть использована в различных прикладных задачах, включая охрану авторских прав, для идентификации источников снимков (цифровых камер) и анализа достоверности изображений.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Совокупность экспериментально подтверждённых расчётных оценок предельных значений размеров и пространственного разрешения объектов, регистрируемых цифровой голограммой Френеля, в зависимости от количества и размеров элементов фотосенсора.

2. Разработанная и экспериментально проверенная на камерах четырёх различных типов методика измерения временных шумов фотосенсоров. Методика позволяет по результатам съёмки одной сцены измерять временные шумы для всех уровней сигнала фотосенсора при использовании только 2 кадров сцены.

3. Разработка методики получения портрета световых пространственных шумов фотосенсора камеры. Экспериментально показана возможность её использования для идентификации камеры как источника снимков и получено минимальное отношение коэффициентов корреляции свой снимок / чужой снимок 60.

4. Для цифровых голограмм Френеля получены и подтверждены аналитические зависимости среднего отношения сигнал/шум в восстановленных изображениях диффузных объектов от размеров объектов и характеристик фотосенсора. Показано, что сигнал/шум не зависит от распределения интенсивности по объекту, а только от площади объекта.

5. Разработка и экспериментальное обоснование метода увеличения отношения сигнал/шум в восстановленных с цифровых голограмм изображениях за счёт компенсации пространственных шумов с помощью их портретов. Метод обеспечивает увеличение отношения сигнал/шум до 10 раз при компенсации измеренными портретами.

Личный вклад

Все результаты получены лично автором работы или в соавторстве при его непосредственном участии.

Апробация работы

Основные результаты диссертационного исследования были представлены на международных конференциях IS&T/SPIE Electronic Imaging (Берлингейм, США, 2012), SPIE Photonics Europe (Брюссель, Бельгия, 2012), Asia-Pacific Conference on Fundamental Problems of Opto- and Microelectronics (Москва-Самара, 2011); 7, 8, 9 Международных конференциях «ГОЛОЭКСПО» (Москва, 2010; Минск, 2011; Суздаль, 2012); VII Международной конференции молодых ученых и специалистов «0птика-2011» (Санкт-Петербург, 2011); Международной конференции «Фундаментальные проблемы оптики-2012» (Санкт-Петербург, 2012); I и II Всероссийских конференциях по фотонике и информационной оптике (Москва, 2012, 2013); XLVI Всероссийской научной конференции по проблемам математики, информатики, физики и химии (Москва, 2010); XIII, XIV, XV и XVI конференциях «Молодежь и наука» (Москва, 2010-2013); Научных сессиях НИЯУ МИФИ-2010, 2011 (Москва, 2010, 2011); XLVII и XLVIII Всероссийских конференциях по проблемам физики частиц, физики плазмы и конденсированных сред, оптоэлектроники (Москва, 2011, 2012); IX и X Всероссийских молодежных Самарских конкурсах-конференциях научных работ по оптике и лазерной физике (Самара, 2011, 2012); 2-й Школе-семинаре «Фотоника нано- и микроструктур» (Владивосток, 2013).

Публикации по теме работы

По теме работы опубликовано 26 печатных работ, среди них 4 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК, 10 - в трудах международных конференций, 12 - в трудах всероссийских конференций.

Структура и объём работы Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Общий объём диссертации составляет 126 страниц, включая 54 рисунка, 8 таблиц и список литературы из 82 наименований.

Заключение диссертации по теме «Лазерная физика», Черёмхин, Павел Аркадьевич

Основные результаты и выводы по главе 4

1. Разработана и реализована численная модель цифровой голограммы, учитывающая шумовые и радиометрические характеристики регистрирующей камеры. Для численных экспериментов использовались измеренные характеристики серийных камер четырёх различных типов.

2. Получены расчётные оценки величины отношения сигнал/шум (ОСШ) в регистрируемых световых распределениях, в том числе цифровых голограммах, при однократной и многократной экспозициях. Результаты, полученные при численном моделировании и экспериментальных проверках с использованием цифровой камеры MegaPlus II ESI 1000, хорошо согласуются с расчётными оценками.

