التصوير فائق الدقة

📅 آخر تحديث: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 4 صور
الموسوعة الحرة

التصوير فائق الدقة ( SRI ) هو فئة من التقنيات لتحسين دقة نظام التصوير ، وبالتالي تحقيق " دقة فائقة " ( SR ). في التصوير فائق الدقة البصري، يتم تجاوز حد حيود الأنظمة باستخدام عدسة فائقة ، بينما في التصوير فائق الدقة الهندسي، يتم تحسين دقة مستشعرات التصوير الرقمي.

في بعض تطبيقات التصوير بالرادار والسونار (مثل التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتصوير المقطعي المحوسب عالي الدقة )، يتم استخدام الطرق القائمة على تحليل الفضاء الفرعي (مثل MUSIC [ 1 ] ) والخوارزميات القائمة على الاستشعار المضغوط (مثل SAMV [ 2 ] ) لتحقيق SR على خوارزمية مخطط الفترة القياسية .

تُستخدم تقنيات التصوير فائقة الدقة في معالجة الصور بشكل عام وفي المجهر فائق الدقة .

مبادئ

هناك عدة مفاهيم أساسية للتصوير فائق الدقة:

  • حد الحيود : قدرة الجهاز البصري على إعادة إنتاج تفاصيل جسم ما في صورة لها حدود تفرضها قوانين الفيزياء: معادلات الحيود في نظرية الموجة الضوئية ، [ 3 ] أو مبدأ عدم اليقين للفوتونات في ميكانيكا الكم . [ 4 ] لا يمكن زيادة نقل المعلومات إلى ما بعد هذا الحد، ولكن يمكن استبدال الحزم خارج الحدود بحزم داخلها (أو دمجها معها) بذكاء. [ 5 ] لا يتجاوز المجهر فائق الدقة حد الحيود بقدر ما يتجاوزه. تظل الإجراءات الجديدة التي تفحص الاضطرابات الكهرومغناطيسية على المستوى الجزيئي (في ما يسمى بالمجال القريب) [ 6 ] متوافقة تمامًا مع معادلات ماكسويل .
  • مجال التردد المكاني : يُعطى تعبير موجز لحدود الحيود في مجال التردد المكاني. في بصريات فورييه، تُعبّر توزيعات الضوء عن طريق تراكب سلسلة من أنماط الضوء المحززة ضمن نطاق من عروض الأهداب - تمثل هذه العروض الترددات المكانية. يُدرّس عمومًا أن نظرية الحيود تنص على حد أعلى، وهو تردد القطع المكاني، يتجاوزه عناصر النمط فلا تنتقل إلى الصورة البصرية، أي لا تُحلّل. لكن في الواقع، ما تحدده نظرية الحيود هو عرض نطاق المرور، وليس حدًا أعلى ثابتًا. لا تُخالف أي قوانين فيزيائية عند استبدال نطاق تردد مكاني يتجاوز تردد القطع المكاني بنطاق يقع ضمنه: وقد طُبّق هذا منذ زمن طويل في مجهر الحقل المظلم . ولا يتم انتهاك القواعد النظرية للمعلومات عند تراكب عدة نطاقات، [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] يتطلب فك تشابكها في الصورة المستلمة افتراضات حول ثبات الكائن أثناء التعرضات المتعددة، أي استبدال نوع واحد من عدم اليقين بنوع آخر.
  • معلومات : عندما يُستخدم مصطلح "الدقة الفائقة" في التقنيات القائمة على استنتاج تفاصيل الأجسام باستخدام معالجة إحصائية للصورة ضمن حدود الدقة القياسية (على سبيل المثال، حساب متوسط ​​عدة تعريضات)، فإنه ينطوي على استبدال نوع من المعلومات (استخلاص الإشارة من الضوضاء) بنوع آخر (افتراض ثبات الهدف). وقد دمجت الإنجازات الحديثة نماذج هجينة من المحولات الكمومية في تقنية الدقة الفائقة، مثل QUIET-SR ، وهو نموذج من عام 2025 يستخدم آلية انتباه نافذة كمومية مُزاحة داخل محول لتحسين تفاصيل الصورة مع مراعاة حدود الانعراج ونظرية المعلومات. وبالمثل، تُثري المحولات المتكاملة التردد (مثل FIT) الدقة الفائقة من خلال الجمع الصريح بين المعلومات المكانية ومعلومات مجال التردد عبر آلية انتباه قائمة على تحويل فورييه السريع، مما يُحسّن إعادة البناء عبر مختلف المقاييس.
  • الدقة والتحديد المكاني: تتضمن الدقة الحقيقية التمييز بين ما إذا كان الهدف، كالنجم أو الخط الطيفي، مفردًا أم مزدوجًا، ويتطلب ذلك عادةً وجود قمم منفصلة في الصورة. عندما يكون الهدف مفردًا، يمكن تحديد موقعه بدقة أعلى من عرض الصورة من خلال إيجاد مركز ثقل توزيع الضوء في الصورة. وقد اقتُرح مصطلح " الدقة الفائقة" لهذه العملية [ 10 ] ، لكنه لم يلقَ رواجًا، ويُشار عادةً إلى إجراء التحديد المكاني عالي الدقة باسم "الدقة الفائقة جدًا".

التقنيات

الدقة الفائقة البصرية أو الانكسارية

استبدال نطاقات التردد المكاني: على الرغم من أن عرض النطاق المسموح به بواسطة الانعراج ثابت، إلا أنه يمكن وضعه في أي مكان ضمن طيف التردد المكاني. يُعدّ إضاءة الحقل المظلم في المجهر مثالًا على ذلك. انظر أيضًا تركيب الفتحة .

تعتمد تقنية "الإضاءة المنظمة" لتحسين الدقة الفائقة على أنماط التداخل . الهدف، وهو عبارة عن شريط من الأهداب الدقيقة (الصف العلوي)، يقع خارج حدود الانعراج. عند إضافة شريط من الأهداب القابلة للتمييز ذات حجم أكبر (الصف الثاني) بشكل مصطنع، فإن التركيبة (الصف الثالث) تحتوي على مكونات تداخل تقع ضمن حدود الانعراج، وبالتالي فهي موجودة في الصورة (الصف السفلي)، مما يسمح باستنتاج وجود الأهداب الدقيقة، حتى وإن لم تكن ممثلة في الصورة نفسها.

تعدد إرسال نطاقات التردد المكاني

تُشكَّل الصورة باستخدام نطاق التمرير العادي للجهاز البصري. ثم تُضاف بنية ضوئية معروفة (مثل مجموعة من أهداب الضوء ) إلى الهدف. [ 8 ] [ 9 ] تحتوي الصورة الآن على مكونات ناتجة عن دمج الهدف مع البنية الضوئية المضافة، مثل أهداب التداخل ، وتحمل معلومات حول تفاصيل الهدف لا يوفرها الإضاءة غير المنظمة البسيطة. مع ذلك، تحتاج المكونات "ذات الدقة الفائقة" إلى فصلها لإظهارها. للاطلاع على مثال، انظر الإضاءة المنظمة (الشكل إلى اليسار).

استخدام معلمات متعددة ضمن حد الانعراج التقليدي

إذا لم يكن للهدف خصائص استقطاب أو طول موجي مميزة، فيمكن استخدام حالتي استقطاب أو منطقتين غير متداخلتين من حيث الطول الموجي لترميز تفاصيل الهدف، إحداهما في نطاق التردد المكاني داخل حد القطع والأخرى خارجه. يستخدم كلا النطاقين الإرسال العادي، ثم يتم فك ترميزهما بشكل منفصل لإعادة بناء بنية الهدف بدقة محسّنة.

استكشاف الاضطراب الكهرومغناطيسي في المجال القريب

تُناقش تقنية المجهر فائق الدقة عادةً ضمن نطاق التصوير البصري التقليدي. مع ذلك، تسمح التقنيات الحديثة بدراسة الاضطرابات الكهرومغناطيسية على مسافات جزيئية من المصدر، [ 6 ] مما يوفر خصائص دقة فائقة. انظر أيضًا الموجات المتلاشية وتطوير العدسة الفائقة الجديدة .

الدقة الفائقة الهندسية أو معالجة الصور

بالمقارنة مع صورة واحدة مشوّهة بالتشويش أثناء التقاطها أو إرسالها (يسار)، تتحسن نسبة الإشارة إلى التشويش من خلال دمج مناسب لعدة صور تم الحصول عليها بشكل منفصل (يمين). ولا يمكن تحقيق ذلك إلا في حدود دقة التصوير الذاتية للكشف عن هذه التفاصيل.

تقليل تشويش الصور متعددة التعريض

عندما تتدهور جودة الصورة بسبب التشويش ، يمكن تحسين دقتها عن طريق حساب متوسط ​​عدة صور ملتقطة. انظر المثال على اليمين.

إزالة التشويش في إطار واحد

يمكن أحيانًا التخفيف من العيوب المعروفة في حالة تصوير معينة، مثل عدم وضوح الصورة أو الانحرافات ، كليًا أو جزئيًا عن طريق ترشيح التردد المكاني المناسب حتى لصورة واحدة. وتبقى جميع هذه الإجراءات ضمن نطاق التردد المحدد وفقًا للحيود، ولا تتجاوزه.

تمتد كلتا الميزتين على مساحة 3 بكسل ولكن بكميات مختلفة، مما يتيح تحديد موقعهما بدقة تفوق أبعاد البكسل.

تحديد موقع الصورة دون البكسل

يمكن تحديد موقع مصدر ضوئي واحد بحساب "مركز الثقل" ( المركز الهندسي ) لتوزيع الضوء الممتد على عدة بكسلات متجاورة (انظر الشكل على اليسار). وبشرط توفر كمية كافية من الضوء، يمكن تحقيق ذلك بدقة متناهية، أفضل بكثير من عرض البكسل لجهاز الكشف وحدود الدقة اللازمة لتحديد ما إذا كان المصدر مفردًا أم مزدوجًا. وتُعد هذه التقنية، التي تفترض مسبقًا أن الضوء كله صادر من مصدر واحد، أساس ما يُعرف الآن باسم المجهر فائق الدقة ، مثل مجهر إعادة البناء البصري العشوائي (STORM)، حيث توفر المجسات الفلورية المرتبطة بالجزيئات معلومات عن المسافة على المستوى النانوي . وهي أيضًا الآلية الكامنة وراء حدة البصر الفائقة . [ 11 ]

الاستقراء البايزي خارج حدود الانعراج التقليدية

قد تكون بعض سمات الجسم، رغم تجاوزها حد الانعراج، مرتبطة بسمات أخرى تقع ضمن هذا الحد، وبالتالي فهي موجودة في الصورة. عندئذٍ، يمكن استخلاص استنتاجات، باستخدام الأساليب الإحصائية، من بيانات الصورة المتاحة حول وجود الجسم كاملاً. [ 12 ] المثال الكلاسيكي هو اقتراح تورالدو دي فرانشيا [ 13 ] الذي يُحدد ما إذا كانت الصورة لنجم منفرد أم مزدوج من خلال تحديد ما إذا كان عرضها يتجاوز امتداد النجم المنفرد. يمكن تحقيق ذلك عند مسافات فاصلة أقل بكثير من حدود الدقة الكلاسيكية، ويتطلب ذلك تحديدًا مسبقًا للاختيار بين "منفرد أم مزدوج؟".

