Name: Imaging video tridimensionale ad alta risoluzione e ad alta velocità con tecniche di proiezione digitale con frangia (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-12-03T13:10:00.000+00:00
Duration: 11 min 34 s
Description: Impara la proiezione digitale con frangia per catturare video tridimensionali ad alta risoluzione e alta velocità. Questa tecnica consente di ottenere oltre 300.000 punti dati 3D per frame con applicazioni in neuroscienza e biologia.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Questa ricerca è stata uno sforzo accumulato che è iniziato più di 10 anni fa, quando il Dr. Zhang era uno studente laureato alla Stony Brook University. Gli studenti attuali e precedenti del nostro team presso l'Iowa State University hanno contribuito enormemente a far progredire questa tecnologia fino al punto in cui si trova oggi. Questo lavoro è stato parzialmente sponsorizzato dalla National Science Foundation con il numero di progetto CMMI 1150711 e dalla William and Virginia Binger Foundation.

1. Configurazione del sistema
Uno schema del sistema è mostrato nella Figura 1.
<ol>
	<li>Generate i pattern di frangia per la proiezione. Questi possono essere preparati con largo anticipo utilizzando un ambiente di programmazione di immagini come MATLAB, OpenCV o QT. Costruisci i modelli secondo l'algoritmo di sfasamento in tre fasi in18. Crea tre immagini, spostate in fase di offset l'una dall'altra di 2π/3. Per la sfocatura binaria, utilizzare una tecnica di dithering per generare pattern sinusoidali utilizzando solo pixel in bianco e nero, come descritto in19.</li>
	<li>Selezionare il proiettore digitale per l'elaborazione della luce. Un sistema di sfocatura binaria ad alta velocità richiede un proiettore più veloce e specializzato come il DLP LightCommander con modulo ALP High Speed. Assicurarsi di utilizzare l'impostazione binaria o monocromatica per proiettare le immagini marginali. Poiché i valori dell'immagine sono puramente attivati o disattivati, non sono necessarie regolazioni della non linearità. Utilizza il programma software del proiettore per caricare i modelli per lo sfasamento.</li>
	<li>Seleziona la fotocamera. Scegli una telecamera CCD o CMOS in bianco e nero con la velocità di acquisizione corretta per il sistema. Evita le telecamere a colori per l'acquisizione 3D poiché il colore non è necessario e le telecamere a colori richiedono non linearità e regolazioni della gamma. Tieni presente che la fotocamera dovrà acquisire l'intero set di immagini marginali per ogni fotogramma video 3D. I sistemi sinusoidali di alta qualità richiedono una sincronizzazione precisa tra il proiettore e la telecamera; Per i sistemi di defocalizzazione binaria questo requisito è più rilassato20.</li>
	<li>Determinare la portata massima (x, y) desiderata e la distanza dal proiettore all'oggetto (d0). Scegli un intervallo che abbia senso per l'applicazione, ma assicurati che l'area sia leggermente più grande del soggetto per ridurre eventuali effetti di confine ottico. Poiché l'emissione luminosa di un proiettore è un tronco, questo intervallo (x, y) guiderà d0. Spostare il proiettore rispetto a un'ampia superficie di proiezione piana fino a trovare l'intervallo desiderato (x, y), quindi misurare d0 con un metro a nastro.</li>
	<li>Selezionare l'obiettivo della fotocamera con la lunghezza focale corretta. Utilizzando le dimensioni del sensore della fotocamera, trovare la lunghezza focale in modo tale che il campo visivo alla distanza d0 sia uguale all'intervallo di imaging desiderato (x, y).</li>
	<li>Determinare la distanza di separazione tra il proiettore e la telecamera. In questo caso si verifica un compromesso tra rumore e ombreggiatura. Con un angolo ampio tra questi componenti, la triangolazione tra i punti caratteristici è più evidente, ma più funzioni si perdono nell'ombra dalla prospettiva della fotocamera. Con un piccolo angolo, la triangolazione diventa difficile, aumentando il rumore nei risultati. In genere, 10-15° è un buon compromesso.</li>
</ol>
2. Calibrazione del sistema
Questa calibrazione del piano di riferimento è il metodo di calibrazione più semplice e più facilmente accessibile per il sistema. Pertanto, è il migliore per iniziare. In letteratura sono disponibili metodi di calibrazione più accurati per specifiche applicazioni di sfocalizzazione sinusoidale16 e binaria17. Per ottenere la massima precisione, la calibrazione deve essere eseguita appena prima dell'acquisizione dei dati. Dopo la calibrazione, la fotocamera e il proiettore non devono essere spostati l'uno rispetto all'altro.
<ol>
	<li>Mettere a fuoco/sfocare il proiettore. Sfocare con cautela l'obiettivo di proiezione fino a quando i modelli sul piano di imaging non assomigliano a sinusoidi di alta qualità. Ciò potrebbe richiedere un processo iterativo di esame della qualità dei dati (Sezione 4) e di regolazione dell'obiettivo.</li>
	<li>Cattura immagini marginali di un piano di riferimento. Posizionare una lavagna bianca piatta sul piano focale del proiettore e nel campo visivo della telecamera. Un pannello centrale in schiuma bianca di 5 mm (3/16 poll.) di spessore funziona bene, a condizione che la superficie rivolta verso il sistema non sia lucida o significativamente macchiata o strappata. Registra e salva le immagini marginali di questa scheda per la fase di elaborazione dei dati.</li>
