얼룩(간섭)

Speckle (interference)

Specle은 활성 레이더, 합성 조리개 레이더(SAR), 의료용 초음파 및 광학 정합성 단층 촬영 영상에 본질적으로 존재하며 품질을 저하시키는 세분화된 간섭이다.

대부분의 표면은 인공적이든 자연적이든 파장의 스케일이 극히 거칠다.레이저, SAR, 초음파와 같은 일관성 있는 영상 시스템에 의해 이러한 표면에서 얻은 영상은 얼룩이라는 일반적인 간섭 현상을 겪는다.이러한 현상의 기원은 우리가 우리의 반사함수를 산만한 사람들의 배열로 모형화한다면 알 수 있다.유한 분해능 때문에, 우리는 언제든지 분해능 셀 내의 산포자 분포로부터 받고 있다.이러한 산란 신호는 일관성 있게 추가된다. 즉, 각 산란 파형의 상대적 위상에 따라 구성적이고 파괴적으로 추가된다.반점은 이미지에서 밝고 어두운 점으로 표시된 이러한 건설적이고 파괴적인 간섭 패턴에서 비롯된다.

일반적으로 "스냅클 노이즈"라고 불리지만, 얼룩은 일반적으로 이해되는 노이즈가 아니다.오히려 각 세포에 대해 산란자가 동일하지 않고, 그 신호는 산란자의 작은 변화에 매우 민감하기 때문에 변동하는 것은 신호 그 자체다.[2]

재래식 레이더에 얼룩이 있으면 국부 지역의 평균 회색 수준이 증가한다.[3]

SAR의 Specle은 일반적으로 심각하여 영상 해석에 어려움을 초래한다.[3][4]복수의 분산 대상으로부터의 백스캐터 신호의 일관성 있는 처리에 의해 발생한다.예를 들어 SAR 해양학에서 얼룩은 초기의 산란자들의 신호, 중력 모세 파동, 그리고 바다 물결의 이미지 아래 받침 이미지로 나타나기 때문에 발생한다.[5][6]

또한 이 얼룩은 특히 레이저 얼룩과 동적 얼룩 현상에 연결되었을 때 유용한 정보를 나타낼 수 있는데, 이때 얼룩 무늬의 변화는 시간 내에 표면의 활동을 측정할 수 있다.

반점 패턴

얼룩무늬는 논리 정연한 파동류의 집합의 상호 간섭에 의해 생성된다.[7][8]비록 이 현상은 뉴턴 시대부터 과학자들에 의해 연구되었지만, 레이저의 발명 이후 반점이 두드러지게 나타났다.그것들은 현미경 검사,[9][10][11][12] 영상 검사, 광학 조작에서 다양한 용도로 사용되어 왔다.[13][14][15]

얼룩무늬는 일반적으로 레이저광과 같은 단색광의 확산반사에서 발생한다.그러한 반사는 종이, 흰색 페인트, 거친 표면과 같은 물질이나 공기 중의 먼지 또는 흐린 액체 같은 공간에 산란 입자가 많은 매체에서 발생할 수 있다.[16]

또한 얼룩무늬라는 용어는 디지털 이미지 상관관계를 통해 변위장 측정에 유용한 표면의[17][18] 물리적 얼룩의 패턴을 설명하기 위해 실험 역학계에서도 흔히 사용된다.

설명

반점 효과는 상이 다르고 진폭이 다른 동일한 주파수의 많은 파장의 간섭에 의한 결과로서, 진폭과 강도가 무작위로 변화하는 결과 파형을 더한다.각 파형이 벡터에 의해 모델링된 경우, 무작위 각도를 가진 다수의 벡터가 함께 추가된다면, 결과 벡터의 길이는 0부터 개별 벡터 길이의 합치까지 무엇이든 될 수 있다는 것을 알 수 있다. 즉, 2차원 무작위 보행, 때로는 술꾼의 보행이라고 한다.In the limit of many interfering waves, and for polarised waves, the distribution of intensities (which go as the square of the vector's length) becomes exponential , where 스타일 I이(가) 평균 강도다.[7][8][19][20]

표면이 광파에 의해 조명될 때, 회절 이론에 따르면, 조명 표면의 각 지점은 2차 구형 파장의 원천으로 작용한다.산란 광장의 어느 지점에서든 빛은 조명 표면의 각 지점에서 흩어진 파도로 이루어져 있다.표면이 1파장을 초과하는 경로 길이 차이를 만들 정도로 거칠면 위상 변화가 2㎛이상이 되면 그 진폭과 그에 따른 빛의 강도가 무작위로 변화한다.

