(a). La imagen coherente de un gráfico de resolución se dispersa mediante un difusor giratorio, y luego la imagen difusiva se envía a NLC a granel. La salida no lineal de los NLC se captura en una cámara; (B). Imagen coherente; (C). imagen difusa. Crédito:XIOPM
Las personas siempre están ansiosas por obtener resultados de imágenes claros a través de algunos medios turbios, por lo que se han desarrollado una variedad de métodos para filtrar el ruido y esforzarse por mejorar la calidad de las imágenes, como si el ruido naciera como el enemigo más perverso.
Sin embargo, siempre hay una brecha entre la intuición y la verdad. En algunos casos, el ruido no degrada la calidad de la imagen, más bien se puede utilizar para mejorarlo. Por ejemplo, El método de resonancia estocástica (SR) ha demostrado su eficacia para recuperar las imágenes ocultas por ruido.
Un equipo dirigido por el profesor Liu Hongjun del Instituto Xi'an de Óptica y Mecánica de Precisión (XIOPM) de la Academia de Ciencias de China (CAS) demostró una reconstrucción de imágenes basada en SR mediante reorientación molecular magnetoóptica en cristales líquidos nemáticos a granel ( NLC) teóricamente, que estaba hecho de materiales funcionales asequibles sin restricción dimensional. El resultado fue publicado en Óptica Express .
En su investigación, las imágenes difusivas se recuperaron eficazmente optimizando razonablemente la intensidad de la luz de entrada, la dirección del campo magnético, y la longitud de la correlación.
Según los investigadores, el secreto del uso de ruido para mejorar la calidad de la reconstrucción de la imagen es que las señales subyacentes se refuerzan mediante el acoplamiento con el ruido de dispersión bajo la no linealidad de autoenfoque inducida por la reorientación, donde el ruido juega un papel positivo. Sin embargo, Se produce una inestabilidad de modulación incoherente y el proceso de mejora de las señales se destruye bajo una fuerte no linealidad de autoenfoque.
También estudiaron la calidad de la reconstrucción de imágenes con diferentes ángulos de campo magnético. La curva de ganancia frente al ángulo del campo magnético aumenta primero, y luego disminuye. Los NLC tienen la máxima respuesta de reorientación al campo de luz en un ángulo de aproximadamente 50 grados.
Estos resultados sugieren un método potencial para recuperar las imágenes ruidosas y promover la aplicación de NLC en el área del procesamiento de imágenes.