يمكن أن يتخذ هذا النهج شكل استقراء الصورة في مجال التردد، بافتراض أن الكائن دالة تحليلية ، وأنه يمكننا معرفة قيم الدالة بدقة في فترة معينة . يُعاني هذا الأسلوب من قيود شديدة بسبب التشويش الدائم في أنظمة التصوير الرقمي، ولكنه قد يكون فعالًا في تطبيقات الرادار ، وعلم الفلك ، والمجهر ، والتصوير بالرنين المغناطيسي . [ 14 ] وفي الآونة الأخيرة، طُوِّرت خوارزمية سريعة لتحسين دقة صورة واحدة فائقة الدقة، تعتمد على حل مغلق لـℓ2-ℓ2{\displaystyle \ell _{2}-\ell _{2}}تم اقتراح حل للمشاكل وإثبات فعاليته في تسريع معظم طرق تحسين الدقة الفائقة البايزية الحالية بشكل ملحوظ. [ 15 ]

التداخل

تُصبح خوارزميات إعادة بناء الصور فائقة الدقة الهندسية ممكنة فقط في حال كانت الصور المدخلة منخفضة الدقة قد خضعت لعملية أخذ عينات ناقصة، وبالتالي احتوت على تشوهات طيفية . وبسبب هذه التشوهات، فإن محتوى الترددات العالية للصورة المراد إعادة بنائها مُضمن في محتوى الترددات المنخفضة لكل صورة من الصور المرصودة. عند توفر عدد كافٍ من صور الرصد، وإذا تباينت مجموعة الرصد في طورها (أي إذا تم إزاحة صور المشهد بمقدار أقل من بكسل واحد)، فإنه يُمكن استخدام معلومات الطور لفصل محتوى الترددات العالية المُشوه عن محتوى الترددات المنخفضة الحقيقي، وبالتالي يُمكن إعادة بناء الصورة كاملة الدقة بدقة. [ 16 ]

من الناحية العملية، لا يتم استخدام هذا النهج القائم على التردد لإعادة البناء، ولكن حتى في حالة الأساليب المكانية (مثل دمج الإزاحة والجمع [ 17 ] )، فإن وجود التداخل لا يزال شرطًا ضروريًا لإعادة بناء SR.

التطبيقات التقنية

توجد العديد من أنواع تحسين الدقة الفائقة، سواءً أحادية الإطار أو متعددة الإطارات. تستخدم تقنية تحسين الدقة الفائقة متعددة الإطارات إزاحات البكسلات الفرعية بين صور متعددة منخفضة الدقة لنفس المشهد. وتُنتج هذه التقنية صورة محسّنة الدقة من خلال دمج المعلومات من جميع الصور منخفضة الدقة، وتُقدّم الصور الناتجة ذات الدقة الأعلى وصفًا أدق للمشهد. أما طرق تحسين الدقة الفائقة أحادية الإطار، فتسعى إلى تكبير الصورة دون إحداث تشويش. وتستخدم هذه الطرق أجزاءً أخرى من الصور منخفضة الدقة، أو صورًا أخرى غير ذات صلة، لتخمين الشكل الذي يجب أن تبدو عليه الصورة عالية الدقة. ويمكن أيضًا تقسيم الخوارزميات حسب مجالها: مجال التردد أو مجال الفضاء . في الأصل، كانت طرق تحسين الدقة الفائقة تعمل بكفاءة فقط على الصور الرمادية، [ 18 ] ولكن وجد الباحثون طرقًا لتكييفها مع صور الكاميرات الملونة. [ 17 ] ومؤخرًا، تم إثبات استخدام تحسين الدقة الفائقة للبيانات ثلاثية الأبعاد أيضًا. [ 19 ]

