Cesar Arturo Hernandez-Alvarez, Lipei Song, Yufei Wang, Teresa Alonso-Rasgado, Lei Su. “Tuning parameters of phase retrieval algorithm for single-shot imaging based on object-modulated speckles by particle swarm optimization.” Optics & Laser Technology 159 (2023) 109004. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2022.109004
背景
光が不透明な物質を通過する際に生じる散乱現象を利用して、遮蔽物の背後にある物体を可視化する散乱媒体越しの光学イメージングは、生体組織の内部観察や悪天候下での視認性向上といった観点から極めて重要な技術である。この手法において中核を成す位相回復アルゴリズムは、光の干渉によって生じる不規則な粒状模様であるスペックル画像から物体の情報を抽出し、計算によって元の像を再構築する数学的な枠組みである。特に、一回の露光で情報を取得する単一撮影（シングルショット）方式は、動的な現象の観察に適しており、極めて高い実用性を有する。これまでの研究では、再構築画像の品質を高めるために、計算の過程で画像の滑らかさを調整するガウス分布を用いた平滑化処理や、背景雑音を除去するための閾値制御を導入する手法が提案されてきた。これにより、散乱の影響を強く受けた複雑な対象物であっても、鮮明な画像を復元することが可能となっている。また、この手法は対象物の形状を事前に定義することなく、散乱光の自己相関を利用することで像を導き出すため、未知の対象に対する広範な応用が期待される。
従来の問題点
しかし、従来の位相回復アルゴリズムにおいては、平滑化の度合いを決める標準偏差や背景除去の閾値といった制御変数の初期値を、対象物の事前の知見や人間の試行錯誤に基づいて手動で設定する必要がある。これは、未知の物体を観測する実用的な場面では極めて困難であり、また露光時間や光源、光学系の配置といった撮影条件がわずかに変化するだけで最適値が変動してしまうため、自動化や安定性の面で大きな課題が存在する。
解決方法と結果
そこで、本研究では生物の群れが最適な場所を探索する挙動を模した計算手法である粒子群最適化（PSO）を導入し、事前の情報なしに最適な制御変数を自動的に算出する手法を開発することで、問題を解決した。実験では、照明光源としてCobolt社製の532nmレーザーを使用し、特定の文字パターンを照射して散乱光を取得した。このPSOを用いた手法は、従来の手動調整に比べて、特に情報の階調が細かい高精細な画像に対しても、迅速かつ正確に高品質な再構築が可能であることを実証した。この自動化により、人間による介入を排除した効率的な画像復元を実現した。
※この要約は、オープンアクセス論文（CC BY 4.0）に基づいています。
論文で使用されたCoboltのレーザー
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