3. С использованием статистического распределения комплексных амплитуд объектной волны в плоскости голограммы как суммы случайных фазоров, получены аналитические зависимости величины ОСШ в восстановленных с цифровых голограмм изображениях диффузных объектов от их размеров и характеристик фотосенсора. Показано, что при заданном соотношении средней интенсивности объектного и опорного пучков и полном использовании линейного динамического диапазона фотосенсора, ОСШ зависит только от шумов камеры и площади регистрируемого объекта, нормированной на площадь восстановленного поля.

4. Проведены численные эксперименты по оценке качества восстановления изображений объектов с цифровых голограмм и проверке полученной аналитической зависимости для ОСШ. При моделировании использовались диффузные объекты, отличающиеся по линейным размерам до 8 раз, расстояние между объектом и голограммой варьировалось в 25 раз, число отсчётов голограмм составляло 1024x1024. При регистрации цифровых голограмм интенсивность опорной волны считалась равной средней интенсивности объектной волны. В результате подтверждены предположения о том, что в случае диффузных объектов ОСШ для интенсивности восстановленных изображений не зависит ни от расстояния между объектом и голограммой, ни от конкретного вида распределения интенсивности по объекту. Показано, что ОСШ в восстановленных изображениях определяются только шумовыми характеристиками камеры и величиной площади объекта, отнесённой к площади восстановленного поля. Результаты численных экспериментов согласуются с полученной аналитической зависимостью для ОСШ. Проведено качественное сравнение результатов численного моделирования с характеристиками реальных цифровых голограмм.

5. Проанализирована возможность использования пространственного усреднения для увеличения ОСШ в регистрируемых световых распределениях. Получены расчётные оценки. Результаты по подавлению как временных, так и пространственных шумов, полученные при численном моделировании и экспериментальных проверках с использованием камер MegaPlus II ESI 1000 и Canon EOS 400D, хорошо согласуются с расчётными оценками. Так, при использовании одиночной экспозиции с пространственным усреднением по 16 пикселям экспериментально получено увеличение ОСШ в 3,9 ± 0,4 раза (при расчётном максимальном 4).

6. Получены расчётные оценки увеличения ОСШ в изображениях, восстановленных с цифровых голограмм, при использовании пространственного усреднения как при однократной, так и многократной экспозициях. Результаты, полученные при численном моделировании с использованием камеры MegaPlus II ES 11000, хорошо согласуются с расчётными оценками. Так, при использовании пространственного усреднения по 4 пикселям с многократной экспозицией максимальное увеличение ОСШ достигает 5 раз по сравнению с одиночной экспозицией голограмм и 2 раз по сравнению с многократной.

7. Для определения возможностей увеличения ОСШ при регистрации световых распределений за счёт компенсации пространственных шумов с помощью портретов шумов, получены расчётные оценки ОСШ для случаев однократной и многократной экспозиций. Результаты проведённого численного моделирования хорошо согласуются с расчётными оценками. Показано, что использование компенсации пространственных шумов в комбинации многократной экспозицией может дать значительное увеличение ОСШ. Так, при компенсации приближёнными (относительная погрешность 20 %) портретами пространственных шумов максимальное увеличение ОСШ может составлять до 10 раз по сравнению с одиночным снимком. Результаты экспериментов с использованием портрета темновых пространственных шумов фотосенсора камеры MegaPlus II ES 11000 хорошо согласуются с результатами расчётных оценок.

8. Получены расчётные оценки увеличения ОСШ в изображениях, восстановленных с цифровых голограмм, при использовании компенсации пространственных шумов с помощью их портретов. Оценки выполнены для случаев однократной и многократной экспозиции. Результаты, полученные при численном моделировании с использованием характеристик камеры Canon EOS 400D, хорошо согласуются с расчётными оценками. При компенсации точно измеренными портретами пространственных шумов с многократной экспозицией голограммы, можно ожидать увеличения ОСШ до 50 раз по сравнению с однократной экспозицией голограмм и до 20 раз по сравнению со случаем подавления только временных шумов. При компенсации приближёнными (относительная погрешность 20 %) портретами пространственных шумов максимальное увеличение ОСШ может составлять до 10 раз по сравнению с голограммой, полученной однократной экспозицией.

Заключение

В работе получены следующие основные результаты:

1. Для основных схем записи цифровых голограмм Френеля систематизированы и дополнены расчётные оценки предельных значений поперечного и продольного размеров и пространственного разрешения регистрируемых объектов, характеризующих качество восстановленных изображений, в зависимости от количества и размеров элементов фотосенсора. Расчётные оценки подтверждены экспериментально.

2. Численным моделированием и экспериментально выполнено сравнение различных методов численного восстановления изображений с цифровых голограмм Френеля и численных методов подавления неинформативных порядков дифракции.

3. IIa экспериментальной установке, созданной для оценки качества восстановленных изображений, выполнена запись цифровых голограмм Френеля (с числом отсчётов до 2048x2048) «плоских» объектов и объёмных сцен глубиной до 480 мм. Проведены эксперименты по динамическому (2 кадра/с) отображению объёмных сцен с помощью видеопоследовательностей цифровых голограмм численно и оптически. IIa модифицированном варианте установки осуществлена запись цифровых голограмм при монохроматическом пространственно-некогерентном освещении.

4. Разработаны и экспериментально проверены методики для измерения характеристик камер. Методика измерения временных шумов основана на съёмке 2 и более кадров одной сцены, отображение которой имеет диапазон яркостей, больше динамического диапазона сенсора. Методика измерения пространственных шумов, основанная на регистрации темповых кадров и световых при освещении квазиоднородным излучением, отличается пониженными требованиями к пространственной однородности освещения, что позволило измерить неоднородности фоточувствительности, в 3+6 раз меньшие неоднородности используемого освещения.

5. Разработана оригинальная модификация методики нахождения портрета световых пространственных шумов фотосенсора камеры. Методику отличает способ создания освещения, адаптивный к конструкции камеры, и улучшенный метод удаления темповых шумов. С её помощью получен портрет световых пространственных шумов (относительная погрешность 15+20%) для экземпляра камеры Canon EOS 400D. С использованием измеренного портрета проведён эксперимент по идентификации экземпляра камеры по 9 снимкам, сделанным различными камерами. Минимальное отношение коэффициентов корреляции свой снимок / чужой снимок составило 60.

6. Для получения количественных оценок ОСШ в изображениях, восстановленных с цифровых голограмм, измерены шумовые и радиометрические характеристики камер четырёх различных типов. Все параметры, из числа предоставляемых производителями камер, совпадали с полученными в пределах погрешности измерений.

7. Показано, что при заданном соотношении средней интенсивности объектного и опорного пучков и полном использовании линейного динамического диапазона фотосенсора, ОСШ в изображениях, восстановленных с цифровых голограмм, зависит только от шумов камеры и площади регистрируемого диффузного объекта, нормированной на площадь восстановленного поля. Результаты численных экспериментов согласуются с полученной аналитической зависимостью. Проведено качественное сравнение результатов моделирования с характеристиками реальных цифровых голограмм, записанных камерами Ме§аР1из II ЕЭ11000 и \Vatec ЬСЬ-902С.

8. Предложено использование пространственного усреднения для увеличения ОСШ в регистрируемых световых распределениях и восстановленных изображениях. Получены расчётные оценки и выполнена экспериментальная проверка их обоснованности. Так, при использовании одиночной экспозиции с пространственным усреднением по 16 пикселям экспериментально получено увеличение ОСШ в регистрируемых световых распределениях в 3,9 ± 0,4 раза (при расчётном 4).

9. Разработан метод увеличения ОСШ в регистрируемых световых распределениях и в восстановленных с голограмм изображениях за счёт компенсации пространственных шумов с помощью их портретов. Получены расчётные оценки увеличения ОСШ и выполнена экспериментальная проверка их обоснованности.

Работа выполнена в лаборатории информационной оптики и голографии кафедры лазерной физики Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ».

В заключение автор благодарит своего научного руководителя - профессора Евтихиева Николая Николаевича и руководителя лаборатории, доцента Старикова Сергея Николаевича; выражает благодарность её сотрудникам: Родину Владиславу Геннадьевичу и Краснову Виталию Вячеславовичу за помощь и всем сотрудникам и преподавателям кафедры лазерной физики и 1ГИЯУ МИФИ за поддержку.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Черёмхин, Павел Аркадьевич, 2013 год

Список литературы

[1] JuptnerW., SchnarsU. Digital Holography: Digital Hologram Recording, Numerical Reconstruction, and Related Techniques. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. 174 p.