	<li>Acquisisci immagini marginali di un oggetto di riferimento di dimensioni note. Per questo passaggio, un cubo di schiuma rigida è un semplice esempio. Copri il cubo con quadrati di schiuma adesiva bianca da 1/16 di pollice (1,5 mm) per farlo diffondere. Posizionarlo sul piano focale della telecamera nel campo visivo della telecamera e registrare immagini marginali per la fase di elaborazione.</li>
</ol>
3. Acquisizione dati
<ol>
	<li>Posiziona l'oggetto o invita il soggetto a sedersi sul piano focale della fotocamera. Per un soggetto umano, avvertirlo che la luce del proiettore potrebbe essere intensa. Uno sfondo di stoffa nera può essere utilizzato dietro il soggetto per nascondere l'ambiente estraneo.</li>
	<li>Regola l'apertura della fotocamera per ottimizzare il livello di luce. Le immagini di esempio dei margini devono essere il più luminose possibile, ma non sature. Le immagini scure avranno troppo rumore, mentre le aree sature (regioni significative di massima luminosità) nelle immagini comporteranno la perdita di dettagli nella regione satura.</li>
	<li>Acquisisci il numero di fotogrammi desiderato. Assicurati di portare con te un disco rigido abbastanza grande da contenere tutte le immagini acquisite sia per il soggetto che per i set di dati di calibrazione. Colla. OBJ, un video 3D registrato a 30 Hz per 1 minuto con una risoluzione di 640 x 480 potrebbe superare i 50 GB.</li>
</ol>
4. Analisi e visualizzazione dei dati
Con software ottimizzati per la velocità come la nostra GUI interna, questo passaggio può avvenire durante l'acquisizione dei dati. L'elaborazione in tempo reale consente all'utente di rilevare immediatamente se i dati risultanti sono desiderabili per l'applicazione e di regolarli se necessario. Tuttavia, la post-elaborazione può essere più flessibile e con una maggiore precisione. La post-elaborazione è anche molto più semplice da implementare e il miglior punto di partenza.
<ol>
	<li>Calcola la fase di wrapping sia per la calibrazione che per i dati del soggetto. Nell'algoritmo di sfasamento a tre fasi in18, la fase descrive la posizione di un punto all'interno della funzione coseno. Poiché abbiamo tre equazioni e tre incognite, possiamo risolvere le equazioni utilizzate per generare le immagini marginali nel passaggio 1.1 per la fase in ogni punto. A causa della funzione arcotangente, la fase calcolata è compresa nell'intervallo (-π, π]; Per questo motivo è chiamata "fase avvolta". Per migliorare la velocità di elaborazione, abbiamo sviluppato un algoritmo di avvolgimento di fase veloce che viene discusso in21.</li>
	<li>Scartate le mappe di fase. Adotta un algoritmo di srotolamento di fase che rileva i salti di 2π nella fase e li rimuove aggiungendo o sottraendo multipli di 2π. Abbiamo utilizzato l'algoritmo veloce in22 nei sistemi precedenti per scartare la fase in modo robusto ma rapido. Nel video, dimostriamo la tecnica multifrequenza descritta in15, che utilizza set aggiuntivi di tre modelli sfasati a frequenze diverse. Le mappe di fase avvolte di ciascun set di tre possono essere combinate per produrre in modo robusto una singola mappa di fase non avvolta. Questa tecnica aumenta l'intervallo di profondità per un'acquisizione accurata con la sfocatura binaria.</li>
	<li>Opzionale: calcola la texture 2D. La media dei set di tre immagini di frangia adiacenti sbiadirà le strisce di frangia e genererà la mappa di texture 2D. Se lo si desidera, è possibile mappare questo valore sui dati 3D durante la visualizzazione.</li>
	<li>Converti le mappe di fase non avvolte in profondità. Come descritto in23, la profondità può essere calcolata per il cubo di calibrazione come la differenza tra la mappa di fase del cubo di calibrazione e la mappa di fase del piano di riferimento. Confrontare questa profondità calcolata con la profondità nota per calcolare il fattore di scala di profondità corretto c0. Quindi, calcola la profondità del soggetto sottraendo la fase del piano di riferimento dalla fase del soggetto e moltiplicando i risultati per c0.</li>
	<li>Calcola le coordinate x e y. Applicare il fattore di scala c0 alla mappa di profondità del cubo di calibrazione. Determinare il fattore di conversione ρ dalle dimensioni del cubo in pixel alle dimensioni del cubo note nel piano xy. Moltiplicare il numero di pixel nei dati del soggetto per ρ per calcolare le coordinate x e y.</li>
	<li>Visualizza i dati. I singoli fotogrammi possono essere salvati nel nostro formato interno e visualizzati con un semplice codice MATLAB o salvati in formato . OBJ e visualizzato con un programma di modellazione 3D commerciale come Blender. A causa della grande quantità di dati in ogni fotogramma, queste applicazioni potrebbero essere lente su alcuni computer. Per una maggiore velocità di risposta o per la visualizzazione di video in diretta, scrivi software utilizzando una libreria di grafica computerizzata come OpenGL o Direct3D. Questo software può sfruttare l'unità di elaborazione grafica (GPU) per generare rapidamente le coordinate x, y e z dalla fase non avvolta, formare una mesh triangolare, calcolare le normali di illuminazione e visualizzare i risultati. Utilizzando la GPU, abbiamo ottenuto una visualizzazione dei dati 3D in tempo reale fino a 30 Hz con circa 300.000 punti per fotogramma.</li>
</ol>

