Digital Image Processing (Bernd Jähne) Chương 8: 3 – D IMAGING

1 CHƢƠNG 8 XỬ LÝ ẢNH 3D Đề tài đăng ký dịch Chương 8 3 – D IMAGING (quyển “Digital Image Processing”) Nhóm gồm Mai Duy Khánh MSHV CB100645 Dịch phần 8 1 và 8 2 Cao Văn Thế MSHV CB110796 Dịch phần 8 3, 8 4, 8 5 Nguyễn Ngọc Quyến MSHV CB110896 Dịch phần 8 6, 8 7, 8 8 và tổng hợp 2 Digital Image Processing (Bernd Jähne) Chương 8 3 – D IMAGING 8 1 Nền tảng Trong chƣơng này chúng ta sẽ thảo luận về các công nghệ sử lí ảnh cho phép khôi phục lại sâu của ảnh Công nghệ này đƣợc chia thành 2 loại Cả công.

Digital Image Processing

(Bernd Jähne)

Chương 8: 3 – D IMAGING

8.1 Nền tảng

Trong chương này chúng ta sẽ thảo luận về các công nghệ sử lí ảnh cho phép khôi

phục lại sâu của ảnh.Công nghệ này được chia thành 2 loại.Cả công nghệ này đều có thể

khôi phục lại độ sâu của bề mặt trong không gian 3-D và cho phép khôi phục đầy đủ thể

tích của vật thể.Thông thường ảnh 3-D đều có chiều sâu và dạng hình khối.Điều này dẫn

đến có nhiểu phức tạp,Sự phức tạp rất đa dạng cả về độ sâu và dạng khối.Do vậy trong

khuôn khổ chương này sẽ không đề cập chi tiết các công nghệ sử lí hiện có.Mà chúng ta

chỉ tập chung vào nguyên lí cơ bản.Có một và nguyên lí cơ bản mà nhiều công nghệ tạo

ảnh 3-D dựa vào.Nắm được những nền tảng chung này ,chúng ta sẽ dễ dàng hiểu được

các công nghệ sử lí chính xác

Chúng ta bắt đầu với thảo luận về sự hạn chế căn bản của việc tạo ảnh phản xạ

trong 3-D ở phần 8.1.1 và đưa ra những tổng kết ngắn gọn những nguyên lí cơ bản về tạo

độ sâu ảnh (phần 8.1.2) và tạo dạng khối ảnh (phần 8.1.3)

) Then one section is devoted to each of the basic

principles of 3-D imaging: depth from triangulation (Section 8.2), depth

from time-of-flight (Section 8.3), depth from phase (interferometry) (Section 8.4), shape

from shading and photogrammetric stereo (Section 8.5),

and tomography (Section 8.6)

As we have discussed in detail in Sections 7.6.1 and 7.6.2, a projective

Trong phần 7.6.1 và 7.6.2 chúng ta đã nói đề cập tới một hệ thống quang xạ ảnh

optical system is a linear shift-invariant system that can be described by

là một hệ thống dịch tuyến tính bất biến có thể mô tả bởi một hàm trải (PSF) và một hàm

biến đổi quang (OTF)

3-D OTF cho quang hình chỉ ra hạn chế của hệ thống tạo xạ ảnh một cách tốt nhất (xem

phần 7.6.2)

Trong đó q và k3 biểu diễn bán kính và thành phần hướng trục của vector số sóng

The symbols q and k3 denote the radial and axial components of the

wave number vector, respectively Two severe limitations of 3-D imaging

Hai điểm hạn chế phức tạp của tạo ảnh 3-D bám theo hình dạng của 3-D OTF

immediately follow from the shape of the 3-D OTF

Hao tổn độ tương phản với số lượng sóng lơn Theo Eq (8.1), OTF là tỷ lệ nghịch

đảo với số tia sóng q Do đó độ tương phản của một cấu trúc sẽ suy giảm theo tỷ lệ với số

lượng sóng của nó Tính chất này của OTF đúng cho mọi xử lý ảnh quang học – bao gồm

cả thị giác của con người – câu hỏi đặt ra là tại sao ta có thể nhìn được tất cả những cấu

trúc thật đẹp?

