Институт в фотографиях

Научные и прикладные результаты лаборатории 15

- Малогабаритные ТГц спектрометры на основе фемтосекундных волоконных лазеров
- Исследование эффективности генерации ТГц излучения в полупроводниках А3В5
- Исследование влияния магнитного поля на эффективность генерации ТГц излучения
- Исследование влияния мощности излучения накачки на эффективность генерации ТГц излучения
- Исследование свойств нелинейно-оптических материалов
- Система нестационарной ТГц спектроскопии на основе титан-сапфирового лазера
- Адаптивная коррекция тепловизионных изображений с многоэлементных сканирующих фотоприемных устройств
- Обнаружение тепловых объектов на основе поиска пространственно-временных аномалий по изображениям ИК диапазона
- Поиск объектов искусственного происхождения на многоспектральных изображениях
- Обнаружение изменений, вызванных антропогенным воздействием
- Исследование эффективности спектральных методов классификации гиперспектральных изображений земной поверхности
- Спектрально-пространственная классификация гиперспектральных изображений земной поверхности
- Неохлаждаемая тепловизионная система наблюдения Путник-100
- Синтез изображений с увеличенной глубиной резкости из дальностных кадров

 

Импульсная широкополосная терагерцовая спектроскопия

 

Разработаны методы широкополосной терагерцовой (ТГц) спектроскопии на основе применения излучения первой (1550 нм) и второй (775 нм) гармоник фемтосекундных волоконных лазеров.

Генерация основана на преобразовании импульсного излучения фемтосекундных волоконных лазеров за счет эффекта оптического выпрямления в нелинейных кристаллах ZnTe (GaAs) и фотоэффекта Дембера в полупроводниках InAs (InSb).

Поляризационно-оптическая регистрация основана на электрооптическом эффекте Поккельса в кристаллах ZnTe (GaAs) при взаимодействии терагерцового поля и лазерных импульсов.

Малогабаритные терагерцовые спектрометры на основе фемтосекундных волоконных лазеров

Созданы образцы малогабаритных терагерцовых спектрометров на пропускание и отражение ТГц излучения (рис. 1, 2).

THz-ris1

THz-ris2

Рис. 1. Схема ТГц спектрометра
на пропускание и отражение
Рис. 2. Внешний вид ТГц спектрометра

Характеристики спектрометров:

Рабочий спектральный диапазон, ТГц

0,1÷2,5

Число регистрируемых линий ТГц излучения

> 200

Динамический диапазон регистрируемых линий, до

500

Диапазоны лазерного излучения накачки, мкм

0,75-0,8; 1,5-1,6

Длительность импульса лазерного излучения, фс

< 100

Спектрометры предназначены для:

- исследования полупроводниковых материалов и структур, в т.ч. систем  пониженной размерности, без нарушения их функционирования;

- изучения внутренней структуры и идентификации сложных биологических молекул (аминокислот, полипептидов, белков, ДНК и РНК);

- неинвазивной диагностики, в т.ч. в медицине;

- обнаружения взрывчатых и наркотических веществ.

Разработаны методики и созданы программно-алгоритмические средства расчета спектральных характеристик и параметров исследуемых материалов (комплексного показателя преломления, диэлектрической проницаемости) по их ТГц спектрам.

При этом используется модельная функция спектра пропускания образца:

THz-form1

где n, l – комплексный показатель преломления и толщина исследуемого образца,  f – частота, c – скорость света.

Исследование эффективности генерации ТГц излучения в полупроводниках А3В5

Экспериментально показано преимущество генерации терагерцового излучения на поверхности полупроводниковых кристаллов по сравнению с методом оптического выпрямления в кристалле ZnTe при их облучении лазерными импульсами на длине волны 775 нм. Проведено сравнение эффективности генерации терагерцового излучения в полупроводниках GaAs, InAs и InSb (рис. 3). Установлено, что при данных параметрах лазерного излучения наиболее эффективным генератором является InAs, для которого оценен вклад различных механизмов в генерацию терагерцового излучения: фотоэффекта Дембера и оптического выпрямления.

_775______

THz-ris3-2_3

Рис. 3. Сравнение спектров генерации в полупроводниках с разным типом проводимости

Исследование влияния магнитного поля на эффективность генерации ТГц излучения

Выполнены экспериментальные исследования генерационных свойств полупроводниковых материалов InAs, InSb с различными типами и концентрациями носителей при накачке фемтосекундными лазерными импульсами на длине волны 1550 нм (рис. 4). Установлено, что наибольшей эффективностью генерации импульсного терагерцового излучения обладает InSb p-типа, при этом применение магнитного поля ~1 Тл приводит к увеличению мощности излучения в ~180 раз.

THz-ris3-2_3

_1550______

Рис. 4. Сравнение спектральной плотности мощности ТГц излучения при генерации в полупроводниках с разным типом проводимости в присутствии и в отсутствие магнитного поля

Исследование влияния мощности излучения накачки на эффективность генерации ТГц излучения

Показано, что перспективно использовать p-InAs в качестве генератора терагерцового излучения при повышении плотности мощности накачки (рис. 5), в том числе с помощью волоконно-оптических усилителей.

THz-ris5

THz-ris5-form

VDполе Дембера

Еkкинетическая энергия

фотоносителей

b – отношение подвижностей

Δn – концентрация фотоносителей

p0,n0– концентрация равновесных

носителей

Рис. 5.Зависимость амплитуды ТГц импульсов от плотности энергии импульсов накачки

Исследование свойств нелинейно-оптических материалов

Экспериментально определены спектральные зависимости показателей преломления и коэффициентов поглощения кристаллов германата свинца Pb5Ge3O11 (PGO) и бета-бората бария β-BaB2O4 (β-BBO).

Выявлены закономерности трансформации ТГц фононного поглощения в кристаллах PGO в зависимости от температуры (рис. 6).

Показано, что нелинейно-оптические кристаллы β-BBO обладают значительным двулучепреломлением (рис. 7) и могут быть использованы для создания терагерцовых поляризационно-оптических устройств.

