Способ восстановления изображения

(71) Заявитель Государственное научное учреждение Институт технологии металлов Национальной академии наук Беларуси(72) Авторы Довнар Дмитрий Владимирович Лебединский Юрий Анатольевич Захаров Игорь Леонидович(73) Патентообладатель Государственное научное учреждение Институт технологии металлов Национальной академии наук Беларуси(57) Способ восстановления изображения объекта, включающий регистрацию нескольких его изображений при различных условиях их формирования и получение искомого изображения путем их математической обработки, отличающийся тем, что регистри руют размытые изображения, охарактеризованные функцией ( , ) с аргументами(,2 ) при условиях их формирования, обеспечивающих попадание различ 8013 1 2006.04.30 ных высокочастотных составляющих спектра объекта в область пропускания размывающей системы, причем- размерность регистрируемого изображения, р - его номер, аискомое изображение(, ) объекта с М-мерными координатами( 1 ,2 ) получают путем использования численного алгоритма математической обработки(1 ,2 ,) - стабилизирующий векторный параметр, оптимальное значение которого вычисляют из условия минимума среднеквадратической ошибки восстановления( ) - ряд базисных функций изображения(, )( ,2 ) - область определения объекта в пространстве его координат- коэффициенты, рассчитываемые по рекуррентной формуле,- скалярные произведения, рассчитываемые по формуле,(, )( , ),(, ,) - функция размытия точки, для всех значений дискретизированных для ввода в компьютер аргументовгистрированных изображений. всех заре Изобретение относится к обработке изображений (многомерных сигналов) и может быть использовано для восстановления данных объекта по нескольким его размытым изображениям, для компенсации потерь информации при передаче сигналов. В настоящее время одним из самых распространенных статистических способов восстановления информации об объекте является метод обобщенной фильтрации Винера 1,основанный на численной обработке единичного изображения объекта. Достоинства метода фильтрации Винера заключаются в учете априорной статистической информации о случайном объекте и шуме и возможности вероятностной оценки минимальной среднеквадратической ошибки восстановления. Недостатком же данного метода является существенная зависимость качества восстанавливаемой информации от количества и расположения точек отсчета в регистрируемом изображении. Это обуславливает ограничение качества результата восстановления пределом Найквиста (минимальным расстоянием между точками отсчета). Кроме того, после применения метода фильтрации Винера типичным является проявления остаточного размытия - так называемого ореола. Другим распространенным способом восстановления является итерационный метод, например,итеративный фильтр 2, основанный на многократном применении восстанавливающего алгоритма, содержащего функцию размытия точки (ФРТ) размывающей среды. Метод имеет несколько основных преимуществ не требует сложных математических вычисле 2 8013 1 2006.04.30 ний, применим для восстановления изображений большого размера и не требует дополнительного знания об оптических свойствах объекта, как это необходимо в фильтре Винера. Но метод имеет медленную сходимость (т.е. требуется большое количество итераций). Одновременно с улучшением восстановленного изображения с каждой итерацией накапливается шум. Итерационный метод не применим к случаям размытия изображения при дефокусировке и движении. Наиболее близким по технической сущности можно считать изобретение, основанное на регистрации изображения на матрице детекторов, полученных в результате прохождения излучения через кодирующие маски, состоящие из случайно выбранных отверстий и перемычек, патент 3. При этом используется прямая маска и инвертированная, что позволяет получить несколько изображений. К недостаткам данного способа можно отнести обязательное требование использовать маски с пропусканием 0 или 1 невозможность улучшать качество сильно размытых изображений, а также использовать произвольное количество масок. Технической задачей, на решение которой направлено данное изобретение, является повышение точности восстановления изображения объекта. Поставленная техническая задача решается следующим образом. Регистрируют несколько изображений искомого объекта охарактеризованных функцией (,) с аргументами(, 2 ), при условиях их формирования, обеспечивающих попадание