सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग

सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग (एसआर) तकनीकों का एक वर्ग है जो एक इमेजिंग सिस्टम के रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाता है (बढ़ाता है)। ऑप्टिकल एसआर में सिस्टम की विवर्तन सीमा पार हो जाती है, जबकि ज्यामितीय एसआर में डिजिटल इमेजिंग सेंसर का रिज़ॉल्यूशन बढ़ जाता है।

सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग (एसआर) तकनीकों का एक वर्ग है जो डिजिटल इमेजिंग सिस्टम के इमेज रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाता (बढ़ाता) है। ऑप्टिकल एसआर में सिस्टम के विवर्तन-सीमित को पार किया जाता है, जबकि ज्यामितीय एसआर में डिजिटल इमेज सेंसर का रिज़ॉल्यूशन बढ़ाया जाता है।

कुछ रडार और सोनार इमेजिंग अनुप्रयोगों में (उदाहरण के लिए चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई), उच्च-रिज़ॉल्यूशन गणना टोमोग्राफी), मानक पीरियोडोग्राम एल्गोरिदम पर एसआर प्राप्त करने के लिए उप-स्थान अपघटन-आधारित तरीकों (जैसे संगीत ) और संपीड़ित सेंसिंग-आधारित एल्गोरिदम (जैसे, एसएएमवी ) को नियोजित किया जाता है।

सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग तकनीकों का उपयोग सामान्य इमेज प्रोसेसिंग और सुपर-रिज़ॉल्यूशन माइक्रोस्कोपी में किया जाता है।

मूल अवधारणा
चूँकि सुपर-रिज़ॉल्यूशन से जुड़े कुछ विचार मूलभूत विषयों को उठाते हैं, इसलिए सबसे पहले प्रासंगिक भौतिक और सूचना-सैद्धांतिक सिद्धांतों की जांच करने की आवश्यकता है:


 * विवर्तन सीमा: किसी भौतिक वस्तु का विवरण जिसे एक ऑप्टिकल उपकरण एक इमेज में पुन: प्रस्तुत कर सकता है, उसकी सीमाएं भौतिकी के नियमों द्वारा अनिवार्य हैं, चाहे प्रकाश के तरंग सिद्धांत में विवर्तन समीकरणों द्वारा तैयार किया गया हो या क्वांटम यांत्रिकी में फोटॉन के लिए समकक्ष अनिश्चितता सिद्धांत है। सूचना हस्तांतरण को इस सीमा से आगे कभी नहीं बढ़ाया जा सकता है, लेकिन सीमा के बाहर के पैकेटों को चतुराई से इसके अंदर के कुछ पैकेटों से बदला जा सकता है (या इसके साथ मल्टीप्लेक्स किया जा सकता है)। कोई व्यक्ति विवर्तन सीमा को इतना अधिक "तोड़ता" नहीं है जितना कि "चारों ओर भागता है"। आणविक स्तर पर (तथाकथित निकट क्षेत्र में) विद्युत-चुंबकीय गड़बड़ी की जांच करने वाली नई प्रक्रियाएं मैक्सवेल के समीकरणों के साथ पूरी तरह से सुसंगत रहती हैं।
 * स्थानिक-आवृत्ति डोमेन: स्थानिक-आवृत्ति डोमेन में विवर्तन सीमा की एक संक्षिप्त अभिव्यक्ति दी गई है। फूरियर प्रकाशिकी में प्रकाश वितरण को फ्रिंज चौड़ाई, तकनीकी रूप से स्थानिक आवृत्तियों की एक श्रृंखला में झंझरी प्रकाश पैटर्न की एक श्रृंखला के सुपरपोजिशन के रूप में व्यक्त किया जाता है। आम तौर पर यह सिखाया जाता है कि विवर्तन सिद्धांत एक ऊपरी सीमा, कट-ऑफ स्थानिक-आवृत्ति निर्धारित करता है, जिसके परे पैटर्न तत्व ऑप्टिकल इमेज में स्थानांतरित होने में विफल होते हैं, यानी हल नहीं होते हैं। लेकिन वास्तव में विवर्तन सिद्धांत द्वारा जो निर्धारित किया जाता है वह पासबैंड की चौड़ाई है, कोई निश्चित ऊपरी सीमा नहीं। जब कट-ऑफ स्थानिक आवृत्ति से परे एक स्थानिक आवृत्ति बैंड को उसके अंदर एक स्थानिक आवृत्ति बैंड से बदल दिया जाता है, तो भौतिकी का कोई भी नियम नहीं टूटता है: यह लंबे समय से डार्क-फील्ड माइक्रोस्कोपी में लागू किया गया है। न ही कई बैंडों को आरोपित करते समय सूचना-सैद्धांतिक नियम तोड़े जाते हैं, प्राप्त इमेज में उन्हें हल करने के लिए कई एक्सपोज़र के दौरान वस्तु अपरिवर्तनीयता की धारणाओं की आवश्यकता होती है, यानी, एक प्रकार की अनिश्चितता को दूसरे के साथ प्रतिस्थापित करना है।
 * जानकारी: जब सुपर-रिज़ॉल्यूशन शब्द का उपयोग मानक रिज़ॉल्यूशन सीमा के भीतर इमेज के सांख्यिकीय उपचार से ऑब्जेक्ट विवरण का अनुमान लगाने की तकनीकों में किया जाता है, उदाहरण के लिए, कई एक्सपोज़र का औसत, इसमें एक प्रकार की जानकारी का आदान-प्रदान (शोर से सिग्नल निकालना) शामिल होता है दूसरा (यह धारणा कि लक्ष्य अपरिवर्तित रहा है)।
 * रिज़ॉल्यूशन और स्थानीयकरण: सच्चे रिज़ॉल्यूशन में यह भेद शामिल होता है कि क्या कोई लक्ष्य है, उदाहरण के लिए। एक सितारा या वर्णक्रमीय रेखा, एकल या दोहरी होती है, आमतौर पर इमेज में अलग-अलग चोटियों की आवश्यकता होती है। जब किसी लक्ष्य को एकल के रूप में जाना जाता है, तो उसकी इमेज प्रकाश वितरण के केन्द्रक (गुरुत्वाकर्षण का केंद्र) का पता लगाकर इमेज की चौड़ाई की तुलना में उसका स्थान अधिक सटीकता के साथ निर्धारित किया जा सकता है। इस प्रक्रिया के लिए अल्ट्रा-रिज़ॉल्यूशन शब्द प्रस्तावित किया गया था [10] लेकिन यह लोकप्रिय नहीं हुआ, और उच्च-सटीक स्थानीयकरण प्रक्रिया को आमतौर पर सुपर-रिज़ॉल्यूशन के रूप में जाना जाता है।