[2] Schnars U., Juptner W. Digital recording and numerical reconstruction of holograms // Measurement Science and Technology. 2002. Vol. 13, No. 9. P.R85-R101.

[3] Demetrakopoulos Т., Mittra R. Digital and optical reconstruction of images from suboptical diffraction patterns //Applied Optics. 1974. Vol. 13, No. 3. P. 665-670.

[4] Bennink R.S., Powell A.K., Fish D.A. An efficient method of implementing near-field diffraction in computer-generated hologram design // Optics Communications. 1997. Vol. 141. P. 194-202.

[5] Mas D. [et al.]. Fast numerical calculation of Fresnel patterns in convergent systems // Optics Communications. 2003. Vol. 227, No. 4-6. P. 245-258.

[6] Restrepo J.F., Garcia-Sucerquia J. Magnified reconstruction of digitally recorded holograms by Fresnel-Bluestein transform // Applied Optics. 2010. Vol. 49, No. 33. P. 64306435.

[7] Marinho F.J., Bernardo L.M. Numerical calculation of fractional Fourier transforms with a single fast-Fourier-transform algorithm // Journal of the Optical Society of America A. 1998. No. 15. P. 2111-2116.

[8] Li J. [etal.]. Digital holographic reconstruction of large object using a convolution approach and adjustable magnification // Optics Letters. 2009. No. 34. P. 572-574.

[9] Liebling M, Blu Т., Unser M. Fresnelet: new multiresolution wavelet bases for digital holography // IEEE Transactions on Image Processing. 2003. No. 12. P. 29-43.

[10] Yu L., Kim M.K. Wavelength-scanning digital interference holography for tomographic three-dimensional imaging by use of the angular spectrum method // Optics Letters. 2005. No. 30. P. 2092-2094.

[11] Stern A., Javidi B. Analysis of practical sampling and reconstruction from Fresnel fields // Optical Engineering. 2004. No. 43. P. 239-250.

[12] VerrierN., Atlan M. Off-axis digital hologram reconstruction: some practical considerations // Applied Optics. 2011. Vol. 50, No. 34. P. 136.

[13] Yamaguchi I., Zhang T. Phase-shifting digital holography // Optics Letters. 1997. Vol. 22, No. 16. P. 1268-1270.

[14] Suzuki H. [etal.]. Dynamic recording of a digital hologram with single exposure by a wave-splitting phase-shifting method // Optical Review. 2010. No. 17. P. 176-180.

[15] Martinez-Leon L. [et al.]. Single-shot digital holography by use of the fractional Talbot effect // Optics Express. 2009. No. 17. P. 12900-12909.

[16] Nomura T., Imbe M. Single-exposure phase-shifting digital holography using a random-phase reference wave // Optics Letters. 2010. No. 35. P. 2281-2283.

[17] CucheE., MarquetP., Depeursinge C. Spatial filtering for zero-order and twin-image elimination in digital off-axis holography // Applied Optics. 2000. Vol. 39, No 23. P. 40704075.

[18] Rincon O.J. [etal.]. Novel method for automatic filtering in the Fourier space applied to digital hologram reconstruction // Proceedings of SPIE. 2011. Vol. 8082. P. 80822E.

[19] Kreis T., Juptner W. Suppression of the dc term in digital holography // Optical Engineering. 1997. Vol. 36, No. 8. P. 2357-2360.

[20] Lie C. [et al.]. Elimination of zero-order diffraction in digital holography // Optical Engineering. 2002. Vol. 41, No. 10. P. 2434-2437.

[21] Ma L. [etal.]. Elimination of zero-order diffraction and conjugate image in off-axis digital holography // Journal of Modern Optics. 2009. Vol. 56, No. 21. P. 2377-2383.

[22] Zhu M. Electrical Engineering and Control. Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 2011. P.575-582.

[23] Pavilion N. [et al.]. Suppression of the zero-order term in off-axis digital holography through nonlinear filtering // Applied Optics. 2009. Vol. 48, No. 34. P. 186-195.

[24] Pan F. [et al.]. Coherent noise reduction in digital holographic phase contrast microscopy by slightly shifting object // Optics Express. 2011. No. 19. P. 3862-3869.

[25] Rostami Y., Abolhassani M. Speckle noise reduction by changing sampling size in digital holography // Proceedings of SPIE. 2012. Vol. 8413. P. 84130M.

[26] Rong L. [et al.]. Speckle noise reduction in digital holography by use of multiple polarization holograms // Chinese Optics Letters. 2010. No. 8. P. 653-655.

[27] Garcia-Sucerquia J., Ramirez J.A.H., Prieto D.V. Reduction of speckle noise in digital holography by using digital image processing // Optik. Vol. 116, No. 1. Pp. 44-48.

[28] Uzan A., Rivenson Y., Stern A. Speckle denoising in digital holography by nonlocal means filtering//Applied Optics. 2013. Vol. 52, No. 1. P. A195-A200.

[29] Чураев А. Д., Стаселько Д.И. Рассеяния света галоидосеребряными фотоматериалами для голографии. Индикатрисы рассеяния света на микрокристаллах и поверхностном рельефе эмульсии // Оптика и спектроскопия. 1986. Т. 61, № 3. С. 591— 597.

[30] Стаселько Д.И., Чураев A.J1. Рассеяния света галоидосеребряными материалами для голографии. Влияние голограмм шумов и спеклограмм // Оптика и спектроскопия. 1986. Т. 61, №4. С. 828-834.

[31] Mills G.A., Yamaguchi I. Effects of quantization in phase-shifting digital holography // Applied Optics. 2005. Vol. 44, No. 7. P. 1216-1225.

[32] PandeyN., Hennelly B. Quantization noise and its reduction in lensless Fourier digital holography // Applied Optics. 2011. Vol. 50, No. 7. P. B58-B70.

[33] Charriere F. [etal.]. Shot noise influence in reconstructed phase image SNR in digital holographic microscopy // Applied Optics. 2006. Vol. 45, No. 29. P. 7667-7673.

[34] Charriere F. [etal.]. Influence of shot noise on phase measurement accuracy in digital holographic microscopy // Optics Express. 2007. Vol. 15, No. 4. P. 8818-8831.

[35] Joud F. [et al.]. Shot Noise in Digital Holography / Information Optics and Photonics: Algorithms, Systems, and Applications. New York-Dordrecht-Heidelberg-London: Springer Science+Business Media. 2010. P. 163-175.

[36] Кронрод M.A., Мерзляков H.C., Ярославский Л.П. Опыты по цифровой голографии // Автометрия. 1972. № 6. С. 30-40.

[37] Goodman J.W., Lawrence R.W. Digital image formation from electronically detected holograms // Applied Physics Letters. 1967. Vol. 11, No. 3. P. 77-79.

[38] Juptner W., Schnars U. Principles of direct holography for interferometry // Proceedings of the 2nd International Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns. Berlin, 1993. P. 115-120.

[39] Pedrini G. [et al.]. Shape measurement of microscopic structures using digital holograms // Optics Communications. 1999. Vol. 164. No. 4. P. 257-268.

[40] Seebacher S. [et al.]. The determination of material parameters of microcomponents using digital holography// Optics and Lasers in Engineering. 2001. Vol. 36, No. 2. P. 103-126.

[41] Yamaguchi I. [etal.]. Image formation in phase-shifting digital holography and applications to microscopy//Applied Optics. 2001. Vol. 40, No. 34. P. 6177-6186.

[42] Choi Y.-S, Lee S.-J. Three-dimensional volumetric measurement of red blood cell motion using digital holographic microscopy // Applied Optics. 2009. Vol.48, No. 16. P.2983-2990.

[43] Javidi В., Tajahuerce E. Three-dimensional object recognition by use of digital holography // Optics Letters. 2000. Vol. 25, No. 9. P. 610-612.

[44] Bertaux N. [et al.]. Real-time three-dimensional object reconstruction by use of a phase-encoded digital hologram //Applied Optics. 2002. Vol. 41, No. 29. P. 6187-6192.

