光学信息处理

更新时间:2023-05-29 20:07

光学信息处理(optical information proces-sing)是运用透镜傅里叶变换效应,在图像的空间频域(傅里叶透镜的焦平面)对光学图像信号 进行滤波,提取或加强所需的图像(信号),滤掉或抑制不需要的图像(噪声),并进行透镜傅里叶逆变换输出处理后的图像的全部过程。光学信息处理是在傅里叶光学的基础上发展起来的。傅里叶光学的核心,在于运用透镜或其他器件产生二维图像的空间频谱,从而在频域对光信号进行处理。

概念解释

光学信息是光波所荷载的信息,通过光波的参量,如振幅强度)、相位偏振态的分布和变化表现出来。它可以是一维二维三维空间性的信息。广义的光学信息处理,指的是光学图像的产生、传递、探测和处理等各个环节中光学信息的提取、编码、存储、增强、去模糊、光学图像和特征识别以及各种光学变换等。它既包含光信号的频域处理,又包含光信号的空域(图像本身所在的空间)处理;被处理的光学图像,既可由相干光(如激光)照明,还可由非相干光(如自然光)或部分相干光照明,对应的系统分别称为相干光处理系统、非相干光处理系统和部分相干光处理系统。

光学信息处理是在傅里叶光学基础上发展起来的。通常所谓的光学信息处理,或狭义的光学信息处理,指的是光信息的频域处理,研究如何对各种光学信息进行光学运算(加、减、乘、除、相关卷积微分矩阵相乘、逻辑运算等);光学信息的提取、编码、存储、增强、去模糊、光学图像和特征识别;各种光学变换(傅里叶变换对数变换、梅林变换、拉普拉斯变换)等。有时光学信息处理也称为光学数据处理,它的发展远景是“光计算”。实际上相干光处理系统是一个光学模拟计算机,具有二维并行处理的能力、极高的运算速度光速)及极大的容量等,但由于某些器件实时空间光调制器的发展远未完善,从而限制了运算速度。此外,光学模拟处理的精度较低,灵活性较差,使它在应用上受到了进一步的限制。

处理性质

光学信息处理按处理的性质可分为线性处理和非线性处理两大类。在线性处理中又分为空间不变和空间可变两类。

线性处理

所谓线性处理是指系统对多个输入之和的响应(输出)等于各单独输入时的响应(输出)之和。一个光学成像系统就是典型的线性系统相干光照明时,光学透镜所具有的傅里叶变换是一种线性变换。光学透镜将不同的光学图像变换成不同的空间频谱,可用光电探测元件接收各个部分的空间频谱来进行分析,或运用空间光调制器输入信号的空间频谱进行各种处理。近代采用的光电结合的空间频谱分析仪就是根据上面介绍的原理制成的,它可应用到各种图像处理的各个领域,包括遥感图像医学图像分析等方面。

典型的线性光学信息处理系统,即4f系统。

应用4f系统也可进行两个光学图像的相加或相减。设有A和B两个图像,相距为2b,将它作为4f系统的输入图像,左右对称地放在光轴两侧。滤波面上放置一个正弦光栅(垂直于A、B两图像的中心连线),光栅空间频率等于b/λf,f是变换透镜的焦距,λ是所用相干光波长。这种光栅可在输出平面上形成A、B的正负一级衍射像,并可使A的正一级衍射像和B的负一级衍射像相互重合。当使滤波光栅沿水平横向微小移动时,对应于相互重合的两个像的光束间的相位差发生变化,可在输出面上交替出现相加和相减的图形。光学图像的加减是光学信息处理中的基本运算方法之一,它是微分运算、逻辑运算的基础。光学图像的相减也可直接用来提取两个不同图像的差异信息,如同一地区在不同时刻的“云图”间的差异等。4f线性空间滤波处理方法属于线性空间不变滤波处理。利用方向滤波区分图像中方向分量,利用逆滤波器恢复模糊图像等也属于线性空间不变滤波处理。综合孔径雷达数据的光学处理是光学信息处理中最早最成功的应用。

光学图像的特征识别是指在一幅输入图像中找出某已知特征图像的光学处理方法。设已知特征图像的光场透射函数为g(x,y),可以用拍摄g(x,y)的傅里叶变换全息图的方法来制成一个复空间滤波器G*,G*是已知特征图像g(x,y)的空间频谱G的复数共轭,这种滤波器称为已知特征图像的匹配滤波器。在通信技术中使用时域匹配滤波器可检测埋在相加性噪声中的已知信号,使用的是用全息方法制成的含有G*信息的空间匹配滤波器。

