सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग: Difference between revisions
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'''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 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 | 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 <ref>Schmidt, R.O, "Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation," IEEE Trans. Antennas Propagation, Vol. AP-34 (March 1986), pp.276-280.</ref>) और संपीड़ित सेंसिंग-आधारित एल्गोरिदम (जैसे, एसएएमवी<ref name="AbeidaZhang">{{cite journal | last1=Abeida | first1=Habti | last2=Zhang | first2=Qilin | last3=Li | first3=Jian|author3-link=Jian Li (engineer) | last4=Merabtine | first4=Nadjim | title=सारणी प्रसंस्करण के लिए पुनरावृत्तीय विरल स्पर्शोन्मुख न्यूनतम भिन्नता आधारित दृष्टिकोण| journal=IEEE Transactions on Signal Processing | volume=61 | issue=4 | year=2013 | issn=1053-587X | doi=10.1109/tsp.2012.2231676 | pages=933–944 | url=https://qilin-zhang.github.io/_pages/pdfs/SAMVpaper.pdf | bibcode=2013ITSP...61..933A | arxiv=1802.03070 | s2cid=16276001 }}</ref>) को नियोजित किया 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 <ref>Schmidt, R.O, "Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation," IEEE Trans. Antennas Propagation, Vol. AP-34 (March 1986), pp.276-280.</ref>) और संपीड़ित सेंसिंग-आधारित एल्गोरिदम (जैसे, एसएएमवी<ref name="AbeidaZhang">{{cite journal | last1=Abeida | first1=Habti | last2=Zhang | first2=Qilin | last3=Li | first3=Jian|author3-link=Jian Li (engineer) | last4=Merabtine | first4=Nadjim | title=सारणी प्रसंस्करण के लिए पुनरावृत्तीय विरल स्पर्शोन्मुख न्यूनतम भिन्नता आधारित दृष्टिकोण| journal=IEEE Transactions on Signal Processing | volume=61 | issue=4 | year=2013 | issn=1053-587X | doi=10.1109/tsp.2012.2231676 | pages=933–944 | url=https://qilin-zhang.github.io/_pages/pdfs/SAMVpaper.pdf | bibcode=2013ITSP...61..933A | arxiv=1802.03070 | s2cid=16276001 }}</ref>) को नियोजित किया जाता है। | ||
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==बुनियादी अवधारणाएँ== | ==बुनियादी अवधारणाएँ== | ||
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 <ref>Born M, Wolf E, ''[[Principles of Optics]]'', Cambridge Univ. Press , any edition</ref> या [[क्वांटम यांत्रिकी]] में फोटॉन के लिए समकक्ष अनिश्चितता सिद्धांत है।<ref>Fox M, 2007 '' Quantum Optics'' Oxford</ref> 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)।<ref>Zalevsky Z, Mendlovic D. 2003 '' Optical Superresolution'' Springer</ref> 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<ref name = "near-field">{{cite journal | last1 = Betzig | first1 = E | last2 = Trautman | first2 = JK | year = 1992 | title = Near-field optics: microscopy, spectroscopy, and surface modification beyond the diffraction limit | journal = Science | volume = 257 | issue = 5067| pages = 189–195 | doi=10.1126/science.257.5067.189| pmid = 17794749 | bibcode = 1992Sci...257..189B | s2cid = 38041885 }}</ref> 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 | ** 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,<ref name = "Lukosz">Lukosz, W., 1966. Optical systems with resolving power exceeding the classical limit. J. opt. soc. Am. 56, 1463–1472.</ref><ref>{{Cite journal |last=Guerra |first=John M. |date=1995-06-26 |title=Super‐resolution through illumination by diffraction‐born evanescent waves |url=https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.113814 |journal=Applied Physics Letters |volume=66 |issue=26 |pages=3555–3557 |doi=10.1063/1.113814 |bibcode=1995ApPhL..66.3555G |issn=0003-6951}}</ref><ref name = "Gustaffson">Gustaffsson, M., 2000. Surpassing the lateral resolution limit by a factor of two using structured illumination microscopy. J. Microscopy 198, 82–87.</ref> 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। | 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। | ||
== तकनीक == | == तकनीक == | ||
===ऑप्टिकल या विवर्तनिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन=== | ===ऑप्टिकल या विवर्तनिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन=== | ||
स्थानिक-आवृत्ति बैंड को प्रतिस्थापित करना: यद्यपि विवर्तन द्वारा स्वीकार्य बैंडविड्थ निश्चित है, इसे स्थानिक-आवृत्ति स्पेक्ट्रम में कहीं भी स्थित किया जा सकता है। डार्क-फील्ड माइक्रोस्कोपी|माइक्रोस्कोपी में डार्क-फील्ड रोशनी एक उदाहरण है। [[एपर्चर संश्लेषण]] भी देखें। | स्थानिक-आवृत्ति बैंड को प्रतिस्थापित करना: यद्यपि विवर्तन द्वारा स्वीकार्य बैंडविड्थ निश्चित है, इसे स्थानिक-आवृत्ति स्पेक्ट्रम में कहीं भी स्थित किया जा सकता है। डार्क-फील्ड माइक्रोस्कोपी|माइक्रोस्कोपी में डार्क-फील्ड रोशनी एक उदाहरण है। [[एपर्चर संश्लेषण]] भी देखें। | ||
[[File:Structured Illumination Superresolution.png|thumb|left|220px | [[File:Structured Illumination Superresolution.png|thumb|left|220px| मोइरे घटक होते हैं जो विवर्तन सीमा के भीतर होते हैं और इसलिए इमेज (निचली पंक्ति) में समाहित होते हैं जो बारीक की उपस्थिति की अनुमति देते हैं। फ्रिजों का अनुमान लगाया जाना चाहिए, भले ही वे स्वयं इमेज में प्रदर्शित न हों।]] | ||
====मल्टीप्लेक्सिंग स्थानिक-आवृत्ति बैंड==== | ====मल्टीप्लेक्सिंग स्थानिक-आवृत्ति बैंड==== | ||
ऑप्टिकल डिवाइस के सामान्य पासबैंड का उपयोग करके एक | ऑप्टिकल डिवाइस के सामान्य पासबैंड का उपयोग करके एक इमेज 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 होती है, लक्ष्य पर आरोपित किया जाता है।<ref>{{Cite journal |last=Guerra |first=John M. |date=1995-06-26 |title=Super‐resolution through illumination by diffraction‐born evanescent waves |url=https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.113814 |journal=Applied Physics Letters |volume=66 |issue=26 |pages=3555–3557 |doi=10.1063/1.113814 |bibcode=1995ApPhL..66.3555G |issn=0003-6951}}</ref><ref name = "Gustaffson"/>इमेज में अब लक्ष्य और सुपरइम्पोज़्ड प्रकाश संरचना के संयोजन से उत्पन्न घटक शामिल हैं, जैसे मोइरे पैटर्न|मोइरे फ्रिंज, और लक्ष्य विवरण के बारे में जानकारी रखता है जो साधारण असंरचित रोशनी में नहीं होता है। हालाँकि, "सुपरसॉल्वड" घटकों को उजागर करने के लिए उन्हें सुलझाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, संरचित रोशनी (बाईं ओर का चित्र) देखें। | ||
====पारंपरिक विवर्तन सीमा के भीतर एकाधिक पैरामीटर का उपयोग==== | ====पारंपरिक विवर्तन सीमा के भीतर एकाधिक पैरामीटर का उपयोग==== | ||