Câu trả lời nằm ở phần cuối cấu trúc hình học của vật thể được quan sát Hầu hết

vật thể trong môi trường tự nhiên là che chắn Vì thế chúng ta chỉ có thể quan sát bề mặt,

ví dụ ta không quan sát được vật thể 3D thật mà chỉ thấy cấu trúc 2D Nếu chúng ta tưởng

tượng một bề mặt 2D trên một mặt phẳng 2D, PSF 3D cũng giảm còn 2D Một cách toán

học thì nghĩa là phép nhân PSF với mặt phẳng δ song song với bề mặt vật thể được quan

sát Do đó đĩa không rõ nét giống như khoảng cách tới bề mặt từ ống kính giờ trở thành

2d PSF Sự hạn chế của những về mặt 2D vì thế cần duy trì cường độ của toàn bộ cấu

trúc với những bước sóng lớn hơn đĩa Chúng ta cso thể nhìn được với cùng độ tương

phản

Chúng ta đi tới cùng một kết luận trong không gian Fourier Nhân 3D PSF với mặt

phẳng δ trên không gian x tương đương với quấn lại 3D OTF với đường δ dọc trục quang

học, như là tích hợp trong cùng một hướng tương ứng Nếu ta tích hợp 3D OTF dọc theo

tọa độ k, có sự độc lập bất biến của tia số tia sáng q:

Để giải tích phân này, ta thế z” = z’/(q tan α) được một tích phân trên một nửa cung

tròn đơn vị

Kết luận, có sư khác biệt quan trọng giữa tạo ảnh bề mặt (vì tạo ảnh độ sâu) và tạo

ảnh hình khối OTF của cấu trúc bề mặt độc lập với số lượng sóng Tuy nhiên, với cầu

trúc hình khối, chúng ta gặp vấn đề giảm OTF với số lượng tia sóng Khi quan sát cấu

trúc bằng mắt hoặc camera, chúng ta sẽ không thể quan sát chi tiết Những hệ thống tạo

ảnh chiếu không được thiết kế cho ra vật thể 3D chính xác Vì thế, xử lý ảnh hình khối

đòi hỏi những kỹ thuật khác

8.1.2 Nguyên lý cơ bản của xử lý ảnh chiều sâu

Xử lý ảnh chiều sâu của một bề mặt chắn sáng đòi hỏi thêm dữ liệu thông tin

ngoài độ sáng tại mỗi điểm ảnh mà đưa ra chiều sâu của ảnh hoặc phạm vị ảnh Chúng ta

có thể chia làm 4 nguyên lý căn bản của xử lý ảnh chiều sâu – còn gọi là thuật toán chiều

sâu Thêm vào đó, chiều sâu có thể được tính toán theo độ dốc của các bề mặt bằng thuật

toán dựng hình từ bóng đổ

Độ sâu từ phép đo tam giác Nếu chúng ta quan sát một vật thể từ 2 điểm nhìn

khác nhau được phân cách bởi đường cơ sở b, vật thể sẽ được nhìn dưới nhuwgnx góc

nhìn khác nhau từ 2 vị trí Kỹ thuật này được gọi là phép đo tam giác – kỹ thuật cơ bản

trong đo đạc và vẽ bản đồ

Kỹ thuật triangulation là trọng tâm của tính bất đồng bề rộng trong các kỹ thuật

Thoáng qua thì những kỹ thuật này có vẻ khác nhau, nhưng khó tin được là chúng lại

được dựa cùng trên một nguyên lý

Depth from time-of-flight Đây là một nguyên lý không phức tạp của việc đo đạc

khoảng cách Một tín hiệu được gửi đi, truyền với tốc độ xác định tới vật thể, nó được

phản xạ và truyền ngược về camera Thời gian truyền tỷ lệ trực tiếp tới khoảng cách của

nơi gửi tín hiệu và vật thể, vật thể và nơi nhận

Depth from phase: đo giao thoa Phép đo giao thoa có thể được coi là dạng đặc

biệt của phép đo khoảng cách time-of- flight Kỹ thuật này đo khoảng cách của phần nhỏ

bước sóng phát xạ bằng cách không chỉ đo biên độ (năng lượng) của sự bức xạ mà còn