इमेजिंग-फॉर्मिंग और -सेंसिंग उपकरणों के प्रदर्शन को बढ़ाने की तकनीकी उपलब्धियों को अब सुपर-रिज़ॉल्यूशन के रूप में वर्गीकृत किया गया है, लेकिन वे हमेशा भौतिकी और सूचना सिद्धांत के नियमों द्वारा लगाए गए सीमाओं के भीतर रहते हैं।

ऑप्टिकल या विवर्तनिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन
स्थानिक-आवृत्ति बैंड को प्रतिस्थापित करना: हालांकि विवर्तन द्वारा स्वीकार्य बैंडविड्थ तय है, इसे स्थानिक-आवृत्ति स्पेक्ट्रम में कहीं भी स्थित किया जा सकता है। माइक्रोस्कोपी में डार्क-फ़ील्ड रोशनी इसका एक उदाहरण है। एपर्चर संश्लेषण भी देखें.



स्थानिक-आवृत्ति बैंडों का बहुसंकेतन
एक इमेज ऑप्टिकल डिवाइस के सामान्य पासबैंड का उपयोग करके बनाई जाती है। फिर कुछ ज्ञात प्रकाश संरचना, उदाहरण के लिए, प्रकाश फ्रिंजों का एक सेट, जिसे पासबैंड के भीतर होने की भी आवश्यकता नहीं है, लक्ष्य पर आरोपित किया जाता है। इमेज में अब लक्ष्य और सुपरइम्पोज़्ड प्रकाश संरचना के संयोजन से उत्पन्न घटक शामिल हैं, जैसे मोइरे फ्रिन्जेस, और लक्ष्य विवरण के बारे में जानकारी रखता है जो साधारण असंरचित रोशनी में नहीं होता है। हालाँकि, "सुपर सॉल्व्ड" घटकों को उजागर करने के लिए उन्हें सुलझाने की जरूरत है। उदाहरण के लिए, संरचित रोशनी देखें (बाईं ओर का चित्र)।

पारंपरिक विवर्तन सीमा के भीतर बहु पैरामीटर का उपयोग
यदि किसी लक्ष्य में कोई विशेष ध्रुवीकरण या तरंग दैर्ध्य गुण नहीं हैं, तो दो ध्रुवीकरण अवस्था या गैर-अतिव्यापी तरंग दैर्ध्य क्षेत्रों का उपयोग लक्ष्य विवरण को एनकोड करने के लिए किया जा सकता है, एक कट-ऑफ सीमा के अंदर स्थानिक-आवृत्ति बैंड में और दूसरा इसके बाहर किया जा सकता है। दोनों सामान्य पासबैंड ट्रांसमिशन का उपयोग करेंगे, लेकिन फिर विस्तारित रिज़ॉल्यूशन के साथ लक्ष्य संरचना को पुनर्गठित करने के लिए अलग से डीकोड किया जाएगा।

