Вычислительная визуализация — это процесс косвенного формирования изображений на основе измерений с использованием алгоритмов, основанных на значительном объеме вычислений. В отличие от традиционной обработки изображений, вычислительные системы обработки изображений предполагают тесную интеграцию системы датчиков и вычислений для формирования интересующих изображений. Повсеместная доступность быстрых вычислительных платформ (таких как многоядерные процессоры и графические процессоры ), достижения в области алгоритмов и современного оборудования для датчиков приводят к созданию систем визуализации со значительно расширенными возможностями. Системы компьютерной визуализации охватывают широкий спектр приложений, включая вычислительную микроскопию , [1] томографическую визуализацию , МРТ ,ультразвуковая визуализация , вычислительная фотография , радар с синтезированной апертурой (SAR), сейсмическая визуализация и т. д. Интеграция датчиков и вычислений в вычислительных системах визуализации позволяет получить доступ к информации, которая иначе была бы невозможна. Например:
Системы вычислительной обработки изображений также позволяют разработчикам систем преодолевать некоторые аппаратные ограничения оптики и датчиков (разрешение, шум и т. д.), преодолевая проблемы в вычислительной области. Некоторые примеры таких систем включают когерентную дифракционную визуализацию , визуализацию с кодированной апертурой и сверхвысокое разрешение изображения .
Системы компьютерной обработки изображений охватывают широкий спектр приложений. Хотя такие приложения, как SAR , компьютерная томография , сейсмическая инверсия , хорошо известны, они претерпели значительные улучшения (более быстрое, более высокое разрешение, более низкое дозовое облучение [3] ), обусловленные достижениями в алгоритмах обработки сигналов и изображений (включая методы сжатого зондирования ) и более быстрые вычислительные платформы. Фотография эволюционировала от чисто химической обработки до возможности захватывать и объединять несколько цифровых изображений с помощью вычислений ( вычислительная фотография ) [4] , создавая такие методы, как HDR иПанорамное изображение доступно большинству пользователей мобильных телефонов. В вычислительной визуализации также появились методы, которые изменяют источник света, падающий на объект, используя известную структуру/шаблоны, а затем восстанавливают изображение из того, что получено (например , визуализация с кодированной апертурой , микроскопия сверхвысокого разрешения , птихография Фурье ). Достижения в разработке мощных параллельных вычислительных платформ сыграли жизненно важную роль в возможности добиться прогресса в вычислительной визуализации.
Изображение обычно делается в оптических длинах волн с помощью линз и зеркал. Однако для рентгеновских и гамма-лучей линзы и зеркала нецелесообразны, поэтому вместо них часто используются модулирующие апертуры. Камера-обскура является самой простой формой такого формирователя изображения с модуляцией, но ее недостатком является низкая пропускная способность, поскольку ее небольшая апертура пропускает небольшое количество излучения. Поскольку через точечное отверстие проходит лишь небольшая часть света, что приводит к низкому отношению сигнал/шум, изображение через точечное отверстие требует неприемлемо длительных выдержек. Эту проблему можно в какой-то степени решить, увеличив отверстие, что, к сожалению, приводит к снижению разрешения. У пинхол-камер есть несколько преимуществ перед объективами — у них бесконечная глубина резкости и они не страдают хроматической аберрацией, которые можно вылечить в рефракционной системе только с помощью многоэлементной линзы. Наименьшая деталь, которую можно разглядеть с помощью пинхола, примерно такого же размера, как и сам пинхол. Чем больше отверстие, тем более размытым становится изображение. Может показаться, что использование нескольких маленьких отверстий позволяет решить эту проблему, но это приводит к запутанному монтажу перекрывающихся изображений. Тем не менее, если схема отверстий тщательно подобрана, можно восстановить исходное изображение с разрешением, равным разрешению одного отверстия. но это приводит к запутанному монтажу перекрывающихся изображений. Тем не менее, если схема отверстий тщательно подобрана, можно восстановить исходное изображение с разрешением, равным разрешению одного отверстия. но это приводит к запутанному монтажу перекрывающихся изображений. Тем не менее, если схема отверстий тщательно подобрана, можно восстановить исходное изображение с разрешением, равным разрешению одного отверстия.