<ol><li>Salvi, J., Fernandez, S., Pribanic, T., Llado, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+state+of+the+art+in+structured+light+patterns+for+surface+profilometry%5BTitle%5D)+AND+%22Patt.+Recogn%22%5BJournal%5D)">A state of the art in structured light patterns for surface profilometry.</a> Patt. Recogn. 43, 2666-2680 (2010).</li>
<li>Gorthi, S. S., Rastogi, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fringe+projection+techniques%3A+Whither+we+are%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Fringe projection techniques: Whither we are.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 133-140 (2010).</li>
<li>Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+progresses+on+real-time+3-D+shape+measurement+using+digital+fringe+projection+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Recent progresses on real-time 3-D shape measurement using digital fringe projection techniques.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 149-158 (2010).</li>
<li>Su, X., Zhang, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+3-D+shape+measurement+method%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Dynamic 3-D shape measurement method: A review.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 191-204 (2010).</li>
<li>Geng, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structured-light+3D+surface+imaging%3A+a+tutorial%5BTitle%5D)+AND+%22Adv.+Opt.+Photonics%22%5BJournal%5D)">Structured-light 3D surface imaging: a tutorial.</a> Adv. Opt. Photonics. 3 (2), 128-160 (2011).</li>
<li>Zhang, S., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution%2C+real-time+3-D+absolute+coordinate+measurement+based+on+a+phase-shifting+method%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">High-resolution, real-time 3-D absolute coordinate measurement based on a phase-shifting method.</a> Opt. Express. 14 (7), 2644-2649 (2006).</li>
<li>Zhang, S., Royer, D., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GPU-assisted+high-resolution%2C+real-time+3-D+shape+measurement%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">GPU-assisted high-resolution, real-time 3-D shape measurement.</a> Opt. Express. 14 (20), 9120-9129 (2006).</li>
<li>Lei, S., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Flexible+3-D+shape+measurement+using+projector+defocusing%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Lett%22%5BJournal%5D)">Flexible 3-D shape measurement using projector defocusing.</a> Opt. Lett. 34 (20), 3080-3082 (2009).</li>
<li>Mehta, R. P., Zhang, S., Hadlock, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+3-D+video+for+quantification+of+facial+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Otolaryngol.+Head+Neck+Surg%22%5BJournal%5D)">Novel 3-D video for quantification of facial movement.</a> Otolaryngol. Head Neck Surg. 138 (4), 468-472 (2008).</li>
<li>Wang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+resolution+acquisition%2C+learning+and+transfer+of+dynamic+3D+facial+expressions%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Graph.+Forum%22%5BJournal%5D)">High resolution acquisition, learning and transfer of dynamic 3D facial expressions.</a> Comput. Graph. Forum. 23 (3), (2004).</li>
<li>Laughner, J. I., Zhang, S., Li, H., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+cardiac+surface+mechanics+with+structured+light+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Physiol.+Heart+Circ.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Mapping cardiac surface mechanics with structured light imaging.</a> Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. , in press (2012).</li>
<li>Ekstrand, L., Wang, Y., Karpinsky, N., Zhang, S. Superfast 3D profilometry with digital fringe projection and phase-shifting techniques. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aEkstrand%2C+L+%22Handbook+of+3-D+machine+vision%3A+Optical+metrology+and+imaging%22">Handbook of 3-D machine vision: Optical metrology and imaging</a>. , Taylor & Francis. Boca Raton, FL. (2012).</li>
<li>Zhang, S., Huang, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+real-time+three-dimensional+shape+measurement%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">High-resolution real-time three-dimensional shape measurement.</a> Opt. Eng. 45 (12), 123-601 (2006).</li>
<li>Li, Y., Zhao, C., Qian, Y., Wang, H., Jin, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-speed+and+dense+three-dimensional+surface+acquisition+using+defocused+binary+patterns+for+spatially+isolated+objects%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">High-speed and dense three-dimensional surface acquisition using defocused binary patterns for spatially isolated objects.</a> Opt. Express. 18, 21-635 (2010).</li>
<li>Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Superfast+multifrequency+phase-shifting+technique+with+optimal+pulse+width+modulation%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">Superfast multifrequency phase-shifting technique with optimal pulse width modulation.</a> Opt. Express. 19 (6), 5143-5148 (2011).</li>
<li>Zhang, S., Huang, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+method+for+structured+light+system+calibration%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">Novel method for structured light system calibration.</a> Opt. Eng. 45 (8), 083601(2006).</li>
<li>Merner, L., Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accurate+calibration+for+3D+shape+measurement+system+using+a+binary+defocusing+technique%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Accurate calibration for 3D shape measurement system using a binary defocusing technique.</a> Opt. Laser Eng. 51 (5), 514-519 (2013).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Optical+Shop+Testing%22">Optical Shop Testing</a>. Malacara, D. , 3rd, John Wiley and Sons. New York. (2007).</li>
<li>Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+shape+measurement+with+binary+dithered+patterns%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional shape measurement with binary dithered patterns.</a> Appl. Opt. 51 (27), 6631-6636 (2012).</li>
<li>Ekstrand, L., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autoexposure+for+three-dimensional+shape+measurement+with+a+digital-light-processing+projector%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">Autoexposure for three-dimensional shape measurement with a digital-light-processing projector.</a> Opt. Eng. 50 (12), 123-603 (2011).</li>
<li>Huang, P. S., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+three-step+phase-shifting+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Fast three-step phase-shifting algorithm.</a> Appl. Opt. 45 (21), 5086-5091 (2006).</li>
<li>Zhang, S., Li, X., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multilevel+quality-guided+phase+unwrapping+algorithm+for+real-time+3-D+shape+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Multilevel quality-guided phase unwrapping algorithm for real-time 3-D shape reconstruction.</a> Appl. Opt. 46 (1), 50-57 (2007).</li>
<li>Xu, Y., Ekstrand, L., Dai, J., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phase+error+compensation+for+3-D+shape+measurement+with+projector+defocusing%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Phase error compensation for 3-D shape measurement with projector defocusing.</a> Appl. Opt. 50 (18), 2572-2581 (2011).</li>
</ol>