निकट-क्षेत्र विद्युतचुंबकीय अस्तव्यस्तता का पता लगाना
सुपर-रिज़ॉल्यूशन की सामान्य चर्चा में एक ऑप्टिकल प्रणाली द्वारा किसी वस्तु की पारंपरिक कल्पना शामिल होती है। लेकिन आधुनिक तकनीक स्रोत की आणविक दूरी के भीतर विद्युत चुम्बकीय गड़बड़ी की जांच करने की अनुमति देती है जिसमें बेहतर रिज़ॉल्यूशन गुण हैं, वाष्पशील तरंगें और नए सुपर लेंस का विकास भी देखें।

मल्टी-एक्सपोज़र इमेज शोर में कमी
जब कोई इमेज शोर से ख़राब हो जाती है, तो विवर्तन सीमा के भीतर भी, कई एक्सपोज़र के औसत में अधिक विवरण हो सकता है। दाईं ओर उदाहरण देखें.

एकल-फ़्रेम डिब्लरिंग
किसी दी गई इमेजिंग स्थिति में ज्ञात दोष, जैसे कि डिफोकस या ऑप्टिकल विपथन, कभी-कभी एकल इमेज के उपयुक्त स्थानिक-आवृत्ति फ़िल्टरिंग द्वारा पूर्ण या आंशिक रूप से कम किया जा सकता है। ऐसी सभी प्रक्रियाएँ विवर्तन-अनिवार्य पासबैंड के भीतर रहती हैं, और इसका विस्तार नहीं करती हैं।



उप-पिक्सेल इमेज स्थानीयकरण
एकल स्रोत का स्थान कई आसन्न पिक्सेल पर फैले प्रकाश वितरण के गुरुत्वाकर्षण के केंद्र (केन्द्रक) की गणना करके निर्धारित किया जा सकता है (बाईं ओर चित्र देखें)। बशर्ते कि पर्याप्त रोशनी हो, इसे मनमानी परिशुद्धता के साथ हासिल किया जा सकता है, जो पता लगाने वाले उपकरण की पिक्सेल चौड़ाई और स्रोत सिंगल या डबल है या नहीं, इसके निर्णय के लिए रिज़ॉल्यूशन सीमा से बहुत बेहतर है। यह तकनीक, जिसके लिए पूर्वधारणा की आवश्यकता होती है कि सभी प्रकाश एक ही स्रोत से आते हैं, उस पर आधारित है जिसे सुपर-रिज़ॉल्यूशन माइक्रोस्कोपी के रूप में जाना जाता है, उदाहरण के लिए स्टोकेस्टिक ऑप्टिकल पुनर्निर्माण माइक्रोस्कोपी (STORM), जहां अणुओं से जुड़ी फ्लोरोसेंट जांच नैनोस्कोपिक स्केल दूरी की जानकारी देती है। यह दृश्य अतितीव्रता का अंतर्निहित तंत्र भी है।

पारंपरिक विवर्तन सीमा से परे बायेसियन प्रेरण
कुछ वस्तु विशेषताएँ, हालांकि विवर्तन सीमा से परे हैं, अन्य वस्तु विशेषताओं से जुड़ी हुई मानी जा सकती हैं जो सीमा के भीतर हैं और इसलिए इमेज में निहित हैं। फिर पूर्ण वस्तु की उपस्थिति के बारे में उपलब्ध इमेज डेटा से, सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके निष्कर्ष निकाला जा सकता है। शास्त्रीय उदाहरण टोराल्डो डि फ्रांसिया का प्रस्ताव है यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कोई इमेज एकल या दोहरे तारे की है, यह निर्धारित करके कि क्या इसकी चौड़ाई एकल तारे के प्रसार से अधिक है। इसे शास्त्रीय रिज़ॉल्यूशन सीमा से काफी नीचे पृथक्करण पर प्राप्त किया जा सकता है, और एकल या दोहरे विकल्प के लिए पूर्व सीमा की आवश्यकता होती है?