[45] Ferraro P. [et al.]. Optical reconstruction of digital holograms recorded at 10.6 |шк route for 3D imaging at long infrared wavelengths // Optics Letters. 2010. Vol. 35, No. 12. P. 21122114.

[46] Poon T.C. Digital Holography and Three-Dimensional Display. Principles and Applications. N. Y.: Springer US, 2006. 430 p.

[47] Стариков C.H., Черёмхии П.А., Краснов B.B. Запись и численное восстановление цифровых голограмм Френеля // Вестник РУДН, Серия «Математика. Информатика. Физика». 2011. №4. С. 113-123.

[48] Бутиков Е.Н. Оптика. М.: Высшая школа, 1986. 511 с.

[49] Evtikhiev N.N., Starikov S.N., Cheryomkhin Р.А. [et al.]. Numerical and optical reconstruction of digital off-axis Fresnel holograms // Proceedings of SPIE. 2012. Vol. 8429. P. 84291M.

[50] Стариков C.H., Черёмхии П.А. Методы восстановления цифровых голограмм Френеля // Сборник трудов научно-технической конференции-семинара по фотонике и информационной оптике. М., 2011. С. 212-213.

[51] Fienup J.R. Invariant error metrics for image reconstruction // Applied Optics. 1997. Vol. 36, No. 32. P. 8352-8357.

[52] Евтихиев H.II., Стариков C.H., Черёмхии П.А. [и др.]. Фильтрация цифровых голограмм Френеля для подавления нежелательных дифракционных порядков // Тезисы докладов 48 Всероссийской конференции по проблемам физики частиц, физики плазмы и конденсированных сред, оптоэлектроники. М., 2012. С. 254-258.

[53] Поршнева JI.A, Черёмхии П.А. Методы численного восстановления и фильтрации синтезированных и цифровых голограмм Френеля // Сборник докладов X Всероссийского молодежного Самарского конкурса-конференции научных работ по оптике и лазерной физике. Самара, 2012. С. 208-214.

[54] Вишняков Г.П., Яновский А.В. Минимизация спекл-шума при записи стереоголограмм // Сборник трудов Всероссийской конференции по фотопике и информационной оптике. М., 2012. С. 208-210.

[55] ШтанькоА.Е. Пекогерентная цифровая голография // Сборник трудов Научной сессии МИФИ-2004. М., 2004. С. 243-244.

[56] Rosen J. [et al.]. A Review of Incoherent Digital Fresnel Holography // Journal of Holography and Speckle. 2009. Vol. 5. P. 1-17.

[57] Kohler C. [et al.]. Hologram optimization for SLM-based reconstruction with regard to polarization effects // Optics Express. 2008. Vol. 16, No. 19. P. 14853-14861.

[58] Nakayama H. [et al.]. Real-time color electroholography using multiple graphics processing units and multiple high-definition liquid-crystal display panels // Applied Optics. 2010. Vol. 49, No. 31. P. 5993-5996.

[59] Trujillo C., Restrepo J.F., Garcia-Sucerquia J. Real-time numerical reconstruction of digitally recorded holograms // Proceedings of SPIE. 2011. No. 8011. P. 80116T.

[60] Компанец И.Н. Перспективы развития жидкокристаллических дисплеев // Сборник трудов научно-технической конференции-семинара по фотонике и информационной оптике. М., 2011. С. 12-13.

[61] Черёмхин П.А., Стариков C.II. Численное и оптическое восстановление цифровых голограмм Френеля внеосевого типа // Сборник трудов VII Международной конференции молодых ученых и специалистов «0птика-2011». СПб., 2011 С. 98-100.

[62] Gerchberg R.W., Saxton W.O. A practical algorithm for the determination of phase from image and diffraction plane pictures // Optik. 1972. Vol. 75, No. 2. P. 237-246.

[63] СойферВ.А. [и др.]. Дифракционная компьютерная оптика. М: Физматлит, 2007. 736 с.

[64] Евтихиев Н.Н., Стариков С.Н., Черёмхин П.А. [и др.]. Измерение временных флуктуаций модуляции фазы в ЖК ПВМС HoloEye PLUTO VIS // Тезисы докладов 48 Всероссийской конференции по проблемам физики частиц, физики плазмы и конденсированных сред, оптоэлектроники. М., 2012. С. 250-253.

