Оптические датчики широко используются в биомедицинской, химической и пищевой промышленности и обеспечивают высокую чувствительность к изменениям показателя преломления в окружающей среде благодаря специфическому распределению электромагнитного поля собственных мод (резонансных состояний). Чувствительность датчика сильно зависит от его материала и структуры. В этом обзоре мы сосредоточились на анализе кремниевых волноводов как перспективном компоненте миниатюризации оптических датчиков и плазмонных датчиках показателя преломления без флуоресцентной маркировки. Представлены новейшие разработки специальных типов плазмонных структур, таких как волноводы металл-изолятор-металл, и их применение в датчиках показателя преломления. Анализируются многочисленные типы плазмонных волноводов, их геометрические структуры, материалы и процессы изготовления, а также возможные энергетические потери. Важной частью обзора является обсуждение спектральных характеристик недавно предложенных датчиков показателя преломления с акцентом на их чувствительность и показатели качества.
Компьютерная оптика
2020. — Выпуск 3
Содержание:
Hybrid optical modes in a one-dimensional photonic crystal with a resonant nanocomposite defect bounded by a metallic layer are studied. The nanocomposite consists of spherical metallic constituents, that are distributed in a dielectric matrix. Transmittance, reflectance, and absorbance spectra of this structure, which is shined by light with normal incidence, are calculated. The possibility of control of the hybrid modes spectral characteristics by changing the thickness of the layer adjacent to the metal, the number of layers, and the nanocomposite filling factor is shown.
Ключевые слова
Исследуются волноводные режимы оптического диапазона в плёнке полупроводника с обкладками из графена. Показана зависимость модовых характеристик от химического потенциала графена и толщины плёнки. Построены дисперсионные зависимости для первых волноводных мод, частотные зависимости их групповой и фазовой скоростей, распределение плотности потока энергии в структуре. Показано наличие спектральных интервалов, в которых наблюдается малая фазовая и отрицательная групповая скорость волноводных мод. Установлена возможность перестройки волноводного режима за счёт изменения химического потенциала графена и толщины плёнки полупроводника.
Ключевые слова
Показано, что в остром фокусе у лазерного пучка с линейной поляризацией имеет место только поперечное распределение вектора плотности спина (фотонные колёса или фотонный вертолет). Для оптического вихря с линейной поляризацией из-за орбитально-спиновой конверсии в фокусе появляются продольные и поперечные компоненты вектора плотности спина. Экспериментально продемонстрирована спин-орбитальная конверсия, когда Гауссов пучок с круговой поляризацией в фокусе формирует поперечный поток энергии (орбитальный угловой момент), который передаётся микрочастице, вращая вокруг центра масс. Смена направления круговой поляризации (с левой круговой на правую) меняет направление вращения микрочастицы. Показано также, что вихревой пучок с любым целым топологическим зарядом и азимутальной поляризацией в фокусе формирует вектор плотности спина только с осевой проекцией (полная магнетизация), а поперечного спина нет.
Ключевые слова
Исследовано влияние дифракции на коэффициент направленного светопропускания решёточных оптических фильтров, предназначенных для смарт-окон. Фильтр имеет угловое селективное светопропускание за счёт двух тонкоплёночных решёток, образованных «непропускающими» (поглощающими, отражающими или рассеивающими) параллельными полосами на поверхностях окна с одинарным или двойным остеклением. Приведены методы расчёта оптимального угла наклона двух решёток фильтра, их взаимного расположения на разных поверхностях окна и ширин полос обеих решёток для минимизации светопропускания в конкретную дату и время суток при заданных значениях широты и долготы здания, азимута ориентации окна. Разработан метод расчёта дифракции на входной и выходной решётках фильтра при сложной траектории движения Солнца относительно окна и соответствующем изменении угла падения солнечных лучей на решётки. Для оценки уменьшения коэффициента светопропускания фильтра из-за влияния дифракции в расчётную формулу введён дополнительный сомножитель. Проведены расчёты геометрических параметров фильтров и дифракции. Значения дифракционного сомножителя составляют 0,9999992 и 0,9999998 для окон с одинарным или двойным остеклением соответственно, т. е. влиянием дифракции на светопропускание решёточного фильтра можно пренебречь.