दृष्टिकोण आवृत्ति डोमेन में इमेज को एक्सट्रपलेशन का रूप ले सकता है, यह मानकर कि वस्तु एक विश्लेषणात्मक फ़ंक्शन है, और हम कुछ अंतराल (गणित) में फ़ंक्शन (गणित) मानों को सटीक रूप से जान सकते हैं। डिजिटल इमेजिंग सिस्टम में हमेशा मौजूद शोर के कारण यह विधि गंभीर रूप से सीमित है, लेकिन यह रडार, खगोल विज्ञान, माइक्रोस्कोप या चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग के लिए काम कर सकती है। अभी हाल ही में, एक बंद-फ़ॉर्म समाधान पर आधारित एक तेज़ एकल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन एल्गोरिदम$$\ell_2-\ell_2$$मौजूदा बायेसियन सुपर-रिज़ॉल्यूशन विधियों में से अधिकांश में तेजी लाने के लिए समस्याओं का प्रस्ताव और प्रदर्शन किया गया है।

उपनाम
ज्यामितीय एसआर पुनर्निर्माण कलन विधि तभी संभव हैं जब इनपुट कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों का कम नमूना लिया गया हो और इसलिए उनमें अलियासिंग शामिल हो। इस अलियासिंग के कारण, वांछित पुनर्निर्माण इमेज की उच्च-आवृत्ति सामग्री प्रत्येक देखी गई इमेज की कम-आवृत्ति सामग्री में अंतर्निहित होती है। पर्याप्त संख्या में अवलोकन छवियों को देखते हुए, और यदि अवलोकनों का सेट उनके चरण में भिन्न होता है (यानी यदि दृश्य की छवियों को उप-पिक्सेल राशि द्वारा स्थानांतरित किया जाता है), तो चरण की जानकारी का उपयोग अलियास्ड उच्च-आवृत्ति को अलग करने के लिए किया जा सकता है वास्तविक निम्न-आवृत्ति सामग्री से सामग्री, और पूर्ण-रिज़ॉल्यूशन इमेज को सटीक रूप से पुनर्निर्मित किया जा सकता है। व्यवहार में, इस आवृत्ति-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग पुनर्निर्माण के लिए नहीं किया जाता है, बल्कि स्थानिक दृष्टिकोण के मामले में भी किया जाता है (उदाहरण के लिए शिफ्ट-ऐड फ़्यूज़न ), एसआर पुनर्निर्माण के लिए अलियासिंग की उपस्थिति अभी भी एक आवश्यक शर्त है।

तकनीकी कार्यान्वयन
एसआर के सिंगल-फ्रेम और मल्टीपल-फ्रेम दोनों प्रकार के कई संस्करण हैं। मल्टीपल-फ़्रेम एसआर एक ही दृश्य की कई कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के बीच उप-पिक्सेल बदलाव का उपयोग करता है। यह सभी कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों से जानकारी को मिलाकर एक बेहतर रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज बनाता है, और बनाई गई उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां दृश्य का बेहतर वर्णन करती हैं। सिंगल-फ़्रेम एसआर विधियाँ धुंधलापन पैदा किए बिना इमेज को बड़ा करने का प्रयास करती हैं। उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज कैसी दिखनी चाहिए, इसका अनुमान लगाने के लिए ये विधियाँ कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के अन्य भागों या अन्य असंबंधित छवियों का उपयोग करती हैं। एल्गोरिदम को उनके डोमेन द्वारा भी विभाजित किया जा सकता है: आवृत्ति डोमेन या डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग#समय और स्थान डोमेन। मूल रूप से, सुपर-रिज़ॉल्यूशन विधियाँ केवल ग्रेस्केल छवियों पर ही अच्छा काम करती थीं, लेकिन शोधकर्ताओं ने उन्हें रंगीन कैमरे की छवियों के अनुरूप ढालने के तरीके ढूंढ लिए हैं। हाल ही में, 3डी डेटा के लिए सुपर-रिज़ॉल्यूशन का उपयोग भी दिखाया गया है।

अनुसंधान
सुपर-रिज़ॉल्यूशन निष्पादित करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर आशाजनक शोध है। विशेष कार्य में पराग कणों की 20x माइक्रोस्कोप इमेज को 1500x स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप इमेज में बदलने का प्रदर्शन किया गया है। हालाँकि यह तकनीक किसी इमेज की सूचना सामग्री को बढ़ा सकती है, लेकिन इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि मूल इमेज में उन्नत सुविधाएँ मौजूद हैं और इमेज स्केलिंग#डीप कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग अस्पष्ट इनपुट वाले विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों में नहीं किया जाना चाहिए। ये विधियां इमेज विशेषताओं को भ्रमित कर सकती हैं, जो उन्हें चिकित्सा उपयोग के लिए असुरक्षित बना सकती हैं।

यह भी देखें

 * ऑप्टिकल रिज़ॉल्यूशन
 * oversampling
 * वीडियो सुपर-रिज़ॉल्यूशन
 * एकल-कण प्रक्षेपवक्र
 * सुपरऑसीलेशन

अन्य संबंधित कार्य


श्रेणी:छवि प्रसंस्करण श्रेणी:सिग्नल प्रोसेसिंग श्रेणी:इमेजिंग