Экспериментально полученные высокие значения показателя преломления при малом поглощении халькогенидных материалов представляют интерес для разработки дифракционных элементов в ТГц спектральном диапазоне (рис. 8).

THz-ris6 THz-ris7
Рис. 6. Спектральная зависимость коэффициента поглощения кристаллов PGO от температуры
Рис. 7. Показатели преломления одноосного кристалла β-BBO
Рис. 8. Показатели преломления халькогенидных стекол

 

Впервые экспериментально исследованы оптические свойства кристаллов семейства боратов: три- и тетрабората лития, альфа- и бета бората бария, фторбората бария. Показана возможность создания ТГц поляризационно-оптических устройств на базе кристаллов семейства боратов из-за их значительного двулучепреломления и дихроизма (рис. 9).

а

б

Рис. 9. Спектральная зависимость показателей преломления (а) и коэффициентов поглощения (б) для обыкновенной и необыкновенной волн

 

Впервые экспериментально исследованы оптические свойства нелинейно-оптических кристаллов титанил-фосфата калия (КТР) в диапазоне 0,2-2,6 ТГц методом широкополосной терагерцовой (ТГц) спектроскопии [14-17]. Исследования проведены вдоль основных кристаллографических осей на образцах различной проводимости (σ1<10−12 Ом-1см-1, σ2≈10−11 Ом−1•см−1 и σ3=2•10−6 Ом−1•см−1). Обнаружены линии поглощения, обусловленные внешними колебаниями ионов калия относительно кристаллического каркаса, образованного TiO6 и PO4. Установлено, что особенности линий поглощения в кристаллах с различной проводимостью связаны со степенью неупорядоченности калиевой подрешетки, т.е. с наличием дополнительных позиций и степенью их заполнения ионами калия. Показано, что для генерации широкополосного излучения в диапазоне 0,2-1 ТГц кристаллы КТР могут быть более эффективны по сравнению с традиционно применяемыми для этих целей кристаллами ниобата лития.

15-2014-10a-s

15-2014-10b-s

а

б

Рис. 10. Спектральная зависимость коэффициентов поглощения (а) и показателей преломления (б) высокоомного (σ2) кристалла КТР вдоль кристаллографических осей

 

Предложен метод регистрации малых изменений оптических свойств материалов в ТГц диапазоне за счет двухчастотной модуляции излучения ω1 и ω2 << ω1. Последняя частота определяется периодом смены исследуемого и опорного объектов (например, пленка на подложке и подложка, соответственно) в измерительном тракте. Выделение полезного сигнала осуществляется двойным синхронным детектированием регистрируемого сигнала в полосе ω1± ω2, а затем на частоте ω2 [16].

 

 Система нестационарной терагерцовой спектроскопии на основе титан-сапфирового лазера

Разработана и создана система нестационарной ТГц спектроскопии на основе титан-сапфирового лазера с многопроходным усилителем. К двум каналам системы стационарной ТГц спектроскопии, терагерцовому зондирующему и лазерному считывающему, добавлен третий – импульсный для предварительного возбуждения исследуемых образцов (рис. 11 и 12). Реализовано два режима сканирования. Первый расширяет стационарную спектроскопию, т.е. в разные моменты после возбуждающего импульса сканируется зондирующий терагерцовый импульс. Во втором режиме фиксируется оптическая задержка между возбуждающим и считывающим импульсами и меняется их общая задержка относительно зондирующего ТГц импульса. Разработаны и созданы программные модули восстановления параметров исследуемых образцов, которые позволяют изучать их терагерцовый отклик в различные моменты после возбуждения. Для расчетов используется квазистационарное приближение, при котором предполагается, что свойства исследуемых материалов меняются медленнее, чем время взаимодействия с зондирующим ТГц импульсом.

На рис. 11 и 12 приняты следующие обозначения: канал предварительного возбуждения образца – голубой; канал генерации ТГц излучения – красный; канал регистрации ТГц излучения – оранжевый; зондирующее терагерцовое излучение – зеленый.

 ТГц

Рис. 11. Блок-схема системы терагерцовой спектроскопии с предварительным возбуждением образца. Условные обозначения: Мi – селективное диэлектрическое зеркало на соответствующую длину волны; λ/2 + БПi – делитель пучка на два канала с регулировкой по мощности; Ф – фильтр из высокоомного кремния, пропускающий ТГц излучение и отрезающий излучение накачки на длине волны 800 нм; СФ – фильтр, пропускающий излучение на длине волны 400 нм и отрезающий излучение на 800 нм; СД – светоделитель; Г – генератор ТГц излучения; Д – детектор ТГц излучения; ПВ – призма Волластона

 

 ТГц1

Рис. 12. Фото оптической части стенда системы терагерцовой спектроскопии с предварительным возбуждением образца

 

Экспериментально определены основные функциональные возможности системы нестационарной ТГц спектроскопии, зависящие от параметров излучения титан-сапфирового лазера с многопроходным усилителем: центральной длины волны 807 нм, ширины спектра ~52 нм, длительности импульса – 37,5 фс и энергии в импульсе – 1,8 мДж. Показано, что при этих параметрах терагерцовый диапазон созданной системы нестационарной спектроскопии ограничен 26 ТГц, временное разрешение каналов предварительного возбуждения и регистрации – длительностью лазерного импульса, а динамический диапазон ограничен отношением сигнал/шум интенсивности лазерного излучения и не превышает 60 дБ.