đo pha của nó Đo pha được thêm vào trong phần phát xạ tương quan (Phần 6.3.3) dẫn

đến cường độ mạnh khi 2 sóng chồng lên nhau cùng pha (vân lồi) và cường độ yếu khi

chúng lệch pha 180° (π, vân lõm) Nguồn sáng cuos bước sóng trong khoảng 400 –

700nm (Phần 6.3.1 và Hình 6.6) Do đó phép đo khoảng cách giao thoa giải quyết được

trong khoảng nanometer (10-9m) – một phần nhỏ của bước sóng

Chiều sâu gắn kết Một thuộc tính cố hữu của phát xạ là độ dài gắn kết của nó

(Phần 6.3), vẫn có thể có sự khác biệt đường cực đại tại những vị trí trên cùng Độ dài

liên kết có thể được đo đạc dễ dàng bằng khả năng tạo ra những phần giao thoa Chúng

có thể ngắn vài bước sóng Độ sâu trong kỹ thuật cô kết lấp đầy chõ trống trên miền

khoảng cách, do đó có thể đo đạc giữa những kỹ thuật đo giao thoa và time-of-flight

Hình dáng từ đổ bóng Hình dạng của những bề mặt cũng có thể được xác định

từ hướng của các yếu tố bề mặt Điều này được biểu diễn toán hoặc bằng pháp tuyến bề

mặt Tất nhiên sau đó độ sâu tuyệt đối của bề mặt sẽ bị mất mát, nhưng sơ lược độ sâu có

thể được tính toàn bằng tích hợp độ nghiêng bề mặt Pháp tuyến bề mặt có thể được suy

ra từ bóng đổ vì độ sáng bề mặt phụ thuộc góc của tới của nguồn chiếu sáng

8.1.3 Nguyên lý cơ bản của tạo ảnh hình khối

Mọi độ sâu trong kỹ thuật có thể đo nhiều độ sâu đồng thời cũng hữu dụng cho tạo

ảnh hình khối Vì vậy khả năng đo nhiều độ sâu là thuộc tính quan trọng kahcs của kỹ

thuật tạo ảnh sâu Thêm vào đó, 2 nguyên lý cơ bản của tạo ảnh hình khối:

Phân chia chiếu sáng Trong ảnh chiếu, chúng ta không biết từ sự chiếu sáng tập

hợp ở mặt phẳng ảnh gốc Nó có thể từ mọi vị trí của tia chiếu (xem Phần 7.3.1 và Hình

7.3) Tuy nhiên sự chiếu sáng có thể được sắp đặt bằng cách chỉ một khoảng sâu nào đó

nhận sáng Sau đó chúng ta biết độ sâu nào rọi trên mặt phẳng ảnh gốc Khi đó ta quét độ

sâu chiếu sáng sẽ thu được một ảnh hình khối

Độ sâu từ nhiều nguồn chiếu: phương pháp rọi kính Một chiếu sáng đơn chỉ

chứa thông tin cục bộ từ đối tượng hình khối Câu hỏi đặt ra là có thể lấy nhiều nguồn

chiếu từ những vị trí khác nhau và kết hợp ở một phần khá của thông tin cục bộ trong một

ảnh 3-D hoàn thiện Kỹ thuật này được gọi là phương pháp rọi kính

8.1.4 Đặc tính của kỹ thuật ảnh 3-D

Ảnh chiều sâu được đặc trưng bằng 2 lượng cơ bản, phân giải chiều sâu σz và

khoảng rộng chiều sâu ∆z Mật độ chiều sâu biểu thị sai số thống kê của phép đo và vì

vậy giảm thiểu sự sai khác chiều sâu Chú ý rằng sai số hệ thống của phép đo chiều sâu

có thể lớn hơn rất nhiều (xem Phần 3.1) Phân giải chiều sâu bao nhiêu phụ thuộc khoảng

