Эффективные пиксели. Словарь фото терминов. Автоматическая обработка экспозиции

Хотя ложные цвета и муар подавляются, фильтр нижних частот, к сожалению, снижает резкость общего изображения. Эта конструкция преуспевает в выявлении полного потенциала разрешения объектива и датчика изображения. Непревзойденное представление разрешения разрешит отдельные листья на деревьях в альбомной съемке.

Недавно оборудована коррекцией дифракции и цветной коррекции коррекции объектива

Вместе с хроматической аберрацией искажения и увеличения коррекция периферийного освещения и коррекция дифракции вновь добавляются. Эта камера будет поддерживать более качественную отделку. Гладкое соединение между тенями и цветами обеспечивает изображения более подробными описаниями.

Красивое размытие и насыщенное трехмерное ощущение

Главная особенность среднеформатных камер также проявляется в их эффектах размытия. Глубина поля неглубокая и размытость гладкая. Субъекты, захваченные апертурой в самом широком расположении, выглядят более трехмерными, чем даже когда их видели невооруженным глазом. Эти функции делают мягкое, насыщенное трехмерное выражение и атмосферу, которые особенно подходят для камер среднего формата, могут иметь более глубокое значение на фотографиях.

Чтобы синтезировать голографическое цветное изображение, можно последовательно принимать три голограммы на разных длинах волн, например, в красной, зеленой и синей частях спектра и цифровое объединение их. Однако, поскольку пиксели разных каналов на цветовом датчике Байера не находятся в одном и том же физическом местоположении, обычные методы демозаизации генерируют цветовые артефакты в голографическом изображении с одновременным многоволновым освещением.

Здесь мы демонстрируем, что пиксельное суперразрешение можно объединить в процесс демультиплексирования цвета, чтобы значительно подавить артефакты в области голографического цветного изображения с мультиплексированием по длине волны. Методы вычислительной микроскопии становятся все более и более мощными благодаря быстрым улучшениям в чипах цифровых изображений, графических процессорах, а также методам реконструкции новых изображений, которые позволяют получать изображения с высоким разрешением в больших областях и объемах образцов.

Голографическая микроскопия обычно требует пространственной и временной когерентности освещения, хотя частично-когерентные или даже некогерентные источники также могут быть использованы в некоторых образцах изображений. Для достижения цветной визуализации в цифровой голографии были использованы различные методы.

Один из наиболее часто используемых подходов последовательно захватывает три голограммы на разных длинах волн, в красных, зеленых и синих частях спектра, а затем в цифровой форме перекрестно регистрирует и объединяет эти голограммы для восстановления цветного изображения образца. В качестве альтернативы этому методу последовательного цветового освещения одновременное многоволновое освещение образца также использовалось в сочетании с чипом цветного изображения для оцифровки полученной многоцветной голограммы одним снимком.

По сравнению с последовательной цветовой подсветкой этот одновременный подход к освещению экономит время эксперимента за счет цифрового демультиплексирования цветовых каналов; однако реконструированные цветные изображения имеют более низкое разрешение и показывают цветовые артефакты. Чтобы лучше справляться с такими артефактами выборки, были также предложены различные подходы к демозаизации Байера, но, однако, эти методы все же не позволяют создавать бездефектное демультиплексирование голографических высокочастотных полос, создаваемых многоволновым освещением.

Другим важным преимуществом этого встроенного голографического подхода является компактность и экономичность его настройки, что делает его очень подходящим для применения в области телемедицины и использования на местах. Поскольку это линейная геологическая геометрия изображений, необходимо устранить шум двойного изображения, характерный для встроенной настройки, и для этой цели мы использовали фазовый поиск на основе множества высот.

Оптическая настройка и сбор данных

Основываясь на этой матрице спектрального поперечного разговора, демультиплексированные голограммы, соответствующие трем одновременным длинам волн освещения в нашей голографической установке формирования изображения, затем могут быть определены посредством левой обратной операции.

Многофакторный фазовый поиск

Одним из недостатков геометрии голографической геометрии является двойной имитационный шум. Дополнительные ограничения, такие как поддержка объекта, разреженность или несколько измерений на разных высотах или углах освещения, могут использоваться для устранения шума двойного изображения. Для пространственно плотных и связанных объектов мы обычно используем фазовый поиск на основе множества высот, потому что относительно сложно определить поддержку объекта для таких связанных образцов. В этом многорежимном алгоритме поиска итерационных фаз, мы начинаем с одной из голограмм с суперрешением пикселей и передаем их цифровым способом на следующую высоту измерения, где мы заменяем амплитуду поля измеренной амплитудой, а затем распространяем до следующей высоты, пока мы не достигнем последнего измерения.