  1. Анцыгин В.Д., Кобцев С.М., Кукарин С.В., Мамрашев А.А., Николаев Н.А., Потатуркин О.И. Особенности создания портативных широкополосных терагерцовых спектрометров // Тезисы докладов всероссийского семинара по физике миллиметровых и субмиллиметровых волн. Нижний Новгород , 2 – 5 марта 2009. C. 66–67.
  2. Antsygin V.D., Mamrashev A. A., Nikolaev N. A., Potaturkin O. I. Ferroelectric phase transition in lead germanate studied by terahertz spectroscopy // Digest Reports of International Symposium “Terahertz Radiation: Generation and Application.” Novosibirsk, 26 – 29 July 2010. P.61.
  3. Анцыгин В.Д., Мамрашев А.А., Николаев Н.А., Потатуркин О.И. Малогабаритный терагерцовый спектрометр с использованием второй гармоники фемтосекундного волоконного лазера // Автометрия. 2010. Т. 46. № 3. С. 110 – 117.
  4. Мамрашев А.А., Потатуркин О.И. Исследование характеристик системы поляризационно-оптической регистрации импульсного терагерцового спектрометра // Автометрия. 2011. Т. 47. № 4. С. 16 – 22.
  5. Анцыгин В.Д., Николаев Н.А.. Об эффективности генерации терагерцового излучения в кристаллах GaAs, InAs и InSb // Автометрия. 2011. Т. 47.  № 4. С. 23 – 30.
  6. Анцыгин В.Д., Мамрашев А.А., Николаев Н.А., Потатуркин О.И. Малогабаритный терагерцовый спектрометр // Патент на полезную модель № 105738 РФ. 2011. Бюл. №17.
  7. V.D. Antsygin, A.A. Mamrashev, N.A. Nikolaev, O.I. Potaturkin. Efficiency of pulsed terahertz generation from the surface of A3B5 semiconductors // The International Symposium on Photonics and Optoelectronics – SOPO-2012 (Shanghai, China, May 21–23, 2012). IEEE Catalog Number: CFP1211H-CDR, ISBN 978-1-61284-0910-4, CD, 2012 (3 p.).
  8. V.D. Antsygin, V.P. Korolkov, A.S. Konchenko, A.A. Mamrashev, N.A. Nikolaev, O.I. Potaturkin. Terahertz properties of some semiconductors and nonlinear crystals studied by THz-TDS // 2-nd International Conference «Terahertz and Microwave radiation: Generation, Detection and Applications» (Moscow, Russia, June 20‑22, 2012).
  9. Мамрашев А.А., Наливайко В.И., Николаев Н.А. Оптические свойства халькогендных стекол в терагерцовой области спектра // XIX Национальная конференция по использованию синхротронного излучения. Всероссийская молодежная конференция «Использование синхротронного излучения» (г. Новосибирск, Россия, 25–28 июня 2012), 2012. Книга тезисов, Новосибирск, ИЯФ СО РАН, 2012. С. 86.
  10. Анцыгин В.Д., Астраханцева А.В., Мамрашев А.А., Николаев Н.А., Потатуркин О.И., Солнцев В.П. Исследование оптических свойств кристаллов семейства боратов в терагерцовой области спектра // Сборник трудов VII Международной конференции «Фундаментальные проблемы оптики – 2012», Санкт-Петербург, 15‑19 октября 2012. С. 463–464.
  11. Antsygin V.D., Mamrashev A.A., Nikolaev N.A., Potaturkin O.I., Bekker T.B., Solntsev V.P. Optical properties of borate crystals in terahertz region // Optics Communications. 2013. V. 309. P. 333–337.
  12. Анцыгин В.Д., Конченко А.С., Корольков В.П. и др. Терагерцовый микрорастровый эмиттер на основе поперечного эффекта Дембера // Автометрия. 2013. Т. 49, № 2. С. 92–97.
  13. Анцыгин В.Д., Корольков В.П., Конченко А.С. и др. Многоэлементный генератор терагерцового излучения на основе поперечного фотоэффекта Дембера // Сборник научных трудов II Всероссийской конференции по фотонике и информационной оптике. Москва, 2013. С. 89.
  14. Antsygin V.D., Kaplun A.B., Mamrashev A.A., Nikolaev N.A., Potaturkin O.I. Terahertz optical properties of potassium titanyl phosphate crystals // Optics Express, 2014, v. 22, № 21. P. 25436 – 25443.
  15. Анцыгин В.Д., Потатуркин О.И. Стационарная и нестационарная импульсная терагерцовая спектроскопия // Сборник научных трудов III Всероссийской конференции по фотонике и информационной оптике (г. Москва, Россия, 29-31 января 2014). М.: НИЯУ МИФИ, 2014. С. 15-16.
  16. Мамрашев А.А., Николаев Н.А. Стационарная терагерцовая спектроскопия нелинейно-оптических кристаллов // Сборник научных трудов III Всероссийской конференции по фотонике и информационной оптике (г. Москва, Россия, 29-31 января 2014). М.: НИЯУ МИФИ, 2014. С. 119-120.
  17. Потатуркин О.И., Николаев Н.А., Мамрашев А.А., Анцыгин В.Д., Корольков В.П., Конченко А.С. Многоэлементный генератор терагерцового излучения. Патент РФ на изобретение № 2523746. Патентообладатель: ИАиЭ СО РАН // Официальный бюллетень Роспатента «Изобретения. Полезные модели», 2014, № 20 (20.07.2014).
  18. Antsygin V.D., Mamrashev A.A., Nikolaev N.A., Potaturkin O.I. Effect of a Magnetic Field on Wideband Terahertz Generation on the Surface of Semiconductors // IEEE Transactions on terahertz science and technology. - 2015. – V. 5. - Iss. 4. – P. 673-679.
  19. Анцыгин В.Д., Мамрашев А.А., Николаев Н.А., Потатуркин О.И. Анизотропия терагерцовых оптических свойств и особенности структуры кристаллов KTP // Сборник научных трудов IV Международной конференции по фотонике и информационной оптике (г. Москва, Россия, 28-30 января 2015). М.: НИЯУ МИФИ. - 2015. - С. 58-59.
  20. Antsygin V.D., Mamrashev A.A., Nikolaev N.A., Potaturkin O.I. Study of hot carrier relaxation in narrow-gap semiconductors with time-resolved terahertz spectroscopy // The XII International Conference Atomic and Molecular Pulsed Lasers – AMPL (Tomsk, Russia, September 14-18, 2015): Abstracts. Tomsk: Publishing House of IAO SB RAS. - 2015. - P. 123.

 

  

Гибридная обработка многоспектральных изображений
для поиска пространственно-временных аномалий
и обнаружения объектов в поле наблюдения

Адаптивная коррекция тепловизионных изображений
с многоэлементных сканирующих фотоприемных устройств

Предложены и исследованы методы адаптивной коррекции информации, полученной с многоэлементных сканирующих фотоприемных устройств (ФПУ) инфракрасного спектрального диапазона на основе статистической обработки изображений реальных сцен (без использования тестовых полей).

Obrabotka-ris1

Рис. 1. Линейная и квадратичная аппроксимация динамической характеристики элемента ФПУ

Разработан метод многоточечной коррекции, основанный на нелинейной аппроксимации динамической характеристики элементов ФПУ по их окрестности.

Для каждого элемента ФПУ строится зависимость его яркости от средней яркости окрестности для кадров видеопоследовательности (различной освещенности) с последующей аппроксимацией полученного распределения (рис. 1).

Это позволило в темпе регистрации информации корректно устранить типичные для данных ФПУ искажения (геометрический шум в направлении сканирования и неоднородность чувствительности элементов) (рис. 2).

Разработанные программно-алгоритмические средства целесообразно использовать при обработке мультипоточных данных дистанционного зондирования поверхности Земли.
 

Obrabotka-ris2-1

Obrabotka-ris2-2

Рис. 2. Исходное изображение и результат коррекции

 

  1. Борзов С.М., Козик В.И., Потатуркин О.И. Коррекция тепловизионных изображений на основе статистической обработки реальных данных // Изв. вузов. Приборостроение. 2009. Т. 52, № 6. С. 11–17.
  2. Борзов С.М., Козик В.И., Феоктистов А.С. Исследование эффективности коррекции данных тепловизионных камер // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2013. Т. 56, № 12. С. 47-50.

Обнаружение тепловых объектов на основе поиска пространственно-временных аномалий по изображениям ИК диапазона

Для решения задачи автоматического обнаружения тепловых объектов по изображениям ИК диапазона в условиях реальной фоноцелевой обстановки предложено использовать метод поиска пространственных аномалий, основанный на определении степени несоответствия признаков отдельных фрагментов распределению значений признаков, полученному по всему изображению. Для этого предложено осуществлять на основе сравнения яркости и пространственного градиента яркости центральной и периферийной зон фрагментов. Данный подход позволяет обнаруживать объекты без информации об их геометрических параметрах (рис. 3).

 

Obrabotka-ris3-1

Obrabotka-ris3-2

Obrabotka-ris3-3

а б в

Рис. 3. Обнаружение тепловых объектов на основе поиска пространственных аномалий: а – транспортных средств (дальность 700 м), б - фигуры человека (дальность 700 м), в - промышленных объектов

Obrabotka-ris4

Рис. 4. Обнаружение объектов техники путем поиска пространственно-временных аномалий (дальность 5.6 км)

 

Разработаны и исследованы методы поиска пространственно-временных аномалий, основанные на сравнении текущего кадра с экстраполированным предыдущим с учетом компенсации движения фона (рис. 4). Для решения задачи выделения динамических малоразмерных объектов на естественном фоне показана перспективность методов подавления фоновой составляющей изображений на основе построения компенсированного кадра из предыдущего с использованием полей локальных смещений. Создан пакет прикладных программ, реализующий разработанные методы поиска пространственно-временных аномалий.

  1. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Обнаружение малоразмерных динамических объектов подвижной системой наблюдения // Автометрия, 2012, № 1. С. 23‑29.
  2. Борзов С.М. Обнаружение динамических объектов по пространственно-временным аномалиям в видеопоследовательностях // Автометрия, 2013, Т. 49, № 1. С. 11-17.
  3. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Выделение малоразмерных объектов на основе поиска пространственных аномалий для тепловизионных систем наблюдения // Известия высших учебных заведений. Приборостроение, 2014, т. 57, № 3. С. 63-68.

Поиск объектов искусственного происхождения на многоспектральных изображениях

Obrabotka-ris5

Рис.5. Результат поиска зданий

Предложен метод поиска объектов искусственного происхождения на основе обработки изображений на пиксельном уровне (без предварительной сегментации). При этом каждый пиксель характеризуется как спектральными, так и пространственными признаками локальной окрестности. В частности, для обнаружения зданий использованы спектральные (вегетационный индекс; индекс влагосодержания; обобщенный индекс теней, общая яркость относительно средней яркости панхроматического изображения) и пространственные (дисперсия; острота «особых точек»; температурное распределение) признаки локальных окрестностей (рис. 5, 6).

 

Obrabotka-ris6-1-

Obrabotka-ris6-2

Obrabotka-ris6-3

а б в

Рис. 6. Результат поиска зданий на фрагменте изображения окрестности Новосибирского Академгородка (а), при использовании лишь спектральных признаков (б), при совместном использовании спектральных и пространственных признаков (в)

 

Разработан метод контекстного описания данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), основанный на анализе тематических слоев, сформированных на этапе попиксельной обработки спутниковых изображений высокого разрешения и характеризующих их спектральные и пространственные признаки.

Метод заключается в инициализации клеточной структуры и итерационном подборе координат, угла поворота и размеров сторон каждой клетки с использованием моментов (до 4 порядка) распределения яркости внутри нее (рис. 7). Преимущество такого подхода по сравнению классическим (основанным на предварительной сегментации) состоит в уменьшении количества выделяемых и требующих дальнейшего анализа объектов за счет исключения зон класса «фон».
 