cách z là thuộc tính quan trọng của kỹ thuậ tạo ảnh sâu Nó tạo ra sự khác biệt lớn, ví dụ

nếu phân giải đồng nhất, không phụ thuộc của chiều sâu, hoặc giảm khoảng cách z

Miền sâu ∆z là sự khác biệt độ sâu tối thiểu và tối đa có thể được đo bằng kỹ

thuật tạo ảnh sâu Do đó, tỷ số của miền chiều sâu và phân giải chiều sâu ∆z/σz có ý

nghĩa quan trọng trong phép tạo ảnh chiều sâu

Hình 8.1: Một thiết lập camera nổi

8.2 Chiều sâu từ Triangulation

Nhìn vào cùng một vật thể từ những điểm khác nhau được chia bằng vector cơ sở

b bởi những góc nhìn khác nhau Bằng cách này hay cách khác, sự khác biệt trong góc

nhìn dẫn đến sự thay đổi mặt phẳng hình ảnh, được gọi là sự không tương xứng, từ bất cứ

độ sâu của vật thể có thể được phỏng đoán

Phép đo độ sâu Triangulation-based measurements bao gồm một trạng thái rộng

của những kỹ thuật – cái nhìn thoáng lần đầu – không có nhiều điểm chung, nhưng vẫn

được dựa trên cùng nguyên lý Trong phần này sẽ thảo luận về nhìn nổi (Phần 8.2.1),

triangulation hoạt động, nơi một hoặc 2 cameras được thay thế bằng một nguồn sang

(Phần 8.2.2), độ sâu tiêu điểm (Phần 8.2.3), và soi hiển vi cộng tiêu (Phần 8.2.4) Trong

phần về nhìn nổi, chúng ta cũng thảo luận về nguyên lý hình học cơ bản của trigulation

8.2.1 Nhìn nổi

Sự quan sát một cảnh từ 2 điểm khác nhau cho phép khoảng cách của những vật

thể được xác định rõ Một thiết lập với 2 cảm biến ảnh được gọi là hệ thống nổi Nhiều hệ

thống thị giác sinh học thể hiện được cảm giác chiều sâu Trong hình 8.1 minh họa độ sâu

có thể được xác định bao nhiêu từ một thiết lập camera Hai camera được đặt gần nhau

với một trục quang học song song Khoảng cách vector b giữa hai trục được gọi là cơ sở

nhìn nổi Một vật thể sẽ được chiếu ra từ những ví trí khác nhau của mặt phẳng ảnh bởi vì

nó được nhìn sơ qua từ những góc khác nhau Sự khác biệt vị trí thể hiện sự bất tương

xứng hoặc thị sai, p Điều này dễ dàng được tính trong Hình 8.1

Thị sai là tỷ lệ nghịch đảo với khoảng cách X3 của vật thể (bằng 0 khi vật thể ở vô

cực) và tỷ lệ trực tiếp với cơ sở lập thể và độ dài tiêu cự của camera (d≈ f cho những vật

thể xa) Như vậy sự ước lượng khoảng cách trở lên khó khăn với việc phải gia tăng

khoảng cách Điều này có thể thấy rõ ràng hơn bằng sử dụng luật truyền sai (Phần 3.3.3)

để tính toán sai số X3:

Trong đó, độ nhạy tuyệt đối cho ước lượng độ sâu ra tăng, với khoảng cách được

bình phương Như ví dụ chúng ta chúng ta đặt một hệ thống nổi với một cơ sở nổi

200mm và thấu kihs với độ dài tiêu cự 100mm Sau đó tại khoảng cách 10m thay đổi thị

sai khoảng 200 µm/m (khoảng 20 pixel/m), trong khi nó chỉ 2 µm/m (0.2 pixel/m) tại

khoảng cách 100m

Thị sai là số lượng vector và đường song song với vật gốc nổi b Điều này có lợi là

nếu 2 camera được hướng chính xác, chúng ta biết trước được hướng của thị sai Nói

cách khác, chúng ta không thể tính toán thị sai trong mọi trường hợp Nếu một khu vực

