Коррекция пространственно-спектральных искажений в акустооптических видеоспектрометрах на основе предварительной калибровки

Размещено на http://www.allbest.ru/

Коррекция пространственно-спектральных искажений в акустооптических видеоспектрометрах на основе предварительной калибровки

А.С. Мачихин,

А.В. Шурыгин

Предложена методика автоматизированной коррекции пространственно-спектральных искажений, возникающих в акустооптических видеоспектрометрах, для повышения точности измерения спектральных характеристик в отдельных точках изображения наблюдаемого объекта. Приведены результаты экспериментальной апробации методики на примере изображений, регистрируемых акустооптическим эндоскопическим видеоспектрометром.

Благодаря произвольной спектральной адресации, высокому спектральному и пространственному разрешению, отсутствию подвижных элементов и другим достоинствам перестраиваемые акустооптические (АО) фильтры являются одними из наиболее перспективных спектральных оптических элементов для создания мультиспектральных систем для дистанционного зондирования [1], микроскопии [2], эндоскопии [3] и других приложений. При этом области использования таких систем для решения задач спектральной визуализации и контрастирования постоянно расширяются, в то время как их применение для спектрометрии по-прежнему ограничено. Это объясняется, прежде всего, наличием пространственно-спектральных искажений, вызываемых действием всех оптических элементов схемы и приводящих к некорректному измерению спектральных зависимостей в отдельных точках поля зрения. Эти искажения проявляются в виде линейных и нелинейных пространственных искажений, спектральном сдвиге, виньетировании и пр.

Наличие в схеме АО элементов приводит к специфическим искажениям изображения. Несмотря на нелокальный характер дифракции, обусловленный тем, что она происходит на объемной решетке, АО фильтры обеспечивают неплохое разрешение изображения (до 1000 разрешимых положений по каждой из координат), однако возникающие при этом пространственные искажения и хроматическое смещение в направлении АО дифракции могут достигать нескольких % [4]. Хотя такая точность в принципе достаточна для некоторых приложений, однако она неприемлема в задачах, требующих групповой обработки спектральных изображений: автоматического выделения спектральных признаков и определения пространственного положения объектов, определения спектральных характеристик и зависимостей в отдельных точках поля зрения.

Исследование причин возникновения и разработка способов устранения каждого типа искажений в отдельности в общем виде затруднительны, так как это зависит от конкретной оптической схемы и используемой конфигурации и параметров АО фильтра. Поэтому наиболее универсальным подходом к учету и коррекции искажений различного типа представляется калибровка каждого видеоспектрометра в отдельности [5,6]. Универсальная процедура измерения отклонений основных показателей качества спектрального изображения от некоторых идеальных значений позволила бы корректировать измеренные спектральные характеристики и приводить их к некоторому заданному виду.

В настоящей работе описан метод устранения спектральных и амплитудных искажений, реализованный в виде двух процедур: предварительной однократной калибровки и последующей коррекции, проводимой в ходе каждого измерения.

В процессе калибровки производится регистрация серии из n=Дл/дл спектральных изображений эталонного тест-объекта I k(x,y,лk) (k=1,2..n) с постоянным шагом по спектру дл в пределах всего рабочего интервала длин волн Дл=лN- л0. Тест-объект представляет собой миру в виде сетки из mxЧmy ячеек, в узлах которой находятся маркеры определенного вида. Эта мира в зависимости от схемы работы спектрометра может быть прозрачной или отражающей и должна иметь известную спектральную зависимость пропускания (или отражения) S(л).

На первом этапе необходимо привести все n спектральные изображения к единому виду. В качестве базового принимается изображение, соответствующее середине лb=л0+Дл/2 спектрального диапазона лN..л0 прибора. Это обосновано, во-первых, минимизацией максимального смещения точек на серии спектральных снимков, и, во-вторых, тем, что именно на данную длину волны, как правило, настроено большинство оптических элементов схемы для обеспечения минимума аберраций и наивысшего качества изображения. Методами цифровой обработки изображений автоматически осуществляются высокоточное определение положения xi(лk), yi(лk) (i=1.. mxЧmy) этих маркеров на всех n спектральных изображениях и вычисляются их смещения Дxi(лk)=xi(лk)-xi(лb), Дyi(лk) =yi(лk)-yi(лb) относительно положения на базовом изображении xi(лb),yi(лb). Аналогично производятся измерение интенсивности Ii(xi(лk),yi(лk),лk) в узлах миры и вычисление амплитудных коэффициентов Ksi=Ii(xi(лk),yi(лk),лk)*S(лk)/ Ii(xi(лb),yi(лb),лb), учитывающего спектральную зависимость пропускания элементов схемы, и Kvi=Ii(xi(лk),yi(лk),лk)/ Ii(x0(лk),y0(лk),лk) (x0,y0 - координаты центрального пикселя изображения), учитывающего виньетирование по полю зрения.

