Onderzoekers demonstreren directe, ruisbestendige, randgevoelige beeldvorming met één pixel voor computer vision.
Randdetectie is het proces waarbij objecten in een opstelling worden afgebakend door gebieden te identificeren waar veranderingen in kleur of intensiteit grenzen tussen objecten signaleren. Dit is van vitaal belang in computer vision toepassingen zoals objectherkenning, beeldsegmentatie en kenmerkextractie.
Traditioneel hangt de nauwkeurigheid hiervan af van de beeldkwaliteit. In visueel drukke scènes, bijvoorbeeld mij mistige omstandigheden of verduistering door biologische weefsels, hebben conventionele methoden het moeilijk. Om deze uitdaging aan te pakken heeft een gezamenlijk onderzoeksteam een ruisbestendige methode ontwikkeld voor het detecteren van objectranden zonder voorafgaande beeldvorming. De onderzoekers zijn verbonden aan de Hefei University of Technology (500 km westelijk van Shanghai) en Lancaster University in Engeland.
De onderzoekers ontwikkelden een methode die randgevoelige 'single pixel imaging' wordt genoemd. In scenario's waarin het verkrijgen van heldere beelden via conventionele optische methoden een uitdaging is door factoren zoals ernstige lichtvervuiling, blijkt de nieuwe methode effectief in het nauwkeurig detecteren van objectranden, ondanks de aanwezigheid van ruis.
Om deze doorbraak te bereiken, ontwierpen de onderzoekers modulatiepatronen door standaard Hadamard-beeldvormingspatronen met één pixel te convolueren met differentiële operatoren van de tweede orde. Dit differentiële randdetectiesysteem verbetert de ruisimmuniteit aanzienlijk, waardoor een scherpe en nauwkeurige randidentificatie wordt gegarandeerd. Opvallend is dat de methode opmerkelijke real-time randdetectieprestaties voor bewegende objecten vertoont, wat het potentieel ervan voor veiligheidscontroles in niet-zichtbare banden aantoont.
De studie introduceert ook een enkelronde afgeleide van de nieuwe methode die het aantal modulatiepatronen dat nodig is voor randdetectie vermindert, waardoor de detectietijd effectief wordt gehalveerd. Ondanks deze reductie handhaaft de methode een hoge signaal-ruisverhouding en vereist minder modulatiepatronen vergeleken met eerder gerapporteerde randdetectieschema's.
Bovendien onderzocht het onderzoeksteam de nieuwe methode in combinatie met Laplace- en Laplace-van-Gaussiaanse operatoren. De resultaten wezen op een vergelijkbare geluidsrobuustheid, maar het gebruik van de eerste produceerde scherpere randen, terwijl het gebruik van de laatste iets grovere randen opleverde.
Bij rigoureuze vergelijkingen presteerde de nieuwe methode beter dan bestaande schema's in termen van randscherpte en signaal-ruisverhouding. Bovendien overtroffen beide Laplace-varianten, onder uitdagende experimentele omstandigheden met ernstige lichtvervuiling door een laser, de standaard beeldvormingsmethoden. De methode leverde volledig ruisvrije randdetectieresultaten op, wat een groot potentieel biedt voor praktische toepassingen.
De nieuwe methode opent nieuwe mogelijkheden voor beeldverwerking door modulatiepatronen voor te coderen om directe resultaten op een 'beeldvrije' manier te bereiken. Hierdoor wordt de invloed van ruis geëlimineerd en wordt de weg vrijgemaakt voor het integreren van andere beeldverwerkingsprocedures, zoals homomorfe filtering, om de resultaten verder te verbeteren. De onderzoekers voorzien het optimaliseren van de verlichtingspatronen die in dit werk worden gebruikt en het verkennen van end-to-end optimalisatie voor toekomstige ontwikkelingen.
De wetenschappelijke publicatie vindt u hier.
Ill.: Mengchao Ma et al.