만약 낮은 일관성의 빛(즉, 많은 파장으로 구성)을 사용한다면, 개별 파장에 의해 생성되는 얼룩무늬는 다른 치수를 가지며 보통 서로를 평균화시키기 때문에 얼룩무늬는 일반적으로 관찰되지 않을 것이다.그러나 일부 조건에서는 다색광에서 얼룩무늬를 관찰할 수 있다.[21]

주관적 반점

녹색 레이저 포인터의 디지털 카메라 이미지에 있는 레이저 얼룩.이것은 주관적인 반점 패턴이다. (이미지의 색 차이는 카메라 시스템의 제한에 의해 도입된다는 점에 유의한다.)

일관성 있는 조명(예: 레이저 빔)에 의해 조명되는 거친 표면이 이미징되면 이미지 평면에서 점무늬가 관찰된다. 이를 "주체적인 점무늬"라고 한다. 위의 이미지를 참조하십시오.예를 들어 렌즈 구멍의 크기가 변하면 반점의 크기가 변하기 때문에 반점 패턴의 세부 구조가 보기 시스템 파라미터에 따라 달라지기 때문에 "주관적"이라고 한다.영상 시스템의 위치가 바뀌면 점차 패턴이 바뀌어 결국 원래의 반점 패턴과 무관하게 된다.

이것은 다음과 같이 설명할 수 있다.영상의 각 지점은 물체의 유한한 영역에 의해 조명되는 것으로 간주할 수 있다.[clarification needed]이 영역의 크기는 지름이 2.4㎛u/D인 에어리디스크가 주는 렌즈 회절제한 분해능에 의해 결정되며, 여기서 light은 빛의 파장, u는 물체와 렌즈 사이의 거리, D는 렌즈 구멍의 지름이다.(이것은 회절제한 이미징의 단순화된 모델이다.)

이미지의 인접 지점의 빛은 공통점이 많은 지역에서 산란되어 그러한 지점의 두 강도는 크게 다르지 않을 것이다.그러나 이미지에서 에어리 디스크 직경으로 분리된 물체의 영역으로 조명되는 두 지점은 관련 없는 빛의 강도를 가진다.이는 2.4㎛v/D 영상에서 v는 렌즈와 영상 사이의 거리에 해당한다.따라서 영상에 있는 얼룩의 "크기"는 이 순서의 것이다.

렌즈 구멍이 있는 반점 크기의 변화는 벽에 있는 레이저 지점을 직접 보고 나서 아주 작은 구멍을 통해 관찰할 수 있다.이 반점들은 크기가 상당히 커지는 것을 볼 수 있을 것이다.또한 레이저 포인터를 안정되게 유지하면서 눈의 위치를 이동할 때 얼룩무늬 자체가 변한다.반점 패턴이 영상 평면에서만 형성된다는 추가적인 증거(특정 경우 눈의 망막)는 눈의 초점이 벽에서 멀어지면 반점이 계속 보인다는 것이다(이는 탈색 시 반점 가시성이 상실되는 객관적 반점 패턴의 경우 다르다).

목표 반점

객관적 반점 패턴의 사진.레이저 빔이 플라스틱 표면에서 벽으로 흩어지면서 형성된 광원이다.

거친 표면에서 떨어져 나온 레이저 빛이 다른 표면에 떨어지면 '객관적인 반점 패턴'을 형성한다.렌즈 없이 흩어진 광장 내에 사진판이나 다른 2차원 광학센서가 위치하면 시스템의 기하학적 구조와 레이저의 파장에 따라 특성이 달라지는 얼룩무늬를 얻는다.그림 속 얼룩무늬는 레이저 빔을 휴대전화 표면에 가리켜 산란된 빛이 인접한 벽에 떨어지도록 함으로써 얻은 것이다.그리고 나서 벽에 형성된 얼룩무늬의 사진이 찍혔다.엄밀히 말하면, 이것은 또한 두 번째 주관적인 반점 패턴을 가지고 있지만, 그것의 치수는 객관적인 패턴보다 훨씬 작아서 이미지에 보이지 않는다.

반점 패턴에서 주어진 지점에 있는 빛은 산란 표면 전체의 기여로 구성된다.이러한 산란 파장의 상대적 위상은 산란 표면에 걸쳐 다양하므로 두 번째 표면의 각 점에 대한 결과 위상이 무작위로 변화한다.도색된 패턴인 것처럼 어떻게 이미지화되든 패턴은 똑같다.