различных высокочастотных составляющих спектра объекта в область пропускания размывающей системы, причемразмерность регистрируемого изображения, р - его номер, а искомое изображение(, ) объекта с М-мерными координатами(1 ,2 ) получают путем использования численного алгоритма математической обработки(1, 2,) - стабилизирующий векторный параметр, оптимальное значение которого вычисляется из условия минимума среднеквадратической ошибки восстановления 4- ряд базисных функций изображения (, )(1, 2 ) - область определения объекта в пространстве его координаткоэффициенты, рассчитываемые по рекуррентной формуле, - скалярные произведения, рассчитываемые по формуле 3,(, )(, ),(, , ) - функция размытия точки для всех значений, дискретизированных для вво да в компьютер аргументоввсех зарегистрированных изображений. Известно, что при размытии сигналов и изображений их частотный спектр изменяется. Мощность составляющих спектра уменьшается с ростом их частоты. При этом определяют область частот, пропускаемых данной размывающей системой, выше которой частотные составляющие сигнала подавляются слишком сильно и практически не разрешаются в регистрирующем устройстве. При изменении условий формирования, например, наложением периодических масок на объект наблюдается интерференция частот, при которой результирующая частота определяется разностью частоты спектральной составляющей объекта и частоты маски. При таком уменьшении частоты данная спектральная составляющая объекта уже попадает в область пропускания размывающей системы, что обеспечивает ее уверенную регистрацию. Качество такой регистрации по нескольким изображениям рассчитывается заранее теоретически по значению минимальной среднеквадратической ошибки восстановления 4, что позволяет оценивать достигаемое улучшение за счет применения нескольких изображений и масок для произвольной размывающей системы. Данный алгоритм разработан для решения уравнения Фредгольма первого рода, которое описывает формирование изображений для произвольной линейной физической системы. Алгоритм позволяет определить свойства наблюдаемого объекта, которые недоступны непосредственно в силу размывающих свойств среды или системы, формирующей изображения. Он может быть использован в очень широком круге задач от оптики и теории связи до геологии и медицины. Например, при наблюдении за мелкими объектами при помощи микроскопа разрешение наблюдаемого объекта резко ограничено дифракцией и получение нескольких изображений при помощи сдвига не может улучшить качество, тогда как в предлагаемом способе можно получить несколько различных изображений при помощи изменения освещения объекта, в результате чего, как показано ниже в численном примере, мы получим заметное улучшение изображения. При передаче электрических сигналов на расстояние происходит их расплывание, что приводит к потере информации. По этой причине даже многократная передача сигнала не позволяет передать информацию без потерь, однако использование данного алгоритма может существенно снизить потерю информации при помощи передачи нескольких сигналов, отличающихся модуляцией. Для экспериментального подтверждения результатов способа восстановления был взят объект, фигура (1 - размытое изображение, 2 - восстановленное по одному изображению, 3 - исходный объект, 4 - изображение, восстановленное по трем изображениям объекта). В качестве размывающей среды был выбран плоскопараллельный слой полимера,обладающий равномерными рассеивающими свойствами, которые приближенно подчиняются закону Гаусса. В изображении объекта (фигура (1, размытого таким способом,полоски не удается различить. После восстановления объекта по одному изображению едва различимы только некоторые из полос (фигура (2. Применение алгоритма, предлагаемого данным изобретением, по методу, основанному на схеме формирования нескольких изображений, позволило существенно увеличить разрешение (фигура (4. Причем, как видно на фигуре (4), восстановленное изображение обладает высоким контрастом. 1. , ,, -, 1975. 2. .//. - 1989. . 28 (7). - . 735-748. 3. Патент 2147144 1. Способ и устройство восстановления изображения. - 2000. 4. Довнар Д.В., Лебединский Ю.А. Восстановление объекта по нескольким изображениям, сформированным в различных условиях // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. - 2003 -1. - С. 87-99. Национальный центр интеллектуальной собственности. 220034, г. Минск, ул. Козлова, 20.