Essayer de voir à travers des médias diffusants comme la brume et le brouillard s’accompagne souvent de déception ou même de difficultés dans notre vie quotidienne – si vous avez déjà fait l’expérience d’un voyage d’observation du lever du soleil par un matin nuageux ou d’une promenade en sueur de paume à travers un brouillard épais. Pour les chercheurs en optique et photonique, voir à travers les milieux diffusants est également un défi de longue date dans un large éventail de scénarios d’application, tels que l’imagerie au microscope à travers les tissus biologiques et l’observation télescopique à travers la turbulence atmosphérique.
Pour relever le défi, l’imagerie par corrélation de chatoiement a été développée comme une technique émergente avec une nature non invasive et une configuration optique minimale, qui sont des avantages par rapport aux approches établies comme la mise en forme du front d’onde et la matrice de transmission, malgré leurs capacités d’imagerie à travers des supports fortement diffusants.
Cependant, l’imagerie par corrélation de chatoiement n’est pas toujours pratique. Il fonctionne sur la prémisse d’une propriété physique appelée effet mémoire – supposée invariance de décalage du motif de chatoiement pendant le processus de diffusion, qui est connue pour être sévèrement limitée lorsque le support est épais.
Récemment, des chercheurs de l’Université de Tokyo et de l’Université d’Osaka ont mis au point une solution prometteuse pour que l’imagerie par corrélation de chatoiement fonctionne correctement sous un effet mémoire limité. Ils ont publié leurs recherches dans Informatique intelligente le 30 septembre.
« Un problème avec l’imagerie par corrélation de chatoiement était le petit champ de vision en raison d’une plage limitée de l’effet mémoire lorsque le milieu de diffusion était épais », ont souligné les chercheurs.
Pour surmonter le goulot d’étranglement, ils ont proposé une méthode pour étendre le champ de vision de l’imagerie par corrélation de chatoiement en un seul coup. « La méthode proposée tient compte de la décroissance de la corrélation de speckle sous un effet mémoire limité et extrapole la corrélation dans le processus de reconstruction », ont expliqué les chercheurs.
« Notre méthode estime simultanément à la fois l’objet et la décroissance de la corrélation de chatoiement basée sur la méthode de descente de gradient. »
La méthode proposée a ensuite été démontrée numériquement et expérimentalement, avec à la fois l’algorithme proposé (avec la fonction de décroissance considérée) et l’algorithme conventionnel (sans la fonction de décroissance considérée) appliqués pendant le processus de reconstruction à titre de référence comparative.
Dans l’expérience, les chercheurs ont reconstruit des sources ponctuelles derrière des supports diffusants en utilisant une configuration optique minimale, sans aucune optique d’imagerie : de gauche à droite, il y avait une lumière incohérente, un filtre passe-bande, un diffuseur, un objet (un morceau de papier d’aluminium avec 15 trous) éclairés par la lumière diffusée, un autre diffuseur et un capteur d’image captant la lumière traversant l’objet.
Après avoir analysé de manière comparative les images reconstruites obtenues respectivement par les algorithmes proposés et conventionnels, les chercheurs ont découvert que l’algorithme proposé récupérait un champ de vision plus large par rapport à l’algorithme conventionnel et que son paramètre de décroissance estimé était en accord avec celui réellement mesuré.
« Ce résultat a vérifié notre concept d’imagerie de corrélation de chatoiement avec le champ de vision étendu en extrapolant l’autocorrélation limitée », ont conclu les chercheurs.
Cette méthode proposée, selon les chercheurs, est facilement applicable aux méthodes d’imagerie conventionnelles de corrélation de chatoiement sans aucune modification optique. En outre, cette méthode d’imagerie par corrélation de chatoiement à un seul coup est également extensible à l’imagerie multidimensionnelle de corrélation de chatoiement et, par conséquent, contribuera aux applications d’imagerie dans divers domaines, tels que la biomédecine, l’astronomie et la sécurité.
Plus d’information:
Yuto Endo et al, Imagerie par corrélation de chatoiement extrapolée, Informatique intelligente (2022). DOI : 10.34133/2022/9787098
Fourni par l’informatique intelligente