(une). L'image cohérente d'une carte de résolution est diffusée par un diffuseur rotatif, puis l'image diffusive est envoyée sur des NLC en vrac. La sortie non linéaire des NLC est imagée sur une caméra ; (b). Image cohérente; (c). image diffuse. Crédit :XIOPM
Les gens sont toujours désireux d'obtenir des résultats d'imagerie clairs à travers certains milieux troubles, ainsi une variété de méthodes ont été développées pour filtrer le bruit et s'efforcer d'améliorer la qualité de l'imagerie, comme si le bruit était né comme le pire ennemi.
Cependant, il y a toujours un fossé entre l'intuition et la vérité. Dans certains cas, le bruit ne dégrade pas la qualité de l'image, peut plutôt être utilisé pour l'améliorer. Par exemple, la méthode de résonance stochastique (SR) s'est avérée efficace pour récupérer les images masquées par le bruit.
Une équipe dirigée par le professeur Liu Hongjun de l'Institut d'optique et de mécanique de précision de Xi'an (XIOPM) de l'Académie chinoise des sciences (CAS) a démontré une reconstruction d'image basée sur SR via une réorientation moléculaire magnéto-optique dans des cristaux liquides nématiques en vrac ( NLC) théoriquement, qui a été fait de matériaux fonctionnels abordables sans restriction dimensionnelle. Le résultat a été publié dans Optique Express .
Dans leurs recherches, les images diffusives ont été récupérées efficacement en optimisant raisonnablement l'intensité lumineuse d'entrée, la direction du champ magnétique, et la longueur de corrélation.
Selon les chercheurs, le secret de l'utilisation du bruit pour améliorer la qualité de la reconstruction de l'image est que les signaux sous-jacents sont renforcés par couplage avec le bruit de diffusion sous la non-linéarité d'auto-focalisation induite par la réorientation, où le bruit joue un rôle positif. Cependant, une instabilité de modulation incohérente se produit et le processus d'amélioration des signaux est détruit sous une forte non-linéarité d'auto-focalisation.
Ils ont également étudié la qualité de la reconstruction d'images avec différents angles de champ magnétique. La courbe de gain en fonction de l'angle du champ magnétique augmente d'abord, puis diminue. Les NLC ont la réponse de réorientation maximale au champ lumineux à un angle d'environ 50 degrés.
Ces résultats suggèrent une méthode potentielle pour récupérer les images bruitées et promouvoir l'application des NLC dans le domaine du traitement d'images.
