Off-axis sparse aperture imaging using phase optimization techniques for application in wide-area imaging systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sparse apertures find imaging applications in diverse fields such as astronomy and medicine. We are motivated by the design of a wide-area imaging system where sparse apertures can be used to construct novel and efficient optical designs. Specifically, we investigate the use of sparse apertures for off-axis imaging at infrared wavelengths while combating the effects of chromaticity to preserve resolution. In principle, several such sparse apertures can be interleaved within a common aperture to simultaneously image in multiple directions. This can ultimately lead to the design of wide-area imaging systems that require considerably less optical and electronic hardware. The resolution achievable using a sparse aperture is the same as that of a fully open aperture. In the case of off-axis imaging, however, the point spread function (PSF) introduces a blur due to chromaticity that degrades the resolution of the system. Of course, the blur can be eliminated by imaging at a single wavelength. However the signal-to-noise ratio (SNR) is poor, which ultimately degrades image quality. To improve SNR, it is necessary to widen the band of wavelengths, which of course degrades resolution due to chromaticity. Hence there is a fundamental trade between the SNR and the resolution as a function of bandwidth. We show that by using a combination of microprisms and phase optimized micropistons it is possible to reduce the chromatic blur over a band of wavelengths and improve the PSF considerably to restore the resolution of the image. The concepts are validated by means of simulations and verified with experimental data to demonstrate the advantages of phase optimized micropistons in off-axis sparse aperture imaging systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle