Диссертация (Измерение границ объектов по оптическим изображениям в условиях дифракционного размытия), страница 2

При этом в связи с7тенденцией к миниатюризации фотоприемных матриц (снижении размероврастровых элементов при увеличении их числа), с течением времени, вероятно,следует ожидать увеличения роли проблемы дифракционного размытия во всеболее широком круге задач – в том числе и в тех приложениях, где в настоящеевремя ограничивающим фактором разрешающей способности системы являетсячастота пространственной дискретизации изображений.Алгоритмические и математические основы методов обнаружения иизмерения (оценки) положения элементов границ объектов по цифровымизображениям были заложены еще на рубеже 1960х-1970х гг.

в работах А.Розенфельда, Л. Робертса, Дж. Прюитта, И. Собеля. Эти классические работыположили начало широкому спектру исследований и разработок, направленных наповышение надежности и точности алгоритмов обнаружения и оценки границ. Так,за прошедшие годы были разработаны отличающиеся высокой устойчивостью кшуму при обеспечении высокой субпиксельной точности методы на основеинтегральных моментов изображения (E. P.

Lyvers, A. J. Tabatabai, O. Mitchell,Ghosal S., Mehrotra R., Bin T. J., Trujillo-pino А., Krissian К.), специализированныеметоды для высокоточных измерений положения границ по размытымизображениям на основе аппроксимации регистрируемого сигнала гладкимифункциями (Rocket P., Fabijanska A., Bailey D.

G., Heidingsfelder P., Chen P., Sun Q.,Nalwa V., Binford T.O., Hagara M.), а также отличающиеся высокой устойчивостьюк неравномерности яркости методы активных контуров (Kass M., Witkin A.,Terzopoulos D., Chan T., Vese L., Михайличенко А.А., Демяненко Я.М., ПетровВ.О., Привалов О.О., Чернухин Н.А., Мурашов Д.М., Семашко А.С., Крылов А.С.,Родин А.С.).Независимо от указанных методов и алгоритмов, в прошедшие годы такжеосуществлялось бурное развитие методов компенсации размытия (деконволюции)изображений.

Для решения этой проблемы на сегодняшний день активноприменяются классический метод фильтрации Винера, итерационный нелинейныйметод Люси-Ричардсона, методы на основе эффективных оптимизационныхстратегий восстановления изображения. Следует отметить, что с учетом8необратимости дифракционного размытия, данная задача наиболее эффективнорешается с привлечением методов регуляризации, рассматриваемыхкакотечественными (Васин В.В., Сережникова Т.И., Сизиков В.С., Малыхин В. М.,Малыхина Г.Ф., Меpкушева А. В.), так и зарубежными учеными. Существенныйглобальный вклад в данном направлении внесли ставшие классическими работы порешению некорректных задач Тихонова А.Н., Арсенина В.Я.Для непосредственного извлечения информации об объекте, утеряннойвследствие дифракционного ограничения разрешающей способности оптическихсистем, в последние 20 лет было разработано и реализовано несколькоэффективныхметодовоптическогосверхразрешения:структурированноеосвещение (Gustaffson M.

G.), фурье-птихография (G. Zheng, R. Horstmeyer, C.Yang), семейство методов на основе нелинейных эффектов флуоресценции (S. W.Hell, J. Wichmann, M. J. Rust, M. Bates, X. Zhuang). Указанные методы на практикедостигают многократного (более 4-х крат) повышения разрешающей способностиоптических систем.Однако, на сегодняшний день проблема обработки дифракционно-размытыхизображений в прикладном аспекте измерения границ объектов представляетсяпроработанной в недостаточной степени. Так, большинство исследований вобласти высокоточных методов и алгоритмов измерения границ ориентированоскорее на проблему пониженной частоты пространственной дискретизации, а не напроблему недостаточного оптического разрешения.

При этом известныеспециализированные методы оценки координат граничных точек для размытыхизображений, как правило, ограничены одномерными моделями обрабатываемыхсигналов и, таким образом, не позволяют скомпенсировать сглаживающее влиянияразмытия на двумерный контур границы объекта. Методы восстановленияразмытых изображений, являясь признанным и эффективным инструментом дляповышения их визуальной четкости, не учитывают в полной мере спецификуизмерительных задач и ту априорную информацию об объекте измерения, котораяможет быть введена в достаточно широком классе прикладных измерительныхсистем. Что касается методов оптического сверхразрешения, то они требуют9создания весьма специфичных условий освещения наблюдаемого объекта, непозволяя работать в «пассивном» режиме, а также значительно усложняяаппаратную часть измерительной системы и снижая при этом её быстродействие.Таким образом, тема диссертационного исследования – измерение границобъектов по оптическим изображениям в условиях дифракционного размытия –является актуальной.Основная идея диссертационного исследования заключается в том, чтобырешать задачи оценки границ и компенсации размытия совместно, путемаппроксимациирегистрируемогокамеройизображенияизображением,моделируемым численно.

Таким образом, компенсация размытия изображениябудет осуществляться с учетом априорной информации о наличии четкой границыобъекта в анализируемой области изображения – что следует из самой постановкизадачи. В то же время, оценка границы объекта будет выполняться с учетомвлияния размытия изображения на оцениваемый контур границы. Следовательно,основная гипотеза работы заключается в том, что совместное решение задачкомпенсации размытия изображения и оценки границ объектов позволяет получитьболее точное решение по сравнению с последовательным независимым решениемуказанных задач.Цель работы – повышение точности оценивания границ объектов пооптическим изображениямаппроксимациив условияхрегистрируемогодифракционногокамеройизображенияразмытия путемизображением,моделируемым численно.Актуальная научная задача – преодоление предела разрешающейспособности оптических приборов и систем формирования изображений.Для достижения цели требуется решить следующие задачи:1.

На основе анализа литературы по методам и алгоритмам оценки границобъектов определить факторы снижения точности оценивания.2. Разработать математическую модель непрерывного изображения объекта счеткой границей, адекватную реальным оптическим изображениям.103. Разработать алгоритм моделирования дискретного изображения объекта счеткой границей при заданных параметрах границы объекта (прямая задача).4.

Разработать алгоритм оценивания параметров границы объекта по заданномудискретному сигналу изображения (обратная задача).5. Реализовать разработанные алгоритмы и провести исследование точностиизмерения границы для разрабатываемого и известных методов с учетомвлияния выявленных в п.1 факторов снижения точности.6. Провести исследование характеристик разработанного метода в приложениик реальной измерительной системе.Объект исследования – методы и алгоритмы оценки контуров объектов пооптическим изображениям.Предмет исследования – точность оценки контуров объектов в условияхдифракционного размытия изображений.Методы исследования.

Основные методы, использованные при проведенииисследования – численная оптимизация, методы решения математическинекорректныхзадач,методыцифровойобработкиизображений.Присравнительном анализе разработанного и известных подходов использованыметоды субпиксельной оценки контуров, деконволюции изображений, цифровойкорреляции изображений. Исследование характеристик методов оценки контуровобъектов осуществлялась путем проведения вычислительных экспериментов надчисленно смоделированными и натурными изображениями.Достоверность и обоснованность полученных научных результатовопределяется непротиворечивостью математических выкладок, результатамивычислительных экспериментов над натурными и смоделированными данными,экспериментальнойпроверкойпрограммнойреализацииразработанныхалгоритмов и моделей в прикладной задаче измерения параметров температурногорасширения объектов оптическим методом.Научная новизна результатов работы заключается в том, что предложенметод измерения границ объектов для размытых изображений на основеитерационного уточнения измеряемых координат граничных точек путем11минимизации функционала невязки регистрируемого камерой изображения иизображения, моделируемого численно.

При этом:1. Предложенвычислительно-эффективныйалгоритмсубпиксельногочисленного моделирования изображения с финитным спектром для объектовс четкой замкнутой границей, основанный на аналитическом расчете фурьеобраза ограничивающего объект многоугольника.2. Предложен алгоритм решения обратной задачи (измерения координатграничных точек) на основе двухуровневой минимизации функционаланевязки и обоснована эффективность предложенного алгоритма.3. Разработана методика количественного исследования и получены новыерезультаты исследования точности оценки границ объектов различнымиалгоритмами в условиях дифракционного размытия.4.

Разработана методика применения предложенного метода оценки границ вприкладной задаче оптического измерения температурного коэффициенталинейного расширения образцов твердых материалов.На защиту выносятся следующие основные научные положения ирезультаты:1. Методоценкиграницобъектов,основанныйнааппроксимациирегистрируемого камерой изображения изображением, моделируемымчисленно.2. Алгоритм моделирования изображения с финитным спектром для объекта счеткой границей на основе частично аналитического расчета дискретногофурье-образа ограничивающего объект многоугольника (прямая задача).3.

Алгоритмоценкидвухуровневойкоординатчисленнойграничныхминимизацииточек,основанныйфункционалананевязкирегистрируемого и моделируемого изображений (обратная задача).4. Результаты исследования точности оценивания границ в условиях влияниядифракционного размытия изображений.125. Методика повышения точности измерений с помощью разработанногометода в прикладной задаче бесконтактного измерения температурногокоэффициента линейного расширения образцов твердых материалов.Практическая ценность работы. Практически значимыми результатамиработы являются:1.

Программная реализация предложенного вычислительно-эффективногоалгоритма моделирования изображений на основе частично аналитическогорасчета дискретного фурье-образа ограничивающего объект многоугольникав виде последовательной программы, а также с использованием технологиипараллельных вычислений OpenCL.2. Программная реализация предложенного алгоритма оценки координатграничных точек.3. Программное обеспечение оценки контуров объектов по оптическимизображениям,позволяющееприменятьпредложенныйметодиразработанные алгоритмы в интерактивном и пакетном режимах обработки.4.