Si bien los algoritmos de eliminación de ruido de imágenes han sido objeto de extensas investigaciones y avances en las últimas décadas, las técnicas clásicas de eliminación de ruido a menudo requieren numerosas iteraciones para su inferencia, lo que las hace menos adecuadas para aplicaciones en tiempo real.

La llegada de las redes neuronales profundas (DNN) ha marcado el comienzo de un cambio de paradigma, permitiendo el desarrollo de enfoques de eliminación de ruido de imágenes digitales de retroalimentación no iterativos.

Estos métodos basados ​​en DNN exhiben una eficacia notable, logrando un rendimiento en tiempo real y manteniendo una alta precisión de eliminación de ruido. Sin embargo, estos eliminadores de ruido digitales basados ​​en el aprendizaje profundo incurren en una contrapartida, ya que exigen unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto costo y que consumen muchos recursos y energía para su funcionamiento.

En un artículo publicado en Light:Science &Applications , un equipo de investigadores, dirigido por los profesores Aydogan Ozcan y Mona Jarrahi de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), EE. UU., y el profesor Kaan Akşit del University College London (UCL), Reino Unido, desarrolló un eliminador de ruido de imagen física que comprende capas difractivas diseñadas espacialmente. para procesar imágenes de entrada ruidosas a la velocidad de la luz y sintetizar imágenes sin ruido en su campo de visión de salida sin ningún tipo de computación digital.

Después de un entrenamiento único en una computadora, se fabrica el procesador visual resultante con sus capas difractivas pasivas, formando un eliminador de ruido de imagen física que dispersa los modos ópticos asociados con ruido no deseado o artefactos espaciales de las imágenes de entrada.

A través de su diseño optimizado, este procesador visual difractivo preserva los modos ópticos que representan las características espaciales deseadas de las imágenes de entrada con distorsiones mínimas.

Como resultado, sintetiza instantáneamente imágenes sin ruido dentro de su campo de visión de salida sin necesidad de digitalizar, almacenar o transmitir una imagen para que un procesador digital actúe sobre ella. La eficacia de este enfoque de eliminación de ruido de imágenes totalmente óptica se validó mediante la supresión del ruido de sal y pimienta de las imágenes de entrada codificadas tanto en intensidad como en fase.

Además, este marco de eliminación de ruido de imágenes físicas se demostró experimentalmente utilizando radiación de terahercios y un eliminador de ruido difractivo fabricado en 3D.

Este marco de eliminación de ruido de imagen totalmente óptico ofrece varias ventajas importantes, como bajo consumo de energía, velocidad ultraalta y tamaño compacto.

El equipo de investigación prevé que el éxito de estos eliminadores de ruido de imágenes totalmente ópticos puede catalizar el desarrollo de procesadores visuales totalmente ópticos diseñados para abordar diversos problemas inversos en imágenes y sensores.

Más información: Çağatay Işıl et al, Eliminación de ruido de imágenes totalmente óptica mediante un procesador visual difractivo, Luz:ciencia y aplicaciones (2024). DOI:10.1038/s41377-024-01385-6

Proporcionado por el Instituto de Ingeniería para el Avance Tecnológico de UCLA