Ключевые слова
В данной работе рассмотрена задача восстановления комплексных коэффициентов суперпозиции мод Лагерра-Гаусса по интенсивности поля в некоторой плоскости, перпендикулярной оси распространения на заданном расстоянии с использованием алгоритма Левенберга-Марквардта и Брента. Показана эффективность применения поэтапной оптимизации для восстановления комплексных коэффициентов суперпозиции не только на модельных, но и на экспериментальных распределениях интенсивности. Алгоритм можно использовать при оптической передаче информации через турбулентную атмосферу для обработки принимаемых распределений интенсивности оптического сигнала.
Ключевые слова
Image processing is an effective method for characterizing various two-phase gas/liquid flow systems. However, bubbly flows at a high void fraction impose significant challenges such as diverse bubble shapes and sizes, large overlapping bubble clusters occurrence, as well as out-of-focus bubbles. This study describes an efficient multi-level image processing algorithm for highly overlapping bubbles recognition. The proposed approach performs mainly in three steps: overlapping bubbles classification, contour segmentation and arcs grouping for bubble reconstruction. In the first step, we classify bubbles in the image into a solitary bubble and overlapping bubbles. The purpose of the second step is overlapping bubbles segmentation. This step is performed in two subsequent steps: at first, we classify bubble clusters into touching and communicating bubbles. Then, the boundaries of communicating bubbles are split into segments based on concave point extraction. The last step in our algorithm addresses segments grouping to merge all contour segments that belong to the same bubble and circle/ellipse fitting to reconstruct the missing part of each bubble. An application of the proposed technique to computer generated and high-speed real air bubble images is used to assess our algorithm. The developed method provides an accurate and computationally effective way for overlapping bubbles segmentation. The accuracy rate of well segmented bubbles we achieved is greater than 90 % in all cases. Moreover, a computation time equal to 12 seconds for a typical image (1 Mpx, 150 overlapping bubbles) is reached.
Ключевые слова
При решении ряда задач космической навигации возникает вопрос об определении параметров движения космического аппарата и элементов ориентирования целевой аппаратуры, установленной на борту, по получаемым координатам зарегистрированных изображений звёзд. При этом в поле зрения съёмочной системы могут попадать посторонние объекты, снижающие вероятность правильного распознавания: активные спутники, естественный и искусственный космический мусор. Отсюда возникает необходимость фильтрации изображений звёздного неба от подобных помех. Если же объектами распознавания являются находящиеся в околоземном пространстве тела, то в данном случае сами изображения звёзд выступают в роли помех. Кроме того, поскольку обнаружение и каталогизация этих объектов с Земли затрудняется их малыми размерами, влиянием атмосферы, а также другими техническими трудностями, целесообразно использовать уже имеющуюся аппаратуру на борту космических аппаратов для решения подобной задачи. В работе представлены существующие алгоритмы распознавания групп звёзд, а также их классификация. Предложен структурно-топологический подход идентификации групп небесных светил, основанный на свойствах огибающих многоугольников, используемых при построении топологических конфигураций звёзд. Описаны особенности при построении топологических конфигураций на анализируемом множестве точек, а также принципы обнаружения динамического космического объекта в их пределах. Показаны результаты численных экспериментов, выполненные с применением разработанного алгоритма на картах звёздного неба и модельных сценах.
Ключевые слова
Some computer vision tasks become easier with known camera calibration. We propose a method for camera focal length, location and orientation estimation by observing human poses in the scene. Weak requirements to the observed scene make the method applicable to a wide range of scenarios. Our evaluation shows that even being trained only on synthetic dataset, the proposed method outperforms known solution. Our experiments show that using only human poses as the input also allows the proposed method to calibrate dynamic visual sensors.