Gli autori non hanno interessi finanziari concorrenti.

Questa tecnologia di imaging video 3D ad alta risoluzione, in tempo reale e superveloce, è una tecnologia di piattaforma che potrebbe potenzialmente avvantaggiare numerosi e diversi campi scientifici che vanno dalle scienze biologiche alla pratica ingegneristica. Le applicazioni biomediche includono misurazioni di precisione dei movimenti facciali e delle superfici degli organi. Altre applicazioni includono il controllo di qualità automatizzato 3D con rilevamento delle caratteristiche della superficie deformata; Videoconferenza 3D potenziata; digitalizzazione dettagliata dei tratti del viso per film e videogiochi; misure di deformazione densa e rapida per la progettazione e l'analisi di strutture; Molte applicazioni biologiche e ingegneristiche (ad es. battiti di cuori di coniglio, onde d'urto fluide) richiedono le velocità di imaging superveloci di un sistema binario di sfocalizzazione per risolvere correttamente le caratteristiche senza artefatti di aliasing.
Ciononostante, permangono molte sfide per l'adozione diffusa di questa tecnologia. La tecnologia DFP convenzionale richiede che il proiettore visualizzi modelli di frange sinusoidali in scala di grigi a 8 bit. La velocità di questa tecnica è limitata dalla frequenza di aggiornamento del proiettore (in genere 120 Hz). Questa velocità è sufficiente per l'acquisizione al rallentatore, come quella nelle espressioni facciali. Tuttavia, Esistono numerose applicazioni che richiedono velocità di acquisizione più elevate.
La tecnologia di defocalizzazione binaria ha allentato questa limitazione di velocità e abbiamo creato con successo un sistema di imaging video 3D superveloce. Tuttavia, questo sistema presenta due inconvenienti. In primo luogo, richiede un proiettore costoso come la piattaforma DLP Discovery e una costosa videocamera ad alta velocità come il Vision Research Phantom v9.1. In secondo luogo, poiché genera modelli sinusoidali tramite la sfocalizzazione di modelli binari quadrati, la tecnica di defocalizzazione binaria ha difficoltà a generare frange sinusoidali della stessa qualità della tecnica DFP tradizionale e un intervallo di misurazione della profondità ridotto (per ulteriori spiegazioni, vedere23). Recenti indagini indicano che i modelli sinusoidali binari retinati possono alleviare significativamente le limitazioni dell'intervallo di misurazione della profondità19. La ricerca futura si concentrerà sul superamento dei problemi rimanenti preservando i meriti della sfocatura binaria.
Un'altra sfida è rappresentata dalla compressione e dall'archiviazione della grande quantità di dati generati dai sistemi di imaging video 3D ad alta velocità e ad alta risoluzione. I video 3D non compressi sono notevolmente più grandi dei video 2D non compressi. Ad esempio, per un video 3D registrato a 30 Hz per 1 minuto a una risoluzione di 640 x 480, . La dimensione del file OBJ potrebbe superare i 50 GB, il che lo rende estremamente difficile da archiviare. Poiché sono stati fatti pochi progressi nel campo della compressione video 3D, continueremo a concentrarci su questo aspetto in futuro.

Le tecniche di proiezione digitale a frange (DFP) si basano sulla correlazione e la triangolazione tra due viste della stessa scena da angolazioni diverse, lo stesso principio impiegato dagli occhi e dal cervello umano per ottenere una visione stereoscopica. Tuttavia, a differenza di un metodo basato su stereo, DFP utilizza un videoproiettore digitale per sostituire una delle videocamere1. Il proiettore proietta rapidamente un modello sinusoidale noto sull'oggetto che la superficie dell'oggetto distorce nella visuale della telecamera. Tre di questi modelli distorti (immagini marginali) a diversi spostamenti di fase l'uno dall'altro possono essere analizzati per recuperare la profondità tramite triangolazione. L'uso di un modello noto elimina il difficile problema computazionale dell'identificazione dei punti di corrispondenza, consentendo l'acquisizione di misure di profondità alla risoluzione della fotocamera. Ad esempio, con una fotocamera 576 x 576, la tecnica può catturare 331.776 punti. Ciò consente ai sistemi DFP di misurare dettagli molto precisi come il movimento dei muscoli facciali nelle emozioni umane.
Le tecniche di imaging ottico 3D per eventi statici o quasi statici sono state ampiamente studiate negli ultimi decenni e hanno riscosso un grande successo nella progettazione di videogiochi, animazione, film, video musicali, realtà virtuale, telechirurgia e molte discipline ingegneristiche5. Sebbene esistano numerose tecniche di profilometria 3D, possono essere classificate in due categorie: metodi di contatto superficiale e metodi di superficie senza contatto. Sia la macchina di misura a coordinate (CMM) che il microscopio a forza atomica (AFM) richiedono il contatto con la superficie di misura per ottenere profili 3D con elevata precisione. Questo requisito pone severe restrizioni alla velocità dei metodi di contatto. Non possono raggiungere la velocità di misurazione in kHz con migliaia di punti per scansione.
Le tecniche di superficie senza contatto utilizzano tipicamente metodi di triangolazione ottica (ad es. visione stereo, stereo-tempo, luce strutturata). Proiettando attivamente modelli noti sugli oggetti, le tecniche di luce strutturata possono essere utilizzate per misurare le superfici senza forti variazioni locali della texture1. L'analisi delle frange è un gruppo speciale di tecniche di luce strutturata che utilizza pattern strutturati sinusoidali (noti anche come pattern a frange). Poiché questi modelli hanno intensità che variano continuamente da punto a punto in modo noto, aumentano le tecniche di luce strutturata dalla risoluzione dei pixel del proiettore alla risoluzione dei pixel della fotocamera12. Nel recente passato, le tecniche di analisi marginale sono state determinanti per ottenere immagini 3D ad alta risoluzione.
La tecnica DFP (Digital Fringe Projection) utilizza videoproiettori digitali per generare pattern di frange sinusoidali. Questa tecnica ha i meriti di un costo inferiore, una maggiore velocità e semplicità di sviluppo, ed è stata un'area di ricerca molto attiva nell'ultimo decennio. I recenti sviluppi della DFP e di tecniche simili di luce strutturata digitale sono riassunti in1-5. Per ottenere applicazioni ad alta velocità, è preferibile un proiettore DLP (Digital Light-Processing) grazie al suo meccanismo di funzionamento fondamentale. La velocità e la flessibilità di questa tecnica ci ha permesso di acquisire video 3D a 40 Hz 13 e poi successivamente a 60 Hz 6,7.
Tuttavia, esiste un limite di velocità fondamentale per la tecnica DFP tradizionale. Un proiettore DLP può scambiare solo immagini a colori a 8 bit alla frequenza di aggiornamento massima (in genere 120 Hz). Poiché i modelli di frangia tradizionali sono immagini in scala di grigi a 8 bit, possiamo codificarne tre in un'unica immagine a colori come canali di colore rosso, verde e blu. Il proiettore scambierà ogni canale (e quindi ogni modello di frangia) a tre volte la frequenza di aggiornamento (in genere 360 Hz). Tuttavia, poiché ogni fotogramma video 3D richiede tre pattern di frange, la velocità massima di acquisizione video 3D è ancora solo la frequenza di aggiornamento (120 Hz)3,14. Per superare questa limitazione hardware, abbiamo inventato una tecnica DFP modificata che utilizza la sfocatura binaria8. Invece di modelli di frangia in scala di grigi a 8 bit, questa tecnica utilizza modelli strutturati binari a 1 bit generati al computer. Questi pattern vengono sfocati utilizzando l'obiettivo del proiettore per diventare pattern pseudo-sinusoidali per DFP. Poiché i proiettori DLP sono in grado di visualizzare immagini binarie con una velocità di ordini di grandezza superiore rispetto alle immagini in scala di grigi a 8 bit, la tecnologia di sfocalizzazione binaria consente una velocità di imaging video 3D di decine di kilohertz con la stessa risoluzione delle tecniche DFP convenzionali15.
L'obiettivo generale del seguente protocollo è dimostrare l'implementazione e il funzionamento di base di un sistema DFP a sfasamento a tre fasi con defocalizzazione binaria. In primo luogo, il protocollo riguarderà la selezione e l'integrazione dei componenti necessari. Quindi, discuterà il metodo di calibrazione più semplice e facilmente accessibile per il sistema; In letteratura sono disponibili metodi di calibrazione più complessi per applicazioni specifiche16,17. Il protocollo si concentrerà quindi sulla procedura per l'acquisizione di video 3D con il sistema e sul processo di conversione delle immagini marginali in misurazioni 3D visualizzate. Infine, presenteremo alcuni risultati rappresentativi dei nostri sistemi in tempo reale e ad alta velocità.