Obrabotka-ris7-1

Obrabotka-ris7-2

а б

Рис.7. Обнаружение объектов неприродного происхождения: а - исходное изображение, б – сформированные объекты

Разработан и создан комплекс программно-алгоритмических средств поиска объектов искусственного происхождения по данным тепловизионных систем наблюдения. Комплекс обеспечивает обработку многоканальных изображений (до 10 каналов) размерностью 1000х1000 пикселей и выше при размере анализируемой окрестности от 3х3 до 51х51 пикселей, а также обработку видеопоследовательностей телевизионного формата. Для исследования эффективности алгоритмов обработки реализован механизм формирования и запуска наборов процедур виде макрокоманд с возможностью сохранения последовательностей процедур с их параметрами в текстовых файлах.

Выполнены исследования эффективности статистических и структурных признаков при классификации данных ДЗЗ с применением решающих правил, сформированных на основе критериев Байеса и Неймана-Пирсона. Показано, что обнаружение антропогенных зон по спутниковым изображениям высокого разрешения целесообразно осуществлять на основе поиска аномалий их локальной структуры с применением критерия Неймана-Пирсона. При этом наиболее эффективными являются признаки, сформированные на основе детектора Харриса (функции отклика «край» и «угол»). Разделимость по данной группе признаков классов «фон» и «город» (по критерию «расстояние до ближайшего соседа») в десятки раз выше, чем при использовании статистических характеристик первого и второго порядка. Расстояние же от кластера «фон» до ближайшего объекта объединенного класса «город»υ«дачи» на порядок и более превышает среднеквадратичное отклонение класса «фон». При этом высокой информативностью данная категория признаков характеризуется именно при обработке изображений высокого разрешения. Так, показано, что с увеличением разрешения от 10 м до 2.5 м разделимость классов по указанным признакам возрастает в 5 раз и более, эффективность же статистических признаков при этом изменяется незначительно (рис. 8).
 

gr1

gr2

а б

gr3

gr4

в г

Рис.8. Зависимость эффективности пространственных признаков от разрешения обрабатываемого изображения: а – статистика яркости, б – статистика модуля пространственного градиента яркости, в – статистика яркости второго порядка (на основе матриц смежности), г – структурные признаки по функции отклика «угол»

Предложен метод сегментации спутниковых изображений высокого пространственного разрешения, основанный на совместной обработке спектральных, текстурных и структурных признаков. На первом этапе производится классификация исходных изображений по спектральным признакам и формирование пространственных масок для антропогенных зон по характеристикам локальной структуры, а на втором – скользящим окном выполняется процедура выбора наиболее часто встречающегося класса (текстурная обработка). При этом размер окна для природных и антропогенных зон выбирается разным, что позволяет избежать излишней детализации классифицированных изображений на естественных ландшафтах и обеспечить необходимую точность в антропогенных зонах (рис.9).

а б в

Рис. 9. Спектрально-текстурная сегментация изображений с учетом структурных особенностей: а – исходный RGB-композит (каналы 5, 3, 2) изображения WorldView 2, б – маски по функциям отклика угол (синий цвет) и край (красный цвет), в – результат комбинированной сегментации.

 

  1. Борзов С.М., Нежевенко Е.С., Потатуркин О.И. Поиск объектов неприродного происхождения с использованием их структурных особенностей // Автометрия, 2010, № 5. С. 36-42.
  2. Борзов С.М., Козик В.И., Потатуркин О.И. Поиск объектов неприродного происхождения на основе многоспектральной обработки данных дистанционного зондирования Земли // Автометрия, 2010. № 6. С. 9-15 
  3. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Обнаружение антропогенных зон на основе поиска пространственных аномалий в крупномасштабных спутниковых изображениях // Автометрия, 2012, № 5. С. 104‑111.
  4. Борзов С.М., Потатуркин А.О. Исследование эффективности пространственных признаков при классификации спутниковых изображений различного масштаба // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии, 2012, № 3. С. 58‑65.
  5. Потатуркин О.И., Борзов С.М. Локально-адаптивная ландшафтная классификация спутниковых изображений высокого пространственного разрешения // Вестник Восточно-Казахстанского государственного технического университета им. Д. Серикбаева. Вычислительные технологии. (Совместный выпуск, Вычислительные технологии, часть 3). 2013. С. 90-96.

 

Обнаружение изменений, вызванных антропогенным воздействием

Разработан метод и программные модули для обнаружения (по данным ДЗЗ высокого разрешения) незначительных изменений на поверхности Земли, вызванных антропогенным воздействием. Метод основан на попиксельном формировании разностных кадров за счет оценки согласованности изменения во времени яркости отсчетов изображений и продемонстрирован на примере обнаружения выборочных рубок Караканского бора (Новосибирская обл.) (рис. 10).

Рис. 10. Обнаружение выборочных рубок по разновременным изображениям спутника SPOT 4.

  

Предложен метод обнаружения изменений в инфраструктуре по разновременным изображениям оптико-электронных средств наблюдения, сочетающий обработку спектральных и структурных признаков (рис. 11). На первом этапе производится попиксельная контролируемая сегментация базового (более раннего) изображения по спектральным признакам, а также формирование маски антропогенных объектов в опорном и маски природных зон в тестируемом (более позднем) изображениях с учетом их структурных характеристик. На втором – в тестируемом изображении (в сформированных на первом этапе сегментах) выделяются пиксели, отклонившиеся в пространстве признаков от центров соответствующих распределений более чем на 3σ и не отмеченные ни одной из масок.

15-2014-11-s

Рис. 11. Обнаружение изменений в инфраструктуре

Такой комбинированный подход позволяет выполнить обнаружение изменений на поверхности Земли, вызванных строительством новых объектов, не прибегая к трудоемкой и требующей большого объема обучающих выборок детальной классификации изображений.

