Tuning parameters of phase retrieval algorithm for single-shot imaging based on object-modulated speckles by particle swarm optimization,” Optics & Laser Technology, 159, 2023, 109004, https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2022.109004
位相回復アルゴリズムは、散乱媒質を通して光学イメージングを行う重要な技術である。この技術は、散乱媒質の背後にある物体のフーリエスペクトルから位相を復元することを目的としている。例えば、Wangらは、入力画像に動的調整パラメータを追加することで、背景ノイズを低減し、フーリエスペクトルの品質を向上させる手法を提案した。Edreiらは、シャワーカーテン効果を利用し、動的な散乱層を通して物体を再構成する方法を発表した。これらの研究により、散乱媒質を介した高品質な画像再構成が可能となっている。
粒子群最適化（PSO）は、自然界の鳥の群れの行動に触発されたメタヒューリスティックプロセスであり、光学イメージング分野では散乱層の後で焦点を合わせるために使用されている。PSOは初期のランダムな推測から開始し、各反復で評価と更新を行い、最適解を見つける。この技術は、散乱媒質を介した物体の位相回復にも利用されている。
しかし、これらのアルゴリズムは、イメージング対象の事前知識を必要とし、条件が変わると最適な初期値も変更されるため、実際の応用には不向きである。また、PSOを使用した既存の手法は、物体の元のフーリエスペクトルを必要とし、収束が遅いという問題がある。
そこで、本研究では、PSOアルゴリズムを用いて、イメージング対象の事前知識なしに最適なパラメータを見つける方法を提案した。この方法では、ガウシアンフィルタの標準偏差としきい値制御の最適値をPSOを用いて決定し、位相回復アルゴリズムに適用する。これにより、計算時間が短縮され、最適な解を手動で探す必要がなくなる。
実験では、単発イメージングシステムで取得したスペックル画像を用いてフーリエスペクトルを取得し、位相回復アルゴリズムを適用した。PSOを用いた方法では、しきい値制御の最適値を見つけるために200回の反復を行い、従来の手法と比較して計算速度と画像再構成の精度が向上した。最終的に、PSOを使用することで、手動の試行錯誤を避け、単一の再構成プロセスで最適な画像を取得できることを示した。
使用されたCoboltレーザー: 波長532nm, 50mW