由于“噪声”所引起的畸变波阵面,不能从滤波器得到位相补偿,不能恢复成为平面波阵面,互相关输出在输出平面上不能形成亮斑。特征识别方法在图像识别和分类,从噪声中检测电信号(如雷达、声呐回波)等方面得到应用。

如果一个线性系统脉冲响应函数随输出点的位置而改变,则该系统称为线性空间可变系统。这时上述的傅里叶频域处理方法就不再能适用,必需要寻找另外的处理方法。其中一种方法是先对于输入图像进行某种坐标变换,然后在傅里叶频域内进行空间不变滤波运算,最后再经过某种坐标变换(有时可省去这一变换),得到输出图像。坐标变换可以用全息图、计算全息图或非线性图像扫描装置等方法来实现。

输入函数g(x,y)如果在尺寸上发生了变化,即g(x,y)变为g(ax,ay),a表示一个任意正实数,也就是说g(x,y)被放大或缩小,那么它的傅里叶变换空间频谱G的尺寸也相应地缩小或放大。但这时匹配滤波器上G*却是固定不变的,所以便不能够很好地校正G的畸变位相而进行特征识别。如何对于比例变化的特征图像进行有效的匹配滤波识别,这要求寻找一种变换,它对于任何比例的一种特征图像(例如某人的指印图纹采取不同的比例放大或缩小)的空间变换频谱的尺寸是一样的。这种变换就是所谓梅林变换。对不同比例的一种特征图像g(x,y)进行梅林变换,可以证明空间梅林频谱G都是相同的,这样便可以用同一个匹配滤波器G*来校正G的位相畸变。

可以证明,对一个函数g(x,y)先进行对数坐标变换,然后再进行傅里叶变换,便可得到该函数的梅林变换。g(ax,ay)表示输入函数,用相干平行光照明,输入函数后面紧贴放置一片含有透射率函数的计算全息图片,再经过傅里叶变换透镜后,在其后焦面上得到输出。从而设计研制出来相应的计算机全息图放在输入平面上,作为一种位相滤波器以得到某种坐标变换(例如对数坐标变换等)的输出。线性空间可变光学信息处理包括两步:第一步是对于输入图像进行对数变换,第二步是将经过对数变换后的图像在传统的4f系统中进行空间不变匹配滤波运算。

线性空间可变光学数据处理已在梅林变换,比例不变图像相关识别,恢复像差,转动引起模糊图像处理,以及从投影中恢复径向分布的阿贝耳变换等方面都进行了尝试。

空间光滤波器和光电混合处理

早期的光学信息处理中输入图像和滤波器用照相干板记录,经处理的输出图像也用照相干板记录,需经过显影定影,全过程是非实时的,称为传统的或经典的光学信息处理。已开发出的各种电寻址的空间光调制器SLM),如液晶显示器LCD)、磁光空间光调制器(MOSLM)等,这些器件是由许多像素单元构成的二维滤波器件,具有行、列电极,可对像素进行寻址操作(称矩阵寻址),使不同位置的像素具有不同的透过率(或不同的相位延迟),从而将计算机内预先存储图像转移到调制器上。以空间光调制器SLM1代替照相干板置于4f系统的输入平面或滤波平面上,激光器通过准直扩束镜照射SLM1,其光强透过率或相位受到调制。计算机内的输入图像函数(如由电荷耦合器件CCD2拍摄的目标图像)显示在SLM1上。光波通过SLM1时其光强分布(或相位分布)就受到调制,该图像通过透镜L1进行傅里叶变换。再将计算机内预先存储的滤波器函数通过第二个空间光调制器SLM2显示在4f系统的谱平面上,对输入图像的空间频谱进行滤波。经滤波处理的谱通过透镜L2进行傅里叶逆变换,用另一个电荷耦合器件CCD1或数码相机记录输出图像,送入计算机进行分析。全部输入、滤波和输出过程由计算机控制,过程非常快,可近似认为是实时的,称为光电混合处理。