  

Исследованы возможности использования космических изображений высокого разрешения для контроля и прогнозирования развития процесса разрушения берегов искусственных водоемов. Предложен и продемонстрирован метод мониторинга, основанный на оценки угла наклона дна прибрежной зоны путем определения положения границы вода-суша на нескольких изображений, полученных в течении одного сезона при различном наполнении водохранилища. Эффективность разработанного метода показана (рис. 12) на примере обработки изображений Новосибирского водохранилища, полученных со спутника SPOT-4 22.05.2008 (уровень воды 273 см) и 08.08.2008 (уровень воды 596 см). Анализ пары изображений с разрешением 20 м позволил оценить угол наклона дна в прибрежной зоне в диапазоне 0.5-10 град. (типичные углы наклона для берегов искусственных водоемов – 2-3 град.).

15-2014-12-s

Рис. 12. Фрагмент изображения территории в районе села Быстровка
с обозначением угла наклона дна прибрежной зоны

 

  1. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Обнаружение выборочных рубок леса по данным дистанционных измерений высокого пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса, 2014, № 4. С. 87-93.
  2. Борзов С.М., Бикинеева О.Р. Использование разновременных спутниковых данных для контроля состояния берегов искусственных водоемов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2014, т. 11, № 1. С. 182-189.
  3. Борзов С.М., Потатуркин А.О. Потатуркин О.И. Обнаружение изменений территории застройки на основе применения структурных признаков спутниковых изображений // Автометрия.  2015. № 4. С. 3-11.
  4. Борзов С.М., Узилов С.Б.  Обнаружение слаборазличимых антропогенных изменений растительного покрова по мультиспектральным разновременным изображениям // Вычислительные технологии Т.21. №1. 2016. С.40-48.

Исследование эффективности спектральных методов классификации ГС изображений земной поверхности

При обработке гиперспектральных (ГС) данных дистанционного зондирования Земли показано, что для эффективной классификации изображений природных и антропогенных территорий необходимо не только сравнение тестируемых и эталонных спектров пикселей, но и учет распределения обучающей выборки в пространстве признаков (рис.13).

 ГС1

Рис.13.Исходное изображение и результат классификации методом максимального правдоподобия

При обработке тестовых изображений природной зоны (комплекс AVIRIS, полигон Индиан Пайс, размер - 614х2677 пикселей, 220 спектральных каналов в диапазоне 0.4-2.5 мкм) и городской застройки (комплекс HYDICE , Вашингтон, размер - 307х1208 пикселей, 191 спектральный канал в диапазоне 0.4-2.4 мкм) показано, что сокращение количества спектральных признаков методом главных компонент (до 15-20 для природной зоны и 5-10 для городской застройки) позволяет снизить трудоемкость обработки на два порядка, без существенного снижения эффективности классификации (рис.14).

ГС2

 Рис.14. Эффективность классификации в зависимости от количества признаков для природной и антропогенной территории

 

  1. Потатуркин О.И., Борзов С.М., Потатуркин А.О., Узилов С.Б. Методы и технологии обработки мульти- и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли высокого разрешения // Вычислительные технологии, 2013, т. 18 (специальный выпуск). С. 60-67.
  2. Борзов С.М., Потатуркин А.О., Потатуркин О.И., Федотов А.М. Исследование эффективности классификации гиперспектральных спутниковых изображений природных и антропогенных территорий // Автометрия, 2016.  № 1. С. 3-14.

 

Спектрально-пространственная классификация
гиперспектральных изображений земной поверхности

Исследована эффективность методов спектрально-пространственной классификации гиперспектральных данных, основанных на предварительном сглаживании обрабатываемых изображений и на постобработке картосхем попиксельной спектральной классификации путем выбора доминирующего (наиболее часто встречающегося) класса в локальных окрестностях (или сегментах).
Показано, что учет близкорасположенных пикселей позволяет повысить точность классификации ГС изображений. Так доля верно классифицированных пикселей (точность классификации) с использованием только спектральных признаков составила для тестовых изображений природной зоны (комплекс AVIRIS, полигон Индиан Пайс, размер - 145х145 пикселей) - 76.7%, а использование пространственных признаков позволило ее увеличить до 92-93% (рис.15, табл.1,2).

ГС32

 Рис.15. Классификация фрагмента ГС изображения природной зоны по спектральным и пространственным признакам

Табл.1. Точность классификации с учетом параметров сегментов
  I (голосование по сегментам) II (сглаживание по сегментам
Число сегментов 176 361 730 1283 176 361 730 1283
Точность (%) 89,3 90,0 88,6 88,1 91,2 93,3 93,9 91,3

 

Табл.2. Точность классификации с учетом параметров локальной окрестности
  III (голосование по окрестности) IV (сглаживание по окрестности)
Размер окрестности 3х3 5х5 7х7 9х9 3х3 5х5 7х7 9х9
Точност (%) 83,5 86,0 86,9 87,5 84,9 91,4 92,1 91,7

 

Установлено, что наиболее эффективным способом повышения достоверности классификации слаборазличимых типов растительности по гиперспектральным изображениям является комплексное применение пространственной обработки исходных изображений и получаемых картосхем классификации. Применение пространственной обработки на нескольких этапах классификации, позволяет дополнительно увеличить точность на 1.0 – 1.5%.

1. Борзов С.М., Мельников П.В., Пестунов И.А., Потатуркин О.И., Федотов А.М. Комплексная обработка гиперспектральных изображений на основе спектральной и пространственной информации // Вычислительные технологии Т.21. №1. 2016. С.25-39.

2. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Исследование эффективности спектрально-пространственной классификации данных гиперспектральных наблюдений // Автометрия, 2017, Т.53. №1, С.32-42.

3. Гурьянов М.А., Борзов С.М.. Спектрально-пространственная классификация типов растительности по гиперспектральным данным // Вестник НГУ: Информационные технологии. 2017, т.15. №4. С 14-21.

4. Борзов С.М., Потатуркин О.И. Классификация гиперспектральных данных при различных способах формирования обучающих выборок // Автометрия. 2018. Т.54, №1. С.89-97.

 

 

Неохлаждаемая тепловизионная система наблюдения Путник-100

Для наблюдения в сложных условиях разработана и создана неохлождаемая малогабаритная система дальнего ИК диапазона «Путник-100» (рис. 16). В 2015 году прошла комплексные натурные испытания.