점의 "크기"는 빛의 파장, 첫 번째 표면을 비추는 레이저 빔의 크기, 그리고 이 표면과 점 무늬가 형성되는 표면 사이의 거리의 함수다.이는 산란 각도가 변화하여 조명 영역 가장자리에서 산란된 빛과 비교하여 조명 영역 중앙에서 산란된 빛의 상대 경로 차이가 λ만큼 변화할 때 강도는 상관관계가 없게 되기 때문이다.Dinety는[7] 평균 반점 크기에 대한 표현을 /z/L로 도출한다. 여기서 L은 조명 영역의 폭이고 z는 물체와 반점 패턴의 위치 사이의 거리이다.

근거리 반점

객관적 반점은 보통 먼 들판(프라운호퍼 지역이라고도 하며, 프라운호퍼 회절이 일어나는 지역)에서 얻는다.이것은 빛을 방출하거나 흩뿌리는 물체로부터 "멀리" 생성된다는 것을 의미한다.반점은 산란 물체, 가까운 필드(Freshnel 영역, 즉 Freshnel 회절이 일어나는 영역이라고도 함)에서도 관찰할 수 있다.이런 종류의 반점은 근거리 반점이라고 불린다."근접" 및 "멀리"에 대한 보다 엄격한 정의를 보려면 가까운 영역과 먼 영역을 참조하십시오.

원장 반점 패턴(즉, 반점 형태와 치수)의 통계적 특성은 레이저 광선에 부딪힌 영역의 형태와 치수에 따라 달라진다.대조적으로, 근장 반점의 매우 흥미로운 특징은 통계적 특성이 산란 물체의 형태와 구조와 밀접하게 연관되어 있다는 것이다: 높은 각도로 산란하는 물체는 작은 근장 반점을 생성하며, 그 반대도 마찬가지다.특히 Rayleigh-Gans 조건 하에서, 반점 치수는 산란 개체의 평균 치수를 반영하는 반면, 일반적으로 표본에 의해 생성된 근거리 반점의 통계적 특성은 광 산란 분포에 따라 달라진다.[22][23]

사실, 가까운 들판의 반점이 나타나는 조건은 일반적인 프레스넬 조건보다 더 엄격한 것으로 설명되어 왔다.[24]

반점 패턴의 광학 상자

반점 간섭 패턴은 평면 파형의 합에서 분해될 수 있다.전자기장의 진폭이 정확히 0인 점 집합이 존재한다.이 점들은 파도 열차의 이탈로 인식되어 왔다.[25]전자기장의 이러한 위상 탈구는 광학 편차라고 알려져 있다.

각각의 소용돌이의 중심 주위를 순환하는 에너지 흐름이 있다.따라서 반점 패턴의 각 소용돌이는 광학 각운동량을 전달한다.각 운동량 밀도는 다음과 같이 주어진다.[26]

전형적으로 쌍으로 된 얼룩무늬가 나타난다.이 소용돌이들 - 항피질 쌍은 우주에 무작위로 배치된다.각 소용돌이 쌍의 전자기 각운동량이 0에 가깝다는 것을 보여줄 수 있다.[27]자극된 브릴루인 산란 광학 풍선에 기초한 위상 결합 거울은 음향적 풍조를 자극한다.[28]

푸리에 시리즈에서 형식적인 분해와는 별도로 위상 판의 기울어진 부위에서 방출되는 평면 파형에 대해 얼룩무늬를 구성할 수 있다.이 접근방식은 수치적 모델링을 상당히 단순화시킨다. 3D 수치적 에뮬레이션은 광학적 반점에서의 로프 형성을 유도하는 다양한 요소들이 뒤얽혀 있음을 보여준다.[29]

적용들

레이저가 처음 발명되었을 때, 특히 곡물처럼 생긴 이미지 때문에 홀로그램 영상에서는 레이저를 사용하여 물체를 비추는 데 있어 얼룩이 심한 단점으로 간주되었다.얼룩무늬가 물체의 표면변형에 대한 정보를 전달할 수 있다는 사실이 나중에 밝혀졌고, 이러한 효과는 홀로그램 간섭계 및 전자 반점무늬 간섭계에서도 활용된다.반점 효과는 반점 이미징과 반점을 이용한 눈 검사에도 사용된다.

Specle은 광학 헤테로디네인 검출에서 일관성이 있는 리다르와 정합성이 있는 이미징의 주요 한계점이다.