<table><tbody><tr><td colspan="4">Nessun materiale o attrezzatura utilizzata.</td></tr></tbody></table>

imaging video tridimensionale ad alta risoluzione e ad alta velocità con tecniche di proiezione digitale con frangia

High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

Le tecniche di proiezione digitale con frange (DFP) forniscono misurazioni 3D dense di superfici che cambiano dinamicamente. Come gli occhi e il cervello umano, DFP utilizza la triangolazione tra punti corrispondenti in due viste della stessa scena ad angolazioni diverse per calcolare la profondità. Tuttavia, a differenza di un metodo basato su stereo, DFP utilizza un videoproiettore digitale per sostituire una delle telecamere1. Il proiettore proietta rapidamente un motivo sinusoidale noto sul soggetto e la superficie del soggetto distorce, nel campo visivo della telecamera. Tre modelli distorti (immagini marginali) della fotocamera possono essere utilizzati per calcolare la profondità utilizzando la triangolazione.
A differenza di altri metodi di misurazione 3D, le tecniche DFP portano a sistemi che tendono ad essere più veloci, a basso costo delle apparecchiature, più flessibili e più facili da sviluppare. I sistemi DFP possono anche raggiungere la stessa risoluzione di misurazione della telecamera. Per questo motivo, DFP e altre tecniche digitali di luce strutturata sono state recentemente al centro di un'intensa ricerca (come riassunto in1-5). Sfruttando DFP, l'unità di elaborazione grafica e gli algoritmi ottimizzati, abbiamo sviluppato un sistema in grado di acquisire, ricostruire e visualizzare dati video 3D a 30 Hz per oltre 300.000 punti di misurazione per fotogramma6,7. I metodi DFP con defocalizzazione binaria possono raggiungere velocità ancora maggiori8.
Diverse applicazioni possono trarre vantaggio dalle tecniche DFP. I nostri collaboratori hanno utilizzato i nostri sistemi per l'analisi della funzione facciale9, l'animazione facciale10, gli studi di meccanica cardiaca11 e le misurazioni della superficie dei fluidi, ma esistono molte altre potenziali applicazioni. Questo video insegnerà i fondamenti delle tecniche DFP e illustrerà la progettazione e il funzionamento di un sistema DFP binario di defocalizzazione.

Figura 1 mostra lo schema del sistema. Il sistema binario defocalizzato ad alta velocità descritto in questo video è composto da un proiettore Logic PD DLP LightCommander e da una telecamera CMOS Phantom v9.1.
Figura 2 mostra un singolo fotogramma del nostro sistema in tempo reale 3D di un volto umano. Questo sistema utilizza una telecamera da 640 x 480. Grazie all'ormai noto schema sinusoidale, siamo in grado di acquisire 640 x 480 = 307.200 misurazioni, una risoluzione sufficiente per registrare dettagli molto fini.
Figura 3 mostra un esempio di misurazione delle espressioni facciali umane in 3D a 60 Hz. In questo caso, quattro fotogrammi selezionati da una sequenza video dimostrano chiaramente la capacità del sistema in tempo reale di acquisire cambiamenti dinamici in geometrie ad alto dettaglio.
Figura 4 mostra il nostro software di visualizzazione in tempo reale utilizzato insieme al nostro sistema video 3D binario con defocalizzazione in tempo reale. Il video 3D acquisito del soggetto viene visualizzato in tempo reale sul monitor del computer alla sua destra. Questo software è stato sviluppato in C++ utilizzando la libreria OpenGL, GLSL e QT. Il computer utilizzato è un portatile Lenovo.
Figura 5 mostra telai 3D ottenuti da misurazioni su cuore di coniglio in vivo effettuate con il nostro nuovo sistema super veloce a defocalizzazione binaria. Questo sistema è in grado di registrare telai 3D a 667 Hz con una risoluzione dell'immagine di 576 x 576. È richiesta una velocità estremamente elevata per misurare la superficie del cuore senza artefatti indotti dal movimento. La ricerca sulle misurazioni cardiache è condotta in collaborazione con il Prof. Igor Efimov presso la Washington University-St. Louis (si veda11 per ulteriori dettagli); si noti che il coniglio è stato soppresso in modo umano e che le immagini sono state acquisite mentre il cuore era ancora in attività.
<img alt="Diagramma di imaging a luce strutturata con equazioni di proiezione; l'allestimento proiettore-cammina analizza i modelli." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 1"> 
Figura 1. Schema del sistema di imaging video 3D. In questo sistema, un proiettore DLP ad alta velocità proietta in rapida successione tre immagini binarie sfalsate in fase sul soggetto. Viene utilizzata una telecamera CMOS ad alta velocità per acquisire le tre immagini di frange una alla volta, al fine di calcolare la profondità.
<img alt="Processo di ricostruzione facciale 3D; visualizzazione della mesh; tecnica di modellazione digitale; studio antropometrico." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 2"> 
Figura 2. Misurazioni 3D di un volto umano con risoluzione di 640 x 480, che rivelano dettagli fini. Da sinistra a destra: la texture catturata simultaneamente perfettamente allineata con la geometria, una vista ombreggiata della geometria, la vista a wireframe che mostra la densità dei punti, un ingrandimento dell'area del naso e un ingrandimento della regione oculare.
<img alt="Morfing dell'espressione facciale 3D, trasformazione digitale, analisi visiva, diagramma di sequenza." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 3"> 
Figura 3. Quattro fotogrammi selezionati da un video 3D della formazione di un'espressione facciale. Il video è stato acquisito a 60 Hz con una risoluzione di 640 x 480. Questi fotogrammi evidenziano i cambiamenti geometrici del volto della donna mentre passa da un'espressione neutra a un sorriso.
<img alt="Impostazione del riconoscimento facciale con scansione ottica e esperimento di imaging 3D che mostra risultati in tempo reale." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figura 4"> 
Figura 4. Acquisizione, elaborazione e rendering video 3D in tempo reale. Le misurazioni 3D vengono visualizzate in tempo reale sullo schermo del computer alla destra del soggetto.
<img alt="Modelli cardiaci 3D; diagramma che mostra diverse viste rotazionali per l'analisi di immagini mediche." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 5"> 
Figura 5. Acquisizione di un cuore di coniglio in vivo mediante il nostro sistema super veloce di imaging video 3D. Il cuore batte a circa 200 battiti/min. La frequenza di acquisizione 3D era di 166 Hz con una risoluzione dell'immagine di 576 x 576. Si vedano11 per ulteriori dettagli.