Корректирующие значения координат Дxi(лk) и Дyi(лk) и коэффициенты Ksi и Kvi с заданным шагом дл по длине волны сохраняются в определенном формате во внешнем файле, который используется при реальной работе видеоспектрометра.

Сохраненные значения из этого файла используются для коррекции регистрируемых данных. Для построения спектра в произвольной точке поля зрения пользователю достаточно указать точку на любом спектральном изображении I(x,y,л). Если длина волны л анализируемого изображения не совпадает ни с одной из длин волн лk, на которых проводилась калибровка, то в пределах спектрального диапазона калибровки смещение точки может быть найдено интерполяцией смещений точки на изображениях, соответствующих соседним калибровочным длинам волн.

а) б)

Рис. 1. Пример применения разработанного метода для измерения реальных спектров, полученных с помощью АО видеоспектрометра

а) примеры спектральных изображений; б) вычисленные спектры отражения в отдельных точках

На рис. 1 показан пример применения описанного подхода для коррекции данных, регистрируемых АО эндоскопическим видеоспектрометром [7]. В данном эксперименте производилась регистрация серии спектральных изображений области человеческой руки в диапазоне 450-750 нм с шагом 2 нм. На рис. 1а приведены несколько изображений из этой серии. На рис. 1б представлены спектры отражения в нескольких отмеченных точках, полученные в результате описанной процедуры коррекции. Несмотря на существенное виньетирование, наличие спектрального сдвига и другие искажения, спектры после коррекции имеют примерно одинаковый вид для различных точек и по форме хорошо согласуются с графиками, приведенными в других работах [8].

Описанная процедура позволяет автоматизировать процесс и существенно повысить точность измерения спектральных характеристик. Участие оператора требуется лишь на этапе задания условий калибровки: спектрального диапазона, шага сканирования по спектру, вида интерполяции результатов по полю и спектру и некоторых других параметров. Преимущества рассмотренного алгоритма в сравнении с методами на основе корреляции заключаются в простоте реализации и большей производительности. коррекция спектральный искажение

Литература

1. Smith W.M.H., Smith K.M.. A polarimetric spectral imager using acousto-optic tunable filters. // Experimental astronomy. 1990-91. V.1. №5. P. 329-343.

2. R.M. Levenson, C.C. Hoyt. Spectral imaging and microscopy. // American Laboratory, 2000. №11. P.26-33.

3. M. Bouhifd, M. Whelan, M. Aprahamian. Use of acousto-optic tunable filter in fluorescence imaging endoscopy. // Proc. of SPIE, 2003. V. 5143. P. 305-314.

4. V. Pozhar, A. Machihin. Image aberrations caused by light diffraction via ultrasonic waves in uniaxial crystals // Applied Optics, 2012. V. 51(19). P. 4513-4519.

5. Мачихин А.С., Пожар В.Э. Метод коррекции спектральных искажений для спектрометра изображений. // Приборы и техника эксперимента, 2009. № 6. С. 92-98.

6. L. Zhang, C. Huang, T. Wu, F. Zhang, Q. Tong. Laboratory calibration of a field imaging spectrometer system. // Sensors, 2011. №11. P. 2408-2425.

7. Мачихин А.С., Пожар В.Э., Батшев В.И. Акустооптический видеоспектрометрический модуль для медицинских эндоскопических исследований. // Оптический журнал, 2013. №7. C. 44-49

8. E. Angelopoulou. The reflectance spectrum of human skin. // Technical report MS-CIS-99-29. University of Pennsylvania, 1999.

Размещено на Allbest.ru