Аннотация
В статье рассматривается обобщенный алгоритм двумерного субпиксельного сканирования для увеличения разрешения при записи цифровых голограмм. В данном подходе формируется набор кадров с низким разрешением, из которого синтезируется высокоразрешающий растр, c числом пикселей, равным общему числу пикселейнизкоразрешающих кадров. Это необходимо для разработки цифровых голографических систем с пространственным разрешением 1000…3000 лин/мм и более. Однако время синтезирования кадра является существенным ограничением для использования подобных алгоритмов. Для синтеза высокоразрешающего растра необходимо находить решение системы линейных алгебраических уравнений большой размерности. Для ускорения вычислений система уравнений преобразуется к блочно-ленточному виду, что позволяет значительно повысить производительность вычислений. Нахождение решения системы уравнений производится для каждого блока независимо. Это позволяет использовать в качестве вычислителя графический процессор, выполняющий параллельные вычисления (технология GPGPU/CUDA).
Данный подход позволяет значительно ускорить время синтеза высокоразрешающего изображения и выполнять его в режиме реального времени. Предложенный метод повышения разрешающей способности матричных фотоприемников может быть использован при решении широкого класса прикладных задач голографической интерферометрии и построения высокоточных оптических систем измерения рельефа.
Ключевые слова: цифровая голография, интерферометрия, пространственный сдвиг, сверхразрешение, субпиксельное сканирование, голограмма, фотоматрица, графический процессор, технология GPGPU, CUDA
Список литературы
1. Кольер Р., Беркхарт К., Лин Л. Оптическая голография. – М.: Мир, 1973. – 698 с.
2. Александров Е.Б., Бонч-Бруевич А.М. Исследование поверхностных деформаций с помощью голограммной техники // ЖТФ. – 1967. – Т. 37, вып. 2. – С. 360–365.
3. Козачок А.Г. Голографические методы исследования в экспериментальной механике. – М.: Машиностроение, 1984. – 176 с.
4. Островский Ю.И., Бутусов М.М., Островская Г.В. Голографическая интерферометрия. – M.: Наука, 1977. – 340 с.
5. Вест Ч. Голографическая интерферометрия: пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 503 с.
6. Автоматизация обработки интерференционных картин при исследовании полей деформаций / С.И. Герасимов, В.И. Гужов, В.А. Жилкин, А.Г. Козачок // Заводская лаборатория. – 1985. – Т. 51, № 4. – С. 77–80.
7. Гужов В.И., Ильиных С.П. Компьютерная интерферометрия. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. – 252 с.
8. New recording materials for the holographic industry / D. Jurbergs, F.-K. Bruder, F. Deuber, T. Fäcke, R. Hagen, D. Hönel, T. Rölle, M.-S. Weiser, A. Volkov // Practical Holography XXIII: Materials and Applications / ed. by H.I. Bjelkhagen, R.K. Kostuk. – Bellingham, WA: SPIE, 2009. – Art. 72330K. – (Proceedings of SPIE; vol. 7233).
9. Super-resolution in digital holography by a two-dimensional dynamic phase grating / M. Paturzo, F. Merola, S. Grilli, S. De Nicola, A. Finizio, P. Ferraro // Optics Express. – 2008. – Vol. 16. – P. 17107–17118.
10. Claus D. High resolution digital holographic synthetic aperture applied to deformation measurement and extended depth of field method // Applied Optics. – 2010. – Vol. 49 (16). – P. 3187–3198.
11. Tippie A.E., Kumar A., Fienup J.R. High-resolution synthetic-aperture digital holography with digital phase and pupil correction // Optics Express. – 2011. – Vol. 19, N 13. – P. 12027–12038.
12. Васьков С.Т., Ефимов В.М., Резник А.Л. Быстрая цифровая реконструкция сигналов и изображений по критерию минимума энергии // Автометрия. – 2003. – Т. 39, № 4. – С. 13–20.
13. Super-resolution without explicit subpixel motion estimation / H. Takeda, P. Milanfar, M. Protter, M. Elad // IEEE Transactions on Image Processing. – 2009. – Vol. 18 (9). – P. 1958–1975.
14. Thornton M.W., Atkinson P.M., Holland D.A. Sub-pixel mapping of rural land cover objects from fine spatial resolution satellite sensor imagery using super-resolution pixel-swapping // International Journal of Remote Sensing. – 2006. – Vol. 27 (3). – P. 473–491.
15. Ben-Ezra M., Zomet A., Nayar S.K. Video super-resolution using controlled subpixel detector shifts // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2005. – Vol. 27, no. 6. – P. 977–987.
16. Блажевич С.В., Селютина Е.С. Повышение разрешения цифрового изображения с использованием субпиксельного сканирования // Научные ведомости БелГУ. Серия: Математика. Физика. – 2014. – Т. 5 (176), вып. 34. – С. 186–190.
17. Ratis XY(Z) – двухкоординатный плоскопараллельный сканер [Электронный ресурс]. – URL: http://www.nanoscantech.com/ru/products/stage/stage-76.html (дата обращения: 15.06.2017).
18. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. – М.: Мир, 1999. – 548 с.
19. Гужов В.И., Солодкин Ю.Н. Анализ точности определения полной разности фаз в целочисленных интерферометрах // Автометрия. – 1992. – № 6. – С. 24.
20. Решение проблемы фазовой неоднозначности методом цифровой интерферометрии / В.И. Гужов, С.П. Ильиных, Р.А. Кузнецов, А.Р. Вагизов // Автометрия. – 2013. – Т. 49, № 2. – С. 85–91.
21. Новый метод калибровки фазовых сдвигов / В.И. Гужов, С.П. Ильиных, Д.С. Хайдуков, Р.А. Кузнецов // Научный вестник НГТУ. – 2013. – № 1. – С. 185–189.
22. Гужов В.И., Ильиных С.П., Уберт А.Г. Проекционный метод измерения рельефа объекта // Научный вестник НГТУ. – 2012. – № 1. – С. 23–28.
23. Гужов В.И. Методы измерения 3D профиля объектов: фазовые методы: учебное пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. – 83 с.
24. Робастный алгоритм расшифровки интерферограмм / С.П. Ильиных, В.И. Гужов, Н.Е. Кафидова, Д.Д. Бочаров // Автометрия. – 2005. – Т. 41, № 3. – С. 122–125.