Ключевые слова
В работе рассматривается новый метод обнаружения контуров на полутоновых изображениях. Предлагаемый метод базируется на применении весовой модели изображения, которая позволяет оценить его пиксели с точки зрения их значимости для восприятия. При этом наиболее значимыми являются пиксели, в которых проявляются характерные особенности изображения, в том числе перепады яркости на границах областей. Для оценки значимости пикселей предлагается процедура анализа вклада соответствующих им вейвлет-коэффициентов на различных масштабных уровнях в общую энергию изображения. Описанный метод обнаружения контуров предусматривает построение весовой модели, определение направлений линейных сегментов вдоль границ на весовом изображении, анализ значимости пикселей и связывание значимых пикселей. Достоинством метода является высокая скорость работы (соответствующий детектор контуров работает в среднем в четыре раза быстрее детектора Кэнни). Кроме этого, в работе описан детектор значимых областей на изображении, основанный также на весовой модели. Предложенный подход может быть использован в различных системах обработки информации и управления на основе методов и средств компьютерного зрения, в том числе системах управления и навигации беспилотных транспортных средств, дистанционного зондирования Земли, системах обнаружения дефектов дорожного покрытия, биометрических системах и др.
Ключевые слова
В статье предлагается способ управления качеством передачи мелких структур изображений в стандарте JPEG2000 на основе автоматической регулировки параметров квантования коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования. Описывается алгоритм настройки параметров шкалы квантования по субдиапазонам трансформации коэффициентов ДВП в зависимости от заданных (допустимых) искажений. Для объективной оценки качества изображений использованы числовые меры искажений мелких деталей в нормированной колометрической системе N-CIELAB, по которым выполняется анализ их структурных признаков. Приводятся результаты экспериментальных исследований анализа качества изображений и эффективности сжатия в зависимости от параметров квантования в разработанном адаптивном алгоритме сжатия. Также приводятся результаты оценки быстродействия алгоритма, которые могут быть использованы для практического применения в мультимедийных приложениях.
Ключевые слова
Crop growth monitoring is an important phenomenon for agriculture classification, yield estimation, agriculture field management, improve productivity, irrigation, fertilizer management, sustainable agricultural development, food security and to understand how environment and climate change effect on crops especially in Russia as it has a large and diverse agricultural production. In this study, we assimilated monthly crop phenology from January to December 2018 by using the NDVI time series derived from moderate to high Spatio-temporal resolution Sentinel and Landsat data in cropland field at Samara airport area, Russia. The results support the potential of Sentinel and Landsat data derived NDVI time series for accurate crop phenological monitoring with all crop growth stages such as active tillering, jointing, maturity and harvesting according to crop calendar with reasonable thematic accuracy. This satellite data generated NDVI based work has great potential to provide valuable support for assessing crop growth status and the above-mentioned objectives with sustainable agriculture development.
Ключевые слова
Статья посвящена координатной привязке сканирующего зондового микроскопа к исследуемой поверхности. Координатная привязка имеет большое значение при исследованиях одних и тех же объектов различными зондами и в различных средах. В качестве объекта такой привязки предложено использовать реперные отметки, нанесённые на поверхность наноиндентором вдоль прямой линии через равные промежутки. Описан порядок смещения поля зрения микроскопа в процессе обнаружения реперных отметок. Представлен алгоритм их распознавания. Алгоритм основан на корреляционном анализе изображения с помощью эталонного изображения отметки с последующим выделением особых точек изображения по локальным максимумам коэффициента корреляции. При этом использовались дескриптор взаимных расстояний между парами особых точек и коэффициент Пирсона в качестве количественного критерия распознавания. Рассмотрено три варианта эталонов: окружность, круг с градиентной заливкой и круг со сплошной заливкой. Установлено, что количество особых точек может существенно превышать количество реперных отметок. Описан метод пороговой фильтрации особых точек по значениям коэффициента корреляции. Данная фильтрация подразумевает исключение особых точек, в окрестностях которых разность максимального и минимального значения коэффициента корреляции не превышает заданного порога. Представлены результаты, подтверждающие работоспособность предложенных алгоритмов. Выработаны рекомендации по выбору настроек алгоритмов распознавания и фильтрации.