путник

          Рис. 16 - Внешний вид прибора

• Наблюдение в особо сложных условиях за счет алгоритма регулировки динамического диапазона матрицы
• Высокоскоростная обработка изображения и автоматическая регулировка по полному кадру
• Малое энергопотребление во всем диапазоне температур
• Широкодоступные батареи формата АА
• Особо прочное алмазоподобное покрытие линз
• Увеличенные тактильно-чувствительные кнопки управления

Технические характеристики:
• Формат микроболометрической матрицы
• Фокусное расстояние объектива
• Поле зрения 
• Минимально обнаруживаемая разность температур
• Диапазон рабочих температур 
• Длительность работы без перезарядки 
• Энергопотребление 
• Масса с аккумулятором и кронштейном
• Габариты с наглазником, без кронштейна
• Распознавание ростовой фигуры 
• Обнаружение движущейся ростовой фигуры
• Обнаружение движущегося транспорта
• Набор электронных увеличений
• Интерфейс High-Speed USB 2.0 к внешнему компьютеру

640х480
100 мм
9О х 6.8О
0.08ОС
-40...+50оС
3.8 часа
3 Вт
1.6 кг
300х90х85 мм
1200 м
3000 м
8000 м
3/ 5/ 9х

путник1 путник2

 Рис. 17 - Примеры регистрируемых изображений

Синтез изображений с увеличенной глубиной резкости из дальностных кадров

Разработан алгоритм и программные средства для синтеза изображений с увеличенной глубиной резкости из кадров, полученных при фокусировки на различную дальность. Эффективность продемонстрирована на примере обработки последовательностей кадров, зарегистрированных с применением цифровых очков ночного видения с объективом на основе жидкостных линз с гидростатически управляемой оптической силой на базе электромагнитного актюатора и линейного пьезоэлектрического двигателя.

Характеристики устройства:
• спектральный диапазон                               –   0.45-1 мкм
• диапазон фокусировки                                  –   ∞¸280мм
• время перестройки в крайние положения   –  15 мс
• размерность матрицы ПЗС                          –  1200х960 пк
объектив
  Рис. 18 - Управляемый объектив

 

04a m 04b m

04f m

Рис. 20 - Наблюдаемая сцена с другого ракурса

04c m 04d m

Рис.19 - Дальностные кадры

 

04e m
    Рис.21 - Изображение с увеличенной глубиной резкости

                                            

  1. Борзов С.М., Голицын А.В., Потатуркин О.И. Алгоритм слияния последовательности дальностных изображений для приборов с электроуправляемым объективом // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 3. – С. 388-394.

 

Дистанционная диагностика высокотемепературных процессов:
методы, аппаратура, программное обеспечение

В результате исследований процессов однофакельного и многофакельного сжигания газообразных углеводородов, в т.ч. в условиях реального теплоэнергетического производства, установлены закономерности изменения параметров излучения пламени и компонентного состава уходящих газов при изменении режимов горения. Показано, что изменение условий горения газовой смеси приводит к трансформации спектра излучения факела горелки (рис. 1); в видимой области спектра наибольшей зависимостью интенсивности излучения от температуры обладают полосы, соответствующие радикалам ОН, СН и С2; интенсивность излучения радикала С2 имеет довольно плоский максимум в области a близкой к единице, максимум излучения радикала СН смещен в область более бедных смесей, увеличение интенсивности излучения радикала ОН с увеличение количества воздуха продолжается вплоть до срыва пламени (рис. 2).


spektr_s 3.3.2
Рис. 1. Спектры излучения пламени при различном показателе стехиометрии α

Рис.2. Интенсивность излучения радикалов OH (308-320 нм), CH (430-438 нм) и C2 (467-472, 513-517 нм) в зависимости от показателя стехиометрии

kolzovo

Рис. 3. Диагностика процесса сжигания газового топлива в котле ДЕ 25/14 (от α)

При исследованиях процессов горения в промышленных условиях установлено, что интенсивность излучения пламени при однофакельном сжигании в широком спектральном диапазоне (от ближнего ИК до ближнего УФ) имеет локальный максимум при стехиометрическом составе смеси и существенно возрастает в области богатых смесей в результате образования частиц углерода, а изменение концентраций кислорода и водорода носит монотонный характер (рис. 3).

ris4-spektr_1

Рис. 4. Спектры различных зон факела:
1 - ядро, 2 - внешняя зона

Исследованы спектральные характеристики и частотный состав пульсаций излучения внутренней и внешних зон факела при двухстадицной организации сжигания. Установлено, что спектр ядра факела имеет достаточно интенсивные полосы, образованные линиями излучения радикалов OH, CH и C2, в спектрах же пламени внешней диффузионной зоны наиболее интенсивными являются линии излучения частиц углерода и полосы вращательно-колебательного спектра Н2О. Показано, что интенсивность излучения ядра факела существенно ниже интенсивности диффузионной зоны, причем соотношение интенсивностей с увеличением длины волны растет (рис. 4). В то же время интенсивность высокочастотных составляющих пульсаций (>10Гц) излучения ядра факела значительно превышает интенсивность пульсаций диффузной зоны.

3.3.8

Рис. 5. Уровень пульсаций излучения факелов в УФ спектральном диапазоне при гашении одного из них (№4)

Определены основные факторы взаимного влияния факелов в типовых многогорелочных установках. Показано, что наиболее существенный вклад вносят перераспределение расхода газа и воздуха по горелкам, оптическое влияние соседних факелов, участие атмосферного кислорода в реакциях горения.

Для контроля наличия/отсутствия факела в установках со значительным уровнем фонового свечения, в т.ч. при наличии вторичного диффузионного пламени, предложено осуществлять измерение амплитуды пульсаций излучения в УФ спектральном диапазоне (рис. 5).