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सुपर-रिज़ॉल्यूशन की सामान्य चर्चा में ऑप्टिकल सिस्टम 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<ref name="near-field"/>जिसमें बेहतर रिज़ॉल्यूशन गुण हैं, वाष्पशील तरंगें और नए [[सुपर लेंस]] का विकास भी देखें। | सुपर-रिज़ॉल्यूशन की सामान्य चर्चा में ऑप्टिकल सिस्टम 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<ref name="near-field"/>जिसमें बेहतर रिज़ॉल्यूशन गुण हैं, वाष्पशील तरंगें और नए [[सुपर लेंस]] का विकास भी देखें। | ||
===ज्यामितीय या | ===ज्यामितीय या इमेज-प्रसंस्करण सुपर-रिज़ॉल्यूशन=== | ||
[[File:Super-resolution example closeup.png|thumb|right|220px|अधिग्रहण या प्रसारण (बाएं) के दौरान शोर से खराब हुई एकल छवि की तुलना में, [[सिग्नल-टू-शोर अनुपात (इमेजिंग)]] | सिग्नल-टू-शोर अनुपात को कई अलग-अलग प्राप्त छवियों (दाएं) के उपयुक्त संयोजन द्वारा बेहतर बनाया जाता है। इस तरह के विवरण को प्रकट करने के लिए इमेजिंग प्रक्रिया की आंतरिक रिज़ॉल्यूशन क्षमता के भीतर ही इसे प्राप्त किया जा सकता है।]] | [[File:Super-resolution example closeup.png|thumb|right|220px|अधिग्रहण या प्रसारण (बाएं) के दौरान शोर से खराब हुई एकल छवि की तुलना में, [[सिग्नल-टू-शोर अनुपात (इमेजिंग)]] | सिग्नल-टू-शोर अनुपात को कई अलग-अलग प्राप्त छवियों (दाएं) के उपयुक्त संयोजन द्वारा बेहतर बनाया जाता है। इस तरह के विवरण को प्रकट करने के लिए इमेजिंग प्रक्रिया की आंतरिक रिज़ॉल्यूशन क्षमता के भीतर ही इसे प्राप्त किया जा सकता है।]] | ||
====मल्टी-एक्सपोज़र | ====मल्टी-एक्सपोज़र इमेज शोर में कमी==== | ||
जब कोई | 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==== | ====एकल-फ़्रेम डिब्लरिंग==== | ||
{{main|Deblurring}} | {{main|Deblurring}} | ||
किसी दी गई इमेजिंग स्थिति में ज्ञात दोष, जैसे कि [[डिफोकस]] या [[ऑप्टिकल विपथन]], कभी-कभी एकल | 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। | ||
[[File:Localization Resolution.png|thumb|left|220px|दोनों विशेषताएं 3 पिक्सेल से अधिक लेकिन अलग-अलग मात्रा में विस्तारित होती हैं, जिससे उन्हें पिक्सेल आयाम से बेहतर सटीकता के साथ स्थानीयकृत किया जा सकता है।]] | [[File:Localization Resolution.png|thumb|left|220px|दोनों विशेषताएं 3 पिक्सेल से अधिक लेकिन अलग-अलग मात्रा में विस्तारित होती हैं, जिससे उन्हें पिक्सेल आयाम से बेहतर सटीकता के साथ स्थानीयकृत किया जा सकता है।]] | ||
====उप-पिक्सेल | ====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।<ref>{{cite journal | last1 = Westheimer | first1 = G | year = 2012 | title = ऑप्टिकल सुपररिज़ॉल्यूशन और विज़ुअल हाइपरएक्यूटी| journal = Prog Retin Eye Res | volume = 31 | issue = 5| pages = 467–80 | doi=10.1016/j.preteyeres.2012.05.001| pmid = 22634484 | doi-access = free }}</ref> | 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।<ref>{{cite journal | last1 = Westheimer | first1 = G | year = 2012 | title = ऑप्टिकल सुपररिज़ॉल्यूशन और विज़ुअल हाइपरएक्यूटी| journal = Prog Retin Eye Res | volume = 31 | issue = 5| pages = 467–80 | doi=10.1016/j.preteyeres.2012.05.001| pmid = 22634484 | doi-access = free }}</ref> | ||
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====पारंपरिक विवर्तन सीमा से परे बायेसियन प्रेरण==== | ====पारंपरिक विवर्तन सीमा से परे बायेसियन प्रेरण==== | ||
{{Main|Bayesian inference}} | {{Main|Bayesian inference}} | ||
