論文の概要: Harnessing Optical Imaging Limit through Atmospheric Scattering Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15082v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 14:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 13:42:03.343191
• Title: Harnessing Optical Imaging Limit through Atmospheric Scattering Media
• Title（参考訳）: 大気散乱媒質による高調波光イメージング限界
• Authors: Libang Chen, Jun Yang, Lingye Chen, Yuyang Shui, Yikun Liu, Jianying Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,対象特性,大気効果,イメージングシステム,デジタル処理,視覚知覚などのコントリビューションを包含した包括的モデルを提案する。 このモデルでは、従来の画像記録、処理、知覚の有効性を再評価することができる。 この研究の直接の応用は、マルチフレーム平均化によるノイズ低減を伴う1.2倍の画像範囲の拡張である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.435475238868005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recording and identifying faint objects through atmospheric scattering media by an optical system are fundamentally interesting and technologically important. In this work, we introduce a comprehensive model that incorporates contributions from target characteristics, atmospheric effects, imaging system, digital processing, and visual perception to assess the ultimate perceptible limit of geometrical imaging, specifically the angular resolution at the boundary of visible distance. The model allows to reevaluate the effectiveness of conventional imaging recording, processing, and perception and to analyze the limiting factors that constrain image recognition capabilities in atmospheric media. The simulations were compared with the experimental results measured in a fog chamber and outdoor settings. The results reveal general good agreement between analysis and experimental, pointing out the way to harnessing the physical limit for optical imaging in scattering media. An immediate application of the study is the extension of the image range by an amount of 1.2 times with noise reduction via multi-frame averaging, hence greatly enhancing the capability of optical imaging in the atmosphere.
• Abstract（参考訳）: 光システムによる大気散乱媒体によるかすかな物体の記録と識別は、基本的に興味深く、技術的に重要である。 本研究では, 対象特性, 大気効果, 画像システム, デジタル処理, 視覚知覚からの貢献を取り入れた包括的モデルを導入し, 幾何学的画像の究極の知覚限界, 特に可視距離の境界における角分解能を評価する。 このモデルでは、従来の画像記録、処理、知覚の有効性を再評価し、大気中における画像認識能力を制限する制限要因を分析することができる。 シミュレーションは、霧室と屋外設定で測定された実験結果と比較した。 その結果, 散乱媒質における光学的イメージングの物理的限界を利用する方法が指摘され, 解析と実験の一般的な一致が明らかとなった。 この研究の直接の応用は、マルチフレーム平均化によるノイズ低減を伴う1.2倍の画像範囲の拡張であり、それによって大気中の光学イメージングの能力を大幅に向上させる。

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