Метод позволяет обрабатывать сразу набор цифровых голограмм, каждая из которых имеет свою спекл-структуру, с использованием адаптированного 3D-фильтра

МОСКВА, 18 декабря. /ТАСС/. Специалисты Национального исследовательского ядерного университета МИФИ разработали способ шумоподавления в цифровой голографии, который на 30-40% эффективнее подавляет "зернистость" и на 50% лучше сохраняет точность передачи мелких деталей на изображениях объектов. При этом новый метод позволяет обрабатывать сразу серию фотографий, сообщает пресс-служба Минобрнауки РФ.

Цифровая голография используется в самых разных сферах - от медицинской диагностики до неразрушающего контроля материалов и качества деталей в промышленности.

К числу главных сложностей при обработке данных в таких системах относится значительный уровень шума, который мешает качественному анализу данных. Традиционно с "зерном" в цифровой голографии борются с помощью компьютерных фильтров, однако они не учитывают или слабо учитывают локальные статистические изменения яркости в кадрах, что приводит к снижению детализации на восстановленных изображениях объектов.

"Наш метод позволяет обрабатывать сразу набор цифровых голограмм, каждая из которых имеет свою спекл-структуру, с использованием адаптированного 3D-фильтра. В отличие от традиционных методов фильтрации наш подход использует статистическую адаптивность для улучшения подавления шума при сохранении мелких деталей в восстановленных изображениях объектов из голограмм. Это подтверждают как результаты численного моделирования, так и оптических экспериментов", - приводятся в сообщении слова кандидата физико-математических наук, доцента Павла Черемухина.

По словам магистранта НИЯУ МИФИ Андрея Керова, метод работает в 200 раз быстрее передовых алгоритмов и обрабатывает кадры практически в реальном времени. Также отмечается, новый метод на 30-40% эффективнее подавляет "зернистость" и на 50% лучше сохраняет точность передачи мелких деталей на изображениях объектов, чем аналоги. "Это открывает новые возможности для создания более точных и информативных систем визуализации в науке, медицине и промышленности", - говорится в заключении.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда. 

Россия