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Enregistrement W1969850162 · doi:10.1364/ao.48.005212

Off-axis sparse aperture imaging using phase optimization techniques for application in wide-area imaging systems

2009· article· en· W1969850162 sur OpenAlexaff
Abhijit Mahalanobis, Mark A. Neifeld, Thomas Haberfelde, David J. Brady

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPoint spread functionComputer scienceImage qualityAperture (computer memory)Coded apertureImage resolutionChromatic aberrationSparse arrayOptical transfer functionBandwidth (computing)WavelengthChromatic scaleArtificial intelligencePhysicsImage (mathematics)TelecommunicationsDetectorAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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