ảnh không cho ra những thay đổi nhạt trên hướng của vật gốc, thì sẽ không thể xác định

được thị sai Vấn đề này là một trường hợp đặc biệt đòi hỏi bài toán về độ mở với ý

tưởng xác định chuyển động sẽ được thảo thuận chi tiết trong Phần 14.2.2

Thông tin về chiều sâu chứa đựng trong những hình ảnh nổi có thể được hiểu

trược tiếp với một số phương pháp khác nhau Đầu tiên là hình ảnh nổi trái và phải có thể

được thể hiện trong một hình ảnh, ta cho 1 cái là màu đỏ, cái còn lại màu xanh Người

quan sát sử dụng kính đeo với một bộ lọc màu đỏ cho bên phải và kính lọc xanh cho bên

trái Bằng cách này, mắt phải sẽ chỉ quan sát được màu xanh và bên trái chỉ thấy màu đỏ

Phương pháp này – được gọi là phương pháp cặp ảnh nổi màu bổ sung – có điểm bất lợi

khi sử dụng ảnh không màu Tuy nhiên nó không cần thiết bị phần cứng đặc biệt nào và

có thể được đề xuất, thể hiện được trên bất cứ màn hình RGB nào, và in được ra với

những máy in chuẩn

Nhìn nổi đứng cũng cho phép quan sát ảnh nổi màu [114] Những ảnh 2 thành

phần được sắp đặt cho 1 phần ở trên phần còn lại KHi được nhìn với kính lăng trụ cho

khúc xạ ảnh trên ở bên mắt phải và ảnh dưới dưới ở mắt trái, cả 2 hợp nhất trong một ảnh

3-D

Người nhìn lập thể khác sử dụng thiết bị chuyên dụng Một nguyên tắc chung là

hiện ảnh nổi bên trái và phải luân phiên nhanh trong một màn hình và chuyển hướng

phân cực của màn hình đồng bộ Người quan sát được đeo kính phân cực lọc đúng màu

cho mắt trái và phải

Tuy nhiên, phương pháp cặp ảnh màu bổ sung có khả năng lớn nhất cho hầu hết

trường hợp, có thể được sử dụng với hầu hết trạm sử lý ảnh, chỉ thêm 1 thành phần thiết

bị kính xanh/đỏ Miêu tả chung của những ứng dụng kỹ thuật và khoa học của ảnh nổi

được đưa ra bởi Lorenz [127]

8.2.2 Chiều sâu của Active Triangulation

Thay cho việc thiết lập camera nổi, một camera được thay thế bằng một nguồn

sáng Để tìm được chiều sâu của nó cần phải nhận dạng mỗi điểm ảnh từ hướng chiếu

sáng tới Kỹ thuật này tương đương kỹ thuật bất tương xứng Như vậy kỹ thuật active

Triangulation gồm tất cả những đặc trưng cơ bản của hẹ thống nổi mà chúng ta đã thảo

luận ở phần trên

Những kỹ thuật phức tạp đã được phát triển trong những năm gần đây để mã hóa

tia sáng theo một cách duy nhất Thông thường nhất, máy chiếu sáng được sử dụng mẫu

viền máy chiếu với những sọc trực giao tới đường cơ sở triangulation trên màn hình

Một mẫu đơn không có hiệu quả để nhận dạng vị trí của mẫu trên mặt phằng ảnh

trong phương pháp duy nhất, nhưng với những vân liên tục với những độ dài bước sóng

khác nhau, mỗi vị trí chiều ngang trên mặt phẳng máy chiếu sáng có thể được xác định

bằng chuỗi duy nhất của những vân sáng tối Một chuỗi bộ phận của sáu hình như trong

Hình 8.2

Hình 8.2: Active triangulation by projection of a series of fringe patterns with different

wavelengths for binary coding of the horizontal position; from Wiora [218]