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 | 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।<ref>Harris, J.L., 1964. Resolving power and decision making. J. opt. soc. Am. 54, 606–611.</ref> शास्त्रीय उदाहरण टोराल्डो डि फ्रांसिया का प्रस्ताव है<ref>Toraldo di Francia, G., 1955. Resolving power and information. J. opt. soc. Am. 45, 497–501.</ref> 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 | 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।<ref>[[#refPoot12|D. Poot, B. Jeurissen, Y. Bastiaensen, J. Veraart, W. Van Hecke, P. M. Parizel, and J. Sijbers, "Super-Resolution for Multislice Diffusion Tensor Imaging", Magnetic Resonance in Medicine, (2012)]]</ref> अभी हाल ही में, एक बंद-फ़ॉर्म समाधान पर आधारित एक तेज़ एकल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन एल्गोरिदम<math>\ell_2-\ell_2</math>मौजूदा बायेसियन सुपर-रिज़ॉल्यूशन विधियों में से अधिकांश में तेजी लाने के लिए समस्याओं का प्रस्ताव और प्रदर्शन किया गया है।<ref>N. Zhao, Q. Wei, A. Basarab, N. Dobigeon, D. Kouamé and J-Y. Tourneret, [https://arxiv.org/abs/1510.00143 "Fast single image super-resolution using a new analytical solution for ''<math>\ell_2-\ell_2</math>'' problems"], IEEE Trans. Image Process., 2016, to appear.</ref> | ||
==उपनाम== | ==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 | 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।<ref>J. Simpkins, R.L. Stevenson, "An Introduction to Super-Resolution Imaging."[http://www.crcpress.com/product/isbn/9781439869604 '' Mathematical Optics: Classical, Quantum, and Computational Methods''], Ed. V. Lakshminarayanan, M. Calvo, and T. Alieva. CRC Press, 2012. 539-564.</ref> | ||
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<ref name="users.soe.ucsc.edu">S. Farsiu, D. Robinson, M. Elad, and P. Milanfar, [http://users.soe.ucsc.edu/~milanfar/publications/journal/SRfinal.pdf "Fast and Robust Multi-frame Super-resolution"], IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 10, pp. 1327–1344, October 2004.</ref>), एसआर पुनर्निर्माण के लिए अलियासिंग की उपस्थिति अभी भी एक आवश्यक शर्त 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<ref name="users.soe.ucsc.edu">S. Farsiu, D. Robinson, M. Elad, and P. Milanfar, [http://users.soe.ucsc.edu/~milanfar/publications/journal/SRfinal.pdf "Fast and Robust Multi-frame Super-resolution"], IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 10, pp. 1327–1344, October 2004.</ref>), एसआर पुनर्निर्माण के लिए अलियासिंग की उपस्थिति अभी भी एक आवश्यक शर्त है। | ||
==तकनीकी कार्यान्वयन== | ==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 | 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,<ref>P. Cheeseman, B. Kanefsky, R. Kraft, and J. Stutz, 1994</ref> लेकिन शोधकर्ताओं ने उन्हें रंगीन कैमरे की छवियों के अनुरूप ढालने के तरीके ढूंढ लिए हैं।<ref name="users.soe.ucsc.edu"/>हाल ही में, 3डी डेटा के लिए सुपर-रिज़ॉल्यूशन का उपयोग भी दिखाया गया है।<ref>S. Schuon, C. Theobalt, J. Davis, and S. Thrun, [https://ai.stanford.edu/~schuon/2009/04/superresolution-of-3d-lidarboost.html "LidarBoost: Depth Superresolution for ToF 3D Shape Scanning"], In Proceedings of IEEE CVPR 2009</ref> | ||