Questo video descrive i fondamenti delle tecniche di proiezione digitale a frange, che forniscono misurazioni 3D dense di superfici che cambiano dinamicamente. Dimostra anche la progettazione e il funzionamento di un sistema di sfocatura binaria ad alta velocità basato su queste tecniche.

Imaging video tridimensionale ad alta risoluzione e ad alta velocità con tecniche di proiezione digitale con frangia

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses ...

L'obiettivo generale di questa procedura è acquisire video 3D ad alta risoluzione a una velocità pari o superiore a quella in tempo reale. Questo risultato si ottiene proiettando inizialmente immagini di modelli di frange sinusoidali sull'oggetto a elevata velocità mediante un proiettore a elaborazione digitale della luce. Tre modelli di coseno sfasati vengono proiettati in sequenza per ottenere un'elevata precisione.Una telecamera viene utilizzata per acquisire queste immagini da un altro angolo di osservazione. Il secondo passaggio consiste nel calcolare la fase avvolta a partire da ciascun insieme di tre immagini di frange. Questo viene effettuato utilizzando la funzione arcotangente e i valori di intensità delle immagini.Successivamente, le fasi sono state riportate in forma continua per eliminare le discontinuità di due pi greco risultanti dalla funzione arcotangente. L'ultimo passaggio consiste nel ricavare la profondità a partire dalla fase riportata in forma continua dell'oggetto. Tale valore corrisponde alla differenza tra le mappe di fase riportate in forma continua dell'oggetto e del piano di calibrazione, opportunamente scalata e traslata mediante costanti determinate utilizzando un oggetto di riferimento.In definitiva, i frame di dati risultanti possono essere visualizzati utilizzando software grafici. Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ad altri metodi esistenti, come la scansione laser, è la capacità di fornire sia un'elevata risoluzione che un'elevata velocità. Poiché vengono proiettati sul soggetto dei modelli sinusoidali noti, è possibile recuperare un punto dati 3D per ogni pixel della fotocamera utilizzata, con una fotocamera da 576 per 576 pixel.È possibile recuperare oltre 300.000 punti dati 3D per ogni fotogramma. Sebbene questo metodo abbia potenziali applicazioni mediche, come la cattura della formazione delle espressioni facciali o della superficie pulsante di un cuore, può essere applicato anche a numerose altre aree di studio. Permette la cattura del movimento facciale ad alta risoluzione per l'uso in film e videogiochi, oppure un metodo avanzato di videoconferenza.Potrebbe inoltre essere utilizzato per rilevare difetti in un ambiente produttivo. La dimostrazione visiva di questo metodo è fondamentale ai fini della calibrazione. I passaggi di elaborazione sono difficili da apprendere a causa dell'aspetto visivo del sistema e delle sue misurazioni.Il modo più semplice e immediato per rilevare problemi è un'esame visivo specializzato. Il primo passo consiste nel generare i modelli di frange che verranno proiettati. Questi vengono preparati in anticipo utilizzando un ambiente di programmazione per immagini, in questo caso matlab.In questo video ci si concentrerà sull'uso di modelli binari. Per produrre un modello binario sfocato, utilizzare una tecnica di dithering per generare modelli sinusoidali impiegando esclusivamente pixel neri e bianchi puri. Creare tre immagini del modello sfasate l'una rispetto all'altra di due pi greco diviso tre, come richiesto dall'algoritmo di spostamento di fase a tre passi.In questa dimostrazione, vengono prodotte due ulteriori serie di tre per la tecnica multifrequenza, che può catturare variazioni di profondità più nette. Successivamente, selezionare un proiettore digitale ad alta velocità con impostazione monocromatica. Utilizzare il software fornito con il proiettore per caricare le immagini necessarie allo spostamento di fase.Ora, scegliere una telecamera in bianco e nero C, CD o COS con la velocità di acquisizione corretta per il sistema. Tenere presente che la telecamera dovrà acquisire l'intero set di immagini di frange per ogni fotogramma video al fine di determinare la distanza alla quale il proiettore deve essere posizionato rispetto all'oggetto. Spostare il proiettore rispetto a una superficie piana di grandi dimensioni quando l'estensione verticale e orizzontale dell'immagine è leggermente superiore a quella dell'oggetto da studiare.Misurare la distanza tra il proiettore e la parete. Utilizzare l'angolo di campo desiderato a questa distanza e le dimensioni del sensore della telecamera per determinare la lunghezza focale dell'obiettivo. L'ultimo passaggio di configurazione consiste nel determinare la separazione angolare tra il proiettore e la telecamera con un ampio angolo tra questi componenti.La triangolazione tra punti caratteristici è ovvia, ma un numero maggiore di caratteristiche viene perso nell'ombra. Con un angolo ridotto, la triangolazione diventa difficile, aumentando il rumore nei risultati. In genere, un angolo compreso tra 10 e 15 gradi rappresenta un buon compromesso.