3.3.1 1

Рис. 6. Спектр излучения пламени со смещением зоны горения внутрь горелки

Показано, что опасность срыва пламени для горелок с завихрителем может быть установлена по уменьшению интенсивности свечения радикалов в зоне нормального положения фронта, а также по существенному увеличению интенсивности пульсаций излучения пламени. Смещение фронта пламени внутрь горелочного устройства (проскок) может быть установлено по появлению в спектре излучения интенсивных линии натрия (589 нм) и калия (766.5, 769.9 нм) (рис. 6).

108

Рис. 7. Аппаратура системы селективной диагностики процессов горения

Предложена методика селективной (по факелам) диагностики режимов горения, основанная на измерении интенсивности излучения факелов, концентрации кислорода и водорода уходящих газов и совместной обработки полученных данных с учетом конструктивных особенностей агрегатов.

Разработана и создана оптико-электронная аппаратура селективной диагностики многофакельного процесса горения, которая доведена до практического применения и в различной конфигурации успешно внедрена на предприятиях топливно-энергетического комплекса Западно-Сибирского региона (рис. 7).

Рис. 8. Спектры излучения твердого топлива на различных стадиях розжига

Проведены исследования трансформации оптических свойств пламени на различных стадиях горения твердого топлива (рис. 8). Установлено, что по спектральному составу излучение угольного пламени близко к излучению внешней зоны газового факела, где имеет место диффузионный процесс горения. Линии излучения радикалов С2 и СН, характерные для пламени предварительно перемешанного газового топлива, отсутствуют. Вероятнее всего наблюдается спектр излучения, возникшего в результате диффузионного горения легких фракций (обусловленный свечением молекул воды), а отдельные линии связаны с излучением захваченных потоком молекул натрия (589.0, 589.6 нм) и калия (766.5, 769.9 нм), входящих в состав антикоррозионных покрытий.

  1. Анцыгин В.Д., Борзов С.М., Васьков С.Т., и др. Оптимизация процессов горения на основе анализа параметров пламени // Автометрия, 1999, № 5. С. 3-11.
  2. Анцыгин В.Д., Борзов С.М., Козик В.И. и др. Устройство дистанционного контроля пламени. Патент РФ № 2137047. Официальный бюллетень Комитета РФ по патентам и товарным знакам, 1999.
  3. Gofman M.A., Chubakov P.A., Kolechkin M.V., et al., Burning parameter diagnostics by means of bichromatic pirometer, oxygen, and hydrogen sensors // Proceedings SPIE, 2000, v. 3853. P. 221-226.
  4. Borzov S.M., Kozik V.I., Potaturkin O.I., and Shushkov N.N. Optical-Electronic Information System for High-Temperature Processes Remote Monitoring // Proceedings IASTED, 2002. P. 147-150.
  5. Анцыгин В.Д., Борзов С.М., Васьков С.Т. и др. Дистанционная диагностика процессов горения органического топлива // Наука - производству, 2003, № 2. С. 25‑27
  6. Борзов С.М., Козик В.И., Потатуркин О.И., Шушков Н.Н. Оптимизация процесса горения газообразных углеводородов путем вариации состава топливной смеси // Теплофизика и аэромеханика, 2004, т. 11, № 2. С. 305‑311.
  7. Гаркуша В.В., Пищик Б.Н., Михеев В.П., Потатуркин О.И. Автоматизированная система управления технологическими процессами тепловой станции // Теплофизика и аэромеханика, 2006, № 2.  С. 315-321.
  8. Борзов С.М., Гаркуша В.В., Козик В.И., Михеев В.П., Потатуркин О.И., Шушков Н.Н. Селективная диагностика процессов горения в многогорелочных энергоблоках // Теплофизика и аэромеханика, 2006, № 2. С. 323-329.
  9. Борзов С.М., Васьков С.Т., Потатуркин О.И., Шейшенов Ж.О. Селективная диагностика многофакельного горения с использованием имитационного моделирования // Автометрия, 2008  №2. С. 32-40.
  10. Борзов С.М., Козик В.И., Шейшенов Ж.О. Селективный контроль наличия пламени в котлах со встречным расположением горелочных устройств // Теплоэнергетика, 2009  №3. С. 71-74.
  11. Анцыгин В.Д., Борзов С.М., Маслов А.А., Потатуркин О.И., Шумский В.В., Ярославцев М.И. Определение состава газового потока в аэродинамических импульсных трубах // Автометрия. 2009. № 3. С. 69-77.
  12. Анцыгин В.Д., Борзов С.М., Васьков С.Т., Козик В.И., Потатуркин О.И., Шушков Н.Н. Дистанционная диагностика процессов горения углеводородного топлива. В кн.: Исследования и разработки СО РАН в области энергоэффективных технологий. Под редакцией чл.-корр. РАН С.В. Алексеенко, 2009. С. 109-120.
  13. Борзов С.М., Зарубин И.А., Козик В.И., Лабусов В.А. Спектрометр для исследования свойств пламени // Доклады VIII Всероссийской конференции с международным участием «Горение твердого топлива» (г. Новосибирск, Россия, 13‑16 ноября 2012). Новосибирск: изд-во Института теплофизики СО РАН, 2012. USB-диск, ISBN 978-5-89017-032-3. С. 19.1‑19.7.
  14. Sharaborin D.K., Matet N., Dulin V.M., Kozik V.I. Measurement of fuel-to-air ratio from emision spectra of CH4N2O2CO2 flames in a model combustor // Rep. of 17th International Conference on the Methods of Aerophysical Research (ICMAR`2014) (Novosibirsk, Russia, June 30 – July 6, 2014). Novosibirsk, 2014. P. 163-164.
  15. Борзов С.М., Козик В.И., Шараборин Д.К. Дистанционный контроль устойчивости горения углеводородо-воздушных смесей [Электронный ресурс] // Материалы IX Всероссийской конференции с международным участием «Горение топлива: теория, эксперимент, приложения» (г. Новосибирск, Россия, 16 –18 ноября 2015). Новосибирск: ИТ СО РАН. – 2015.