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सुपर-रिज़ॉल्यूशन निष्पादित करने के लिए [[दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क]] का उपयोग करने पर आशाजनक शोध है।<ref>{{Cite arXiv|last1=Johnson|first1=Justin|last2=Alahi|first2=Alexandre|last3=Fei-Fei|first3=Li|date=2016-03-26|title=रीयल-टाइम स्टाइल ट्रांसफर और सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए अवधारणात्मक नुकसान|eprint=1603.08155|class=cs.CV}}</ref> विशेष कार्य में पराग कणों की 20x माइक्रोस्कोप | सुपर-रिज़ॉल्यूशन निष्पादित करने के लिए [[दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क]] का उपयोग करने पर आशाजनक शोध है।<ref>{{Cite arXiv|last1=Johnson|first1=Justin|last2=Alahi|first2=Alexandre|last3=Fei-Fei|first3=Li|date=2016-03-26|title=रीयल-टाइम स्टाइल ट्रांसफर और सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए अवधारणात्मक नुकसान|eprint=1603.08155|class=cs.CV}}</ref> विशेष कार्य में पराग कणों की 20x माइक्रोस्कोप इमेज को 1500x [[स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप]] इमेज में बदलने का प्रदर्शन किया गया है।<ref>{{Cite journal|last1=Grant-Jacob|first1=James A|last2=Mackay|first2=Benita S|last3=Baker|first3=James A G|last4=Xie|first4=Yunhui|last5=Heath|first5=Daniel J|last6=Loxham|first6=Matthew|last7=Eason|first7=Robert W|last8=Mills|first8=Ben|date=2019-06-18|title=सुपर-रिज़ॉल्यूशन जैविक इमेजिंग के लिए एक तंत्रिका लेंस|journal=Journal of Physics Communications|volume=3|issue=6|pages=065004|doi=10.1088/2399-6528/ab267d|issn=2399-6528|bibcode=2019JPhCo...3f5004G|doi-access=free}}</ref> 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।<ref name="cohen-miccai-2018">{{cite journal |last1=Cohen |first1=Joseph Paul |title=वितरण मिलान हानियाँ चिकित्सा छवि अनुवाद में सुविधाओं को मतिभ्रम कर सकती हैं|journal=Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018 |series=Lecture Notes in Computer Science |date=2018 |volume=11070 |pages=529–536 |doi=10.1007/978-3-030-00928-1_60 |arxiv=1805.08841 |isbn=978-3-030-00927-4 |s2cid=43919703 |url=https://www.springerprofessional.de/en/en/distribution-matching-losses-can-hallucinate-features-in-medical/16122390 |access-date=1 May 2022}}</ref> | ||
Revision as of 22:59, 10 August 2023
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 [1]) और संपीड़ित सेंसिंग-आधारित एल्गोरिदम (जैसे, एसएएमवी[2]) को नियोजित किया जाता है।
सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग तकनीकों का उपयोग सामान्य इमेज प्रोसेसिंग और सुपर-रिज़ॉल्यूशन माइक्रोस्कोपी में किया जाता है।
बुनियादी अवधारणाएँ
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 [3] या क्वांटम यांत्रिकी में फोटॉन के लिए समकक्ष अनिश्चितता सिद्धांत है।[4] 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)।[5] 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[6] 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,[7][8][9] 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।
तकनीक
ऑप्टिकल या विवर्तनिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन
स्थानिक-आवृत्ति बैंड को प्रतिस्थापित करना: यद्यपि विवर्तन द्वारा स्वीकार्य बैंडविड्थ निश्चित है, इसे स्थानिक-आवृत्ति स्पेक्ट्रम में कहीं भी स्थित किया जा सकता है। डार्क-फील्ड माइक्रोस्कोपी|माइक्रोस्कोपी में डार्क-फील्ड रोशनी एक उदाहरण है। एपर्चर संश्लेषण भी देखें।
मल्टीप्लेक्सिंग स्थानिक-आवृत्ति बैंड
