RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 6, страницы 875–887 (Mi co461)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки

А. В. Никоноровab, М. В. Петровa, С. А. Бибиковa, В. В. Кутиковаa, А. А. Морозовab, Н. Л. Казанскийba

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия
b Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия

Аннотация: В последнее время появились прорывные работы, посвященные изображающим оптическим системам на основе однокомпонентных дифракционных структур, таких как зонные пластинки и линзы Френеля. Такие системы на порядки превосходят классические рефракционные аналоги по весу и стоимости, существенно уступая в качестве получаемых изображений вследствие сильных оптических искажений, присущих дифракционной оптике. В настоящей работе показано, что применение гармонических линз совместно с последующей вычислительной реконструкцией изображений позволяет существенно повысить качество получаемых изображений. Предлагаемый процесс реконструкции состоит из предварительного этапа цветовой коррекции зарегистрированного изображения и устранения хроматического размытия на основе обратной свертки и сверточных нейронных сетей. Подобное совершенствование технологии изготовления дифракционных объективов и алгоритмов реконструкции способствует появлению нового класса сверхлегких изображающих систем широкого спектра применения, от дистанционного зондирования для нано- и пикоспутников до систем видеонаблюдения и устройств для экстремальной журналистики.

Ключевые слова: гармоническая линза, дистанционное зондирование, обратная свертка, глубинное обучение, оценка функции рассеяния точки, цветовая коррекция.

Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации МД-2531.2017.9
Российский фонд фундаментальных исследований 16-47-630721 р_а
16-29-09528 офи_м
17-29-03112 офи_м
Работа выполнена при поддержке гранта Президента Российской Федерации МД-2531.2017.9 и грантов РФФИ 16-47-630721 р_а, 16-29-09528 офи_м, 17-29-03112 офи_м и Министерства образования и науки РФ.


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-6-875-887

Полный текст: PDF файл (3228 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../410613.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 18.10.2017
Принята в печать:22.11.2017

Образец цитирования: А. В. Никоноров, М. В. Петров, С. А. Бибиков, В. В. Кутикова, А. А. Морозов, Н. Л. Казанский, “Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки”, Компьютерная оптика, 41:6 (2017), 875–887

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NikPetBib17}
\by А.~В.~Никоноров, М.~В.~Петров, С.~А.~Бибиков, В.~В.~Кутикова, А.~А.~Морозов, Н.~Л.~Казанский
\paper Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе сверточных нейронных сетей и обратной свертки
\jour Компьютерная оптика
\yr 2017
\vol 41
\issue 6
\pages 875--887
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co461}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-6-875-887}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co461
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v41/i6/p875

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:271
    Полный текст:120
    Литература:20
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020