联合傅里叶变换特征识别

光学图像的特征识别是指在大量信息或背景中检测某一已知特征图像的光学处理方法,可运用联合傅里叶变换系统实现实时识别。参考图像(如已知型号的飞机的图像)f(x,y)和输入图像g(x,y)(如通过望远镜拍摄到的图像)分别显示在傅里叶变换透镜的输入平面xy上,两个图像的中心相距2a对称地分布在光轴两侧,并由相干光(如准直的激光)照明。如果f和g两个图像完全相同,则对于f上任意一点总可在g上找到对应点,两点相距2a,其透过率相位都一致,因而是相干的,通过透镜傅里叶变换后在后焦面(变换平面)uv上出现一组互相平行的杨氏条纹。f和g上有大量这样的点对,它们被激光照明形成相干的次光源,通过透镜傅里叶变换后,杨氏条纹重叠加强。用平方律记录介质(记录介质的透过率近似正比于光波振幅的平方即光强,如照相干板)记录下杨氏条纹。这样的由两个图像同时并排输入并经过透镜进行的傅里叶变换称为联合傅里叶变换,简称联合变换。显影、定影后的照相干板上记录的是输入图像空间频谱的强度,称为联合变换的功率谱。用激光照射功率谱,通过第二个傅里叶透镜进行逆变换,在其后焦面(输出平面)上出现三个光斑:一个位于输出平面的中心,它不是信号,代表直接透射光,又称零级项或自相关项;另两个光斑沿f和g分开的方向对称地分布在零级光斑两侧,相距4a,称为一级项或互相关项,这是杨氏条纹的一级衍射像。当f和g只有部分相同(如g中除已知型号的飞机外还有天空背景、其他型号的飞机),则两个互相关斑仍然出现,只是强度较弱。互相关斑的出现及其尖锐程度正是f和g具有相同特征的标志。上述系统称联合傅里叶相关系统,简称联合变换相关器

联合变换相关谱的记录和逆变换两个过程之间,有一个用平方律介质探测联合变换功率谱的过程。早期联合变换的输入、输出和联合变换谱的记录都由照相干板完成。近年出现的实时变换相关器则运用两个空间光调制器作为输入,一个器件上显示存储在计算机中的参考图像,另一个显示通过望远镜拍摄到的图像。联合变换的功率谱则由CCD器件(也是平方律器件)记录,并显示在第三个空间光调制器上。该器件由激光照亮,通过第二个透镜实施逆变换,相关输出由第二个CCD探测并送入计算机进行分析。整个处理过程是实时的,是典型的光电混合信号处理系统。

半色调预处理和图像假彩化

实际问题中常遇到一些线性处理无法解决的问题。怎样突出图像中某一灰度等级,如何从相乘性噪声中提取信号,傅里叶光学对这些问题就变得无能为力。这些问题都是非线性问题。所谓非线性系统是指输出图像的光强不再与输入图像光强保持正比关系。为实现非线性处理,可在光学系统中放入非线性光学元件,或通过预处理方法实现某种非线性变换,再由线性系统滤波处理。照相胶片就是一种非线性元件,利用胶片感光特性曲线的非线性控制反差度(γ值),可实现正、负幂次非线性关系。非线性元件是非线性光学材料(如可饱和吸收介质、光色材料、电光晶体等)在强光下的非线性行为,可用在频域空域进行诸如阈值控制等非线性处理,但这些方法都不够灵活。灵活性较大的方法是半色调预处理方法。此法来自印刷制版技术,通过半色调屏对图像进行翻拍,利用高反衬度胶片的限幅性质,把连续色调图像变为由点阵(二维)或线阵(一维)组成的黑白两种色调的照片,称为“半色调照片”。原图像中灰度信息转变为半色调照片中不同面积的点阵(二维)或不同宽度的线阵(一维)。这个过程实现了第一个非线性变换,然后把半色调照片放在线性光学处理系统中,在滤波平面用小孔选取不同衍射级次,在输出平面上实现第二个非线性变换,使输出光强非线性地依赖于脉宽,从而也非线性地依赖于原图像灰度等级。设计不同类型的半色调屏,将能实现不同的非线性变换。

利用半色调预处理方法,比较成功地实现了图像等密度轮廓显示、密度分割、假彩色编码、从相乘性噪声中分离出信号的对数滤波、指数运算、二次方和二次方根运算、二维模数转换等运算。这种方法已在医学遥感图像处理中得到应用。