ऑप्टिकल डिवाइस के सामान्य पासबैंड का उपयोग करके एक इमेज 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 होती है, लक्ष्य पर आरोपित किया जाता है।[10][9]इमेज में अब लक्ष्य और सुपरइम्पोज़्ड प्रकाश संरचना के संयोजन से उत्पन्न घटक शामिल हैं, जैसे मोइरे पैटर्न|मोइरे फ्रिंज, और लक्ष्य विवरण के बारे में जानकारी रखता है जो साधारण असंरचित रोशनी में नहीं होता है। हालाँकि, "सुपरसॉल्वड" घटकों को उजागर करने के लिए उन्हें सुलझाने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, संरचित रोशनी (बाईं ओर का चित्र) देखें।
पारंपरिक विवर्तन सीमा के भीतर एकाधिक पैरामीटर का उपयोग
यदि किसी लक्ष्य में कोई विशेष ध्रुवीकरण या तरंग दैर्ध्य गुण नहीं हैं, तो दो ध्रुवीकरण राज्यों 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 परे। दोनों सामान्य पासबैंड ट्रांसमिशन का उपयोग करेंगे लेकिन फिर विस्तारित रिज़ॉल्यूशन के साथ लक्ष्य संरचना को पुनर्गठित करने के लिए अलग से डिकोड किया जाएगा।
निकट-क्षेत्र विद्युत चुम्बकीय गड़बड़ी की जांच
सुपर-रिज़ॉल्यूशन की सामान्य चर्चा में ऑप्टिकल सिस्टम 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[6]जिसमें बेहतर रिज़ॉल्यूशन गुण हैं, वाष्पशील तरंगें और नए सुपर लेंस का विकास भी देखें।
ज्यामितीय या इमेज-प्रसंस्करण सुपर-रिज़ॉल्यूशन
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।[11]
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।[12] शास्त्रीय उदाहरण टोराल्डो डि फ्रांसिया का प्रस्ताव है[13] 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।[14] अभी हाल ही में, एक बंद-फ़ॉर्म समाधान पर आधारित एक तेज़ एकल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन एल्गोरिदममौजूदा बायेसियन सुपर-रिज़ॉल्यूशन विधियों में से अधिकांश में तेजी लाने के लिए समस्याओं का प्रस्ताव और प्रदर्शन किया गया है।[15]
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।[16] 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[17]), 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,[18] लेकिन शोधकर्ताओं ने उन्हें रंगीन कैमरे की छवियों के अनुरूप ढालने के तरीके ढूंढ लिए हैं।[17]हाल ही में, 3डी डेटा के लिए सुपर-रिज़ॉल्यूशन का उपयोग भी दिखाया गया है।[19]
अनुसंधान
सुपर-रिज़ॉल्यूशन निष्पादित करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने पर आशाजनक शोध है।[20] विशेष कार्य में पराग कणों की 20x माइक्रोस्कोप इमेज को 1500x स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप इमेज में बदलने का प्रदर्शन किया गया है।[21] 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।[22]
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ Schmidt, R.O, "Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation," IEEE Trans. Antennas Propagation, Vol. AP-34 (March 1986), pp.276-280.
- ↑ Abeida, Habti; Zhang, Qilin; Li, Jian; Merabtine, Nadjim (2013). "सारणी प्रसंस्करण के लिए पुनरावृत्तीय विरल स्पर्शोन्मुख न्यूनतम भिन्नता आधारित दृष्टिकोण" (PDF). IEEE Transactions on Signal Processing. 61 (4): 933–944. arXiv:1802.03070. Bibcode:2013ITSP...61..933A. doi:10.1109/tsp.2012.2231676. ISSN 1053-587X. S2CID 16276001.
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- ↑ Cohen, Joseph Paul (2018). "वितरण मिलान हानियाँ चिकित्सा छवि अनुवाद में सुविधाओं को मतिभ्रम कर सकती हैं". Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018. Lecture Notes in Computer Science. 11070: 529–536. arXiv:1805.08841. doi:10.1007/978-3-030-00928-1_60. ISBN 978-3-030-00927-4. S2CID 43919703. Retrieved 1 May 2022.
अन्य संबंधित कार्य
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श्रेणी:छवि प्रसंस्करण श्रेणी:सिग्नल प्रोसेसिंग श्रेणी:इमेजिंग