[65] JanesickJ. Scientific Charge-Coupled Devices. Bellingham-Washington: SPIE Press, 2001.920 р.

[66] Nakamura J. Image sensors and signal processing for digital still cameras. Boca Raton, FL: CRC Press, 2006. 322 p.

[67] The European Machine Vision Association. EMVA Standard 1288. Standard for Characterization of Image Sensors and Cameras [Электронный ресурс]. 2010. URL: http://www.emva.Org/cms/upload/Standards/Stadard_1288/EMVA1288-3.0.pdf (дата обращения 14.03.2013).

[68] Grossberg M.D., Nayar S.K. Determining the camera response from images: What is knowable? // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2003. Vol. 25, No. 11. P. 1455-1467.

[69] Маныкин Э.А., Стариков C.H., Черёмхин П.А. [и др.]. Исследование характеристик матричных фоторегистраторов для записи цифровых голограмм // Сборник трудов 7 Международной конференции «ГОЛОЭКСПО-2010». М., 2010. С.306-310.

[70] Evtikhiev N.N., Starikov S.N., Cheryomkhin Р.А. [et al.]. Measurement of noises and modulation transfer function of cameras used in optical-digital correlators // Proceedings of SPIE. 2012. Vol. 8301. P. 830113.

[71] Coffin D. Decoding raw digital photos in Linux [Электронный ресурс]. 2010. URL: http://www.cybercom.net/~dcoffin/dcraw (дата обращения 14.03.2013).

[72] Cheryomkhin P.A., Evtikhiev N.N., Starikov S.N. Development of technique for measurements of noises and radiometric function of photo and video camera // Proceedings of APCOM-2011. Moscow - Samara, 2011. P. MOSP12.

[73] Healey G.E., Kondepudy R. Radiometric CCD camera calibration and noise estimation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1994. Vol. 16, No. 3. P. 267-276.

[74] Foi A. [et al.] Noise measurement for raw-data of digital imaging sensors by automatic segmentation of non-uniform targets // IEEE Sensors Journal. 2007. Vol. 7, No. 10. P. 14561461.

[75] Евтихиев H.H., Стариков C.II., Черёмхин П.А. Оценка влияния динамического диапазона и шумов регистрирующих камер на качество цифровых голограмм // Оптический журнал. 2013. Т. 80, № 5. С. 53-64.

[76] Евтихиев Н.Н., Стариков С.Н., Черёмхин П.А. [и др.]. Получение портрета световых пространственных шумов фотосенсора камеры для идентификации цифровых камер и увеличения отношения сигнал/шум при регистрации изображений // Наукоёмкие технологии. 2013. № 4. С. 47-55.

[77] Lukâs J, Fridrich J., Goljan M. Digital Caméra Identification from Sensor Pattern Noise // IEEE Transactions on Information Security and Forensics. 2006. Vol. 1, No. 2. P. 205-214.

[78] Lukâs J, Fridrich J., Goljan M. Detecting Digital Image Forgeries Using Sensor Pattern Noise // Proceedings of SPIE. 2006. Vol. 6072. P.0Y1-0Y11.

[79] Евтихиев H.H., Стариков C.H., Черёмхин П.A. [и др.]. Идентификация цифровых камер по шумовому портрету фотосенсора // Сборник трудов XVI Международной телекоммуникационной конференции молодых ученых и студентов «Молодежь и наука». М„ 2013. Ч. 2. С. 85-86.

[80] Краснов В.В., Стариков С.Н., Черёмхин П.А. [и др.]. Оценка количества разрешимых градаций сигнала цифровых камер // Сборник трудов II Всероссийской конференции по фотонике и информационной оптике. М., 2013. С. 281-282.

[81] Кольер Р., Беркхарт К., Лин Л. Оптическая голография. М.: Мир, 1973. 698 с.

[82] Евтихиев Н.Н., Стариков С.Н., Черёмхин П.А. [и др.]. Увеличение отношения сигнал/шум за счёт пространственного усреднения при регистрации изображений // Вестник РУДН, Серия «Математика. Информатика. Физика». 2012. № 4. С. 122-136.