Выпускник НИЯУ МИФИ, кандидат физико-математических наук Павел Черёмхин знает о цифровых голограммах все. Ну или почти все. Работа сотрудников лаборатории фотоники и оптической обработки информации ЛаПлаз доцента Павла Черёмхина, магистранта Андрея Свистунова, аспиранта Дмитрия Рымова и профессора Ростислава Старикова «Реконструкция цифровой голограммы с помощью разветвленной нейронной сети» недавно была опубликована в авторитетном научном журнале Applied Sciences(внешняя ссылка). Исследователи предложили новый тип нейросетевого восстановления изображений с голограмм – более быстрый и точный. Их инновационные разработки в этой области уже находят практическое применение.
Принцип голографии сформулировал в 1947 году венгерско-британский ученый Деннис Габор, но в полной мере реализовать его удалось только после создания лазера. Излучение лазера разделяют на два пучка: опорный и предметный, который освещает голографируемый объект. Голограмма –зарегистрированная картина от взаимосвязанных опорного и предметного пучков. Первая в мире трехмерная голограмма была записана в Советском Союзе физиком-оптиком Юрием Денисюком. Произошло это в далеком 1962 году. Позже оказалось, что зарегистрированные таким образом голограммы можно восстанавливать в белом свете (электромагнитном излучении видимого диапазона), поэтому они получили широкое распространение в повседневной жизни. Например, совсем недавно в Австралии открылся голографический зоопарк, где все животные, включая давно вымерших, заменены их цифровыми голограммами. Конечно, голограммы не только развлекают, но и помогают сделать нашу жизнь лучше и комфортнее, решить научные, медицинские, экологические проблемы. Сначала голограммы записывалась на фотопластинки, но с развитием цифровой техники их стало возможно сохранять в виде компьютерных файлов. Это если объяснять совсем просто. На самом деле, создание качественной голограммы – задача сложная и трудоемкая.
Голограмма представляет собой оптический образ объекта, сохраняющий информацию не только о его форме, но и об особенностях структуры. Для восстановления сцен можно использовать компьютерные методы расчета либо оптическое отображение голограмм на специальных микродисплеях – пространственно-временных модуляторах света. При этом важно, чтобы с помощью голограмм удавалось максимально точно восстанавливать информацию об объектах, несмотря на различные негативные факторы, присутствующие при регистрации. Над этой задачей как раз и работает Павел Черёмхин.
«Цифровая голография — технология, позволяющая регистрировать и обрабатывать данные о структуре и характеристиках объектов в двухмерном и трехмерном виде. Эта технология стала возможной благодаря развитию оптико-цифровых методов регистрации изображений и их компьютерной обработки. Достаточно сфотографировать полученную картину, чтобы восстановить и дополнить информацию об объектах, а также узнать их важные характеристики. Например, исследуя какой-либо материал, мы можем получить сведения о наличии вкраплений, его плотности или малейших шероховатостях на его поверхности. Благодаря возможности высокоскоростной регистрации цифровых голограмм также легко отследить динамику изменений характеристик объекта», – рассказывает Павел Черёмхин.
Технологию можно использовать в системах 3D-мониторинга, в нано- и микроэлектронике, при исследовании макро- и микрообъектов, например, микропластика. Скажем, для того, чтобы исследовать «мусорный остров» в Тихом океане. Большое тихоокеанское мусорное пятно образовалось из пластиковых отходов и быстро расширяется, что создает масштабную угрозу экосистеме океана. Благодаря цифровой голографии можно точно узнать, какова концентрация пластика в каждом конкретном месте «острова», а также определить его плотность, размеры частиц, отследить динамику изменений. Что, в свою очередь, будет способствовать выработке правильной стратегии по очищению океана. Всего-то и понадобится – лазерная установка и цифровые камеры, которые будут регистрировать свет, отраженный от воды и частиц микропластика. Полученная голограмма позволит увидеть, как пластик взаимодействовал со средой и проанализировать все реакции в режиме реального времени. Правда, в сложных случаях, к которым относится тот же остров микропластика в океане, на изображение объекта накладываются так называемые шумы (случайные изменения яркости или цветовой информации), поэтому голограмма может получиться недостаточно четкой, слабо выделяющейся на общем фоне.
Задачей исследователей из НИЯУ МИФИ было качественное восстановление изображений цифровых голограмм для сложных случаев, когда объектов много, они распределены по всему объему и уровень шумов повышен. Достоинством предложенного учеными нашего университета метода является использование нейронных сетей для ускорения расчетов и снижения уровня шума.
«Для того чтобы избавиться от шума, обычно используется регистрация целого набора голограмм. Но при этом снижается скорость исследований. Мы предложили новый тип нейросетевого восстановления изображений с голограмм и смогли научить нейросеть сразу восстанавливать множество двухмерных сечений трехмерной сцены. Расчет восстановления занимает сотые или даже тысячные доли секунды! А изображения получаются очищенными от шумов и дают достаточно точное положение каждого из микрообъектов. Можно оценить их количество, размеры, плотность. Если мы регистрируем голографическое видео, то можно смотреть, как изменяются объекты и отслеживать динамику в режиме реального времени», – объясняет Павел Черёмхин.
Цифровые голограммы имеют множество применений и в недалеком будущем, считает ученый, будет использоваться еще чаще. В медицине с их помощью можно проводить хирургические операции и клинические анализы (голография позволяет, к примеру, определить не только количество эритроцитов в крови, но также их размеры и возможные деформации, причем с очень высокой точностью). Метод может быть полезен при анализе динамических и быстропротекающих процессов, где необходимо оперативно определять местоположение частиц в дисперсной среде. Цифровая голография может сделать более яркими и наглядными учебные пособия, более точными – архитектурные проекты или сборку гаджетов. И, конечно, будет приятно созваниваться по голографической видеосвязи с друзьями и видеть, как прямо перед нами возникают их голографические изображения.
Подробнее про восстановление 3D–изображений с помощью цифровой голографии и предложенный метод HoloForkNet можно узнать из работы «Реконструкция цифровых голограмм с использованием разветвленной нейронной сети нейронной сети», которая выполнена в рамках гранта Российского научного фонда. Исследования по данной тематике идут также при поддержке программы «Приоритет 2030».