DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.3.03

МЕТОД ОПИСУ ЯВИЩА ДИФРАКЦІЇ ЗА СУКУПНІСТЮ ТОПОЛОГІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ ТА АЛГОРИТМ РОЗРІЗНЯННЯ МІНІМУМУ ВІД НУЛЯ ІНТЕНСИВНОСТІ

Ganna Khoroshun

Анотація


В роботі розроблено метод опису явища дифракції по сукупності топологічних об’єктів за допомогою системного аналізу. Топологічними об'єктами дифракційного поля є максимум, мінімум і нуль інтенсивності, що тотожній фазовій сингулярності або оптичному вихору. Розглянуто математичне представлення топологічних об’єктів, визначення яких у полі проводиться стандартними методами пошуку екстремуму функції. Розроблено алгоритм розрізняння мінімуму та нуля інтенсивності на експериментальних зображеннях, завдяки чому виникла можливість класифікації дифракційних зображень за кількістю оптичних фазових сингулярностей без додаткового інтерференційного аналізу. Для підвищення швидкості аналізу отриманих даних розглянуто метод сегментації зображення. Застосування отриманих результатів та рекомендацій можливе в різних областях медицини і техніки, в яких використовується лазерне випромінювання.

Ключові слова


дифракція; топологічні об’єкти; ідентифікація; сегментація

Повний текст:

PDF

Посилання


Leontovich, M.A. and Fock, V.A. (1946), “Solution of the problem of the propagation of electromagnetic waves along the earth's surface by the method of parabolic equation”, Journal of Experimental and Theoretical Physics, Vol. 16, no. 7, p. 557.

Matveev, А.А. (1988), Optics, Mir, Moscow. 445 p.

Reinhard, Voelkel (2014), Micro-Optics: Enabling Technology for Illumination Shaping in Optical Lithography, SPIE, 9052, DOI: https://doi.org/10.1117/12.2046116.

Coullet, P., Gil L. and Rocca, F. (1989), “Optical vortices”, Optics Communications, Vol. 73, p. 403.

Zhao, J. (2015), Curved singular beams for three-dimensional particle manipulation, Sci. Rep. 5, 12086; DOI:

https://doi.org/10.1038/srep12086.

Kvyetnyi, R.N. and Reminnyi, O.A. (2009), “High-speed image classification method”, Opto-electronic information and energy technologies, No. 2, pp. 22-27.

Chetyrbok, P.V. (2008), “Associative Memory and Scalar Criterion for Recognition”, Proceedings of the X International Scien-tific and Technical Conference "System Analysis and Information Technologies", NTUU "KPI", Kyiv, p. 266.

Shvorov, S.A., Shtepa, V.M. and Zayets, N.A. (2014), “Neural network recognition of optical images in special purpose sys-tems”, Collection of scientific works of the Military Institute of the T. Shevchenko, Issue 45, pp. 102-108.

Khoroshun, G., Luniakin, R., Riazantsev, A., Ryazantsev, O., Skurydina, T. and Tatarchenko, H. (2020), “The Development of an Application for Microparticle Counting Using a Neural Network”, Proc. of the 4th Int. Conf. on Computational Linguistics and Intelligent Systems (COLINS), Vol. I: Main Conference, pp. 1186-1195.

Ryazantsev, O., Khoroshun, G., Riazantsev, A., Ivanov, V. and Baturin, A. (2019), “Statistical Optical Image Analysis for Information System”, Proc. of 2019 7th Int. Conf. on Future Internet of Things and Cloud Workshops (FiCloudW), Istanbul, Turkey, IEEE 2019, pp. 130-134, DOI: https://doi.org/10.1109/FiCloudW.2019.00036.




Copyright (c) 2020 Ganna Khoroshun