Araştırmacılar, hayalet görüntüleme olarak bilinen sıra dışı görüntüleme yöntemiyle hareketli nesneleri yakalamanın bir yolunu geliştirdi. Yeni yöntemi; görüntüleme tekniğini biyomedikal görüntüleme, güvenlik kontrolleri ve video sıkıştırma ve depolama gibi yeni uygulamalar için kullanabilirler.
Hayalet görüntüleme; biri geleneksel görüntüleme yaklaşımlarından daha düşük ışık seviyelerinde nesneyi aydınlatarak bir görüntü oluşturmasına olanak sağlayan bir dizi avantajla gelir. Bununla birlikte, hayalet görüntüleme durağan nesnelerle sınırlandırılmıştır çünkü ışık desenlerinin bir görüntünün yeniden oluşturulması için gerekli nesneye yansıtılması uzun zaman alır. Bu, hareketli bir nesnenin görüntülerinin bulanık görünmesine neden olur.
The Optical Society (OSA) dergisinde Çin Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi’nden araştırmacılar; hareketli görüntülerin hayalet görüntülemeli yüksek kaliteli görüntülerini oluşturmak için nesnenin konumu hakkındaki bilgileri bulanık görüntülerle nasıl birleştirebildiklerini açıkladılar.
Araştırma ekibi lideri Wei-Tao Liu: “Çalışmamız bulanık görüntülerin yararlı bilgiler içerdiğini gösteriyor. Daha ileri gelişmelerle, bu yaklaşım; hayalet görüntülemeyi insanların biyomedikal görüntülemesi gibi uygulamalar için faydalı kılabilir. X-ışınları ile kullanılırsa, örneğin, görüntüleme için gereken radyasyon dozunu azaltmaya yardımcı olabilir.”
Net Bir Görüntü Oluşturmak
Hayalet Görüntüleme Tekniği, nesne ile etkileşime giren bir ışını ve olmayan bir referans ışını ilişkilendirerek bir görüntü oluşturur. Bireysel olarak, kirişler nesne hakkında anlamlı bir bilgi taşımamaktadır. Görüntüleme tekniği görünür ışık, x-ışınları ve elektromanyetik spektrumun diğer bölümleriyle çalışır ve yapılandırılmış ışık huzmeleri uzamsal ışık modülatörleri ile hesaplamalı olarak üretildiğinde, bir kompleks yerine düşük maliyetli tek pikselli bir detektörle gerçekleştirilebilir.
Hareketli nesnelere hayalet görüntüleme uygulamak için, yeni yöntem nesnenin konumunu ve yörüngesini yakalamak için az sayıda ışık düzeni kullanır. Araştırmacılar, bu konumsal bilgiyi, farklı pozisyonlarda yakalanan bulanık görüntülerle çapraz korelasyon sağlayacak ve böylece net bir görüntünün kademeli olarak oluşmasını sağlayan bir algoritma geliştirdi.
Araştırmacı Liu: “Bu yaklaşım hızlı görüntüleme gereksinimini gevşetiyor ve algoritma doğrusal olduğu için büyük miktarda hesaplama gücü gerektirmiyor. Yöntem; herhangi bir ek cihaz kullanmadan tipik bir hayalet görüntüleme sistemi ile uygulanabilir ve görüntünün zamanında yeniden oluşturulmasını sağlar.”
Standart Kurulum Yeni Bilgileri Yakalar
Araştırmacılar, dönen bir difüzör tarafından oluşturulan rastgele bir ışık alanının iki ışına bölündüğü tipik bir hayalet görüntüleme sistemi kullanarak; yeni yöntemlerini gösterdiler. Bir ışın bir CCD kamera tarafından kaydedilirken, diğeri araştırmacıların dijital bir mikromirror cihazı (mikroayna) kullanarak yarattıkları hareketli bir nesneyi aydınlattılar. Hareket eden nesneden gelen ışık; tek piksellik bir detektör tarafından toplandı.
Araştırmacı Liu: “Yöntemimizin görüntünün yörüngesini yakaladığını ve yüksek kalitede bir görüntü oluşturduğunu gösterdik. Bu aynı deneysel koşullar altında, geleneksel hayalet görüntüleme yaklaşımları, hareketten kaynaklanan bulanıklık nedeniyle nesne bilgilerinin çoğunu kaybederdi.”