بحث

تُجرى أبحاثٌ حول استخدام الحوسبة الشبكية العصبية لإنشاء صور فائقة الدقة. [ 20 ] على سبيل المثال، استُخدمت الشبكات العصبية التلافيفية العميقة لإنشاء صورة مجهرية إلكترونية ماسحة بتكبير 1500 ضعف من صورة مجهرية لحبوب اللقاح بتكبير 20 ضعفًا. [ 21 ] مع ذلك، ورغم قدرة هذه التقنية على زيادة محتوى المعلومات في الصورة، إلا أنه لا يوجد ما يضمن وجود الميزات المُكبَّرة فعليًا في الصورة الأصلية. لهذا السبب، لا تُعدّ مُكبِّرات الشبكات العصبية التلافيفية العميقة مناسبةً للتطبيقات التي تتضمن مدخلات غامضة حيث يكون وجود أو غياب ميزة واحدة أمرًا بالغ الأهمية. [ 22 ] [ 23 ] قد تُشكِّل التفاصيل المُتخيَّلة في الصور المُلتقطة لأغراض التشخيص الطبي ، على سبيل المثال، مشكلةً . [ 24 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ Schmidt, RO, "تحديد موقع الباعث المتعدد وتقدير معلمات الإشارة"، IEEE Trans. Antennas Propagation، المجلد AP-34 (مارس 1986)، ص 276-280.
  2. ↑ عبيدة، حبتي؛ تشانغ، كيلين؛ لي، جيان ؛ مرابطين، نجيم (2013). "أساليب تكرارية قائمة على الحد الأدنى للتباين التقاربي المتباعد لمعالجة المصفوفات" (ملف PDF) . معاملات IEEE في معالجة الإشارات . 61 (4): 933-944 . arXiv : 1802.03070 . Bibcode : 2013ITSP ...61..933A . doi : 10.1109/tsp.2012.2231676 . ISSN 1053-587X . S2CID 16276001 .  
  3. ↑ بورن م، وولف إي، مبادئ البصريات ، مطبعة جامعة كامبريدج، أي طبعة
  4. ↑ فوكس م، 2007 البصريات الكمية ، أكسفورد
  5. ↑ زاليفسكي ز، ميندلوفيتش د. 2003، الدقة الفائقة البصرية، سبرينغر
  6. 1 2 بيتزيغ، إي؛ تراوتمان، جيه كيه (1992). "بصريات المجال القريب: المجهرية، والتحليل الطيفي، وتعديل السطح بما يتجاوز حد الانعراج". مجلة ساينس . 257 (5067): 189-195 . Bibcode : 1992Sci...257..189B . doi : 10.1126/science.257.5067.189 . PMID 17794749. S2CID 38041885 .  
  7. ↑ لوكوز، دبليو، 1966. الأنظمة البصرية ذات القدرة التحليلية التي تتجاوز الحد الكلاسيكي. مجلة الجمعية البصرية الأمريكية 56، 1463-1472.
  8. 1 2 غيرا، جون م. (26-06-1995). "التصوير فائق الدقة من خلال الإضاءة بواسطة الموجات المتلاشية الناتجة عن الانعراج" . رسائل الفيزياء التطبيقية . 66 (26): 3555-3557 . Bibcode : 1995ApPhL..66.3555G . doi : 10.1063/1.113814 . ISSN 0003-6951 . 
  9. 1 2 غوستافسون، م.، 2000. تجاوز حد الدقة الجانبية بمعامل اثنين باستخدام مجهر الإضاءة المهيكلة. مجلة المجهر 198، 82-87.
  10. ↑ كوكس، آي جيه، وشيبارد، سي جيه آر، 1986. سعة المعلومات والدقة في نظام بصري. مجلة الجمعية البصرية الأمريكية أ 3، 1152-1158
  11. ↑ ويستهايمر، ج. (2012). "الدقة البصرية الفائقة والحدة البصرية الفائقة" . مجلة أبحاث الشبكية والعين . 31 (5): 467-480 . doi : 10.1016/j.preteyeres.2012.05.001 . PMID 22634484 . 
  12. ↑ هاريس، جيه إل، 1964. القدرة على الفصل واتخاذ القرار. مجلة الجمعية البصرية الأمريكية 54، 606-611.