근장 점의 경우, 통계 특성은 주어진 표본의 광 산란 분포에 의존한다.이를 통해 근거리장 반점 분석을 사용하여 산란 분포를 탐지할 수 있다. 이것이 소위 근거리장 산란 기술이다.[30]

조명 표면의 변화로 인해 반점 패턴이 시간에 따라 변화할 때, 이 현상을 동적 반점이라고 하며, 예를 들어 광학 유량 센서(광학 컴퓨터 마우스)를 이용하여 활동을 측정하는 데 사용할 수 있다.생물학적 물질에서는 이 현상을 바이오스피클(biospeckle이라고 한다.

정적 환경에서는 얼룩의 변화를 광원에 대한 민감한 프로브로도 사용할 수 있다.이것은 파장계 구성에서 1미터 정도의 분해능([31]파장 10에서12 1 부분, 단일 원자의[32] 분해능으로 축구장 길이를 측정하는 것과 동일)으로 사용할 수 있으며 레이저의[33] 파장을 안정화시키거나 양극화를 측정할 수도 있다.[34]

얼룩이 만들어내는 흐트러진 패턴은 차가운 원자를 이용한 양자 시뮬레이션에 사용되어 왔다.밝고 어두운 빛의 무작위로 분포된 영역은 고체 상태의 시스템에서 무질서의 아날로그 역할을 하며, 국산화 현상을 조사하는 데 사용된다.[35]

형광 현미경에서는 자극된 방출 고갈(STED) 현미경, 지상 상태 고갈(GSD) 현미경, 가역성 포화 광 형광 전환(RESOLFT)과 같은 포화성/포토콘 변환 패턴 조명 기법에서 2D로 하위 감광 제한 분해능을 얻을 수 있다.이러한 애플리케이션에서 사용하기 위해 얼룩 패턴을 수정하면 병렬 3D 초고해상도 영상촬영이 가능하다.[36]

축소

녹색 레이저 포인터.레이저의 가우스 프로필을 촬영하기 위해 점의 축소가 필요했는데, 모든 렌즈를 제거하고 불투명한 액체(우유)에 투사하여 레이저를 충분히 평평하고 매끄러운 표면으로 만들었다.

Specle은 레이저 TV와 같은 레이저 기반 디스플레이 시스템에서 문제로 간주된다.반점은 보통 반점 대비에 의해 정량화된다.반점 대비 감소는 본질적으로 많은 독립적인 반점 패턴을 만들어 망막/검출기에서 평균을 낸다.이는 다음을 통해 달성될 수 있다.[37]

  • 각도 다양성: 다양한 각도에서 조명
  • 양극화 다양성: 다른 양극화 상태의 사용
  • 파장 다양성: 소량의 파장 차이가 나는 레이저 소스 사용

레이저 광선의 공간적 일관성을 파괴하는 회전 확산기를 사용하여 얼룩을 줄일 수도 있다.이동/진동 스크린 또는 섬유도 해결책이 될 수 있다.[38]미쓰비시 레이저 TV는 제품 설명서에 따라 각별한 주의가 필요한 화면을 사용하는 것으로 보인다.레이저 반점 감소에 대한 보다 자세한 논의는 여기에서 확인할 수 있다.[39]

합성 배열 헤테로디네 검출은 일관성 있는 광학 이미징과 일관성 있는 차분 흡수 LIDAR에서 얼룩 소음을 줄이기 위해 개발되었다.

과학적 응용에서, 공간 필터는 반점을 줄이기 위해 사용될 수 있다.

신호 처리 방법

현상의 다른 수학적 모델에 기초하여 얼룩을 제거하기 위해 몇 가지 다른 방법이 사용된다.[5]예를 들어, 한 가지 방법은 다중 룩 프로세싱(multi-look processing, 즉 멀티 룩 프로세싱)을 사용하며, 단일 레이더 스위프에서 표적에 대해 여러 "룩"을 취함으로써 얼룩을 평균화한다.[3][4]평균은 겉모습의 앞뒤가 맞지 않는 평균이다.[4]

두 번째 방법에는 신호 처리 시 적응형 필터와 비적응형 필터를 사용하는 것이 포함된다(적응형 필터는 이미지 전체에 걸쳐 가중치를 조정하고 비적응형 필터는 전체 이미지에 동일한 가중치를 적용한다).또한 이러한 필터링은 실제 이미지 정보, 특히 고주파 정보도 제거하며 필터링의 적용성과 필터 유형의 선택은 트레이드오프를 포함한다.적응형 얼룩 필터링은 혼화물이 많은 지역(숲이나 도시 지역 등)에서 가장자리와 디테일을 더 잘 보존한다.그러나 비적응적 필터링은 구현이 더 간단하고 계산 능력이 덜 필요하다.[3][4]

