Doğada ve sanayide meydana gelen birçok olay çok hızlı gerçekleşir, örneğin; bir kumaş parçasının yırtılması, sert bir zeminden sıçrayan bir lastik top, kuru bir yüzeyi ıslatan küçük bir su damlası vb. Bu olayların görüntülerini yakalamak, bilim insanlarının onları daha iyi anlamasına yardımcı olur, ancak geleneksel kameralar yeterince hızlı değildir ve yüksek hızlı kameralar oldukça pahalıdır.
Fakat EPFL’nin Yumuşak Arayüzler Laboratuvarı Mühendislik Mekaniği’ndeki bilim insanları, SMR laboratuarında Harvard Üniversitesi araştırmacılarıyla birlikte; akıllı telefon da dahil olmak üzere her türlü cihazdan çekilmiş bir fotoğrafı kullanarak, adım adım ortaya çıkan bu olayların binlerce görüntüsünü oluşturabilen Sanal Çerçeve Tekniği (VFT) adı verilen yeni bir görüntüleme yöntemi geliştirdi. Ayrıca, yapılan çalışmalarda VFT’nin yüksek hızlı kameralardan daha iyi performans gösterdiği görülmüştür.
Yöntem, geleneksel bir fotoğrafı analiz ederek başlar.
EPFL, Mühendislik Fakültesi Profesörü John Kolinski: “Kuru bir yüzeye çarpan bir su damlasının fotoğrafını çekmek için normal bir kamera kullanırsanız, suyun hareketi resmin bulanık olmasına neden olur. Ancak bu bulanık alanlar, olayın hem mekansal hem de zamansal olarak gerçekleştiği yerlerdir. Tekniğimizin altında yatan olguyu bir araya getirmek için kullandığı şey budur. Başka bir deyişle, VFT, resimlerin bulanık kısımlarını kaldırarak çalışır.”
İlk adım; bulanık görüntülerden yararlanılabilmesi için konvansiyonel fotoğraf çekiminde olduğu gibi olaya ışık tutmaktadır.
Kolinski: “Bu ilk aydınlatma adımı, resmin bulanık kısımlarının doğru bilgileri içermesi ve kullanabilmesi için doğru şekilde yapılmalıdır. Bu noktada, nesnenin ışığı tamamen engelleyen veya tamamen geçirmesine izin veren ölçülebilir bir anlık duruma sahip olması gerekir.”
Bir sonraki adım, geleneksel resmin geçici çözünürlüğünü ve spesifik aydınlatma şemasını iyileştirmek için gelişmiş görüntü işleme yöntemleri kullanmak ve ardından onu ikili bir görüntüye (yani, siyah veya beyaz pikselleri içeren) dönüştürmektir.
Bu yöntem bir avantaj sunar çünkü birçok doğal olay ikilidir. Örneğin; bir kumaş parçası ya yırtılmış ya da değildir, bir yüzey ya ıslak ya da kurudur. Bu, onları göstermek için yalnızca iki gri tonlama değerinin gerekli olduğu anlamına gelir; Geleneksel kameralarda mevcut olan 15.000+ yoğunluk değerine gerek yoktur. Bilim insanları yoğunluğu çözme yeteneğini feda ederek; tam uzaysal çözünürlüğü korurken kare hızını arttırmak için kamera sensörünün bit derinliğini veya sensörün elde edebileceği bilgi miktarını kullanabildiler. Bir ışık atımının zamanlamasını ayarlayarak zamansal çözünürlük daha da iyileştirilebilir.
VFT bu nedenle hızlı hareket eden bir nesnenin geleneksel fotoğrafını, işlemin her adımını gösteren binlerce görüntüye böler.
Kolinski: “Neredeyse anlık bir olayın hızlandırılmış fotoğraflarını çekmek gibi.”
Bilim insanları, akıllı telefonlardan sofistike profesyonel kameralara kadar her türlü cihaz tarafından çekilen resimler üzerinde tekniklerini test ettiler ve bunun tutarlı bir şekilde daha yüksek kare hızıyla sonuçlandığını buldular. Dikkatli aydınlatma gerekli olmakla birlikte, yöntem oldukça geneldir ve damlacık etkilerinden kırılma mekaniğine kadar zengin çeşitlilikteki olayları kaydetmek için kullanılmıştır.
Comments