Каждая операция распространения волны выполняется с использованием метода углового спектра. Для более быстрой сходимости мы также используем решение уравнения переноса интенсивности как нашу начальную фазу для многофазового поиска фазы. В экспериментах, описанных в этой рукописи, мы измерили голограммы с 4 последовательными высотами, которые осевые разделены на ~ 30 мкм.

Коррекция насыщенности при оцифровке голограмм с длинноволновым мультиплексированием

Несмотря на то, что насыщенность пикселей можно избежать, уменьшив время экспозиции до точки, в которой не будут насыщены пиксели, это приведет к неприемлемой потере информации, так как большинство пикселей будут использовать только небольшую часть динамического диапазона. В качестве альтернативы, здесь мы используем алгоритм коррекции насыщения на байесовской основе, который использует ненасыщенные пиксели из других цветовых каналов в одном и том же физическом местоположении, чтобы получить более точную оценку насыщенных пикселей.

Теоретически доказано, что, используя этот байесовский подход оценки, исправленное изображение всегда будет иметь меньшую ошибку, чем некорректированная насыщенная. Предположим, что для данного необработанного изображения значения пикселей разных цветовых каналов следуют нормальному распределению.

Где и обозначают значения пикселей насыщенных и ненасыщенных каналов и представляют их среднее значение соответственно и, и представляют собой их ковариацию. Насыщенный канал можно заменить на его статистическое ожидание, используя известные измерения не насыщенных каналов в одном и том же месте.

Мы численно выполнили этот алгоритм коррекции насыщения в пять шагов следующим образом. После определения уровня насыщения расстояние всех каналов до уровня насыщения можно определить как. Где и определить среднее и дисперсию всех ненасыщенных пикселей в цветовом канале, соответственно.

Все пиксели в двух других исправленных каналах принимаются как допустимые пиксели. Шаг Исправить второй наиболее насыщенный канал, используя уравнение, взяв исправленный наиболее насыщенный канал, а другой некорректированный канал - как действительные пиксели.

Уайт-балансировка длинноволновых мультиплексированных голограмм

Шаг Исправить третий насыщенный канал, используя уравнение, принимая скорректированные значения первого и второго наиболее насыщенных каналов в качестве действительных пикселей. Обычно мы выполняем шаги 3-5, чтобы получить улучшенные результаты. Хотя уровни мощности мультиплексированных длин волн освещения во время наших измерений настраиваются так, что их обнаруженные интенсивности очень близки друг к другу, все еще существуют небольшие неконтролируемые изменения среди цветовых каналов. Чтобы исправить эти изменения мощности, мы сначала выбираем единую фоновую область захваченной голограммы, вычисляем среднее значение каждого канала Байера в этой выбранной области, которое принимается за относительный уровень мощности каждой длины волны освещения.

Все восстановленные голографические изображения затем нормализуются с использованием этих рассчитанных коэффициентов мощности, чтобы получить бело-сбалансированное изображение. В этой работе мы также обратились к следующему вопросу: если бы можно было произвольно выбрать эти три длины волны освещения, каков был бы оптимальный диапазон длин волн для каждого мультиплексированного источника? Интуитивно, оптимальность выбранных длин волн зависит от спектров пропускания цветных фильтров на чипе изображения, а также от характеристик пропускания образца, который будет отображаться.

Если мультиплексированные каналы выбраны слишком близко к длине волны, перекрестный разговор между ними будет слишком сильным, и мощность освещения одного или нескольких каналов должна быть уменьшена для обеспечения конечной глубины бит цифрового датчика, что в свою очередь, приведет к потере пространственной информации. Чтобы лучше понять, как эта ошибка декомплексации изменяется в зависимости от выбора мультиплексированных длин волн освещения, мы провели поиск грубой силы всех возможных комбинаций длин волн для спектрального диапазона от 400 нм до 700 нм с шагом 1 нм и сравнили возникающие в результате ошибки демплексного уплотнения.

Как показано на рисунке, различия между ошибками демультиплексирования для разных комбинаций длин волн составляют более 6% в широком спектральном диапазоне, который также содержит типичный выбор красных, зеленых и синих диапазонов освещения. Исходя из этого, мы пришли к выводу, что для типичного датчика Байера, такого как датчик, который мы использовали в этой работе, диапазон комбинаций длин волн, который может использоваться для одновременного освещения образца, довольно большой.

Обычные методы демозаизации, используемые в цифровых камерах и фотографической литературе, редко страдают от этих артефактов, поскольку большинство естественных изображений пространственно гладкие. Однако, когда речь идет о многоцветной цифровой голографической микроскопии, записанные голограммы содержат быстрые колебания и полосы, и поэтому использование обычного подхода к демозаизации приведет к серьезным артефактам цвета.