  13. ↑ تورالدو دي فرانسيا، ج.، 1955. حل السلطة والمعلومات. J. اختيار. شركة نفط الجنوب. أكون. 45، 497-501.
  14. ^ D. Poot، B. Jeurissen، Y. Bastiaensen، J. Veraart، W. Van Hecke، PM Parizel، and J. Sijbers، "Super-Resolution for Multislice Diffusion Tensor Imaging"، الرنين المغناطيسي في الطب، (2012)
  15. ↑ ن. تشاو، كيو. وي، أ. باساراب، ن. دوبيجون، د. كوامي، وجيه واي. تورنيريه، "تحسين دقة صورة واحدة بسرعة باستخدام حل تحليلي جديد لـℓ2-ℓ2{\displaystyle \ell _{2}-\ell _{2}}المشاكل" , IEEE Trans. Image Process., 2016، سيتم نشرها.
  16. ↑ ج. سيمبكينز، ر. ل. ستيفنسون، "مقدمة في التصوير فائق الدقة". البصريات الرياضية: الأساليب الكلاسيكية والكمية والحسابية ، تحرير ف. لاكشمينارايانان، م. كالف، وت. ألييفا. مطبعة سي آر سي، 2012. 539-564.
  17. 1 2 S. Farsiu, D. Robinson, M. Elad, and P. Milanfar, "Fast and Robust Multi-frame Super-resolution" , IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 10, pp. 1327–1344, October 2004.
  18. ↑ بي. تشيزمان، بي. كانيفسكي، آر. كرافت، وجيه. ستوتز، 1994
  19. ↑ إس. شوان، سي. ثيوبالت، جيه. ديفيس، وإس. ثرون، "LidarBoost: تحسين دقة العمق لمسح الأشكال ثلاثية الأبعاد بتقنية ToF" ، في وقائع مؤتمر IEEE CVPR 2009
  20. ↑ جونسون، جاستن؛ علاهي، ألكسندر؛ فاي-فاي، لي (2016-03-26). "الخسائر الإدراكية لنقل الأنماط في الوقت الحقيقي والتحسين الفائق للدقة". arXiv : 1603.08155 [ cs.CV ].
  21. ↑ جرانت-جاكوب، جيمس أ؛ ماكاي، بنيتا س؛ بيكر، جيمس أ.ج؛ شي، يون هوي؛ هيث، دانيال ج؛ لوكسهام، ماثيو؛ إيسون، روبرت و؛ ميلز، بن (18 يونيو 2019). "عدسة عصبية للتصوير البيولوجي فائق الدقة" . مجلة اتصالات الفيزياء . 3 (6): 065004. رمز Bibcode : 2019JPhCo...3f5004G . doi : 10.1088/2399-6528/ab267d . ISSN 2399-6528 . 
  22. ↑ بلاو، يوشاي؛ ميكايلي، تومر (2018). المفاضلة بين الإدراك والتشويه . مؤتمر IEEE حول رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط. الصفحات 6228-6237 . arXiv : 1711.06077 . doi : 10.1109/CVPR.2018.00652 . 
  23. ↑ زيبيرغ، آموس (23 أغسطس 2023). "أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الصور" . مجلة كوانتا . تاريخ الاسترجاع: 28 أغسطس 2023 .
  24. ↑ كوهين، جوزيف بول؛ لوك، مارغو؛ هوناري، سينا ​​(2018). "خسائر مطابقة التوزيع قد تُوهم بوجود ميزات في ترجمة الصور الطبية" . في: أليخاندرو ف. فرانجي؛ جوليا أ. شنابل؛ كريستوس دافاتزيكوس؛ كارلوس ألبرولا-لوبيز؛ غابور فيشتينجر (محررون). الحوسبة الطبية للصور والتدخل بمساعدة الحاسوب - MICCAI 2018. المؤتمر الدولي الحادي والعشرون، غرناطة، إسبانيا، 16-20 سبتمبر 2018، وقائع المؤتمر، الجزء الأول. سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب. المجلد 11070. الصفحات 529-536 . arXiv : 1805.08841 . doi : 10.1007 /978-3-030-00928-1_60 . ISBN   978-3-030-00927-4. S2CID 43919703 . تم الاسترجاع في 1 مايو 2022 .