[論文レビュー] Non-invasive imaging through thin scattering layers with broadband illumination

Tengfei Wu, Chengfei Guo+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2018

Random lasers and scattering media被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、広帯域または白色光照射を用いて、薄い散乱層を透過する非侵襲的イメージング手法を提案する。本手法は、新しいシフト・アドインスパイアドアルゴリズムを活用し、スペーカー測定から低バックグラウンド・ハイコントラストなR自己相関パターンを抽出する。このアプローチにより、従来のメモリ効果法と比較して、より優れたオブジェクト再構築品質が得られる1ショット・リファレンスフリーのイメージングが可能になる。

ABSTRACT

Memory-effect-based methods have been demonstrated to be feasible to observe hidden objects through thin scattering layers, even from a single-shot speckle pattern. However, most of the existing methods are performed with narrowband illumination or require point light-sources adjacent to the hidden objects as the references, to make an invasive pre-calibration of the imaging system. Here, inspired by the shift-and-add algorithm, we propose that by randomly selecting and averaging different sub-regions of the speckle patterns, an image pattern resembling the autocorrelation (we call it R-autocorrelation) of the hidden object can be extracted. By performing numerical simulations and experiments, we demonstrate that comparing with true autocorrelation, the pattern of R-autocorrelation has a significantly lower background and higher contrast, which enables better reconstructions of hidden objects, especially in the case of broadband illumination, or even with white-light.

研究の動機と目的

• 侵襲的事前キャリブレーションを要しない、薄い散乱層を透過する非侵襲的イメージングを可能にすること。
• 狭帯域照明または点状リファレンス源に依存する既存のメモリ効果法の制限を克服すること。
• 実用的で現実世界の応用に適した、広帯域または白色光照明と互換性のある手法を開発すること。
• 隠れたオブジェクトの再構築におけるコントラスト向上とバックグラウンドノイズ低減を実現すること。

提案手法

• 本手法は、1ショットのスペーカー強度パターンから部分領域を抽出し、それらをランダムに平均化してR自己相関パターンを形成する。
• R自己相関は、空間的にシフトされたスペーカー強度パターンの統計的平均化から導出され、シフト・アドのアルゴリズムを模倣する。
• スペーカーパターンの固有の統計的性質に依存することで、リファレンス源や狭帯域照明の必要性を回避する。
• 数値シミュレーションと実験により、広帯域および白色光条件下での手法の有効性が検証された。
• R自己相関パターンは、隠れたオブジェクトの真の自己相関の代理として用いられ、イメージ再構築が可能になる。
• 本手法は照明帯域に強く、リファレンスオブジェクトを用いたシステムキャリブレーションを必要としない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リファレンス源を要しない広帯域または白色光照明で動作する非侵襲的イメージング手法を開発可能か？
• RQ2 R自己相関パターンは、真の自己相関と比較して、バックグラウンド抑制とコントラストの点でどの程度優れているか？
• RQ3 侵襲的キャリブレーションを要せず、1ショットのスペーカーパターンから隠れたオブジェクトを再構築可能か？
• RQ4 白色光照明下での本手法の性能は、狭帯域条件と比較してどの程度か？
• RQ5 提案手法は、従来のメモリ効果技術と比較して、より優れたイメージ再構築品質を達成できるか？

主な発見

• R自己相関パターンは真の自己相関と比較して顕著に低いバックグラウンドレベルを示し、イメージコントラストが向上する。
• 本手法により、広帯域または白色光照明下でも、隠れたオブジェクトの高コントラストイメージングが可能になる。
• 侵襲的事前キャリブレーションやリファレンス源を一切使用せずに、1ショットイメージングが実現される。
• 実験およびシミュレーション結果により、R自己相関が従来手法よりも優れた再構築品質を実現することが確認された。
• 本手法は、白色光を含むさまざまな照明帯域においても性能を維持する。
• 狭帯域光源が不実用な現実世界の応用において、本手法は頑健かつ実用的である。