Преодоление дифракционного предела при оптических измерениях границ объектов


https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.96

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: дифракционный предел является фундаментальным ограничением точности измерений геометрии объектов в традиционных оптических системах. Вследствие дифракции высокочастотные компоненты изображения полностью затухают, группы малоразмерных элементов границы перестают быть разрешимыми. Оценка границы объекта известными алгоритмами становится сглаженной по отношению к ее истинной форме. Цель исследования: разработка метода оценки границы объекта с учетом влияния дифракции на изображение. Результаты: для компенсации влияния дифракции предложен метод двумерной аппроксимации изображения алгоритмически вычислимой моделью. Предлагаемая модель аппроксимирует регистрируемое камерой изображение с субпиксельной точностью, учитывает двумерную форму границы, импульсный отклик оптической системы и неравномерность яркости. В основе реализации модели лежит алгоритм синтеза фурье-образа многоугольника, ограничивающего измеряемый объект. В реальных оптических системах метод позволяет скомпенсировать не только влияние дифракции, но и аберраций. Приведены результаты вычислительных экспериментов, а также результаты и методика применения в реальной оптической системе. Практическая значимость: результат оценки контура методом двумерной аппроксимации соответствует повышению оптического разрешения приблизительно в 2-3 раза по сравнению с известными одномерными алгоритмами определения границ.

Об авторах

Федор Михайлович Иночкин
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия


Сергей Константинович Круглов
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия


Игорь Григорьевич Бронштейн
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия


Список литературы

1. Goodman J. W. Introduction to Fourier Optics. - Roberts and Company Publishers, 2005. - 491 p.

2. Lukosz W. Optical Systems with Resolving Powers Exceeding the Classical Limit II // Journal of the Optical Society of America. 1967. Vol. 57. N 7. P. 932941. doi:10.1364/josa.57.000932

3. Gustafsson M. G. L. Surpassing the Lateral Resolution Limit by a Factor of Two using Structured Illumination Microscopy // Journal of Microscopy. 2000. Vol. 198. N 2. P. 82-87. doi:10.1046/j.1365-2818.2000.00710.x

4. Hell S. W., Wichmann J. Breaking the Diffraction Resolution Limit by Stimulated Emission: Stimulated- Emission-Depletion Fluorescence Microscopy // Optics Letters. 1994. Vol. 19. N 11. P. 780. doi:10.1364/ ol.19.000780

5. Betzig E., Patterson G. H., Sougrat R., Lindwasser O. W., Olenych S., Bonifacino J. S., Davidson M. W., Lippincott -Schwartz J., Hess H. F. Imaging Intracellular Fluorescent Proteins at Nanometer Resolution // Science. 2006. Vol. 313. N 5793. P. 1642-1645. doi:10.1126/science. 1127344

6. Rust M. J., Bates M., Zhuang X. Sub-Diffraction-Limit Imaging by Stochastic Optical Reconstruction Microscopy (STORM) // Nature Methods. 2006. Vol. 3. N 10. P. 793-796. doi:10.1038/nmeth929

7. Hess S. T., Girirajan T. P. K., Mason M. D. Ultra-High Resolution Imaging by Fluorescence Photoactivation Localization Microscopy // Biophysical Journal. 2006. Vol. 91. N 11. P. 4258-4272. doi:10.1529/bio-physj.106.091116

8. Zheng G., Horstmeyer R., Yang C. Wide-Field, High-Resolution Fourier Ptychographic Microscopy // Nature Photonics. 2013. Vol. 7. N 9. P. 739-745. doi:10.1038/nphoton.2013.187

9. Dong X. H., Wong A. M. H., Kim M., Eleftheriades G. V. Superresolution Far-Field Imaging of Complex Objects using Reduced Superoscillating Ripples // Optica. 2017. Vol. 4. N 9. P. 1126. doi:10.1364/optica. 4.001126

10. Lyvers E. P., Mitchell O. R., Akey M. L., Reeves A. P. Subpixel Measurements using a Moment-Based Edge Operator // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. Vol. 11. N 12. P. 12931309. doi:10.1109/34.41367

11. Ghosal S., Mehrotra R. Orthogonal Moment Operators for Subpixel Edge Detection // Pattern Recognition. 1993. Vol. 26. N 2. P. 295-306. doi:10.1016/0031-3203(93)90038-x

12. Xiang F., Wang Z., Yuan X. Subpixel Edge Detection: An Improved Zernike Orthogonal Moments Method // 2013 5th Intern. Conf. on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics. Hangzhou, 2013. P. 19-22. doi:10.1109/ihmsc.2013.11

13. Fabijanska A. Subpixel Edge Detection in Blurry and Noisy Images // International Journal of Computer Science and Applications. 2015. N 12(2). P. 1-19.

14. Hagara M., Kulla P. Edge Detection with Sub-Pixel Accuracy Based on Approximation of Edge with Erf Function //Radioengineering. 2011. N 20(2). P. 516524.

15. Sun Q., Hou Y., Tan Q. A Subpixel Edge Detection Method Based on an Arctangent Edge Model // Optik - International Journal for Light and Electron Optics. 2016. Vol. 127. N 14. P. 5702-5710. doi:10.1016/ j.ijleo.2016.03.058

16. Chen P., Chen F., Han Y., Zhang Z. Sub-Pixel Dimensional Measurement with Logistic Edge Model // Optik - International Journal for Light and Electron Optics. 2014. Vol. 125. N 9. P. 2076-2080. doi:10.1016/ j.ijleo.2013.10.020

17. Shang Y., Chen J., Tian J. Sub-Pixel Edge Detection Algorithm Based on Gauss Fitting // Journal of Computer Applications. 2011. Vol. 31. N 1. P. 179-181. doi:10.3724/sp.j.1087.2011.00179

18. Fabijanska A. Gaussian-Based Approach to Subpixel Detection of Blurred and Unsharp Edges // Proc. of the 2014 Federated Conf. on Computer Science and Information Systems. Warsaw, 2014. P. 641-650. doi:10. 15439/2014F136

19. Bailey D. G. Sub-Pixel Profiling // 2005 5th Intern. Conf. on Information Communications & Signal Processing. Bangkok, 2005. P. 1311-1315. doi:10.1109/ ICICS.2005.1689268

20. Inochkin F. M., Kruglov S. K., Bronshtein I. G., Kompan T. A., Kondratjev S. V., Korenev A. S., Pukhov N. F. Subpixel Edge Estimation with Lens Aberrations Compensation Based on the Iterative Image Approximation for High-Precision Thermal Expansion Measurements of Solids // Optical Measurement Systems for Industrial Inspection X: Proc. SPIE. Munich, 2017. Vol. 10329. doi:10.1117/12.2270204


Дополнительные файлы

Для цитирования: Иночкин Ф.М., Круглов С.К., Бронштейн И.Г. Преодоление дифракционного предела при оптических измерениях границ объектов. Информационно-управляющие системы. 2018;(1):96-105. https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.96

For citation: Inochkin F.M., Kruglov S.K., Bronshtein I.G. Breaking the Diffraction Limit in Optical Edge Estimation Problem. Information and Control Systems. 2018;(1):96-105. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.96

Просмотров: 47


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)