Ключевые слова
В статье рассматривается разработка метода визуального внимания на основе ранжирования вершин графа по разнородным признакам изображений. Целью исследований является создание метода, позволяющего с высокой точностью обнаруживать объекты на изображениях с низким цветовым контрастом выделяемых и фоновых областей. Для вычисления области значимости изображение предварительно сегментируется на регионы. На основе регионов строится граф. Каждый регион связан со смежными регионами, а также с областями, примыкающими к смежным регионам. Регионы являются вершинами графа. Вершины графа ранжируются по признакам соответствующих областей изображения. Область значимости выделяется на основе запросов фоновых областей. К фоновым областям относятся регионы, примыкающие к краям изображения. В существующем подходе визуального внимания на основе ранжирования вершин графа использовались только цветовые признаки изображения. В предлагаемом методе для повышения точности дополнительно используются текстурные признаки и признаки формы. Для вычисления текстурных признаков используется функция энергии Габора. При анализе формы рассчитывается расстояние между центрами регионов. Результаты экспериментов представлены на тестовых изображениях. Построены кривые точности-полноты, показывающие преимущество разработанного метода.
Ключевые слова
Производится адаптация параметризованных алгоритмов интерполяции к задаче комплексирования многомерных сигналов различного разрешения. Конкретизируются интерполирующие функции, правила переключения между ними и локальные признаки, на основе которых осуществляется выбор интерполирующей функции в каждой точке сигнала. Производится оптимизация параметризованных алгоритмов интерполяции, исходя из минимизации погрешности интерполяции. Рекуррентная схема оптимизации интерполятора рассматривается для ситуации недоступности интерполируемых отсчётов на этапе настройки интерполяционной процедуры. Производятся вычислительные эксперименты по исследованию предложенных интерполяторов при комплексировании реальных многомерных сигналов различных типов. Экспериментально подтверждается, что использование параметризованных интерполяторов позволяет повысить точность комплексирования.
Ключевые слова
В статье предлагается модификация метода выявления особых точек на размытых изображениях для решения задачи их точного сопоставления. Целью модификации является повышение количества и качества как выявляемых особых точек на каждом изображении, так и корректных пар особых точек на двух изображениях. Отличительными особенностями являются аугментация данных за счёт одновременного использования нескольких комбинаций параметров предварительной обработки и использование дополнительных этапов фильтрации особых точек. Применение указанных модификаций позволило добиться увеличения доли корректно сопоставляемых пар изображений на 30,2 % по сравнению с базовым методом при работе с зашумлёнными данными.
Ключевые слова
В настоящей работе исследуются методы определения параметров движения камеры по набору соответствующих точек. В отличие от традиционного подхода, соответствующие точки в настоящей работе используются не для определения фундаментальной матрицы, а непосредственно для определения параметров съёмки. Кроме того, в настоящей работе используется модель формирования разноракурсных изображений, основанная на представлении трёхмерных изображений и параметров съёмки в виде кватернионов. В настоящем исследовании приведены варианты реализации предложенного метода, в том числе с отбором наиболее свободных от шума соответствий с использованием метода RANSAC. В исследовании приведены результаты эксперимента на тестовых наборах «Middlebury» и «ETH3D», представляющих собой набор изображений с зафиксированными точными значениями параметров съёмки. С использованием разработанной на языке Python программы проведён сравнительный эксперимент по оценке точности и надёжности оценок, полученных с помощью предложенного метода, в условиях малого числа соответствующих точек и малой глубины сцены. В ходе экспериментальных исследований было показано, что в поставленных условиях надёжность определения параметров с использованием предложенного метода значительно превышает надёжность традиционных методов оценки параметров движения, основанных на вычислении фундаментальной матрицы.
