В настоящее время цифровая голография находит применение в широком спектре областей, включая медицинскую диагностику, контроль качества материалов и деталей в промышленности, а также неразрушающий контроль. Значительным вызовом при обработке данных в таких системах является высокий уровень шума, присутствующего на реконструируемых изображениях объектов и трехмерных сценах. Преобладающий вид шума – спекл-шум, обусловленный использованием лазерного излучения при записи голограмм, – проявляется в виде мелкой текстуры на восстановленных изображениях. Его можно охарактеризовать как совокупность мелких точек и пятен, ухудшающих качество плавных и однородных линий на фотографиях. Спекл-шум затрудняет выявление важных деталей объектов, снижает контрастность изображения и препятствует проведению качественного анализа полученных данных.
Для устранения шумов в цифровой голографии обычно применяются компьютерные фильтры, то есть специальные алгоритмы, корректирующие дефекты. Но эти алгоритмы зачастую не принимают во внимание локальные колебания яркости в кадрах, что негативно сказывается на четкости восстановленных изображений.
Специалисты из Лаборатории фотоники и оптической обработки информации Института лазерных и плазменных технологий, входящего в состав Плаз НИЯУ МИФИ, разработали новый, существенно отличающийся подход. Они не анализируют отдельные изображения, а применяют обработку к последовательности фотографий (цифровых голограмм), полученных с одного и того же объекта.
Суть данного метода сводится к тому, что на каждом последующем кадре «зерно» распределяется хаотично и отличается от предыдущего, при этом сам снимаемый объект не меняется. На этапе постобработки все эти кадры объединяются в единый трёхмерный массив данных. Далее, разработанный алгоритм анализирует эту «последовательность» и выявляет, какие элементы являются случайными помехами (они меняются от кадра к кадру), а какие соответствуют фактическим деталям объекта (они присутствуют на всех кадрах). В конечном итоге программа удаляет шум и создает одно финальное изображение объекта, характеризующееся значительно повышенной четкостью и детализацией.
«Наш метод обеспечивает одновременную обработку нескольких цифровых голограмм, каждая из которых характеризуется уникальной спекл-структурой, с применением модифицированного трехмерного фильтра, – поясняет кандидат физико-математических наук, доцент Павел Черëмхин. – В отличие от общепринятых способов фильтрации, разработанный нами подход основан на статистической адаптации, что позволяет более эффективно снижать уровень шума, сохраняя при этом мелкие детали в изображениях объектов, полученных с голограмм. Это подтверждается как данными численного моделирования, так и результатами оптических испытаний».
Предложенный метод показал заметно лучшие показатели в подавлении шума по сравнению с распространенными и современными передовыми алгоритмами (в частности, BM3D и BM4D). Он позволяет снизить «зернистость» на 30–40%, а также на 50% улучшить сохранение четкости мелких деталей на изображениях.
«По словам магистранта и инженера Андрея Керова, данный метод демонстрирует скорость в 200 раз превышающую показатели современных алгоритмов, обеспечивая обработку кадров вблизи реального времени. Для достижения качественного результата необходимо минимальное количество исходных данных – достаточно всего 10-15 голограмм».
Данная технология обладает широким спектром применения в сферах, где необходима точная визуализация или детальная характеристика двух- и трехмерных объектов. Так, в медицине она даст возможность рассмотреть даже незначительные особенности клеток и тканей, что обеспечит более точную диагностику. В промышленности её можно будет применять для контроля качества микросхем и выявления микроскопических дефектов на поверхностях. В области нано- и микроскопии технология позволит получать изображения с высоким уровнем детализации. Помимо этого, метод способствует улучшению качества и увеличению скорости работы голографических систем, предназначенных для кодирования и защиты информации.
Согласно результатам исследования, проведённого учёными, удачное объединение лазерных оптико-цифровых систем и современных компьютерных алгоритмов даёт возможность решить сложную техническую задачу, которая долгое время оставалась нерешённой. Это создаёт перспективы для разработки более точных и содержательных систем визуализации, применяемых в науке, медицине и промышленности.
Исследование проводилось при финансовой поддержке Российского научного фонда (РНФ) в рамках гранта № 24-19-00899.