上面是从数学运算角度对光学信息处理所作的分类。同样从相干性的角度,也能把光学信息处理系统分为相干与非相干两大类。在相干光系统中光场按复振幅叠加,因此可以进行正值、负值和复数运算,在非相干系统中光场按光的强度叠加,光强是不能有负值的,因此在非相干光处理系统中必需附加一恒定光强作为偏置值(类似于电子学直流偏置)以利于双极性函数的运算。当然这样做会降低图像的反衬度,但是从降低相干噪声的角度来看,非相干光系统比相干光系统要优越,因为一个典型的相干光系统所有光线来自一个点光源,对信息的传递是单通道的,通道中的噪声(光学元件的缺陷、气泡、刻痕,材料不均匀,或尘埃等经相干光衍射干涉后所产生的斑纹)叠加在图像上,相反地,非相干光系统可以采用扩展光源,扩展光源相当于由许多点光源组合而成。每个点光源都有自己的信息传递通道,通道中的噪声对某一通道也许是严重的,但对其他通道就不一定是严重的。由于这些点光源又是互相独立的,因此除了物平面和像平面上的噪声外,通道中噪声被平均掉,这样多余通道的传递结果能提高图像的信噪比,正是这个原因,非相干光系统有着广阔的发展前景。

白光信息处理和相位调制编码

人眼对黑白图像的灰度只能分辨出15—20个等级,对于灰度相差较小的图像便不能加以分辨,这在实际应用中将丢失许多极重要的信息。试验证明,人眼对颜色分辨能力达几百种。利用光学信息处理手段,将灰度等级转换为颜色等级,可提高对图像的识别能力。所谓“假色彩编码”是指编码系统输出的彩色图片所显示的颜色与原被摄物的真实色彩无必要联系,输出片的色彩仅由输入片的“白光密度”确定。如相位调制假彩色编码。首先在光学放大系统中将待编码的胶片置于底片夹中,编码元件为朗奇光栅(光栅的半个周期透光,半个周期不透光)。将光栅紧密覆盖于底片上,用白光照明,经显影、定影处理后对底片进行漂白,得到相位型编码片。它是透明的,但各点的相位不同,取决于该点底片的透过率

将编码片输入光学信息处理系统,频谱面上放置滤波器。编码片是相位型的,光波通过时其相位被调制。频谱面上设置一小孔滤波器,只允许+1级(或0级)通过。若某一小区域的相位延迟使某一波长λ0的光振幅达到极小,则输出面上相应区域的光强为零,出现该波长的暗区,并显示出它的补色,因而输出面便呈现一幅彩色图像。编码片的相位调制与原照明底片的灰度有联系,所以输出图像上的色彩便直接反映了黑白底片的白光密度,称为相位调制假彩色编码。由于底片灰度的微小改变可产生很大的相位变化,输出图像就会在颜色上呈现一个较明显的改变。但正因为调制片相位对应的假彩色变化是周期性的,因而呈现相同颜色的区域不一定对应完全相同的灰度等级,所以在应用中必须进行细致的分析。

假彩色编码技术在医学上可用于对人体器官病变的早期诊断,如乳腺癌早期病灶在透射图像中呈现灰度的微小改变,通过相位编码假彩色处理后病灶的颜色与周围软组织就有明显差别。假彩色编码用于卫星遥感图像分析,如用于牧区草场情况的监测可发现草场退化的灾情和发生的位置,用于对地形地貌的分析可敏感监测洪水灾害、森林火灾的情况或大陆架的变迁等。

展望

由于其他学科的渗透,在光学信息处理领域中出现一些新的发展方向。如利用光学反馈概念在线性非线性运算方面取得一些新结果;利用光双稳态现象在半导体材料上制成新型的信息处理元件,有可能成为未来光计算机的运算元件;利用光折变介质的自泵浦及互泵浦相位共轭效应,二波混频、四波混频效应实现畸变图像恢复和特征识别等。特别是利用电光效应声光效应光学信息处理相结合而形成的集成光学器件、光波导器件已成为光通信中新的处理单元。人们已开始考虑时间(一维)与空间(三维)相结合的四维处理系统。应该指出,把光学信息处理的二维、高速、大空间带宽积等优势与电子计算机数字处理的灵活性和高精度相结合形成的光电混合处理系统,在现阶段仍是相对完善和有实用价值的系统

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