Giống một chuỗi các mẫu vân cũng có lợi thế - bên trong khoảng giới hạn động

của camera – nhận thấy mẫu vân trở nên độc lập với hệ số phản chiếu của vật thể và sự

phục thuộc khoảng cách của nguồn sáng Tình trạng bịt sáng thể hiện rõ ở bóng của máy

pha café trong Hình 8.2

Mã nhị phân dãy vân không rõ trong những vân sáng rõ Xác định rõ vị trí độ phân

giải cao đƣợc minh họa trong Hình 8.3

Figure 8.3: Active triangulation by phase-shifted fringe patterns with the same

wavelength Three of four patterns are shown with phase shifts of 0, 90, and 180 degrees;

from Wiora [218]

8.2.3 Độ sâu tiêu cự

Chiều sâu giới hạn của trường hệ thống quang học thực (Phần 7.4.3) là một kỹ

thuật khác để đánh giá chiều sâu Một vật thể chỉ được phản chiếu mà không mờ nếu nó

nằm trong chiều sâu của trường Ở tia lóe đầu tiên, nó nhìn không giống như chiều sâu

của kỹ thuật triangular Tuy nhiên, nó lại chính xác cùng hình họa như dung kỹ thuật

triangulation Chỉ khác biệt ở chỗ thay vì 2, nhiều tia sáng bị rối và bán kính đĩa bị mờ

thay thế cho sự bất tương xứng Cơ số Triangulation phù hợp hệ số phóng đại của thấu

kính Vì vậy chiều sâu kỹ thuật hội tụ có tất cả những thuộc tính cơ bản của kỹ thuật

Triangulation Với những thấu kính được dung, độ phân giải tăng với bình phương của

khoảng cách (so sánh Eq (8.4) với Eq.(7.21))

Thảo luận về sự giới hạn của ảnh chiếu trong Phần 8.1.1 đã thể hiện chiều sâu từ

kỹ thuật hội tụ không khả thi với ảnh khối, vì hầu hết các cấu trúc biến mất, đặc biệt

trong những hướng khác của trục quang học Tuy nhiên chiều sâu từ tiêu điểm rất hữu

dụng và đơn giản trong xác định những bề mặt chắn sáng

Steurer et al [194] đã phát triển một phương pháp đơn giản dựng lại ảnh chiều sâu

từ chuỗi tiêu sáng hiển vi Một bản vẽ chiều sâu là một hàm 2 chiều với chiều sâu của

một vật thể d – liên quan tới mặt phẳng chiếu – như một hàm của tọa độ ảnh [x, y]T

Với sự hạn chế được đưa ra, chỉ một phần giá trị chiều sâu của mỗi ảnh cần được

tìm Chúng ta có thể sử dụng khả năng trải điểm 3-D của ảnh quang học đã được nói chi

tiết trong Phần 7.6.1 với giá trị cực đại rõ rang trong mặt phẳng tiêu vì hướng đổ rõ ràng

vuông góc với khoảng cách của mặt phẳng tiêu Có nghĩa là tại tất cả các điểm mà ta

nhận được những điểm ảnh rõ ràng nhưn đường bờ, đường thẳng, hoặc những điểm viễn

cực, chúng ta cũng thu được một vô cực trong giá trị nhạt trên mặt phẳng tụ Hình 8.4

minh họa khả năng dàn điểm ảnh của những điểm ảnh lân cận chỉ mượt ở biên gần với

mặt phẳng hội tụ

Figure 8.4: Superposition of the point spread function of two neighboring points

on a surface

Figure 8.5: a Focus series with 16 images of a metallic surface taken with depth

distances of 2 µm; the focal plane becomes deeper from left to right and from top to

bottom B Depth map computed from the focus series Depth is coded by intensity

Objects closer to the observer are shown brighter From Steurer et al [194]

Figure 8.6: Principle of confocal laser scanning microscopy

Phương pháp của Steurer khiến cho việc sử dụng yếu tố giá trị cực đại riêng biệt của

khả năng trải phổ tồn tại trên mặt phẳng hội tụ Thuật toán của ông bao gồm 4 bước như

sau:

1 Chọn chuỗi tiêu cự với những bậc độ sâu bất biến

2 Sử dụng lưới lọc phù hợp như toán tử phương sai (Phần 15.2.2) để nhấn mạnh

những cấu trúc nhỏ Những ảnh được lọc kỹ được phân chia để thu một mặt nạ

phủ những vùng với những sự thay đổi nhẹ đáng chú ý

3 Trong vùng mặt nạ, tìm giá trị lớn nhất của sự khác nhau trong tất cả các ảnh của

chuỗi hội tụ Ảnh xuất hiện với giá trị lớn nhất sẽ cho ra giá trị chiều sâu của ảnh

chiều sâu Bằng phép nội suy những giá trị vị trí chiều sâu của giá trị lớn nhất có

thể được xác định chính xác hơn với độ phân giải chiều sâu của chuỗi ảnh [178]

4 Để đồ thị chiều sâu không dày đặc, phép nộ suy là cần thiết Steurer đã sử dụng

phương pháp tăng vùng sau đó một lưới lọc yếu – chỉ được sử dụng vùng được nội

suy theo thứ tự không làm ảnh hưởng thới những giá trị chiều sâu đã được tính

Tuy nhiên những kỹ thuật phù hợp, như sự xoắn thường (Phần 11.6.2) hoặc bất cứ

kỹ thuật nào được mô tả trong Phần 17.2 đều có thể chấp nhận

Phương pháp này đã được sử dụng thành công để xác định cấu trúc mặt phẳng của

những mẫu kim loại Hình 8.5 cho thất giá trị thu được là rất tốt Một bộ lọc có thể được

sử dụng quan sát những tia chiếu từ bề mặt Hơn thế nữa, mặt phẳng còn thể hiện rõ ràng

những vết của quá trình tán xạ

Kỹ thuật này chỉ tốt nếu mặt phẳng thể hiện chi tiết Nếu không thì kỹ thuật chiếu

sáng cộng tiêu của Scheuermann et at [178] có thể được sử dụng chiếu mẫu thống kê trên

mặt phẳng tiêu (so sánh trong Phần 1.2.2 và Hình 1.3)

8.2.4 Cộng tiêu hiển vi

Hình ảnh hiển vi hình khối hết sức quan trọng trong kỹ thuật vật liệu và khoa học

đời sống Vì vậy phát sinh câu hỏi: có thể thay đồi quá trình tạo ảnh - khả năng trải điểm

- vì vậy khả năng chuyển đổi quang học sẽ không biến mất, đặc biệt là trên trục z

Figure 8.7: Demonstration of confocal laser scanning microscopy (CLSM) a A square

pyramid-shaped crystal imaged with standard microscopy focused on the base of the

pyramid b Similar object imaged with CLSM: only a narrow height contour range, 2.5

µm above the base of the square pyramid, is visible c Image composed of a 6.2 µm depth

range scan of CLSM images Images courtesy of Carl Zeiss Jena GmbH, Germany

Trả lời cho câu hỏi này là sử dụng hiển vi quét laser cộng tiêu Nguyên lý cơ bản

của nó là chỉ chiếu những điểm trên mặt phẳng hội tụ Điều này thu đƣợc bằng quét chum

laser lên mặt phẳng ảnh được hội tụ bằng thiết bị quang học hienr vi lên trên mặt phẳng

hội tụ (Hình 8.6) Giống như các thiệt bị quang học được sử dụng chiếu và tạo ảnh, sự

phân bố cường độ trong không gian vật thể được tính xấp xỉ bằng khả năng trải điểm ảnh

của kính hiển vi (Hơi chút khác biệt xuất hiện, như nguồn sáng laser hội tụ) Chỉ một

phần mỏng gần mặt phẳng hội tụ nhận được sự chiếu sáng mạnh Ngoài phần này sự

chiếu sáng đổ bóng với khoảng cách vuông góc với mặt phẳng hội tụ Bằng cách này sự

góp ảnh của bên ngoài những vật thể xa tiêu điểm bị chặn mạnh và giảm thiểu biến dạng

Tuy nhiên chúng ta có thể thu được một sự tái thiết hoàn toàn không biến dạng không?

