RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 6, страницы 875–887 (Mi co461)

Эта публикация цитируется в 61 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки

А. В. Никоноровab, М. В. Петровa, С. А. Бибиковa, В. В. Кутиковаa, А. А. Морозовab, Н. Л. Казанскийba

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия
b Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия

Аннотация: В последнее время появились прорывные работы, посвященные изображающим оптическим системам на основе однокомпонентных дифракционных структур, таких как зонные пластинки и линзы Френеля. Такие системы на порядки превосходят классические рефракционные аналоги по весу и стоимости, существенно уступая в качестве получаемых изображений вследствие сильных оптических искажений, присущих дифракционной оптике. В настоящей работе показано, что применение гармонических линз совместно с последующей вычислительной реконструкцией изображений позволяет существенно повысить качество получаемых изображений. Предлагаемый процесс реконструкции состоит из предварительного этапа цветовой коррекции зарегистрированного изображения и устранения хроматического размытия на основе обратной свертки и сверточных нейронных сетей. Подобное совершенствование технологии изготовления дифракционных объективов и алгоритмов реконструкции способствует появлению нового класса сверхлегких изображающих систем широкого спектра применения, от дистанционного зондирования для нано- и пикоспутников до систем видеонаблюдения и устройств для экстремальной журналистики.

Ключевые слова: гармоническая линза, дистанционное зондирование, обратная свертка, глубинное обучение, оценка функции рассеяния точки, цветовая коррекция.

Поступила в редакцию: 18.10.2017
Принята в печать: 22.11.2017

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-875-887



© МИАН, 2024