È preferibile eseguire la calibrazione immediatamente prima dell'acquisizione dei dati. Per un sistema binario con defocalizzazione, defocalizzare l'obiettivo di proiezione finché gli schemi nel piano di imaging non assomigliano a sinusoidi di alta qualità. Ciò potrebbe richiedere un processo iterativo di analisi dei dati di prova e regolazione dell'obiettivo.Se le frange si confondono tra loro, il proiettore è troppo sfocato. Se all'interno del modello sono visibili dei puntini, il proiettore è troppo a fuoco. Ora, posizionare una lavagna bianca e piatta nei campi visivi sia della telecamera che del proiettore.Proiettare la prima delle immagini di frange sulla lavagna. Successivamente, acquisirla con il progetto della telecamera e registrare le immagini di frange rimanenti. Allo stesso modo, salvare queste immagini di frange per la fase di elaborazione dei dati, etichettandole come piano di calibrazione.Successivamente, posizionare un oggetto di dimensioni note nel campo visivo del sistema. In questo caso, si utilizza un cubo di schiuma rigida ricoperto da quadrati di schiuma adesiva diffusiva. Proiettare la stessa serie di immagini di frange sul cubo.Acquisire ciascuna immagine con la fotocamera. Salvare le immagini acquisite per la fase di elaborazione, etichettandole come cubo di calibrazione. Per raccogliere i dati.Posizionare il soggetto sul piano focale della telecamera, proiettare sul soggetto immagini di frange e acquisirle. È tipicamente richiesta un'alta velocità per una corretta acquisizione del movimento a velocità elevata. L'occhio umano può vedere soltanto le frange.Nell'interferenza temporale. Utilizzare le immagini acquisite per assistere nelle regolazioni del diaframma della fotocamera. Per ottimizzare il livello di luce, le immagini delle frange dovrebbero essere il più luminose possibile, ma non saturate.Il passo successivo è l'elaborazione successiva dei dati. Nell'algoritmo a spostamento di fase a tre passi, la fase è l'argomento della funzione coseno che determina la posizione di un punto all'interno del modello sinusoidale. È stato implementato un algoritmo per determinare questa fase in ogni punto a partire dalle immagini delle frange; la fase calcolata, detta avvolta, rientra nell'intervallo.PI negativi a PI applicano questo algoritmo al piano e al cubo di calibrazione e ai dati del soggetto. Quindi, rimuovono l'avvolgimento delle mappe di fase utilizzando un altro algoritmo per aggiungere o sottrarre due pi greco nei salti di fase. Nella tecnica multifrequenza, le mappe di fase avvolte per ciascuna frequenza vengono combinate per produrre un'unica mappa di fase non avvolta; a questo punto, è importante riesaminare il passaggio di calibrazione. Eseguire una sezione trasversale orizzontale dal centro della mappa di fase del piano di calibrazione.Rimuovere il profilo principale per ottenere una stima dell'errore di fase. Se il pattern proiettato fosse troppo focalizzato, l'errore risulterebbe elevato. Regolare l'obiettivo del proiettore secondo necessità per ottenere un errore entro il range previsto.Negativo da 0,1 a 0,1 radianti. Successivamente, un terzo algoritmo calcola la profondità del cubo di calibrazione. Questo valore corrisponde alla differenza tra le mappe di fase del cubo di calibrazione e del piano di riferimento.Da questo si determina un fattore di scala. La profondità del soggetto viene calcolata sottraendo la mappa di fase del piano di riferimento da quella del soggetto e applicando il fattore di scala. I dati possono ora essere salvati per la visualizzazione in MATLAB o in altri software grafici 3D.La tecnica consente l'acquisizione in tempo reale ad alta velocità di immagini tridimensionali di un volto umano con una risoluzione sufficientemente elevata da rivelare dettagli fini. L'insieme di tre immagini a sinistra mostra l'intero volto visualizzato in modalità 2D, con texture, sovrapposizione, ombreggiatura, illuminazione e wire frame. Al centro è mostrato un ingrandimento in modalità wire frame dell'area del naso.Si noti che la densità dei punti a destra è una vista ingrandita della regione intorno all'occhio. Queste immagini sono state prodotte utilizzando schemi di frange sinusoidali. Qui viene mostrato un video 3D della formazione di un sorriso.Il video è stato acquisito a 60 hertz con una risoluzione di 640 per 480; sono stati utilizzati modelli di frange sinusoidali. È possibile eseguire video 3D in tempo reale, acquisendo, elaborando e visualizzando. In questo video, le misurazioni 3D vengono mostrate a 30 hertz sullo schermo del computer.Come ultimo esempio delle capacità di questo metodo, viene mostrata l'acquisizione video 3D di un cuore di coniglio vivo. Utilizzando la defocalizzazione binaria, la frequenza cardiaca era di circa 200 battiti al minuto. La frequenza di acquisizione 3D era di 166 hertz con una risoluzione di 576 per 576.Una velocità elevata era necessaria per evitare artefatti di movimento. Una volta padroneggiata la calibrazione, l'acquisizione dei dati e l'elaborazione dei dati possono essere completate in poche ore se eseguite correttamente. Con un software di elaborazione progettato per la velocità, molti, molti risultati del processore possono essere visualizzati sullo schermo del computer in tempo reale dopo il suo sviluppo.Questa tecnica ha aperto la strada ai ricercatori nel campo della meccanica della superficie cardiaca per studiare la geometria superficiale dinamica di un cuore di coniglio in battito mediante dati video 3D ad alta risoluzione. Dopo aver visto questo video, si dovrebbe avere una comprensione di base su come progettare e utilizzare un sistema video 3D ad alta risoluzione e ad alta velocità. In particolare, si dovrebbe essere familiari con i concetti alla base della proiezione digitale di frange con modelli binari focalizzati e con il metodo di calibrazione del piano di riferimento.Dovresti inoltre essere in grado di riconoscere la differenza tra buone e cattive mappe di fase non avvolte.