Ключевые слова
В работе исследуются вопросы построения моделей систем обмена информацией с дискретным и распределённым запаздыванием и задержанной обратной связью методами теории линейных функционально - дифференциальных уравнений. Показано, что при решении вышеуказанных уравнений учитываются ограничения, обусловленные неопределённостью моделируемой системы, которые заключаются в отсутствии точных сведений о параметрах элементов модели, их естественном разбросе и об изменениях во времени, что приводит к требованию решения задачи идентификации. Вводимые в работе модели с непрерывным последействием более полно учитывают характер отражённых сигналов в замкнутых пространствах, что повышает достоверность результатов моделирования по сравнению с известными дифференциально-разностными моделями. При этом возникает проблема нахождения функций, характеризирующих распределение запаздывания эха по величине. В работе эти функции (ядра) аппроксимируются рядом экспонент, что упрощает уравнения и позволяет принять последействие сосредоточенным как на конечном, так и на бесконечном интервале. Компоненты эха, обусловленные резонансами замкнутых пространств, моделируются передаточными функциями соответствующих линейных звеньев. При численном моделировании рассматривалась одноканальная модель, представленная резонансным звеном второго порядка и ядром импульсной формы, описываемой суммой двух убывающих экспонент. Анализ устойчивости моделей систем с задержанной обратной связью решался частотным методом. В работе рассмотрен подход к оцениванию корреляционных и спектральных функций сигналов и компонент шумовых составляющих, основанный на параметрическом представлении последних. В работе рассмотрены вопросы прикладного значения результатов исследований.
Ключевые слова
Рой роботов, как система относительно простых взаимосвязанных управляемых объектов, выполняет общую задачу в двумерном пространстве одновременно и распределённым образом. При планировании операций роя, связанных с созданием в зоне обслуживания сквозной фронтальной полосы из зон работы целевой аппаратуры - полезной нагрузки объектов роя, возникает задача учёта возможности его оперативной перегруппировки, так как на момент планирования точная цель операции роя или ещё не определена, или представляет секрет, или определяется рядом случайных обстоятельств. Поэтому исполнение операции роя целесообразно проводить в две фазы, и первую фазу начинать ещё до разрешения упомянутых неопределённостей путём создания базовой случайной сети с относительно малой концентрацией объектов роя в ней. На второй фазе операции путём локальной перегруппировки объектов роя формируется конкретный программируемый перколяционный путь, обеспечивающий целевое покрытие зонами работы целевой аппаратуры объектов роя определённой зоны обслуживания. В этом случае можно существенно сократить время проведения операции. Решение этой задачи проводится методами теории программируемой перколяции. Численно с использованием результатов статистического моделирования двухфазных операций и аналитически получено значение концентрации объектов роя на первой фазе, обеспечивающее минимум суммарных затрат двухфазной операции. Рассмотрена синергетика информационного взаимодействия роя объектов при реализации программируемого перколяционного пути.
Ключевые слова
Предложена схема инкрементного обучения алгоритма обнаружения нехарактерного поведения на основе главных компонент. Результаты экспериментов на наборе данных лаборатории университета Калифорнии в Сан-Диего и экспериментально полученных видео при разном количестве обучающих примеров свидетельствуют о достижении результатов, схожих с процедурой обычного обучения. При этом предложенная схема позволяет в несколько раз сократить время инкрементного обучения в сравнении с подходом на основе спектрального разложения.
Ключевые слова
Электроэнцефалография является широко распространенным методом для получения сигналов головного мозга, для снятия которых используются электроды, расположенные на поверхности головы. Такой метод регистрации мозговой активности стал популярен благодаря относительной дешевизне, компактности, а также из-за отсутствия необходимости имплантировать электроды непосредственно в мозг. Статья посвящена проблеме распознавания моторных образов по сигналам электроэнцефалограмм. Природа таких сигналов носит комплексный характер. Характеристики электроэнцефалограмм зависят от самого человека, его возраста, психического состояния, присутствия шумов и помех. При их анализе необходимо учитывать множество таких параметров. Искусственные нейронные сети являются хорошим инструментом в решении такого класса задач. Их применение позволяет объединить задачи извлечения, выбора и классификации признаков в одном блоке обработки сигналов. Электроэнцефалограммы представляют собой временные сигналы. Для представления таких сигналов в виде изображений применяются преобразования на основе матрицы Грама и Марковской матрицы перехода. В статье показана возможность применения этих преобразований для распознавания моторных образов на примере воображаемых движений правой и левой рукой, а также исследовано влияние разрешения получаемых изображений на точность классификации. Наилучшая точность классификации сигнала электроэнцефалограммы на классы движения и состояния покоя составляет порядка 99 %. Результаты исследований в дальнейшем могут быть применены при построении интерфейса мозг - компьютер.