비적응적 얼룩 필터링에는 두 가지 형태가 있다. 하나는 평균에 기반한 것이고 다른 하나는 중위수에 기반한 것이다(이미지의 주어진 직사각형 픽셀 영역 내).후자는 전자에 비해 가장자리를 보존하면서 스파이크를 제거하는데 더 능숙하다.적응형 얼룩 필터에는 Lee 필터, 프로스트 필터, 정제 감마 최대-A-Posteriori(RGMAP) 필터 [40]등 여러 형태가 있다.그러나 이들은 모두 수학 모델에서 다음과 같은 세 가지 기본적인 가정에 의존한다.[3]

  • SAR의 Specle은 승법이다. 즉, 모든 영역에서 국소 회색 수준과 정비례한다.[3]
  • 신호와 반점은 통계적으로 서로 독립적이다.[3]
  • 단일 픽셀의 표본 평균과 분산은 해당 픽셀을 중심으로 한 로컬 영역의 평균 및 분산과 동일하다.[3]

Lee 필터는 승법 모델을 첨가물로 변환하여 알려진 추적 가능한 케이스로 얼룩 처리 문제를 줄인다.[41]

웨이브릿 분석

최근 웨이브릿 변환의 활용으로 영상분석에 상당한 진보가 이어지고 있다.멀티스케일 프로세싱을 사용하는 주된 이유는 웨이블렛 베이스로 분해할 때 많은 자연 신호가 상당히 단순화되고 알려진 분포에 의해 모델링될 수 있기 때문이다.게다가, 파동 분해는 다른 척도와 방향에서 신호를 분리할 수 있다.따라서 어떤 규모와 방향에서든 원래의 신호를 복구할 수 있고 유용한 세부 정보가 손실되지 않는다.[42]

첫 번째 멀티스케일 반점 감소 방법은 세부 서브밴드 계수의 임계값을 기반으로 했다.[43]웨이브릿 임계값 지정 방법에는 다음과 같은 몇 가지 단점이 있다. (i) 신호의 원하는 구성 요소와 원하지 않는 구성 요소가 크기와 방향에 관계없이 알려진 분포를 따르는 경우 임계값을 선택하는 것이 특별하며, (ii) 임계값 지정 절차는 일반적으로 디노이즈된 영상에 일부 아티팩트를 초래한다.이러한 단점을 해결하기 위해 베이즈의 이론에 근거한 비선형 추정기가 개발되었다.[42][44]

유사점

반점 같은 패턴은 무작위 간섭이 발생하는 다른 시스템에서도 관찰될 수 있다. 예를 들어, 우주에서 현상이 관찰되지 않고 시간에 따라 관찰되는 상황을 포함한다.위상 민감 광학 시간 영역 반사 측정의 경우, 서로 다른 인자에서 생성된 일관성 있는 펄스의 다중 반사가 무작위 시간 영역 신호를 생성하는 데 방해가 된다.[45]

참고 항목

참조

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추가 읽기

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  • Forouzanfar, M., Abrishami-Moghaddam, H., and Dehghani, M., (2007) "Speckle reduction in medical ultrasound images using a new multiscale bivariate Bayesian MMSE-based method," IEEE 15th Signal Processing and Communication Applications Conf. (SIU'07), Turkey, June 2007, pp. 1–4.
  • Sedef Kent; Osman Nuri Oçan & Tolga Ensari (2004). "Speckle Reduction of Synthetic Aperture Radar Images Using Wavelet Filtering". In ITG; VDE; FGAN; DLR; EADS & astrium (eds.). EUSAR 2004 — Proceedings — 5th European Conference on Synthetic Aperture Radar, May 25–27, 2004, Ulm, Germany. Margret Schneider. pp. 1001–1003. ISBN 9783800728282.
  • Andrew K. Chan & Cheng Peng (2003). "Wavelet applications to the processing of SAR images". Wavelets for sensing technologies. Artech House remote sensing library. Artech House. ISBN 9781580533171.
  • Jong-Sen Lee & Eric Pottier (2009). "Polarimetric SAR speckle filtering". Polarimetric Radar Imaging: From Basics to Applications. Optical science and engineering series. Vol. 142. CRC Press. ISBN 9781420054972.

외부 링크