Цифровое восстановление изображений, закодированных

М.В. КОННИК, С.Н. СТАРИКОВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
ЦИФРОВОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ,
ЗАКОДИРОВАННЫХ ОПТИЧЕСКИМ МЕТОДОМ
Приводятся результаты цифрового восстановления оптически закодированных
изображений методом эволюционной фильтрации, обсуждается применение
предварительной обработки для повышения качества декодирования усеченных
изображений, определены диапазоны значений параметров предобработки.
Оптико-цифровые
изображающие
системы,
основанные
на
кодировании волнового фронта с помощью синтезированных
дифракционных оптических элементов и последующем цифровом
декодировании изображений, позволяют увеличивать глубину резкости,
уменьшать аберрации и влияние дефокусировок при общем улучшении
массогабаритных и стоимостных характеристик оптических систем [1]. К
числу возможных применений таких систем относится и обмен
конфиденциальной информацией в виде изображений по открытым
каналам связи.
Процесс кодирования можно рассматривать как свёртку изображения с
импульсным откликом дифракционного оптического элемента, а
восстановление изображения является классической обратной задачей.
Для решения задач цифрового восстановления изображений,
закодированных в реальной оптической системе при наличии шумов
фотоприемника, по результатам численных экспериментов выбраны:
 метод регуляризации Тихонова;
 параметрическая фильтрация Винера, позволяющая учитывать
экспериментальные данные о шумах оптических систем;
 эволюционная фильтрация, которая включает в себя регуляризацию
решения и использование экспериментальных данных о шумах
оптической системы, что позволяет гибко управлять процессом
декодирования благодаря варьируемым параметрам.
На рис.1 представлен пример численного моделирования процессов
оптического кодирования и цифрового декодирования изображений
методом эволюционной фильтрации.
В результате численных экспериментов определены оптимальные
параметры предварительной обработки, последовательность применения
аподизации, расширения границ (падинга) и размывания краёв в
зависимости от степени усечения кодированных изображений при их
фоторегистрации.
Реализованные средства предварительной обработки закодированного
изображения позволили:
 найти оптимальный размер области аподизации в зависимости от
размера изображения и кодирующего отклика (область составляет от
100-140% от размера импульсного отклика
кодирующего
дифракционного оптического элемента), а так же выбрать наиболее
подходящую функцию окна (окно Блэкмена);
 определить диапазон значений расширения границ изображения, в
котором возможно получение наилучшего качества декодированного
изображения (от 25% до 50% от размера исходного изображения);
 выбрать размер размывания границ кадра закодированного
изображения (25% от размера кодирующего импульсного отклика).
a)
б)
в)
Рис.1. Результат численного моделирования кодирования и декодирования:
исходное (а), кодированное (б) и декодированное (в) изображения.
Алгоритмы предварительной обработки и декодирования реализованы
в виде модулей среды математических расчётов MATLAB и совместимы с
математической системой GNU/Linux Octave.
Получены
экспериментальные
результаты
по
цифровому
восстановлению изображений, закодированных оптической системой, с
помощью
эволюционного
алгоритма
фильтрации.
Обосновано
применение предварительной обработки кодированных изображений с
целью повышения качества их декодирования.
Список литературы
1. Cathey W.T., Dowski E.R. New paradigm for imaging systems, Appl. Opt., 41, 2002, P.60806092.