(48-2) 10 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Формирование контрастных полихроматических изображений заданных объектов на основе многооконной акустооптической фильтрации
В.В. Шипко 1,2, В.Э. Пожар 2, А.С. Мачихин 2, М.О. Шарикова 2, О.А. Кананыхин 2, Ю.В. Писаревский 3, И.Б. Сергеев 3

1 Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил
«Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»,
394064, Россия, г. Воронеж, ул. Старых Большевиков, д. 54а;
2 Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН,
117342, Россия, г. Москва, ул. Бутлерова, д. 15;
3 НИЦ Курчатовский Институт,
119333, Россия, г. Москва, Ленинский проспект, д. 59

 PDF, 3118 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1320

Страницы: 231-241.

Аннотация:
В статье представлен метод акустооптической мультиспектральной регистрации изображений, основанный на выборе наиболее информативных спектральных каналов и формировании многооконной функции пропускания акустооптического фильтра. Разработанный алгоритм позволяет выбрать сочетания спектральных каналов, которые обеспечивают высокий контраст для заданной совокупности объектов и фонов с известными спектрами. Метод апробирован экспериментально на примере контрастной визуализации 20 разных, но близких по цветовому тону пар объект–фон. Результаты эксперимента демонстрируют эффективность предложенного метода и алгоритма.

Ключевые слова:
спектральная визуализация, гиперакустооптическое взаимодействие, многооконная фильтрация.

Благодарности
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 19-19-00606-П). Кристаллы, использованные при изготовлении акустооптического видеоспектрометра, подготовлены в рамках Государственного задания НИЦ Курчатовского Института.

Цитирование:
Шипко, В.В. Формирование контрастных полихроматических изображений заданных объектов на основе многооконной акустооптической фильтрации / В.В. Шипко, В.Э. Пожар, А.С. Мачихин, М.О. Шарикова, О.А. Кананыхин, Ю.В. Писаревский, И.Б. Сергеев // Компьютерная оптика. – 2024. – Т. 48, № 2. – С. 231-241. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1320.

Citation:
Shipko VV, Pozhar VE, Machikhin AS, Sharikova MO, Kananykhin OA, Pisarevsky YV, Sergeev IB. Formation of contrasting polychromatic object images based on multi-window acousto-optical filtering. Computer Optics 2024; 48(2): 231-241. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1320.

References:
  1. Vinogradov AN, Egorov VV, Kalinin AP, Rodionov AI, Rodionov ID. Line of aviation ultraviolet, visible and near-infrared hyperspectrometers [In Russian]. Opt J 2016; 88(4): 54-62.
  2. Epikhin VM, Kiyachenko YF, Mazur MM, Mazur LI, Paltcev LL, Suddenok YA, Shorin VN. Optical imaging spectrometers of the visible and near-infrared ranges [In Russian]. Physical bases of instrumentation 2013; 4(9): 116-125.
  3. Borzov SM, Potaturkin OI. Selection of the informative feature system for crops classification using hyperspectral data. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing 2020; 56(4): 431-439. DOI: 10.3103/S8756699020040032.
  4. Maltsev GN, Kozinov IA. Optimization of the number of spectral channels in the problems of processing and analysis of hyperspectral remote sensing data of the world ocean [In Russian]. Fundamental and Applied Hydrophysics 2015; 8(4): 92-100.
  5. Schowengerdt RA. Remote sensing. Models and methods of image processing [In Russian]. Moscow: Technosphere; 2010.
  6. Molchanov VY, Kitaev YI, Kolesnikov AI, etc. Theory and practice of modern acousto-optics [In Russian]. Moscow: MISIS; 2015. ISBN 978-5-87623-483-4.
  7. Balakshiy VI, Parygin VN, Chirkov LE. Physical foundations of acousto-optics [In Russian]. Moscow: Radio and communications; 1985.
  8. Kozinov IA, Maltsev GN. Development and processing of hyperspectral images in optical–electronic remote sensing systems. Opt Spectrosc 2016; 121(6): 934-946 DOI: 10.1134/S0030400X16120158.
  9. Pozhar VE, Pustovoit VI. On the optimal algorithm for spectral chemical analysis using acousto-optical spectrometers [In Russian]. Electromagnetic Waves and Electronic Systems 1997; 2(4): 26-30.
  10. Mazur MM, Pustovoit VI, Suddenok YA, Shorin VN. Acousto-optic monochromator with controlled width of the instrumental function [In Russian]. Physical bases of instrumentation 2018; 2(28): 20-37. DOI: 10.25210/jfop-1802-020037.
  11. Pozhar VE, Velikovsky DY. Spectral recognition of objects using multi-window acousto-optical filters. Opt Spectrosc 2020; 128(7): 1041-1047. DOI: 10.21883/OS.2020.07.49578.107-20.
  12. Shipko VV, Samoilin EA, Pozhar VE, Machikhin AS. Formation of contrast images of specified objects by acousto-optic hyperspectrometer by selective spectral registration. Opt Spectrosc 2022; 10: 1343. DOI: 10.21883/OS.2022.10.53633.3873-22.
  13. Gupta N, Suhre D. Notch filtering using a multiple passband AOTF in the SWIR region.  Applied Optics 2016; 55(28): 7855-7860. DOI: 10.1364/AO.55.007855.
  14. Bogomolov DV, Voloshinov VB. Analysis of quality of images obtained by acousto-optic filtering. Proc SPIE 2004; 5828: 105-116. DOI: 10.1117/12.612763.
  15. Mazur MM, Suddenok YA, Shorin VN.  Double acousto-optic monochromator of images with tunable width of the transmission function. Technical physics letters 2015; 40(2): 167-169. DOI: 10.1134/S1063785014020254.
  16. Mazur MM, Mazur LI, Pustovoit VI, Suddenok YA, Shorin VN. High-transmission two-crystal acousto-optic monochromator. Technical Physics 2017; 62(9): 1407-1410. DOI: 10.1134/S1063784217090183.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20