February 12th, 2014
Optik kırılma limiti aşmak için bir yöntem sunulmuştur. Optik tekrarlayıcı Gerchberg-Saxton'dan algoritması kullanılarak faz alma ve ilk aşamanın tekrar takip görüntüleme sistemi vites: Bu yöntem, iki aşamalı bir süreci içerir. Bir sentetik lens açıklığı artan daha yüksek görüntü çözünürlüğü verimli, hareket yönü boyunca oluşturulur.
Bu prosedürün genel amacı, bir tarama görüntüleme platformunun lens açıklığını sentetik olarak arttırmaktır. Bu, önce sistemin optik ekseni boyunca hareket ederken bir hedefin üç düşük çözünürlüklü, farklı şekilde bulanıklaştırılmış görüntüsünün yakalanmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım, tüm görüntüleme sistemini dik olarak kaydırmak ve ardından hedefin üç bulanık görüntüsünü çekmektir.
Ardından, görüntüleme sistemini optik eksenin diğer tarafına kaydırın ve hedefin üç tane daha bulanıklaştırılmış görüntüsünü yakalayın. Son adım, optik alanları belirlemek için optik fazları sayısal olarak almak ve ardından süper çözünürlüklü bir görüntü elde etmek için bunları düzgün bir şekilde birleştirmektir. Sonuç olarak, hareket yönü boyunca sentetik olarak artırılmış bir lens açıklığı oluşturulur ve daha yüksek görüntüleme çözünürlüğü elde edilir.
Önerilen tekniğin diğer zaman çoğullama süper çözme yaklaşımlarına göre ana avantajı, tekniğimizin pasif olması ve bu nedenle süper çözülmüş görüntüyü elde etmek için daha sonra kullanılmayan kodlama modellerinin projeksiyonunu gerektirmemesidir, Bu deney normalde göreceli karanlıkta gerçekleştirilir. Bununla birlikte, videonun bir kısmı ışık açıkken çekilir Protokolü daha iyi görselleştirmek için, lazer ışını genişletici merceğin ve kameranın aynı optik eksende kaba hizalanmasıyla kuruluma başlayın. Optik eksene dik olarak ince hareketlere izin vermek için hem lensi hem de kamerayı bir çeviri aşamasına monte edin.
Ek olarak, optik eksene paralel küçük hareketler için kamerayı bir çeviri aşamasına monte edin. Lazeri açın ve ışığın lensin merkezinden geçtiğinden emin olmak için diyaframlı bir iris kullanın. Ardından, kamerayı açın ve lazer ışınının hizalamasını kontrol etmek için doğrusal Z aşamasını kullanın.
Hizalandığında, bulanıklaştırıldığında, kamera yalnızca noktanın boyutunun değişmesine neden olur, ancak noktanın yanal kaymasına neden olmaz. Hizalama tamamlandıktan sonra, ışın genişleticinin önüne bir ABD Hava Kuvvetleri test hedefi yerleştirin. Hedefi, içinden geçen ışık merceğin merkezinden geçecek şekilde yerleştirin.
Hedefi odaklamak için doğrusal Z aşamasını kullanın. Kameranın bu ilk xz konumu, ankraj noktası görevi görecektir. Odak elde edildiğinde, 0,1 inç kare diyafram açıklığını yerleştirin ve hedefin ilk görüntüsünü yakalayın.
Şimdi doğrusal Z aşamasını ayarlayın. Kamerayı hedeften 0,2 inç uzağa kaydırmak için kullanın. Hedefin ikinci bir görüntüsünü yakalayın, kamerayı 0,2 inç daha uzağa hareket ettirin.
Üçüncü bir resim çekin. Bu üç görüntü B serisi olarak anılacaktır. Devam etmeden önce kamerayı orijinal bağlantı konumuna geri getirin.
Ankraj konumuna döndükten sonra, doğrusal X kademe kaymasını kullanmaya başlayın. Tüm görüntüleme sistemi yanal olarak pozitif 0,1 inçlik bir mesafe. Görüntüleme sistemi artık lazer ışınının merkezinden uzaktadır.
Bu konumdan hedefin bir görüntüsünü yakalayın. Kamerayı hedeften 0.2 inç uzaklaştırmak için Z aşamasını ayarlayın. Bir görüntü çekin, ardından 0,2 inç daha geriye taşıyın.
Hedefin üçüncü bir görüntüsünü alın. Bu üç görüntü A serisi olarak anılacaktır. Kamerayı bağlantı konumuna getirin.
Bağlantı konumundan başlayarak kamera negatifini 0,1 inç kaydırın. Diğer serilerle aynı Z konumlarında üç görüntü daha yakalayın. Bu görüntüler C serisi olacak.
Kamera sadece alan yoğunluğunu yakaladığı için optik faz bilgisi kaybolur. Onu kurtarmak ve optik alanı bulmak için sayısal üç düzlem yöntemini kullanın. Her görüntü serisinin optik alanı bulunduktan sonra, B serisinin optik alanını A serisi için oynayan lense geri yaymak için fenal boş alan integralini kullanın.
Alanın, optik eksene göre konumunu yansıtacak şekilde kaydırıldığından emin olun. Boş alan, optik alanını mercek düzlemine yayar. Optik eksenin altındaki C serisi için aynı adımları tekrarlayın.
Birleştirmek için üç alanı toplayın ve diyafram boyutunu sentetik olarak artırın. Son olarak, boş alan elde edilen alanı görüntü düzlemine yayar. Deneyde kullanılan hedef, burada yüksek çözünürlüklü bir görüntüde gösterilen negatif 1951 USAF test hedefiydi.
Bunu, optik eksen üzerindeki ankraj konumunda çekilen düşük çözünürlüklü görüntüyle karşılaştırın. Süper çözümlenmiş görüntüde çözünürlük çubuklarının hiçbiri görünmez. Dikey çubuklar sağdaki üçüncü öğeye kadar görünür.
Diyafram açıklığı yalnızca X yatay yönünde arttırıldığından, yatay çubukların çözünürlüğünde herhangi bir gelişme olmamıştır. Bu videoyu izledikten sonra, görüntüleme platformunun hareketini ve sayısal hesaplamayı kullanarak lens diyaframını sentetik olarak artıran pasif bir süper çözünürlük sisteminin nasıl yapıldığını iyi anlamış olmalısınız. Gördüğünüz gösteri optik bir tezgah üzerinde olmasına rağmen, önerilen konsept gerçek havadan görüntüleme sistemleri için uygundur.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Bu makale, optik faz geri alma ve görüntüleme sistemi kaydırma sürecini içeren iki aşamalı bir işlemle optik diffraksiyon sınırını aşma yöntemi sunmaktadır. Teknik, sentetik olarak artırılmış lens diyafram açıklığına olanak tanır ve bu da gelişmiş görüntüleme çözünürlüğüne neden olur.
This technique addresses the challenge of achieving high-resolution imaging in dynamic environments where traditional optical systems are limited by diffraction and platform motion. By synthetically increasing the effective lens aperture through passive optical phase retrieval and controlled platform shifting, the method enhances predictive confidence in target detection and characterization. It supports early discovery workflows by enabling reliable imaging data collection from moving platforms, reducing mechanistic ambiguity in surveillance and reconnaissance applications.
The method fits within the discovery continuum by enhancing imaging readiness during early hypothesis testing and supporting scalable data generation for lead identification stages.