Skip to Content

О возможности расширения динамического диапазона фотокамеры для медико-биологических исследований

ID: 2014-03-3930-A-3640
Оригинальная статья (свободная структура)
ГБОУ ВПО Саратовский ГМУ им. В.И. Разумовского Минздрава РФ

Резюме

Апробируется алгоритм расширения динамического диапазона цифровой камеры для медико-биологических исследований путем подбора уравнения зависимости мощности светового потока от яркости фотографий.
 

Ключевые слова

медико-биологические измерения цифровая фотография

Статья

Введение

Одним из способов регистрации оптических сигналов при проведении медикобиологических исследований является использование цифровых камер. [1, 2] Применение таких камер просто, надежно и относительно дешево. Снимки сохраняются в виде электронных файлов, что позволяет анализировать их с использованием современного программного инструментария обработки фотоизображений. Однако, при использовании недорогих камер для такого дискретного способа регистрации оптических сигналов, может возникнуть проблема, связанная с узостью диапазона линейности световой характеристики фотокамеры. В экспериментах с биологическими объектами, изменяющимися во времени, часто оказывается невозможным заранее предусмотреть условия проведения эксперимента так, чтобы регистрируемая величина оставалась в пределах линейного диапазона камеры.
Настоящая статья посвящена одному из способов преодоления данной проблемы, путем нахождения уравнения калибровочной кривой, связывающего мощность светового потока и яркость пикселей цифровой фотографии.
 

Объект исследования, техника эксперимента

Объектом исследования служила камера Logitech QuickCam Sphere, позволяющая делать снимки с глубиной цвета 24 бит. Цвет в таких снимках представляется с использованием 256 уровней для каждой из трёх компонент модели RGB: красного(R), зелёного(G) и синего(B). Камерой делались цветные фотографии; с помощью программы MathCAD 14.0 из каждой такой фотографии выбиралась отдельно цветовая составляющая – красная R-компонента или зеленая G-компонента, соответственно длине волны источника света. Далее формировалось новое монохроматическое изображение, каждый пиксель такого изображения нес информацию о градациях яркости. Формат представления монохромного изображения имел 8 бит на пиксель, что соответствует 256 уровней градации яркости. Такому изображению ставилась в соответствие двумерная матрица, элементы которой соответствовали яркости того или иного пикселя изображения. При этом белому цвету монохромного изображения соответствовало число 225, черному – 0, все оттенки серого имели промежуточные значения.
Источниками освящения выступали гелий-неоновый лазер с длиной волны 632 нм и светодиод LXHL-G3Sс с максимумом спектральной характеристики на длине волны 540 нм и ее полушириной 40 нм. Выбор последнего в качестве источника света объясняется тем, что его излучение соответствует максимуму поглощения в спектре гемоглобина человека и, следовательно, применение такого источника при оптических методах исследованиях крови может повысить разрешающую способность этих методов [1].
Для определения мощности падающего светового потока использовался измеритель мощности «Newport Power Meter 1815-c». Для изменения величины светового потока применялся набор нейтральных светофильтров с фиксированными величинами коэффициентов пропускания.
При проведении эксперимента на оптическую скамью помещались источник оптического излучения и измеритель мощности, излучение направлялось в фотоприемник измерителя. С помощью комбинаций различных светофильтров величина светового потока последовательно уменьшалась, и для каждого сочетания фильтров производилось измерение светового потока. Затем на место измерителя мощности была помещена фотокамера, так, чтобы излучение было направлено в ее объектив, и при тех же комбинациях светофильтров делались фотографии световых пятен. Далее эти фотографии обрабатывались описанным выше способом, причем при использовании лазера анализу подвергалась лишь R-компонента фотоизображения, а для «зеленого» светодиода – G-компонента. Для каждой матрицы, соответствующей цифровой фотографии, рассчитывалось среднее значение ее элементов – яркость изображения. Результаты измерений приведены в таблицах 1 и 2.
 

Обработка результатов эксперимента

По результатам описанного выше эксперимента были построены зависимости яркости фотографий B от мощности светового потока P для гелий-неонового лазера (Рис 1) и для «зеленого» светодиода (Рис 2). Для аппроксимации полученных кривых были использованы уравнения кривых насыщения вида
B(P)=Bmax[1-exp(-kP)]
Параметр Bmax целесообразно принять равным 255, так как это максимальное значение яркости для каждой из компонент RGB изображения.
Для нахождения параметра k использовалось условие минимума суммы квадратов разностей между экспериментальными и теоретическими значениями (метод наименьших квадратов). Для этого была использована стандартная процедура MS Excel «Подбор параметра».
Найденные таким образом уравнения имеют вид:
• для излучения гелий-неонового лазера B(P)=255[1-exp(-0,05P)]
• для излучения зеленого светодиода B(P)=255[1-exp(-21P)]
Зависимость B(P) легко преобразовывалась в зависимости P(B):
• для излучения гелий-неонового лазера P(B)=ln[255/(255-B)]/0,05
• для излучения зеленого светодиода P(B)=ln[255/(255-B)]/21
Значения достоверности аппроксимации R2 составили соответственно 0,995 и 0,984
 

Заключение

Полученные зависимости мощности светового потока от яркости цифровых фотографий хорошо согласуются с экспериментальными данными. Эти зависимости можно использовать при обработке результатов медико-биологических измерений, проводимых с применением камеры Logitech QuickCam Sphere. Такой подход расширяет динамический диапазон регистрируемых световых потоков и делает возможным работу не только на линейном участке световой характеристики камеры, но и на нелинейном. Предложенный алгоритм действий может быть применен для расширения динамического диапазона и других цифровых фотокамер.
Авторы признательны доц. СГУ Федосову И.В. за полезные советы и помощь в проведении экспериментов.

Литература

  1. Blood group typing based on digital imaging of sedimentation of erythrocytes and their agglutinates Dolmashkin A.A., Doubrovski V.A. Biomedical Engineering. 2012. Т. 46. № 2. С. 65-70.
  2. Blood group typing based on recording the elastic scattering of laser radiation using the method of digital imaging Dolmashkin A.A., Dubrovskii V.A., Zabenkov I.V. Quantum Electronics. 2012. Т. 42. № 5. С. 409-416.

Таблицы

Таблица 1. Значения мощности светового потока P (мкВт) и соответствующие им значения яркости изображения B при использовании в качестве источника освещения света гелий-неонового лазера

P, мкВт

440

400

350

300

250

200

150

100

50

25

10

В

220,9

214,8

204,5

198

183,5

164

141,1

118,8

71,36

39,55

16,45

Таблица 2. Значения мощности светового потока P (мкВт) и соответствующие им значения яркости изображения B при использовании в качестве источника освещения света светодиода LXHL-G3Sс

P, мкВт

0,27

0,172

0,141

0,083

0,078

0,061

0,052

0,024

0,021

0,014

0,008

0,003

В

254

252

245

201

196

171

165

112

111

79

52

1

Рисунки

Рис 1. Аппроксимация зависимости яркости фотоизображения B от мощности светового потока P (мкВт) с гелий-неоновым лазером
Рис 2. Аппроксимация зависимости яркости изображения B от мощности светового потока P (мкВт) с зеленым светодиодом
0
Ваша оценка: Нет



Оптимальный хостинг для Drupal, Wordpress, Joomla, Битрикс и других CMS, быстрые и надежные сервера, круглосуточная техподдержка Яндекс.Метрика