Okuma süresi: 3 dk

Bilim dünyasında var olan bir problemi doğadan ilham alarak çözme yöntemi sıkça karşılaşılan bir durumdur. Problemin karmaşıklığına göre, bunun okuyucuda bıraktığı etki farklılaşır. Bilinen en karmaşık organlardan biri olan göz ilham alınarak bir cihaz yapıldığında ise heyecanla okumaya başlarız.

Rice Üniversitesi’nden M. Duerte çok pikselli kameralarla görüntüleme yerine tek pikselli bir foto-algılayıcı ile görüntüleme yapılacağını ispatlayan bir makale yayınladı [1].  Bu makalede, çok pikselli kameraların daha geniş bir spektral alanda da, yüksek bir hesaplama zamanı ile de olsa, çalışabileceğini  gösterdi.

Glasgow Üniversitesi’nden Miles Padgett’ın grubu, yüksek hesaplama zamanını düşürmek için düzgün bir piksel dağılımı yerine hayvanlar aleminden bir bilgiyi ödünç aldılar: Fovea Görüntülemesi. Fovea, retinada düşük ışık ile yüksek çözünürlüklü görüntü almayı sağlayan bir bölgedir. Bu bölgenin çalışma mekanizması görüntü işlemede sıklıkla kullanıldığından foveated imaging olarak da literatüre geçmiştir. D. Philips ve ekibinin retina benzeri kamerası, genellikle kamera sistemlerinde yaşanan çözünürlük ve hız arasında seçim yapma zorunluluğunu da ortadan kaldırma yolunda önemli adım  [2] atti.

Geleneksel yöntem, ardışık ikili desenlerin optik yolda görüntülenerek foto-algılayıcıda kaydedilen veri ile korelasyonunun ölçülmesine dayanmaktadır. İkili desenlerden kaynaklanan geleneksel hız-çözünürlük ikilemini aşmak için Padgett grubu, düzgün dağılan bir desen yerine uzamsal olarak değişen bir desen kullandılar. Bu desenin retinada bulunan fovea adı verilen çukur şeklindeki bölgeyle benzer işlevi görmesi hedeflendi. Philips, bu yöntem ile yolladığı desende foveada olduğu gibi yüksek çözünürlüklü bir bölge etrafında düşük çözünürlüklü bir alan oluşturmuştu. Bunun yararı, ilgilenilen bölgede keskin görüntüler elde edilebilecek olması.

Çözünürlükteki bu iyileştirmenin yanı sıra, Glasgow grubu, retina benzeri cihazda video hızına yakın bir performans elde etmeyi başardılar. Önceki çalışmalara göre görüntü kare hızını 4 katına çıkardılar. Dahası, fovea bölgesini istenildiğinde değiştirilebilir ve birden fazla fovea bölgesi eklenebilir şekilde tasarladılar.

Bu cihazın yapımında LED aydınlatma kaynağı, maskelerin görüntülenmesi için programlanabilir dijital mikro-ayna cihazı (32X32),  ve algılama sistemi olarak çığ foto-algılayıcı kullanılmıştır.

Tek piksel kamera sistemin sadece görünür bölgede çalışır olmadığını test etmek için, ekip 800-1800 nm arasında yakın dalga kızl ötesi (SWIR) kaynağı ile de görüntüleme denemeleri yapmıştır. Böylece geniş-bant bir kamera olduğu ispatlanmıştır.

Bu kameranın kullanım alanları arasında parçacık takibi, robotik görü uygulamaları düşünülmektedir. Grubun son yayınlarından biri bu yolda önemli bir adım atmıştır. Tek piksel kamera ile derin öğrenme kullanarak görüntüleme yapılmıştır [3].

Referanslar

[1] Duarte, Marco F., et al. “Single-pixel imaging via compressive sampling.” IEEE signal processing magazine 25.2 (2008): 83-91.

[2] Phillips, David B., et al. “Adaptive foveated single-pixel imaging with dynamic supersampling.” Science advances 3.4 (2017): e1601782.

[3] Higham, Catherine F., et al. “Deep learning for real-time single-pixel video.” Scientific reports 8.1 (2018): 2369.

Görsel: (Figure 2) Phillips, David B., et al. “Adaptive foveated single-pixel imaging with dynamic supersampling.” Science advances 3.4 (2017): e1601782. Telif hakkı CC BY 4.0 .