high-resolution-high-speed-three-dimensional-video-imaging-with

Research

Ricerca

JoVE Journal

Engineering

Ingegneria

Imaging video ad alta risoluzione, ad alta velocità e tridimensionale con tecniche di proiezione di frange digitali

Non distruttivo di visualizzazione volume può essere raggiunto solo con tecniche tomografiche, di cui il più efficiente è la tomografia a raggi X micro computerizzata (TAC).

Ad alta risoluzione di immagini 3D Ex-Vivo I campioni biologici da Micro CT

La costruzione completa di una consuetudine, in tempo reale del sistema di imaging confocale scansione è descritto. Questo sistema, che può essere facilmente utilizzato per il video-rate microscopia e microendoscopy, consente una vasta gamma di geometrie e le applicazioni di imaging non accessibili utilizzando le normali sistemi commerciali confocale, ad una frazione del costo.

Video-tasso di Microscopia confocale e scansione Microendoscopy

Lensfree ottico tomografia è una tecnica tridimensionale microscopia che offre una risoluzione spaziale di &lt;1 um x &lt;1 um x &lt;3 pm di x, y e Z, rispettivamente, per un grande volume di imaging di 15-100...

Lensfree On-chip Tomographic Microscopia Utilizzando Multi-angolo di illuminazione e Pixel Super-risoluzione

Le posizioni tridimensionali di oggetti debolmente scattering possono essere identificati univocamente tramite linea digitale microscopia olografica (DIHM), che comporta una modifica minore ad un microscopio standard. Il nostro software utilizza un semplice euristica di imaging accoppiato con Rayleigh-Sommerfeld back-propagation cedere la posizione tridimensionale e la geometria di un oggetto fase microscopico.

Digital Inline Holographic Microscopy (DIHM) dei soggetti debolmente di scattering

Un metodo per superare il limite di diffrazione ottica è presentato. Il metodo include un processo in due fasi: il recupero di fase ottica utilizzando l'algoritmo iterativo Gerchberg-Saxton, e spostamento sistema di imaging seguita dalla ripetizione del primo passo. Un sinteticamente maggiore apertura dell'obiettivo è generata lungo la direzione di movimento, producendo risoluzione di immagini superiore.

Tempo Multiplexing Super Risoluzione Tecnica di imaging da una piattaforma mobile

Le informazioni spazio-temporali sulle proteine dinamiche all'interno delle cellule vive sono fondamentali per comprendere la biologia. Un tipo di microscopia a super-risoluzione chiamata microscopia ad illuminazione strutturata in 3D veloce (f3D-SIM) rivela informazioni uniche sull'anello Z citocinetico nei batteri: sia il suo aspetto simile a una perlina che la rapida dinamica di FtsZ all'interno dell'anello.

Super-Resolution Imaging del Cytokinetic Z Anello in batteri vivi Uso di Fast 3D Structured Illumination Microscopy (F3D-SIM)

Quadridimensionale (4D) di imaging viene utilizzato per studiare il comportamento e le interazioni tra i due tipi di endosomi a vivere terminazioni nervose vertebrati. Movimento di queste piccole strutture è caratterizzata in tre dimensioni, permettendo conferma di eventi come endosomi fusione ed esocitosi.

Visualizzazione del endosome Dynamics in Vivere terminazioni nervose con quattro-dimensionale imaging di fluorescenza

Vi presentiamo una riflessione compatto sistema olografico digitale (CDHM) per l'ispezione e la caratterizzazione di dispositivi MEMS. Lo dimostra una lente-less con un'onda d'ingresso divergente fornendo naturale ingrandimento geometrico. Entrambi gli studi statici e dinamici sono presentati.

Lens-meno compatta digitale olografico microscopio per MEMS di ispezione e caratterizzazione

Descriviamo un protocollo dettagliato utilizzando la microscopia episcopica ad alta risoluzione per acquisire immagini tridimensionali (3D) di embrioni di topo. Questo protocollo migliorato utilizza un metodo di preparazione dei tessuti modificato per migliorare la penetrazione del colorante fluorescente, consentendo così l'analisi morfometrica di campioni sia di piccole che di grandi dimensioni.

Rapida acquisizione di immagini 3D utilizzando ad alta risoluzione Episcopica Microscopia

Presentiamo un protocollo per creare un filmato in tempo reale di un pacchetto di onde rotazionali molecolari utilizzando una configurazione di imaging di esplosione di Coulomb ad alta risoluzione.

Direct Imaging di laser-driven ultraveloce rotazione molecolare

Vi presentiamo un protocollo per registrare una serie di ologrammi analogici a colori ultra realistici, che mostrano la stessa luminosità, trasparenza e colori omogenei, su emulsioni olografiche ultra-sottili di alodi d'argento per la fabbricazione di un 3D olografico dinamico Visualizzazione.

Registrazione di ologrammi analogici a colori ultra realistici da utilizzare in un display ologramma in movimento

Impara la proiezione digitale con frangia per catturare video tridimensionali ad alta risoluzione e alta velocità. Questa tecnica consente di ottenere oltre 300.000 punti dati 3D per frame con applicazioni in neuroscienza e biologia.

Imaging video tridimensionale ad alta risoluzione e ad alta velocità con tecniche di proiezione digitale con frangia

Esplora altri video