Chúng ta sẽ sử dụng 2 chuỗi độc lập của ý tưởng để trả lời câu hỏi này

Trước tiên hãy tưởng tượng một cấu trúc dự đoán trên trục z Trong phép chiếu

hiển vi thong thường, cấu trúc này sẽ bị mất vì tất cả những chiều sâu đã được chiếu rọi

với ánh sáng như nhau Tuy nhiên trong phép chiếu hiển vi cộng tiêu chúng ta vẫ có thể

quan sát sự biến đổi dự đoán trên trục z vì sự giảm mạnh của cường độ chiếu sáng cung

cấp độ dài bước sóng trên trục z là không quá nhỏ

Cùng một yếu tố được chiếu sáng sử dụng PSF PSF của phép chiếu cộng tiêu thu

được như là sản phẩm của sự phân bố cường độ trong không gian và PSF của ảnh quang

học Như cả 2 khả năng đổ bong với z-2, PSF của phép chiếu cộng tiêu đổ bóng với z-4

Sự hạn chế rõ nét hơn của PSF trên trục z dẫn đến trong OTF khác 0 trên trục z

Hình ảnh 3-D tối hơn của phép chiếu hiển vi quét laser cộng tiêu được minh họa

trong Hình 8 Một ảnh thu được với phép chiếu hiển vi tiêu chuẩn thể hiện một pha lê

trong hình dạng của hình chop vuông chỉ rõ nét ở gốc hình chóp (Hình 8.7a) Hướng tới

đỉnh chóp, đường biên trở lên nhòa hơn Trái lại, hình ảnh đơn với phép chiếu quét laser

cộng tiêu chỉ hiện một độ cao hẹp tại tất cả các nơi (Hình 8.7b) Một ảnh với chiều sâu

6.2 µm quét bằng tất cả những ảnh them vào được hiện trên toàn khoảng chiều sâu (Hình

8.7c) Nhiều chi tiết rõ mà rằng không thể nhìn thấy trong ảnh của phép chiếu hiển vi

thường Phép chiếu hiển vi quét laser hiển vi đã trở thành ứng dụng phổ biến trong y học,

công nghệ sinh học và nghiên cứu vật liệu

8.3 Độ sâu từ Time-of- Flight

Kỹ thuật Time - of- flight đo lường độ trễ tín hiệu gây ra bởi thời gian để một tín

hiệu truyền trong một khoảng cách nhất định Nếu tín hiệu được gửi đi từ vị trí của máy

ảnh, nó đã truyền hai lần khoảng cách giữa máy ảnh và đối tượng phản ánh Do

Trong đó c là tốc độ truyền tín hiệu Eq (8.5) cho thấy thống kê lỗi của phép đo

độ sâu là độc lập với khoảng cách đến đối tượng Nó chỉ phụ thuộc vào tính chính xác

Đây là một ưu điểm đáng kể so với các kỹ thuật tam giác (Eq (8.4))

Với kỹ thuật Time -of- flight khiến ta lập tức nghĩ tơi điều chế xung, tức là,đo

thời gian trễ giữa việc gửi và nhận một đoạn xung ngắn Khoảng cách đo tối đa phụ thuộc

vào tần số củacác xung được gửi cho đối tượng Với sóng điện từ, sự đo lường độ trễ là

rất khó Bởi vì tốc độ ánh sáng c = 3.108 m / s, độ trễ chỉ có 6,7 ns trên một mét

Điều chế xung là chỉ là một trong nhiều kỹ thuật để điều chỉnh tín hiệu cho

đo thời gian của flight Một kỹ thuật mạnh mẽ là điều chế sóng liên tục (điều chế

CW) Với kỹ thuật này, tín hiệu được điều chế định kỳ và thời gian trễ được đo như là

một giai đoạn chuyển đổi giữa tín hiệu đi và tín hiệu vào:

) 7 8 ( 4

z   z 

Trong đó ν là tần số điều chế Độ sâu được đưa ra bởi giai đoạn thực tế có thể

được đo duy nhất chỉ trong một phạm vi ± π:

2 2

cT c

z  



